如何快速准备一篇论文

最新推荐文章于 2025-12-06 14:50:32 发布
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一、我要做什么？

有什么数据集呢？

  1. 公开数据集：难度大，可以发好的论文，很多人在卷
  2. 自己的数据集：为了毕业，但是缺乏泛化能力，不容易发好的文章
  3. 找一些数据集（kaggle）自己标注？（1）需要有意义。（2）越偏越好，审稿人不会拿其他东西和你比较。（3）最适合水：物体检测和分割。原因：参考多，容易变化。

二、创新点

不要说什么transform不行了，太难。

  1. 不要动大框架。一些模型（论文）的backbone已经很好了，相当于承重墙，不要改动。可以把backbone提取出来的特征在neck部分进行拼接改动，引入一些局部特征提取和特征融合的模块。
  2. 论文一般就是，把一个简单的东西拆解成几个复杂的东西，凑共工作量。比如你去超市买一个1块钱的打火机，现在你要买5毛钱汽油，3毛钱塑料，2毛钱装置，然后自己拼接成一个打火机。
  3. 在head(输出层)，我们之前是直接输出一个句子当作结果，现在一个字一个字进行输出。
  4. 加模块，该模块：照着一些模板复制粘贴去套。所有要加的和要改的都有源码。做一个微调后就成为了自己的XXX模块，成为了自己的模块。
  5. 一篇几十页论文也就看几分钟，更多看图，把图做复杂会使审稿人认同你的论文，审稿人不一定能看懂论文和图，一般只会看图，图最重要。

三、实验

  1. 先找一个基础模型：Step1：先确定你的模型有效果，先跑一下源码看看有没有效果，深度学习的源码复现不一定真的有论文上的效果，如果没有效果，那这个源码就是废的。Step2：如果有效果就去DEBUG去理解源码。Step3：找相关领域的论文。Step4：再把别人的模块拿来看看好不好用。Step5：没有源码直接放弃。
  2. 消融实验：Step1：没有一定的事，有些模块不一定涨点。Step2：尽量找一些离谱的模块，别人越看不懂越没见过，你能圆过去就可以糊弄审稿人。Step3：做3-4个消融实验，一个消融实验对应一个点。
  3. 对比实验：找对自己差的模型就好了，凑工作量，此时找经典的模型。

Paper with code是一个开源论文平台，我们可以找到许多发表了科学论文的著作，并且这些论文都附带了相应的开源代码。我们直接访问并使用这些代码，从而验证或复现一些研究成果，同时进行进一步的实验或构建在该研究基础上的新工作。
网址：https://paperswithcode.com/

四、工具

  1. CV openmmlab：你做CV打算用什么去做你的实验呢？所有的CV模板都有，还提供所有预训练模型，有些论文公开了源码，没有公开权重，这时候需要把预训练模型加载上去。对比试验贼容易：人家把模型准备好了，把自己的数据放上去饥渴。
  2. NLP huggingface：后续可以自己再改源码。

五、读论文是要找论文的毛病，可能进行改进的地方

如何快速发表一篇SCI论文
julyedu_7的博客
08-03 3551
全民做科研的时代，江湖常有传言：SCI 在手，升职加薪、前程无忧。
深度学习纯小白如何从零开始写第一篇论文？看完这篇豁然开朗！_计算机深度学习如何写出一篇论文
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05-02 1730
论文摘要就是整篇文章和浓缩预览，它被排放在论文的首要位置，也是审稿人首先看的地方。公式：研究的目的和重要性**+研究的方法+得到的研究结果****+结论**⚡️摘要是一整段不要在摘要里出现感情色彩的评价一般在200-300字左右，具体看期刊。
怎么快速完成一篇论文？
2401_86743747的博客
08-16 1456
值得注意的是，如果使用AI工具进行学术写作，需要严格遵守学术规范，确保内容的原创性和真实性。输入论文选题后可以选择智能选题，根据论文方向进行论题选定，这里可以选择中文或者英语论文，根据学历选择自己需要的论文字数，需要公式表格的可以自行选择。AI汇语是基于NLP智能改写系统，在保证语义一致的前提下，生成流畅的，更多样性的表达，能更高效的完成工作，使用起来也特别方便。总的来说，虽然AI技术为学术写作提供了便利，但研究者和学术机构需要共同努力，确保AI的使用不损害学术诚信和原创性的原则。
如何在1~3月内快速发表一篇SCI论文
OpenCVtuxiang的博客
06-30 1233
确定研究方向后，
Science：如何快速完成一篇研究性论文？
dinaxuejie的博客
06-16 1201
我开始写作过程时，我通常会把所有的结果都放入大纲中，成为一个长篇的、连续的结果部分，并总结它们为故事情节增加了什么。我总是把摘要留到最后。一旦我觉得我的数据汇聚成清晰的发现，我就开始起草结果部分，通过从我组装的图表中发展出一个粗略的故事线。这个过程帮助我制定了一个手稿大纲，我将其作为写作期间的指南，并在之后的写作过程中不断参考相关文献以确保我的观点是正确的。如果我正在从事一个多学科项目，并且合作者参与了项目构思，那么我会在过程的早期寻找他们的建议，以确保故事情节清晰，并且结果解释对多个学科来说都是合理的。
如何7天完成一篇硕士论文？
2401_86091330的博客
07-05 707
如果你找了论文辅导，这块老师都会先为你准备好，直接节省了你不必要的时间浪费。要把中英文摘要、字体字号、格式等都好好修改，要严格按照学校给的格式模板，注意别出现复制粘贴痕迹，比如标点符号的半角全角，识别中出现的错误和空格，段落的修饰，部分图表的再次补充，必须把整体的论文全部过一遍，确保没有留下痕迹。仔细阅读你所搜集的文件，不要随便过一遍，要认真去读，哪段可以作为我论证的材料就把他作为案例材料，作为自己论文的填充内容。主要是文献综述部分，根据你阅读的成果来写文献综述，这一块很体现你的研究生论文学术水平。
0经验研究生如何快速发表一篇正规论文？
2401_86091330的博客
07-05 765
检索是论文见刊后1-3个月能在收录刊物的数据库检索到，比如你发的是知网收录的刊物，就可以去知网输入作者姓名，论文题目进行检索。这个主要是根据单位的要求来，普刊比核心简单很多，一般单位要求普刊即可，但是要注意普刊也分国家级普刊，省级普刊，根据数据库分还分为知.网，维普，万方，龙源收录的普刊，知网收录的刊物一般权威性高，审核较严，价格也相对较贵，龙源网°收录的刊物审核较松，价格也很便宜，甚至几百元就能发表。在这里强调一下，一定要去数据库查找期刊信息，这里的才是最可信的，很多百度页的期刊官网都是假网站！
如何精读一篇论文？
深度学习与计算机视觉
10-25 1104
作为一枚CVer，怎样才能出成绩？计算机视觉算是人工智能的几个分支中，竞争最激烈的方向之一了，内卷也最为严重。对于已然入坑的研究生宝宝，想要一路打怪升级，论文必定是最大的那个task。说到打怪升级需要做哪些准备？毫无疑问，前期当然是要啃Paper、复现Paper呀！尤其是个各大顶会论文，作为Al发展的风向标。每一次论文出来，都有一堆人等着收集整理、研读复现，从中get idea。But！在复现P...
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论文写作AI辅助提示词（用DeepSeek复刻一篇硕士论文结构只靠9条提示词）.docx
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适合人群：正在准备撰写硕士论文的学生，尤其是那些希望提高论文撰写效率、确保论文结构完整性的人群。 使用场景及目标：①帮助学生快速锁定有研究价值的选题方向；②提供系统化的论文结构搭建指南，确保各章节内容...
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撰写一篇高质量的科技论文对于学术界及工业界的科研人员来说至关重要。优秀的科技论文不仅能够清晰地传达研究成果，还能有效促进同行间的交流与合作。本文将依据提供的文件信息，深入探讨如何撰写一篇优质的科技论文...
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在学术研究过程中，高效阅读和理解一篇学术论文是至关重要的。尤其在论文季，时间紧迫，如何快速掌握论文的核心内容并从中汲取灵感是每个研究人员必须掌握的技能。本资源提供了一份“论文季来袭如何高效的阅读一篇...
【论文阅读20】MM-LLMs：多模态大语言模型的最新进展
Ma040713的博客
12-02 1471
【摘要】《MM-LLMs:多模态大语言模型最新进展》综述了多模态大语言模型(MM-LLMs)的技术发展。论文提出通用五组件架构：模态编码器、输入投影器、LLM骨干、输出投影器和模态生成器，并详细分析了126个SOTA模型的演进趋势。研究揭示了从单一理解到任意模态转换的发展路径，总结了提升性能的关键因素，如高分辨率输入、高质量微调数据等。最后探讨了未来研究方向，包括扩展更多模态、轻量化部署和减少幻觉等。该研究为理解多模态大模型技术发展提供了系统性参考。
论文笔记（一百零六）RynnVLA-002: A Unified Vision-Language-Action and World Model
xzs1210652636的博客
12-02 1105
本文提出了RynnVLA-002，一个将视觉-语言-动作(VLA)模型与世界模型相统一的创新框架。该模型通过联合学习环境动态和动作规划，实现了视觉理解与动作生成的相互促进。研究采用了混合架构设计，结合离散联合建模和连续的Action Transformer头，有效解决了自回归动作生成中的错误累积问题，提升了泛化能力和推理速度。实验结果表明，在LIBERO仿真基准上，RynnVLA-002取得了97.4%的成功率；在真实机器人任务中，其集成的世界模型使整体成功率提升了50%，显著优于单独的VLA或世界模型。
Attention is all you need——论文笔记
aaaa_a133的博客
12-05 975
在WMT 2014英法翻译任务上，我们的模型在8个GPU上进行了3.5天的培训后，建立了一个新的单一模型最先进的BLEU得分41.8%，成本比之前下降了a small fraction of the training costs of the best models from the literature。关联来自两个任意输入或输出位置的信号所需的操作数量随着位置之间的距离而增加，对于ConvS2S是线性的，对于ByteNet是对数的。它们被连接起来，并再次投影，产生最终的值，如图2所示。
[论文笔记] End-to-End Audiovisual Fusion with LSTMs
2302_76169191的博客
12-03 587
本文是《End-to-end visual speech recognition with LSTMs》的进阶篇。它将基于 LSTM 的端到端架构从视觉（Visual）扩展到了视听（Audiovisual）领域，并将任务从单纯的“说话内容识别”扩展到“语音识别和非语言发声分类”。
论文阅读：农业喷雾无人机避障技术综述
最新发布
m0_53605808的博客
12-06 888
在过去十年中，无人驾驶飞行器（UAV，又称无人机）已广泛应用于各种农业领域，如作物管理、作物监测、播种和农药喷洒等。尽管如此，自主性仍然是物联网（IoT）无人机系统面临的关键限制，尤其是在作为喷雾无人机使用时，需要捕获和预处理数据以实现可靠的实时障碍物检测和避撞。此外，由于通用无人机与喷雾无人机在目标和操作上存在差异，并非所有障碍物检测和避撞方法都适用于喷雾无人机。鉴于此，本文旨在综述农业喷雾无人机避障场景相关的所有分支领域的最新进展，包括喷雾无人机的结构细节。
[论文笔记] 基于 LSTM 的端到端视觉语音识别 (End-to-End Visual Speech Recognition with LSTMs)
2302_76169191的博客
12-03 368
这篇文章是端到端唇读领域的经典之作。它没有使用复杂的 3D-CNN，而是巧妙地利用双流架构（Raw + Diff）结合 LSTM/BLSTM，在 2017 年就实现了从像素到语义的端到端识别。对于后续研究，其最大的借鉴意义在于：**如何显式地让网络同时关注“形状”和“运动”**。
如何从0产出一篇遥感论文
03-20
<think>好的，用户想了解如何从零开始撰写一篇遥感领域的学术论文。首先，我需要回忆撰写学术论文的一般步骤，然后结合遥感领域的具体要求进行调整。用户可能刚进入这个领域，缺乏经验，所以需要详细但清晰的指导。 首先，确定研究主题是关键。遥感领域广泛，包括数据获取、处理、应用等方向。用户需要明确研究方向，比如是否聚焦于新技术应用，如深度学习在图像分类中的使用，或者环境监测等实际问题。这里可能需要引用相关文献，比如引用[3]提到的PSPNet网络，说明如何将现有技术应用到遥感中。 接下来，文献综述部分要全面，用户需要了解已有研究，找到创新点。可能需要指导他们使用学术数据库，并注意近年来的热点，比如结合引用[2]中的匿名支付技术，虽然不直接相关，但说明技术跨领域应用的可能性。 数据准备是遥感论文的重要部分。用户需要选择合适的遥感数据源，如Landsat、Sentinel等，并处理数据，比如辐射校正、大气校正。预处理步骤需要详细说明，可能涉及代码示例，类似引用[1]中的实战实验，展示数据处理流程。 方法部分要清晰，比如采用深度学习模型，需要解释模型结构，比如引用[3]中的PSPNet，说明如何改进以适应遥感数据。实验设计要合理，比较不同算法，使用准确率、Kappa系数等指标。 结果分析需客观，用图表展示，并与已有研究对比。讨论部分要指出研究的局限性和未来方向，比如数据不足或模型泛化能力，可能引用[1]中的实战营经验，强调实验的重要性。 论文写作格式要符合学术规范，结构完整。最后，投稿要选择合适的期刊，考虑审稿意见认真修改。用户可能需要了解整个流程中的常见问题，比如如何应对拒稿，如何高效修改。 相关问题部分需要考虑用户可能的后续疑问，比如数据处理工具、模型选择、写作技巧和投稿策略。这些问题帮助用户深入每一步，确保他们能够顺利推进论文撰写。</think>### 如何从零开始撰写遥感领域学术论文？ #### 一、明确研究主题与方向 1. **聚焦研究领域**：遥感涵盖卫星影像处理、环境监测、土地利用分类等方向。例如，可选择“基于深度学习的遥感图像语义分割”作为主题[^3]。 2. **创新性定位**：结合前沿技术（如改进PSPNet网络引入多尺度特征融合）或解决实际问题（如灾害评估中的快速目标检测）。 #### 二、文献调研与综述 1. **文献检索**：通过Google Scholar、IEEE Xplore等平台搜索关键词（如“remote sensing semantic segmentation”），筛选近5年高被引论文。 2. **总结研究空白**：例如，现有算法在复杂地形场景分割中精度不足，或缺乏轻量化模型设计。 #### 三、数据准备与预处理 1. **数据源选择**： - 公开数据集：如Landsat系列、Sentinel-2、ISPRS Vaihingen数据集。 - 自定义数据：无人机采集的高分辨率影像。 2. **预处理步骤**： ```python # 示例：遥感影像归一化处理 import numpy as np def normalize_image(image): return (image - np.min(image)) / (np.max(image) - np.min(image)) ``` #### 四、方法论设计 1. **模型构建**： - 改进现有网络（如将PSPNet的全局池化层替换为注意力机制）[^3]。 - 验证实验设计：设置对照组（如FCN、U-Net）和消融实验。 2. **损失函数优化**： $$L_{total} = \alpha L_{dice} + \beta L_{cross-entropy}$$ 其中$\alpha,\beta$为权重超参数。 #### 五、实验与结果分析 1. **评估指标**： - 像素级精度：$Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$ - Kappa系数：衡量分类一致性。 2. **可视化对比**： - 使用混淆矩阵或热力图展示模型在不同地物类别（如水体、植被）的表现。 #### 六、论文写作框架 ```markdown 1. 摘要：简述方法创新点（如“提出多尺度特征增强的PSPNet-M，在XX数据集上mIoU提升5%”） 2. 引言：强调遥感语义分割对灾害监测的意义 3. 方法：公式化描述网络结构（$$F_{output} = \sum_{i=1}^n W_i \cdot F_{i}$$） 4. 实验：表格对比模型参数量、推理速度、精度 5. 结论：指出模型在阴影区域分割的局限性及未来改进方向 ``` #### 七、投稿与修改 1. **期刊选择**： - 顶刊：_Remote Sensing of Environment_（IF=13.85） - 会议：CVPR、IGARSS 2. **审稿响应**：逐条回复评审意见，例如： > 评审意见：实验样本量不足 > 回复：已补充XX数据集实验，结果见新增表4
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