论文写作心得-2024

摘要:课程《论文写作》心得作业

1. 读文献,选择顶刊查阅,根据要投的刊进行总结模板,然后在模板上写论文,单篇论文不需要太多创新点,有一两个即可。


2. 在写论文前,找好某期刊录用论文的源文件,或者找提供的latex模板,不必从头写,且在写论文时,最好不要导入一些特殊的包,避免投稿时出现问题。


3. 在写论文时,一般情况下不进行缩写,特别注意一些单词常见用法以及使用位置。并且论文中严禁出现一些低级错误,比如大小写、空格、引号、数学符号、标点符号、图片格式等。


4. 如果论文中数学符号很多,应当列出符号表,以便读者查询,在用Latex写数学公式时,应当特别注意格式问题,可以去看别人论文中的数学表达式来学习。


5. 学会借鉴,学习别人顶会的简单句子,照着同样的格式描述自己的内容,反复使用翻译软件来打磨自己的句子,将一些词汇换成专业词汇。


6. 写完论文后,需要进行审稿人角度的检查:1.找师兄同门、导师给出一些意见;2.检查实验数据是否足量;3.在算法方面理论性是否够强;4.论文内容上下文是否一致。


7. 论文题目非常重要,最好满足几点要求:1.吸引力;
2.易理解,不抽象;3.易检索;4.长度合理。


8. 摘要要素:
1.背景与问题:说明问题,指出已有工作的不足。
2.本文贡献:概述方法及主要贡献,至少提到三点。
3.实验与结果:简述实验设置和改进效果。


9. 摘要写作要点:
1.问题描述有针对性。
2.评述已有工作时指出局限。
3.强调本文的技术贡献。
4.展示实验结果的改进。
5.总结论文对领域的意义。


10. 关键词作为摘要补充,通常包含3-5个,由1-3个词组成,并按字母排序。现代检索仍广泛使用关键词。


11. 引言的重要性与结构:引言应完整讲述研究背景、问题和贡献,是论文的核心部分。每段围绕“主题句”展开,扩展摘要的内容。避免段落过长或过短,段落应有5-10句。引言中常加入关键图示,帮助快速理解论文贡献。


12. 引言写作技巧与要求:引言需简洁有力,无语法错误。常用WWH(what, why, how)方法,保持条理清晰。


13. 文献综述尊重前人工作,分类清晰,引言简述,相关工作详述,避免重复和堆砌。引用应附属句子,不作为主语或宾语。评述优缺点要中肯。


14. 算法伪代码至关重要,需明确输入和输出,注释关键步骤,省略次要步骤,并通常需要进行时间和空间复杂度分析。


15. 对于计算机机器学习的论文,实验部分的篇幅占很大一部分,数据集越多,覆盖领域就更加广,实验结果就越可信。


16. 在计算机和机器学习论文中,实验部分占据较大篇幅,数据集越丰富,覆盖领域越广,实验结果就越具可信度。


17. 结尾应简短具体,不重复摘要内容。可增加Discussions讨论更多内容。列出3-5条未来工作,吸引读者继续研究,提升引用率。


18. 参考文献的引用不可直接使用网上的bibitem,而是使用模板,把文献内容往里填,这样可以避免多数问题。


19. 图片更能传达清晰的信息,使用矢量图,放大后才不失真。围绕图的说明性文字应详细,图片可以黑白,前提是仍能表现其中的意思。


20. 表格应保持与文字相同的边距,注意数据格式以及表格与文字的排版方式。应学习不同的表格数据展示方式,例如伪代码和实验数据的排列。


21. 当投了论文后,若编辑让你修改,表明编辑有意收录论文,但需要进行修改关键部分。在回复审稿人时,应直接回复相关信息,避免无效信息。


22. 会议论文篇幅要求较短,通常无章节组织、相关工作描述少、实验较少、参考文献数量较少,建议先写完整版,再根据要求修改至适当长度以备投稿。


23. 初学者写论文的流程:第一阶段撰写初稿,关注细节与整体一致性;第二阶段修改,增加文献综述和对比实验,重视可读性;第三阶段检查与打磨,确保语言流畅,避免小问题积累


24. 在撰写初稿时,应先成功调试程序,然后用表格展示算法的特征,如时间复杂度、运行时间和实验结果等。接下来,编写该算法的伪代码并阐述其主要原理,之后可以用一张图概述方案,接着详细描述步骤,最后撰写摘要和引言部分


25. 论文写作是将已完成的创新性实验成果进行包装,而实验效果不佳通常源于方案设计。可以尝试设计替换方案,观察数据特点以分析算法适用范围,并使用多种评价指标来评估性能


26. 在遇到一个大任务时,解决起来相当麻烦,可以适当进行分解,画出该大任务的子任务图,并尝试从每一个子任务开始探索,在所有子任务探索完成,自然而然的做大任务相对没那么麻烦。


27. 对于农业监测大系统,子任务繁多,可以画出任务分解树,对于上下层之间出现多对多也是正常情况,实验室分工逐步去开展其子任务的工作,积累一些年份后,对于该方向将会有比较成熟的成果。


28. 在遇到一个新的任务时,首先需要去学习它的输入、特征如何提取、得到的什么输出,这是最基本的一步。


29. 阅读自己研究相关的文献很重要,但是去调研相同大体系下的子任务也很重要,需要扩充自己的认识,见得多了,对于开展的工作也会有更多的想法。


30. 最后,想发论文别急,狗急了可以跳墙,但是你急了也就只能急了,还是发不出来。按照我们的水平,只能在前人的基础上进行一些操作,比如得按照调研部分文献,找出一两篇文献仔细阅读,看懂代码,成功跑通代码,再尝试去做一些“预处理”或者“后处理”,然后有了一定的实验结果并且有一定程度的提高或优化,就可以着手去写论文了。


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