实话!写博士论文,别太老实了…...

最近经常收到读者的留言 : 抱怨科研真是太难了,竞争压力大,导师不给指导、不开组会,一年见不到导师几次,对于论文初稿、毕业论文毫无建议! 

其实他不是个例,大家也会有这样的烦恼:

前沿顶会、期刊论文、综述文献浩如烟海,不知道学习路径,无从下手?

没时间读、不敢读、不愿读、读得少、读不懂、读不下去、读不透彻一篇完整的论文?

CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、NeurlPS、AAAI……想发表顶会论文,找不到创新点?

读完论文,仍旧无法用代码复现……

然而,导师时常无法抽出时间指导,想写论文却无人指点……

鉴于此,给大家推荐咕泡科技一站式科研辅导服务

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最重要的就是选题和 idea 创新点设计。

一个好的idea就能决定文章是能发一区的水平还是四区的水平。

其次是成稿与润色

如何把你的实验过程生动的用文字描述出来,如何给审稿人呈现一个具有创新性的故事。

而这些环节都有一套有效的方法论和套路,这些成熟的经验,都可以直接复用!

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将以书面修改和语音沟通两种基本形式进


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又不会有什么损失,为什么不试一试

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随着机器学习热度的增加和其中“中国力量”的逐渐强大,在各大顶级会议上有越来越多的中国组织排名靠前,大有争夺头把交椅的势头。 比如,本次ICML,清华大学有 12 篇论文被收录;华裔作者的数量也令人惊讶,如佐治亚理工学院终身副教授、机器学习中心副主任宋乐署名的就有8篇论文。 而宋乐教授的另外一个身份,就是蚂蚁金服人工智能部研究员。 蚂蚁金服成为ICML 上“中国力量”的代表之一,为大会奉献了8篇论文。其中,六篇含金量十足的Oral Paper,成为议程上研讨会的主角,接受与会专家的热烈讨论。 这些论文几乎每篇署名作者都有世界级学术专家。比如人工智能教父,蚂蚁金服科学智囊团主席迈克尔·欧文·乔丹 (Michael I. Jordan),以及上面提到的佐治亚理工学院机器学习中心副主任,在蚂蚁金服人工智能部担任研究员的宋乐教授等。 不仅如此,蚂蚁金服还在本届大会上展示了多项核心技术和产品:基于强大的深度学习能力开发的定损宝、自研的图结构处理Graph Embedding 技术,以及基于图像处理和自然语言理解技术开发的智能客服等。特别是定损宝,将图像识别技术和车险领域首次结合,每年有望为中国保险公司节约数十亿元人民币成本,备受参与ICML 2018 的业界人士关注。 和顶级学术界人才深度合作,凸显蚂蚁金服在机器学习方面的能力,而将学术成就快速转化为商业级产品更是证明了蚂蚁金服的的决心——人才的吸引力和学术商用的两手并重,让首次参会的蚂蚁金服就成为了这场顶级学术会议上的耀眼新星。 本下载是第一篇论文——《Learning to Explain: An Information-Theoretic Perspective on Model Interpretation》
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