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摘要截止 3.11-4.4正文截止 4.12Sat Apr 12th 2025 19:59:59 CST (2025-04-11 23:59:59 UTC-12)Reproducibility companion paper submission 可重复性伴侣论文提交 4.18注意，和官网顺序不一样，把我认为的重点提前了

ImageNet 是一个大规模的计算机视觉数据集，广泛用于图像分类、目标检测和其他深度学习任务。由于其数据量庞大，官方提供的下载方式相对严格，本文将介绍如何正确申请并下载 ImageNet 数据集。​ImageNet32 是对原始 ImageNet 数据集进行下采样得到的版本，图像尺寸为 32×32。

BibTool 允许你自定义去重的规则，例如按文献的某些字段（如title或author）进行比较。在BibTool配置文件中定义规则：创建一个配置文件，例如config.btselect {上述配置将根据key和title字段来检测重复。

摘要为单段简要总结，需清晰描述论文的主要论点和结论。不超过 200 字。

平台时间基准截止时间转换为北京时间（CST, UTC+8）CCFOpenReviewUTC-0ICML 官网UTC-12北京时间（CST, China Standard Time）是中国的标准时间，采用东八区时间，相较于协调世界时（UTC）快8小时。UTC（Coordinated Universal Time）是全球时间的基准。它没有偏移量，通常称为“零时区”或“格林尼治时间”（虽然严格来说，两者略有不同）。UTC-12 是最靠近国际日期变更线的时区之一，比协调世界时晚12小时。

开源代码与共享数据是现代科研的重要趋势，也是 ICML 2025 提倡的优秀实践之一。遵循匿名性要求提交资源，并在论文被接受后，及时与最终稿一起公开这些资源，能帮助提升研究的可信度与影响力。。hello，我是是Yu欸。原文链接 👉 ，⚡️更新更及时。欢迎大家点开下面名片，添加好友交流。

致谢与影响声明在 ICML 论文中承担着重要的学术交流和社会责任角色。遵守双盲审稿规则，合理撰写这些部分，可以帮助提升论文的规范性和影响力。。预祝您的研究取得成功！hello，我是是Yu欸。原文链接 👉 ，⚡️更新更及时。欢迎大家点开下面名片，添加好友交流。

提升论文的可访问性不仅是对读者的尊重，更是知识传播的重要一环。ICML 2025 鼓励所有作者关注这方面的优化，在提交过程中主动设计、测试和完善论文的可访问性。hello，我是是Yu欸。原文链接 👉 ，⚡️更新更及时。欢迎大家点开下面名片，添加好友交流。

位置：位于作者地址下方 0.4 英寸处，左对齐。标题：用 11 点加粗字体，居中。正文：用 10 点字体，左右缩进各 0.25 英寸。篇幅：摘要需简洁，限制在一段内，约 4-6 句。留白：摘要正文下方需留出 0.4 英寸空白。ICML 2025 的论文格式要求严谨细致，研究者需严格遵守相关规范，以确保论文提交符合标准。。希望本文对您的投稿有所帮助，预祝投稿成功！hello，我是是Yu欸。原文链接 👉 ，⚡️更新更及时。欢迎大家点开下面名片，添加好友交流。

BibTool 旨在扩展 BibTeX 的功能，通过对.bib文件进行复杂的管理操作，实现如筛选引用、去重、排序、键生成、语义检查等功能，使文献管理更为便捷。BibTool 支持使用资源文件对其行为进行配置，便于自动化处理和高级操作。

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阅读论文是一项需要耐心和技巧的能力。通过系统的11步方法，你可以快速抓住论文的核心内容，并评估其价值。无论是科研工作者还是技术爱好者，这套方法都可以帮助你更高效地学习和成长。希望这篇博客对你有所启发，祝你在学术阅读的旅程中越走越顺畅！hello，我是是Yu欸。原文链接 👉 ，⚡️更新更及时。欢迎大家添加好友交流。

摘要应位于左栏，从最终地址下方 0.4 英寸开始。摘要的标题“Abstract”应为 11 号加粗字体，并居中。摘要正文应为 10 号字体，行间距为 11 点，且左右两边的缩进为 0.25 英寸。摘要应简洁明了，控制在一段内，约 4-6 个句子。ICML 2025 论文的提交和格式要求非常严格，遵循这些规范对于确保顺利提交和通过审稿至关重要。务必检查您的论文格式、引用、图表和算法等部分，确保其符合上述要求，以便提高您的论文成功率。hello，我是是Yu欸。原文链接 👉 ，⚡️更新更及时。

ICML 2025 的论文提交要求严格且详细。遵循这些格式要求将确保您的论文能够顺利提交并进入评审阶段。在提交之前，请仔细检查文档的格式、字体、图表和引用，确保它们符合 ICML 提交指南的要求。祝您的论文提交顺利，获得成功！hello，我是是Yu欸。原文链接 👉 ，⚡️更新更及时。欢迎大家添加好友交流。

是 PyTorch 中连接模型与 GPU 的关键接口。它使得模型可以利用 GPU 的强大计算能力，从而大幅提升训练和推理速度。为了充分发挥 GPU 的性能，请确保输入数据和模型都位于 GPU 上，同时合理使用多 GPU 和显存优化技术。如果在使用中遇到任何问题，欢迎留言讨论！hello，我是是Yu欸。原文链接 👉 ，⚡️更新更及时。欢迎大家添加好友交流。

Motivation 是论文中用来说明“为什么要研究这个问题”的部分。问题的重要性：为什么这个问题值得解决？现有方法的局限性：为什么现有工作无法有效解决？本文的创新点：你的方法如何弥补现有不足？简而言之，Motivation 的目标是引导读者认同你的研究方向，并对你的方法产生兴趣。Motivation 是论文的第一印象，也是评审决定是否深入阅读的重要依据。通过真实场景引入问题、指出现有工作的不足、明确创新点的贡献，并结合逻辑性和数据支持，您可以打造一篇真正打动评审的高质量论文。

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学术论文是科研工作的重要产出，也是研究者向学术界传递创新思想和实验成果的主要方式。然而，写好一篇论文并非易事，特别是对于新手来说，可能面临逻辑混乱、语言生涩、方法描述不清等挑战。本文结合 [优快云博文](https://blog.youkuaiyun.com/qq_46675545/article/details/128879845) 和 [GitHub 项目](https://github.com/MLNLP-World/Paper-Writing-Tips) 的内容，分享一套从准备到成稿的全面写作指南，助您轻松迈

在学术界，撰写一篇高质量的论文是研究工作的核心环节之一。然而，从灵感到成稿的过程中，许多研究者常常面临各种挑战：逻辑不清晰、表达不流畅、思路散乱等。感谢互联网的大佬们，找到了一篇很好的教学仓库，mark一下。这篇博客将结合 GitHub 上的 [Paper Writing Tips 项目]

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在 Overleaf 中，虽然没有直接的功能清理.bib文件，但通过bibtool工具、手动筛选或利用本地文献管理工具，可以轻松清理未引用的条目。推荐使用bibtool自动化筛选，这样可以更高效地管理.bib文件，确保文献引用的准确性，优化文档编译的性能。对于日常编辑，Overleaf 提供了方便的在线平台，但复杂的.bib文件管理建议在本地工具中完成，然后上传至 Overleaf 项目中进行最终编译。hello，我是是Yu欸。原文链接 👉 ，⚡️更新更及时。欢迎大家添加好友交流。

最近在写开题报告，手动插入参考文献，后续将这些引用调整为上标格式好麻烦。一个个修改不仅繁琐，还容易出错。找到了一个简单高效的方法：利用 **Word 的“替换”功能**，一键实现引用批量上标！下面是具体步骤和技巧。

所有作者都应仔细阅读以下政策，这些政策将指导提交和评审流程。如果未能遵守这些政策，可能会导致投稿被拒绝，或者在双重投稿和抄袭的情况下可能会受到额外的制裁。此外，强烈建议作者查阅道德指南、推荐的最佳实践和常见问题解答。

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是一个为机器学习模型提供标准化数据集的库。它不仅支持 TensorFlow，也可以与其他框架（例如 PyTorch）一起使用。TFDS 提供了一个一致的 API 来访问广泛的标准数据集，同时支持自动下载、预处理和缓存。TFDS 的核心目标是减少数据集准备的繁琐操作，帮助用户专注于模型开发，而不是数据处理。无论是图像、文本、时间序列还是其他类型的数据，TFDS 都可以帮助快速加载和处理。extract_dir='/tmp/tfds_extract', # 数据解压路径。

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摘要标题“Abstract”应为 12 磅的 Times 粗体，并相对于列居中。摘要内容为 10 磅，单倍行距，完全对齐，位于左栏的顶部。摘要和正文之间需要留出两行空白。摘要部分的简洁和清晰是让审稿人快速了解您研究内容的关键，因此严格遵守模板要求至关重要。CVPR 2025 论文模板的格式要求非常严格，确保所有投稿的论文都有统一的外观和结构。遵循这些要求不仅能提升论文的专业度，还能减少因格式问题带来的不必要麻烦。无论是页面设置、字体选择，还是数学公式的编号与引用，所有细节都至关重要。

如果之前添加了非官方源（如清华大学镜像源），可能会导致安装冲突或失败。这将从Conda配置中移除所有自定义的频道设置，使Conda恢复为默认配置。安装深度学习框架时，常常会遇到版本不兼容、依赖库冲突等问题。通过合理选择安装源、升级相关库，通常可以解决大部分问题。希望本文的记录能帮助大家顺利完成环境配置，并避免常见的坑。hello，我是是Yu欸。原文链接 👉 ，⚡️更新更及时。欢迎大家添加好友交流。

通过上述步骤，您可以手动或自动检查所有 Conda 环境中的 PyTorch 版本，特别是能够重点标注的环境。这对于管理多个虚拟环境并确保某些关键版本的依赖性非常有帮助。版权声明：本文为原创，遵循协议。转载请注明出处。hello，我是是Yu欸。原文链接 👉 ，⚡️更新更及时。欢迎大家添加好友交流。

知识图谱（Knowledge Graph，简称KG）是一个旨在以结构化的形式表示知识的工具。它通过节点和边的方式将信息表示出来，节点代表实体（如人、地点、事件等），边则表示实体之间的关系。知识图谱的目的是将零散的信息组织起来，使其变得更加易于理解和利用。

8节 和 9节 中，循环神经网络(recurrent neural network，`RNN`)，这是⼀种利用数据中的`时间或序列结构`的模型，通常用于自然语言处理和时间序列预测。10节 中，`注意力机制`的技术，最近它们已经开始在自然语言处理中取代循环神经网络。这一部分将 帮助读者快速了解大多数现代深度学习应用背后的基本工具。

信息抽取（Information Extraction, IE）旨在从自然语言文本中提取结构化知识，如实体、关系、事件等。随着生成式大型语言模型（Large Language Models, LLM）在文本理解和生成领域展现出卓越能力，其在跨领域和跨任务泛化中的潜力受到广泛关注。近期，众多研究致力于利用LLM的能力，为IE任务提出基于生成范式的解决方案。因此，研究计划对LLM在IE任务中的应用进行全面和系统性的回顾与探索，综述了该领域的最新进展。

在 2020 年代 COVID 驱动的社会、经济和技术变革造成大规模破坏之后，网络安全对手已经改进了他们的交易技巧，使其变得更加复杂。一系列备受瞩目的攻击接踵而至，例如SolarWinds供应链攻击[1]，它震撼了许多组织，标志着网络安全的转折点。作为收集、处理和分析有关威胁行为者动机、目标和攻击行为的信息的过程，网络威胁情报 （CTI） 帮助组织、政府和个人互联网用户做出更快、更明智、数据支持的安全决策并改变他们的行为，以对抗威胁行为者从被动到主动。CTI 有几种定义。

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LaTeX 的hyperref包提供了一个强大的工具集，用于在科研文档中创建和管理超链接。通过简单的步骤，即使是科研新手也能轻松实现文档内的章节跳转，从而提升读者的阅读体验。随着你对 LaTeX 的进一步学习，你将发现更多高级功能，以支持你的科研写作需求。

论文：Learning In-context Learning for Named Entity Recognition标题：基于上下文学习的命名实体识别作者：Jiawei Chen, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Jie Lou, Wei Jia, Dai Dai, Hua Wu, Boxi Cao, Xianpei Han and Le Sun地址：[\[2305.11038\] Learning In-context Learning for Named Entity Recog

在这个实例中，我们看到上面两个文本被作为了元函数进行训练，分别得出的函数是文本的分类为{疾病，病毒}和{电影}。下文中我们认为目标是在文本中找到有{疾病，病毒}属性的文本，最终经过PLM得出SARS-CoV-2是一种病毒. COVID-19 是一种疾病。首先我们看到，蓝色的方框中为微调过的函数，这时我们认为微调过的函数取得了最好的结果，也就是预测准确度非常高。

该研究提供了对NER模型泛化能力深入的理解，特别是在长时间跨度下的性能变化。通过创建CoNLL++测试集和对多个模型的评估，揭示了时间漂移对模型性能的影响及其与过拟合无关。此外，研究还强调了模型架构、参数规模、预训练数据的时效性和微调数据量在模型泛化中的重要性。这些发现不仅为未来NER模型的开发提供了宝贵的见解，也对如何评估模型在面对新兴数据时的适应性提供了新的视角。

论文看到哪学到哪 ^ - ^在机器学习的世界里，我们通常遇到这样一个现实问题：标注数据（有标签的数据）往往昂贵且难以获得，而未标注数据（无标签的数据）却大量存在，易于收集。假设你正在尝试教会计算机区分猫和狗的照片，但只有少数照片是打上了“猫”或“狗”的标签，大部分照片都没有标签。这时候，半监督学习就闪亮登场了，它是一种使用大量未标注数据和少量标注数据进行学习的方法，旨在提高学习效率和准确性。