地球人都知道,现在AI专业很火,其中尤以机器学习方向人气最高。
分享一下我的心得,先抓主要矛盾:
从选题→看文献找创新点→行文→查重→交稿→答辩这个流程来看,90%同学都是卡在选题和创新点。
01、论题
俗话说得好,“题好一半文”,学术论文能否选取一个好选题,是论文写作工作能否顺利完成的重要基础。
文科类研究生撰写学术论文应当从选好论文标题做起,通过对论文选题的锤炼,学会从整体上把握学术论文的水平,这也是培养提高自身研究能力的基本要求之一。
选错论题,做了多少准备工作都没用,在这种导师放养的大环境下,临答辩前几天论题被导师推翻重来的惨案实在太多了....
如果你目前对自己的论文选题毫无想法,建议先确定一下,自己对专业哪一部分内容最感兴趣,然后上知网搜索一下相关文献材料,
关于选题是否好写,这里有一个重要坐标可以参考,那就是各大顶级会议的收录情况,比如ACM CIKM、ICLR等,他们通常代表着学术界的风向标
主要是看两个指标,一个是自己研究方向的论文收录篇数,第二个是收录排名历史对比
例如GNN(图神经网络)在20年底举办的ACM CIKM上,GNN(图神经网络)成为最大趋势,ICLR 2020 提交论文的绝对高频词中它排名第7位,相比于ICLR 2019提升了13位。
从数据来看,这是一个热门且相对好发论文的选题。
02、创新点
阅读了海量的文献,但是找不到创新点,即使想出点子,一搜都发现有人研究过了,即使没研究,发现在模型上一跑,结果效果稀烂..........
怎么将已有模型运用在自己的项目上,怎么设计符合自己方向的模型?
Introduction部分该怎么写?baselines怎么与时俱进?参数实验,效果&性能实验,消融实验怎么解决?
anyway,这些说起来可以说3天3夜了,我花了十几个小时,给大家准备了一套免费资料,全部看完,写篇优秀论文不在话下。
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