トップの会議論文を持つことは、それ自体の「トラフィック」があるようだと言われています。
多くの大手工場の学校募集では、バフボーナス待ちの上位者を優先し、筆記試験なしで直接面接もできると明言！
もちろん、大、が必要と論文工場他の情報よりもはるかにハードコアなのです...
まだ最初の論文を発表しておらず、他の面で自分の才能を証明できない初心者の科学研究者にとって、論文の書き方や主要な会議の発表方法を学ぶことの重要性は自明です。
散髪は難しいですか？近年、主要な学会に採択される論文の数は年々増加しており、私の周りの友人やクラスメートは、学会の成功についてよく耳にします. !
しかし、実際の運用段階まではそれほど単純ではありませんでした〜
良い論文を書くことはできないかもしれませんし、自分の考えに従っていると、論文を書くことさえできないかもしれません。方法をマスターするためには、誰かが指差して導くことが非常に重要です。
最近ChatGPTの人気が高く、大手メーカーが相次いで関連研究を打ち出しています。ChatGPT を使って論文を書くことができるかどうか疑問に思っている人は多いでしょう。しかし、ハイエンドプレイヤーはChatGPTの人気をどう捉えるかに注目し始めています！
3 月 16 日に、南カリフォルニア大学の電子情報工学の博士号である Hou 氏を招待して、ChatGPT のトレーニング方法を共有しました。ChatGPT のトレーニング アルゴリズムから、現在の大きなモデルに基づいて新しいアイデアを提案する方法まで、トップのエッセイ ライティング ルーチンを学びます。
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人気のトラフィックスーパースターとして、実際に業界と学界の両方がその人気を利用しています. 関連する研究はどうですか? 現時点では、これに関連する論文は、出版物だけでなく、次の論文でも注目を集めます.就活の足がかり。
トップカンファレンスに投稿したい学生にとって、トップカンファレンス/ハイエリア論文と第3および第4地区論文の最大の違いはイノベーションポイントです.記事が査読者の手に渡ったとき、通常は最初にを参照してください。この記事の革新的なポイントです。次に、論文の残りの部分です。また、トップカンファレンス論文のレビューでは、論文の質を区別するために新規性 + 実験結果を使用する方が一般的であるともよく言われます。
実際、論文の革新的なポイントには従うべき「ルーチン」もあり、他の人からのアドバイスは 4 千ドルまたは 2 千ドルの役割を果たす可能性があります。
いまだに技術革新に関心のない CSerや、優れた論文の書き方にまだ頭を悩ませている科学研究者は、主要な会議の著者や査読者からの経験と指導を必要としています。
長い間、ある時点で行き詰まっている可能性が高く、大学の先輩とチャットすれば簡単に解決できます。
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考えられる質問: 1. トピックを選択しましたが、まだ書き始めていません。
2. 検証できない考えがある/検証プロセスが頻繁に失敗する
3.文献調査を始める方法がない
4. 研究の方向性が定まらず、アイデアが浮かばない
あなたが得ることができるガイダンス：
1. 科学研究の全プロセスのためのカスタマイズされた計画ガイダンス
2. 科学研究体験指導とピット回避指導
3. 財団とニーズに応じて、テーラーメイドの科学研究論文
4. トピックの選択からアイデア、実験、データセット、執筆、提出、改訂までの完全なガイダンス
トップレベルを満たすアイデアを得るには？
大物 たち の 提案 は , タイムリー に 主要 な カンファレンス に 注意 を 払い,彼らの受け入れ られ た リスト を 定期 的 に 見 て,自分 の 方向 ( クロス ディレクション を 含み ます ) に 密接 に 関係 し て いる 仕事 を大雑把に読むことです.あなたが興味を持っているもの、できれば再現するコードとデータセットの作業を開きました.
このような手順を経て、自分がやりたいアイデアの細分化分野を決定し、最も関連性の高い仕事を選び出します.このとき、通常は 4 つまたは 5 つの記事だけが除外されます.そして、これらの質問を集中的に読んで考えます.
この方向の何が問題になっていますか?
改善して改善するためのより良い方法はありますか？
特に、アイデアやイノベーションのアイデアを限定することはできず、この時点で過去に読んだ他の方向の論文を参考にして、新規性を高めることができることに注意してください。やはり、現在の査読制度では、自分の論文を査読できるのは同業者がほとんどで、自分の専門分野だけに集中していては、査読者がこの仕事を好きになるのは難しいです。
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もちろん、革新やアイデアに加えて、論文を書く過程で注意を払わなければならない多くの側面があります.多くの初心者は、論文の書き方を本当に知りません.
トップカンファレンスペーパーの各パートの書き方は？トップレベルのレビューが多いレビュアーの意見を聞く——
1. 要約
このパートは、論文全体の要約です。長すぎずに、論文の本質を反映する必要があります。導入パートの各段落を 1 つの文に絞り込んで要約し、それらをつなぎ合わせて要約を作成できます。
二、Introduction
この部分で重要なことは、レビュアーがあなたの論理と考えに従い、あなたの仕事に同意できるように、「良いストーリー」を伝えることです. レビュアーが理解するのを助けるために、研究の問題や内容を説明できるグラフィックの例を含めるのが最善です. .
「五段落」の構造で書ける――
背景紹介 + 既存の方法に存在する問題 + 独自の解決策 + ️実験と結果 + 仕事の貢献声明 (仕事は、既存の研究アイデアまたはブランチの特定のスキームを改善することです)、または背景紹介 + 他の研究ブランチ 要約 + ️独自の方法 + ️ 実験と結果 + 仕事の貢献声明 (仕事は新しいフレームワークまたは構造を提案します)
三、関連作品・背景
自分の研究内容に最も関連のある枝を 2 ～ 3 つ書き、各枝にはサブセクションを設け、要約に注意を払い、自分の方法と以前の方法の違いを説明する必要があります。
4. 方法
メソッドは、イントロダクションの貢献ステートメントに対応し、メソッドを詳細に紹介し、作業のコア部分とモジュールを強調する必要があります。また、「見栄えの良い」メイン画像は非常に重要です。カラー マッチング、顔文字、凡例などに注意してください。基本的には絵を見れば大体の流れや仕組みは理解できます。
メソッドを記述するときは、式を合理的に使用する必要があります. 積み上げすぎると逆効果になります. すべての式には値と説明が必要です.
5.実験
データセット、データ統計、モデル、フレームワーク、およびメソッドの実装の詳細、比較メソッドとベースラインの紹介、評価プロセスとインジケーターを含む、ExperimentSettings の 3 つの部分で構成されています。
ExperimentResults、つまり、インジケーター、1-2 の表、および分析によって反映された主な実験結果。
アブレーション実験、ケーススタディ、ビジュアライゼーション、A/B テストなどを含むさらなる分析。このセクションは、独立したセクションとしても使用できます。
六、まとめと今後の課題
方法と実験結果を要約し、可能であれば、将来の改善のための 1 ～ 2 の方向性を提案します。
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どんなメンターが欲しいですか？
1. 科学研究における豊富な経験、タイムリーに質問に答えることができる
2. 論文執筆の豊富な経験、論文執筆指導
3. 輝かしく強い支持を得る
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1. 複数のハイレベル論文を保持し、トップ論文の筆頭著者になる
2. 上位レビュアー
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文末の福利厚生
毎日論文で忙しい研究者として、編集者は誰もが何らかの情報を必要としていることを知っています。そのため、編集者は1T を超えるAI会議論文のギフト パッケージを慎重にまとめました。最新のトップ会議論文、書籍、その他の資料、および英語の論文作成ガイダンス乳母レベルの資料を含め、文献の読み取りから論文の作成まで、すべてが整理されています〜
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-終わり-