文章主题:研究者, 核心素质, 科研论文, 严谨
在科研领域中,一名优秀的研究者应当具备严谨的科研态度和深厚的学术素养。这不仅要求他们在论文写作过程中精雕细琢、逐字推敲,以确保每一个观点和实验数据的准确性,同时也意味着要在论证方面做到充分且深入,使得同行学者能够轻松理解其研究内容。此外,为了提升论文的国际影响力,研究者还应掌握英语写作技巧,并习惯使用英文表达自己的研究成果。在此,我们提醒广大研究者:在撰写论文时,请避免直接将中文翻译成英文,而应通过熟练运用英文词汇和语法,使论文更加通顺、易懂。
形成初稿
一篇高质量的论文离不开充足的數據和圖表支持。在實驗階段,應盡量使用簡潔的中文實驗報告來組織數據。由於AI領域的實驗通常包含大量的實驗圖片和對比,若不迅速將這些圖片記錄在規範的檔中並附上解釋,將會使圖片變得混亂無序,甚至在幾天之後忘記圖片所代表的具體含義。雖然表格不一定會在第一时间繪製出來,但需呈現出一個大體的形狀,以便日後添加數據。實驗階段的文字材料不應用Latex編寫,這樣會浪費時間。建議使用Excel插入Word,圖片也插入Word,整合成一個文檔,這樣可以保持實驗數據的整潔。即便在實驗過程中出現需要反覆迭代的情況,也可以利用最新的圖片覆蓋原有的圖片,或在原有圖片旁註來完善報告的結構。
AI论文通常包括八个关键部分:摘要、引言、基本原理、实验、相关研究、结论、参考文献和附录。每个段落都应采用总分式结构,明确论证一个主题,避免涉及其他话题。对于基本原理的阐述至关重要,但过度的描述则可能导致“论文灌水”的问题,这会被认为是一种不恰当的写作方式。摘要和引言应该在所有其他部分完成之后再编写,它们是对整篇文章的总体概述。此外,其他各个部分的内容都应有所概括,以便读者快速了解其要点。
论文的总体论证思路对于其质量至关重要。一篇卓越的论文必须明确解答一个问题,这个问题应在背景中予以阐述。我们的理论是为了应对特定场景中的何种问题而提出的,为何我们的实验能证实这一理论的准确性?在哪些方面,我们的表现优于他人?又有哪些方面,我们的表现不如他人?这些问题应在论文动笔之前深入思考,以确保论文形成一个整体。任何缺乏整体观念的论文,都无法称之为有灵魂的作品。即便在下面的各个部分展开讨论,我们仍需强调论文整体的一致性——即论文仅针对一个问题进行解答,而非涉及多个。
摘要部分
摘要是整篇文章的核心。在摘要中应该按照以下次序回答几个问题。
背景:为什么问题和结果很重要?为什么应该研究问题和结果?问题陈述:文章具体想解决什么问题?方法:如何解决问题?用了哪些方法:模拟、分析模型、原型构建或分析数据?结果:应用这些方法后的答案是什么?结论:这个答案的含义是什么?它是要改变世界,是一个重大的“胜利”?还是作为一个里程碑,表明这条道路是浪费时间?准确来说就是写清自己的贡献。在撰写科技论文时,我们需要注意一些关键点。首先,在背景部分,我们应简洁明了地指出现有问题所在,避免过多的描述。其次,在摘要部分,应尽量避免使用表意不明确的缩写和公式。特别是在AI领域的论文中,我们需要着重于构建模型并进行训练,以达到更好的研究效果。
引言部分
引言一般分为三至四段,依次阐明以下问题,从研究场景到研究点再到具体的创新点。
为什么需要我们的研究成果,我们研究成果应用场景的形式和可能带来的好处。即写明:background,problem and solution,which work is important in such a system。用客观描述的方式,介绍论文研究点的小领域,分析列举相关参考文献,指出不足。这里注意不要提及自己的成果,仅需指出不足。我们针对这个不足做的具体的贡献是什么,达到了什么效果。论文的结构。应当注意的是,引言必须逻辑十分清晰。
基本原理部分
在AI领域中,基本原理可划分为三大层次。首先,我们需要关注的是模型在整体层面的表现,这包括对模型的宏观效果进行分析。其次,理解模型所涉及的数学原理及其推导过程也是至关重要的,这有助于我们深入理解模型的内在机制。最后,对模型各部分如何运用数学原理进行具体实现的探讨,则是理解模型构造的细节方面。值得注意的是,这一部分的内容具有较高的灵活性。
对于数学证明部分,不要使用符号形式的因果关系谓词,而要把抽象的证明过程写做科研工作者可读的语言,比如使用hence等。
对于涉及模型的部分,要使用图示的方法阐述模型工作机理,尽量使得读者能够在图中获取到数据传递的全部信息。如果认为读者理解还有困难,需要使用一个例子描述,这个例子可以是写在所有理论知识之前的motivating example,也可以是是写在特定理论知识之后为了解释的例子illustrative example。
实验部分
实验部分是对上述理论的证明。这一部分应该让研究人员更快地复现,所以每一步都应写得清晰,必要的时候应该粘贴代码链接。对于AI领域的论文,写清GPU平台,操作系统,CPU平台是第一步。然后应该阐明实验的设计流程,为什么这样的实验流程能够佐证上面提出的理论模型。
在实验的具体实现部分,需要写清模型的初始化参数,学习率,损失函数,优化方法和训练策略。在图像中包含多种不同方法做出的结果,便于比较。对于我们自己提的方法,一般都会在有些数据集或者某些特定场景下有局限性,这时不要避开,要直接把模型的优点和局限性与复现的其他论文方法比较,得出结论。
对于一个子实验,在分析实验时,要说明:图像的含义,实验结果的分析,实验的结论。图像的含义指对数据可视化的结果做出说明,哪一条曲线是什么意思,什么颜色代表了什么意思,这些内容应该在实验前设计好。实验结果的分析指在实验曲线结果出来后,分析这样的结果说明了什么,它们对应的指标发生了什么变化。实验的结论是指它的时间复杂度能不能应用到我们的场景中,它的结果指标能不能达到我们理论的期望。
如果实验中涉及对比实验,应当将对比实验的方法原理简要在之前介绍。
不要指望一篇论文只用做一个实验就可以了,一篇论文应该是算法在不同环境下或某个参数变化情况下的一系列的对比实验,这种实验形式决定了实验部分是整篇论文最难完成的部分。
相关工作部分
相关工作部分是体现一个科研工作者学术论文阅读功底的重要部分。一篇论文的相关领域可以很多,但是应该优先选择和论文拥有共同研究对象的文献。论述时应该体现出论文最核心的思想。如果相关工作很多,那么应该切分为不同段落,每一个段落论述一类文献。
这一部分绝不能写成论文的列表和罗列,而应该前后连贯,阐明这方面研究的整体过程,并体现自己独特的思考和对文献中的结果进行的考量。
结论部分
结论是一篇论文的点睛之笔。撰写结论时一定要注意和摘要相呼应,写清以下内容。
论文的贡献实验结果能否佐证进一步的应用与研究方向(拓展与不足)文献引用
文献引用是初学者经常犯的错误,把bibtex文件写好后就不管了。但是这种不负责任的引用极容易造成编辑拒稿。规范的引文应该从谷歌学术、arxiv渠道(可通过NASA链接)导出bibtex文本获取。不允许出现文中没有显式引用而在references中出现的文献。不要出现ISSN这样的不规范引用。如果要显示doi则需要在latex导言区加入doi包。
期刊论文。作者、题目、期刊名、年份、卷(期)、页码。预印版使用doi号代替卷(期)、页码。会议论文:作者、题目、会议名称,年份,页码。书籍:作者、出版年份、书名、出版社。切记不是bibtex输完就完成了论文的引用,必须检查生成的pdf文档中的内容是不是与上面的相符。
附录部分
大多数论文没有附录,存在附录的论文大概有几种情况。
数学证明冗长并且需要较多之前的研究,不易保持文章结构。实验复杂并且图表众多,从保持结构的特点看,文中不能一一说明。检查修改
英文论文的修改是一个及其复杂的过程,涉及大量领域专业知识和基本语法常识。对于基本的错误包括以下这些。
对于摘要,背景太多介绍,直接说存在的问题,然后写自己的工作。对于贡献,不仅要写做了什么,更应该表明用途、作用,或达到的效果。对于数学部分,标题可以取做Problem formulation and the solution。对于结论,应该用完成时态或过去时态写,不应该用现在时态写。专有名词前应该加the。参考文献\cite前要加入空格。非专有名词小写并且前面不加the,如:internet。否定换成反义词,如:not leaked换成safe。括号前加空格。公式后面的here小写,不写where。用到Where在句子打头时,后面加逗号。注意用名词复数来代表一类。宾语不要用by us,要用in this paper。参考文献使用\usepackage[numbers,sort&compress]{natbib} 使得排序从1开始,并且有压缩的效果。注意Section x中的Section首字母必须大写。图片一律用Fig. 引用,公式用Eq. 引用。在文中区分illustrative example和motivate example的区别。图片的注解大小写全文保持一致。把系统的overview放到前面,low level的解释放在后面。
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