IT Professional投稿意见反馈(翻译)

SCI 论文投稿之投稿信(Cover Letter)写法--附真实案例 文章目录1 Cover Letter 是什么?2 主要包含什么内容案例--第一次投稿怎么写案例--返修后投稿怎么写 1 Cover Letter 是什么? Cover Letter, 即投稿信,是论文投递时与论文一起发送给编辑的信件,其目的是让编辑在阅读你的论文之前,简单了解你文章的基本情况。 2 主要包含什么内容 期刊编辑的姓名 不知道编辑是谁的情况下直接用 Dear editor; 但是,只要用心一点,去期刊官网查找,一般都能找到的。 投稿文章的标题 在以第一段直接给出文章的标题 投稿文章的 阅读详情

IT Professional投稿意见反馈(翻译)

 

       论文名:A Multi-policy Supported and Fine-grained Secure Web Tag Framework,投稿IT Professional,没有被录用,两位审稿人的意见居然完全相反,总结后发现,主要问题还在于语言的表达上。不过第二位审稿人说的意见还是相对比较在理的,吸收他的建议,好好修改论文了~

 

一、审稿意见1:Accept with no changes

       评语:

       在本文中,作者提出一种有效的机制SecTag用于对Web服务进行安全控制,作者清晰地描述了要解决的问题,并解释了详细的设计原则,采用许多的图表描述了整个系统的架构与设计,这使得SecTag很易于理解。显然,随着越来越多的大型网络应用的出现,为分布式的Web应用提供足够的访问控制和安全支持是极为重要的,数以百万计的用户正在使用这些服务。

       这些解决方案是可行的,且听起来合情合理,文中所列举的例子说明了SecTag的工作原理。总体而言,文章写的不错,符合IT Professional杂志的主题。如果可能,多一点点讨论相关的工作将使文章更为出色。

Additional Questions:

1. How relevant is this manuscript to the readers of this periodical? Does it increase the reader's understanding of the development of computation, the computer industry, the application of computers, or some other aspect of history? Please explain your rating in the Detailed Comments section.: Relevant

 

1. Is the manuscript technically sound? Please explain your answer in the Detailed Comments section.: Appears to be - but didn't check completely

 

1. Is the title appropriate? Please elaborate in the Detailed Comments section.: Yes

 

2. Does the manuscript contain sufficient and appropriate references? Please elaborate in the Detailed Comments section.: References are sufficient and appropriate

 

3. Does the introduction state the objectives of the manuscript in terms that encourage the reader to read on? Please explain your answer in the Detailed Comments section.: Yes

 

4. How would you rate the organization of the manuscript? Please elaborate in the Detailed Comments section.: Satisfactory

 

5. Is the manuscript focused? Please elaborate in the Detailed Comments section.: Satisfactory

 

6. Is the length of the manuscript appropriate for the topic? Please elaborate in the Detailed Comments section.: Satisfactory

 

7. Please rate and comment on the readability of this manuscript in the Detailed Comments section.: Easy to read

 

Please rate the manuscript. Explain your choice in the Detailed Comments section.: Excellent

 

       审稿意见2:Reject

       评语:

       本文是发表在ACM CCS 2010会议论文的扩展版本。然而,你仅仅是对内容上的一个扩充,而非系统本身。此外,在被认可能够发表在这份科学杂志之前,文章有诸多语言描述方面的缺陷。

       最后,我对系统本身有一些建议:你的想法是实现一种机制能够控制网页中哪些标签资源显示给用户。然而,你的例子只关注了形式:这些标签是Web页面中唯一需要关注的吗?为什么不考虑导航菜单?为什么建立一个框架只为了隐藏某个标签?这是合理的吗?

       对这些问题我并未找到答案,同时,你并未提及你的贡献如何能够改进现在Web资源的访问控制机制。综上所述,你提出的问题并不清晰,并且你不能提供任何有效信息帮你解决这个问题。

 

       评论细则:

       语言和表达:

       这份手稿没有使用适当和正确的英语表达方式,使得它很难以阅读。总的来说,语言质量不足以被本科学刊物所录用。你应该把文章进行彻底的修改,最好能够找到一个以英语为母语的人做支持。除此之外,讨论部分还使用了不正确的术语,而且远远没有意义和说服力。

       举个例子,你介绍的:“In recent years, with the rapid development of network technology, Web-based enterprise applications are booming.” “network technology”?这个术语通常是指计算机/电信网络,而非基于Web的社会网络技术,这让我无法理解你所谓的技术是什么。这只是其中的一个例子,而这样的问题几乎出现在文章中的每一个段落。

 

       标题:

       标题不清晰且具有误导性。“Multi-policy Supported”几乎没有任何意义:什么是“supported”?是框架的名字?或者它是一个支持“Multi-policy” 的框架?但“Multi-policy”又是什么东东?

       你提到了“Secure Web Tag Framework”,而你所谓的“Web Tag”是指用于页面展示的(X)HTML元素。然而目前而言,“Web Tag”被广泛地理解为“Social Tag”,例如一个文本标签可以标识一种资源,就像美食上的标签一样。

 

       摘要:

       本文的摘要并不能完全呈现你文章内容的足够信息,你应该包含一个简单的对相关领域研究工作的总结,你所提供框架的特性,你是否公开过讨论这样框架的地址,以及你如何证明它的合理性。除此之外,目前的文章没有使用正确的英语表达,例如:“A Web-based framework, SecTag, encapsulates reusable access logic with multiple access control model supported, is a scalable light-weight secure web tag framework”应该被修正为:“SecTag is a scalable, light/weight secure Web tag framework, encapsulating reusable access logic and supporting multiple access control models”。即便修正后的语句,我仍然无法理解你所谓的“to encapsulate reusable access logic”。

 

       简介:

       简介必须彻底地进行修改,需要描述相关领域的研究,公开讨论的地址,你的系统是如何解决现有方法的缺陷的,这才是艺术的状态。此外,你所提出的论点往往是模糊、不精确的。例如,你说传统Web应用程序仅仅支持一种特定的访问控制模型,但你也不能解释为什么这是个缺点。你也表示DAC、MAC、RBAC模型是“目前”的访问控制范式,然而它们已经存在数十年了。同样的,你也不能解释为什么对它们全部支持就是一种优势。

 

       部分2:

       这部分必须改进在语言和组织上,检测词条是否适合当时的语义环境。如在2.2中你说“SecTag adopts XML to describe the policy rules, called sec-config.xml”。然而,sec-config.xml只是一个简单的文件编码,而不是你所命名的策略规则。此外,你说你是使用XML是什么意思?是你自己定义的XML格式?还是说你是基于现在的XML策略语言吗?

 

       部分3:

       你必须投稿更多的时间来处理这部分,你应该详细描述这些例子所能够覆盖最相关的实际应用的情况,同时也是为了显示你的方法能够有效地解决你要处理的问题。

 

       结论:

       你所描述的未来的工作是令人费解的,你应该更清楚地解释你打算做什么,为什么你会提到相关的特性,以及它们将如何提高你当前系统的性能。

 

Additional Questions:

1. How relevant is this manuscript to the readers of this periodical? Does it increase the reader's understanding of the development of computation, the computer industry, the application of computers, or some other aspect of history? Please explain your rating in the Detailed Comments section.: Irrelevant

 

1. Is the manuscript technically sound? Please explain your answer in the Detailed Comments section.: No

 

1. Is the title appropriate? Please elaborate in the Detailed Comments section.: No

 

2. Does the manuscript contain sufficient and appropriate references? Please elaborate in the Detailed Comments section.: Important references are missing; more references are needed

 

3. Does the introduction state the objectives of the manuscript in terms that encourage the reader to read on? Please explain your answer in the Detailed Comments section.: Could be improved

 

4. How would you rate the organization of the manuscript? Please elaborate in the Detailed Comments section.: Poor

 

5. Is the manuscript focused? Please elaborate in the Detailed Comments section.: Poor

 

6. Is the length of the manuscript appropriate for the topic? Please elaborate in the Detailed Comments section.: Could be improved

 

7. Please rate and comment on the readability of this manuscript in the Detailed Comments section.: Difficult to read and understand

 

Please rate the manuscript. Explain your choice in the Detailed Comments section.: Poor

科技论文投稿、审稿以及修改稿件时的常用句型 收集了在科技论文从投稿、审稿到修改稿件中英文写作的各种常用句型,对于初入门的科研人员有很大帮组! 立即下载

相关推荐

【化工设备防腐】基于BF凝水除铁缓蚀剂的螺旋板换热器腐蚀与冷凝水发红问题综合治理技术应用

内容概要:本文针对氯碱厂盐水螺旋板预热器腐蚀渗漏及蒸汽冷凝水发红、偏酸性的问题,提出并实施了采用BF凝水除铁缓蚀剂成膜法的综合治理方案。通过分析腐蚀原因,确认主要为二氧化碳引起的酸性腐蚀和溶解氧导致的氧腐蚀。在原有阴极保护与局部防腐涂层改造基础上,进一步投加BF凝水除铁缓蚀剂,该药剂能在金属表面形成单分子保护膜,有效阻隔腐蚀介质,实现全系统气液两相的协同防护。经72小时试验,冷凝水pH值恢复至8.5以上,铁离子浓度降至0.07mg/L以下,颜色清澈透明,达到回用标准,实现了设备安全运行与冷凝水高效回收。; 适合人群:从事化工、电力、锅炉系统管理及相关工业设备维护的技术人员与工程管理人员,尤其适用于面临换热器腐蚀、冷凝水水质异常问题的企业技术人员。; 使用场景及目标:①解决工业蒸汽系统中冷凝水发红、铁离子超标、pH偏低等腐蚀问题;②提升冷凝水回收率,降低能耗与水资源浪费,实现节能减排与降本增效;③替代传统除氧剂与末端过滤设备,优化现有水处理工艺。; 阅读建议:此资源结合实际案例提供系统性解决方案,读者应重点关注问题诊断逻辑、药剂作用机制与实施流程,可将其作为类似工况下腐蚀治理的技术参考,并结合自身系统特点进行可行性评估与小试验证。

SCI文章写作攻略—起飞站

前言 个人资质普通,SCI投稿经历三个期刊五次投稿多次拒稿N次返修历时半年才踉踉跄Accepted。由于新手一般很难找准自己文章的定位,从开始的一区刊到二区顶刊再到二区普刊,对于时间富裕的同学亦可重蹈。。。 一是:可获得很多优质的修改意见; 二是:为文章找准定位; 三是:一番意志磨练后,你就是那打不死的小强。 至此虽然一路很水,马马虎虎略得,资质与认知所限,难说准确与深刻,一起交流学习为目的。 本文目录一、审稿人de自述二、从阅读文献开始1.有效阅读文献2.一定要做笔记!3.Idea在哪?三、SCI文.

万勇's Blog 6129

数字化供应链AI智能体平台规划及场景应用方案.pptx

数字化供应链AI智能体平台规划及场景应用方案.pptx

20241030论文审稿意见

Sincerely,Comments:).: ResearchHowever,Comments:: Research。

moonlightpeng的博客 2071

Unity基础篇-----Input输入

2、Input.GetTouch()方法,主要用于移动端开发使用,此方法主要获取触摸屏幕的操作数据,首先通过Input.touchCount这个方法获取到手指触摸屏幕的次数,通过GetTouch方法传输触摸次数,调用Touch结构判断手指的状态来是否为设定的状态,符合的话则执行相关内容。参数(“Horizontal”)表示左右的值,值为-1时,表示你在一直按下左方向对应的按键、设备类型为手柄时,表示你把推杆推到了最左边,为0时为默认位置,手柄中对应正中间,为1时与-1时对应的情况正好相反。

why820mmm的博客 3495

通讯软件013——分分钟学会Kepware OPC AE Server仿真配置

本文介绍如何使用Kepware软件仿真OPC AE Server配置。

zhouwl72的博客 2225

投稿TMC的感受

投稿TMC的心路历程

猴子2333博客 8424

Netty源码分析系列之writeAndFlush()下

write()只会将数据只是发送到了ChannelOutboundBuffer 缓冲区中,还没有被发送到操作系统的套接字中只有当调用了 flush()方法后,才会真正将数据发送到套接字中。那么 flush()方法的源码又是如何执行的呢?

天堂的博客 1571

SCI投稿7个阶段的邮件模板

In thiswork, we evaluated …… (简要介绍一下论文的创新性).I hope this paper is suitable for “Journal Name”.××××××Name: ×××。

Angelina_Jolie的博客 3322

自制非接触式静电探测仪:从振动电容原理到微弱信号检测实践

微弱信号检测是电子测量领域的核心挑战之一,尤其在需要避免物理接触或防止干扰的场景中。其基本原理在于将难以直接获取的微小物理量(如电流、电压)通过传感器转换为电信号,再经过放大、滤波等处理进行提取。锁相放大技术是解决这一问题的关键手段,它利用参考信号与目标信号的同步性,从强噪声背景中恢复出有效信息,极大提升了信噪比和测量灵敏度。这项技术的工程价值在于实现了对纳安级电流、微伏级电压等高难度参数的可靠测量。在静电防护、材料表面电位分析、生物电信号采集等应用场景中,非接触式测量需求广泛。本文聚焦的基于振动电容原理的

weixin_32349093的博客 273

基于FPGA的图像预处理系统(图)

 北京机械工业学院 韩娟娟 邓文怡 娄小平 由于获取图像的工具或手段的影响,使获取图像无法完全体现原始图像的全部信息。因此,对图像进行预处理就显得非常重要。预处理的目的是改善图像数据,抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理来说比较重要的图像特征。通常根据预处理目的的不同,把预处理技术归为图像增强技术和图像分割技术两类。图像对比度处理是空间域图像增强的一种方法。由于图像灰度范围狭窄会使

lyzhangxianglove的专栏 1778

sci投稿 要点

一、注册问题   1、FirstName ,LastName    英语基础的人也搞不清楚last name与first name哪个是姓哪个是名。今天就为大家整理了last name与first name的相关内容,供大家学习。   last name与first name傻傻分不清楚   last name就是family name是姓。   first name就是given na...

金石软件 6135

LoRa无线通信技术介绍(六)SX127X芯片收发程序讲解

接收LORA芯片SX127X的收发程序。

DT程序员的博客 1751

科研经验干货帖(包含文献阅读方法、论文书写和投递技巧以及回复审稿意见的注意事项)

科研经验干货帖 科研小白自己整理科研大神国奖师兄的经验分享笔记,以便自己查看。 科研的流程: 发现问题:论文idea从这里开始。想要多产生idea要多阅读领域内最好的文章,重现他们的实验,然后解决这些文章存在的问题。因此后面会讲如何阅读文献。 核心方法:决定一片论文是否能投出去的关键。这一点指的是:你的方法在社会的应用情况,解决了什么问题。 论文的书写:这一点会很大程度上影响你能投什么level...

abbylove0430的博客 954

使用W5500与外网通信故障解决(MAC地址问题)

在蒲城项目的调试时,AMS500发现一个致命的问题,就是:在局域网跨网段通信时候和中心服务器不能通信,但是在一个HUB下是没有问题的,以前的串口服务器有过类似的问题出现,解决方法说是芯片的问题,结果也不了了之,换了芯片正常。 我们的网络通信芯片选择W5500,其中的MAC地址采用的是CPU的序列号作为Mac地址的问题就出在这,我们在使用的时候MAC地址的第一个必须是偶数,我们忽视了。 现象描...

zxm8513优快云博客 7753

光学测量仿真软件:OpticsBuilder_(9).热应力分析与补偿

在OpticsBuilder中,定义材料的热膨胀系数可以通过API进行。以下是一个Python代码示例,展示如何在OpticsBuilder中定义材料的热膨胀系数。

kkchenjj的博客 1085

【IEEE】IEEE审稿意见与回复-写作指南

记住,即使你认为评论家是错的,这并不一定意味着你是对的!有可能审稿人犯了一个错误,但也有可能审稿人无法理解你的观点,因为你的论文缺乏清晰度,或者忽略了关键的细节。请注意,不同期刊可能对审稿意见回复的格式和内容有所不同,因此最好查阅所投期刊的具体要求和提供的模板,以确保您的回复符合期刊要求。

Everyday try to become better -Kobe Bryant 4万+

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

论文投稿过程中用到的一些常用语

一、投稿信 1. Dear Dr. Defendi ML: I am sending a manuscript entitled “” by – which I should like to submit forpossible publication in the journal of - . Yours sincerely 2. Dear Dr. A: Enclosed is a m

百川汇海 4060

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

别再让投稿信耽误你发稿啦!(附cover letter模板)

一般向SCI投稿论文时都会写一份Cover letter,即投稿信。它是为了帮助编辑快速了解文章内容和找到合适的审稿人,一篇内容恰当的cover letter会给你的工作锦上添花,掷出投...

悟道西方 7303

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

[英文]投稿、审稿以及修改稿件时的常用句型

 一、投稿时的 Cover latter1). Here within enclosed is our paper for consideration to be published on "(Journal name)". The further information about the paper is in the following: The Title: XXXXXXXXXXXXX

luckydongbin的专栏 1万+

SharePoint 2013 IT Professional--Managed path

我们都知道ManagedPath有2种Type:Wildcard Inclusion和ExplicitInclusion,那么这两种Managed Path有什么区别呢?在什么场景下去使用呢?今天给大家做以简单介绍。   两种类型的ManagedPath区别:   在一个Web Application中,以Wildcard Inclusion为Managed Path,可以创建

为自己喝彩的博客 1057

ITPro是什么意思?

转载自:http://gnaw0725.blogbus.com/logs/32823694.htmlITPro是什么意思|IT专家专业人士  ITPro 的全称是 IT Professional,从字面意思上来说是指IT专业人士,泛指IT领域内的所有精专于IT某一领域的人士,这当然不局限于是大公司或者小公司,也不局限于您的职业及所学的基础学科。目前在微软的领域而言,通常将除编程以外的专业人士,称为ITPro。通常见到的人群是在企业中从事IT规划、架构、部署、维护和管理等工作的一类人员,他们通常在职位中的职位

新新 4489

ICCV 2021审稿结果出炉,有人已总结出了一份Rebuttal写作指南

点击上方“视学算法”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达作者丨蛋酱、泽南来源丨机器之心编辑丨极市平台导读又一个计算机视觉顶会通过了审稿阶段。论文评分是这样,想...

zandaoguang的博客 1225

不知道如何回复审稿人意见?回复模板来了!

千盼万盼好不容易修回来了,一看意见 30-40条,直接崩溃! 当拿到审稿意见时,千万不要气馁,因为一次性被录用的概率太低了,所以我们要做的事就是: 不断修改论文 不断修改论文 不断修改论文 然后写好“Responses to reviewers回复审稿人意见信”,并和修改后的论文一起发给主编。 请记住!不管审稿人问什么,态度一定要端正。 咱不能有脾气! 不同意审稿人意见是很正常的,关键是要用合理意见说服主编; 同时,对修改意见的回复,宗旨是为了提高论文质量,不要总想着应付或反驳审稿意见。 以上是修改论文

Tina姐的博客 8460

SCI/EI期刊投稿ReplyLetter常用格式总结

SCI/EI期刊投稿ReplyLetter常用格式总结 1. ReplyLet

Ho_mj的专栏 5137
上一篇: 一点感悟、一点收获、一点反思、一点鼓励、一点激情、一点梦想
下一篇: 一种面向作业流(工作流)的轻量级可复用的异步流水开发框架JobFlow的设计与实现
MONKEY_D_MENG
博客等级 码龄17年 705粉丝 97原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值