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RSS订阅原创 论文写作 AI: 如何用 AI 修改论文
论文涉及很多的规范, 对于初学者而言, 手动修改费时费力. 本贴给出一个简单的方法, 读者可以根据自己的经验, 同理给出其它的规则.
2025-03-31 17:38:29
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原创 AI 时代如何提高论文的命中率 (以 DL-FWI 方向为例)
摘要: AI 时代, 大家论文的基本规范都得到了保证, 这时候就应该拼一些核心内容. 本贴分享几种可能提高命中率的方案.
2025-02-04 11:55:53
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原创 本科生开题报告需要回答的问题
摘要: 对于本科生毕业设计, 开题报告对后面起到指导作用. 本贴描述开题答辩时, 老师们常问的一些问题. 学生可以提前准备, 免得到时候慌神.
2025-01-07 10:19:12
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原创 改投论文时如何重构
摘要: 不同期刊和会议对于论文的风格、页数限制等方面有一些差别, 论文在某个地方被拒, 改投别处时需要进行重构. 本贴描述重构的基本方案.
2024-12-31 16:14:27
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原创 写书的若干注意事项
摘要: 与论文相比, 书籍的篇幅更宏大, 更难于把握, 需要多人协作、定期讨论. 本贴描述作者的一些体会, 希望能提升自己第一本书的质量.
2024-12-19 11:31:53
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原创 机器学习常识 25: 预处理与后处理才是普通研究者做机器学习的重点
摘要: 大公司或顶尖研究机构不断竞争通用网络的开发. 预处理与后处理, 相当于公路网的 "最后一公里", 是机器学习应用研究的重点.
2024-10-17 09:11:05
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原创 做 DL-FWI 研究需要哪些知识和能力
本贴讨论做 DL-FWI 需要锻炼的能力, 并对每种能力的重要性打分. 多数能力也适用于其它方向的研究.
2024-08-04 22:02:51
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原创 自顶向下搭建论文框架
摘要: 评价论文质量时, 结构合理是基本要求. 本贴描述如何自顶向下搭建论文框架, 不但方便读者迅速抓住重点, 也能将修改范围控制在较小的局部.
2024-05-14 08:53:44
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原创 NSFC: 如何管理项目申请书的撰写流程
摘要: NSFC 项目申请是一项艰苦的脑力与体力劳动, 建议师生协作完成. 本贴描述项目申请书撰写过程的一种管理方式.
2024-02-29 20:42:04
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原创 硕士学位论文自查
摘要: 论文外审的时候, 评审老师只需要 5 分钟就可以对质量有大概的估计, 1 小时就可以找到足够多的 bug 以支撑自己的评语. 那么, 他们一般检查哪些方面呢? 把这些作为自查项目, 就能避免被怼得太惨.
2024-02-03 23:19:57
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原创 本科毕业设计过程中应该锻炼的能力 (深度学习方向)
本文以本科毕业设计做深度学习方向, 特别是全波形反演为例, 描述学生应在此过程中锻炼的能力.
2024-01-24 12:09:40
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原创 一次性解决 DL-FWI 论文题目问题
小组做同一方向研究时, 面临题目容易冲突的问题. 本文分析一篇 DL-FWI 涉及的几个方面, 以此来完全解决论文命名问题。
2024-01-01 20:09:51
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原创 DL-FWI 核心问题的思考 (未完待续)
DL-FWI 与基于正演模拟的 NS-FWI 处于不同的赛道, 因此核心问题 (关键科学问题) 完全不同.
2023-11-08 11:13:07
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原创 调包侠如何写论文?
由于深度学习的发展, 很多研究生沦为 "调包侠". 换言之, 他们只需要把已有的深度网络用于自己的数据, 就可以获得良好的结果. 但这样导致论文的创新点很难写. 我的学生将图像处理已有网络用于全波形反演 (FWI), 遇到类似的问题. 本文描述相应的技巧.
2023-10-29 11:58:59
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原创 DL-FWI 问题与技术的对照 (未完，等建议)
从地震数据反演速度模型, DL-FWI 涉及一些核心问题 (也称关键科学问题), 它们需要相应的技术来解决.
2023-09-27 18:08:44
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原创 论文笔记: 深度学习速度模型构建的层次迁移学习方法 (未完)
分享对论文的理解, 原文见 Jérome Simon, Gabriel Fabien-Ouellet, Erwan Gloaguen, and Ishan Khurjekar, Hierarchical transfer learning for deep learning velocity model building, Geophysics, 2003, R79–R93. 这次的层次迁移应该指从 1D 到 2D 再到 3D.
2023-08-31 11:22:50
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原创 论文笔记: 循环神经网络进行速度模型反演 (未完)
分享对论文的理解, 原文见 Gabriel Fabien-Ouellet and Rahul Sarkar, Seismic velocity estimation: A deep recurrent neural-network approach. Geophysics (2020) U21--U29. 作者应该是领域专家, 对地球科学的理解胜于深度学习. 为方便讨论, 等式编号保持与原文一致.
2023-08-29 11:59:54
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原创 论文笔记: 可解释神经聚类 (鹏鹏专用)
分享对论文的理解, 原文见 Xi Peng, Yunfan Li, Ivor W. Tsang, Hongyuan Zhu, Jiancheng Lv, Joey Tianyi Zhou,XAI Beyond Classification: Interpretable Neural Clustering, Journal of Machine Learning Research 22 (2021) 1--27.
2023-06-09 17:24:30
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空空如也
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