闵帆老师《论文写作》课程心得

前言

本文是本人在研一上闵帆老师《论文写作》课的一些心得体会,主要是对闵帆老师课程内容的理解和自己学习的总结。

学术论文是什么

1.对研究工作的阶段性总结。

2.科研八股文,每个部分内容有固有的要求。 

3.结构清晰的表格, 便于读者迅速定位到自己感兴趣的内容。

4.对于本人来说,是毕业的必要要求。

写作工具与语言细节

5.写作工具强烈推荐使用LaTex,它能让我们专注于内容,无需担心格式问题。

6.英语单词方面:禁用"Easy"慎用"Solve"、"Simple";"Have’t "与"Don’t" 在正式的论文中, 这种简写是不正确的,根据论文的创新程度考虑是否使用"Novel"。

7.总结句式是解决语法问题的正解,借鉴顶刊论文的句式语法,使用AI辅助修改。

符号系统与数学表达式

8.如果论文涉及不少数学符号,应该给出一个符号表, 便于读者查阅。

9.数学符号应该保持风格一致。

10.数学式子里面的文字应该用 \mathrm{otherwise} 这种方式括起来。

11.不要对式子、符号进行额外的、特殊的处理。

题目

12.题目要吸引人,容易理解,容易检索。

13.长度最好控制在 40-60 个字母之间。

14.尽量不使用 based on,多用 through、with 。

摘要

15.可以套用老师总结的摘要十句:问题及其重要性;已有工作;已有工作局限性;本文工作;本文方法的第 1 个技术/步骤/方面/优势/贡献;本文方法的第 2 个技术/步骤/方面/优势/贡献;本文方法的第 3 个技术/步骤/方面/优势/贡献;实验设置;实验结果;提升。

关键词

16.关键词是摘要的补充,便于检索。

17.3到5个关键词,每个关键词3到5个单词 ,键词按照字母表排序。

引言

18.引言需要讲述完整的故事。

19.引言应该对整个故事进行详细的描述;采用与摘要相同的节奏;每段应有 5–10 句。

文献综述

20.文献综述应该分类评述,而不是简单罗列。

21.每篇论文都应有文献综述;文献需要进行分门别类的介绍;不要一次性引用太多文献;合理评述相关工作的优缺点;可综述自己前期的工作;参考文献必须在正文中引用。

实验部分

22.实验部分包括数据信息、内部比较、外部比较等。

23.实验部分的写作可以采用问答式,即在实验开始前提出一系列问题,然后通过实验结果来逐一回答这些问题。

24.内部比较主要是在不同参数设置下进行比较。

25.外部比较即与已有算法进行对比。

结论

26.结论一般不要太长,避免使用与摘要相同的句子。

27.如果要讨论进一步工作,可以罗列3、5条。

参考文献

28.不要直接网上的bibitem。

29.确保格式正确。

30.除最后一行外,其他行应以逗号结束。

审稿意见回复

31.思想上务必要端正态度,问题应该直接回答。

32.正文中修改部分应用蓝色字标出。

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何撰写AI相关的论文,包括写作技巧、结构建议或示例。用户可能正在准备撰写学术论文,可能是毕业论文、期刊论文,或者某个研究项目的成果转化。我需要结合提供的引用内容,特别是引用[2]、[3]、[4]、[5]中的信息,给出具体建议。 首先,根据引用[3],闵帆老师的《论文写作课程提到学术论文需要结构清晰,包括引言、相关工作、方法、实验、结论等部分。同时,引用[4]提到计算机领域重视会议论文,而其他领域则以期刊为主,这可能影响投稿策略。引用[2]指出可以利用ChatGPT优化数据处理、分析和论文写作流程,这可能是一个实用技巧。引用[5]提到大语言模型如GPT-4在科研中的应用,包括数据分析、绘图等,这可能作为论文的一部分内容或工具。 接下来,我需要整理AI论文写作结构,每个部分的具体内容,比如引言部分要说明研究背景、问题、贡献;方法部分要详细描述算法或模型;实验部分需要数据、评估指标和结果分析。同时,结合引用中的建议,比如使用AI工具辅助写作,如何高效组织内容,避免常见错误。 然后,考虑到用户可能需要范文,但直接生成完整的范文不太现实,可以提供结构示例和关键段落,如摘要的写法,实验设计的描述等。同时,需要强调学术诚信,避免抄袭,引用[1]提到小微智能论文生成工具,但用户可能需要原创内容,所以建议合理使用工具辅助而非替代。 还需要注意引用格式,在回答中提到的每个建议或结构部分,如果来自提供的引用,需要在末尾添加引用标识,如[^3]、[^5]等。同时,用户的问题可能涉及如何将AI技术应用于论文写作本身,比如使用ChatGPT优化流程,这部分可以引用[2]和中的内容。 最后,生成相关问题,引导用户进一步思考,如如何选择期刊会议,如何设计实验,伦理问题等。确保问题与用户需求相关,并基于提供的引用内容。 检查是否有遗漏的部分,比如论文的伦理考量、文献综述的重要性,或者如何有效呈现图表和数据可视化,这些都是AI论文中重要的部分。确保回答结构清晰,分点明确,符合用户要求的系统指令,如使用正确的LaTeX格式,段落分明,引用正确。</think>[用户可见层] # AI论文写作技巧及结构示例 ## 一、核心写作技巧 1. **问题聚焦** 明确研究要解决的$NP \neq P$类理论问题或实际应用痛点,避免泛泛而谈。例如:"针对现有目标检测模型在小样本场景下的性能瓶颈,本文提出..."[^3] 2. **创新点提炼** 用公式量化技术突破: $$Accuracy_{\text{new}} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} \delta(f_{\theta}(x_i), y_i)$$ 对比基线模型提升15% 3. **可视化辅助** 使用AI绘图工具生成模型架构图(如图1),注意标注维度信息与数据流向[^5] ![CNN架构示例](https://via.placeholder.com/400x200) ## 二、标准论文结构 ### 1. 摘要(200-300字) - 问题陈述:当前GAN存在模式崩溃现象 - 方法:提出双判别器对抗机制 - 结果:在CIFAR-10上FID指标达$\leq 2.3$ ### 2. 引言 - 研究背景:自动驾驶对实时语义分割的需求 - 相关工作:对比DeepLabv3+与PSPNet的参数量: $$\text{Params} = \begin{cases} 45.7M & \text{DeepLabv3+} \\ 25.8M & \text{PSPNet} \end{cases}$$ - 本文贡献:轻量化网络设计+知识蒸馏方案 ### 3. 方法论 ```python class TransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead): super().__init__() self.attention = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead) self.ffn = PositionWiseFFN(d_model) def forward(self, x): x = x + self.attention(x, x, x)[0] return x + self.ffn(x) ``` ### 4. 实验分析 | 模型 | 准确率 | 参数量 | 推理速度 | |------------|--------|--------|----------| | ResNet-50 | 76.3% | 25.6M | 45ms | | Ours | 78.9% | 18.4M | 32ms | ## 三、工具辅助建议 1. 使用ChatGPT进行: - 文献综述框架构建 - 数学公式语法校验 - 实验数据表格自动生成[^2][^5] 2. 通过AI绘图工具: - 生成混淆矩阵热力图 - 创建算法流程图 - 制作特征分布直方图
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