这回，终于有人讲明白了！
科研论文，不同于毕业论文之处在于——科研论文是根据有价值的生产实践或科研课题写作的，具有原创性和独到性的论文。
在学术界，有人写论文是为了升硕士，升博士或者研究生博士顺利毕业。毕竟在学术界论文是工作和科研水平的直观体现，是硬通货。
在工业界，拥有论文同样能成为你找到高薪工作的敲门砖，加分项。论文代表科研能力，科研能力强在工业界能够产生开发+研究＞纯开发岗的竞争力。
那么如何快速发表自己的一作PAPER，这次我和一些CVPR、ECCV等顶会审稿人聊了聊，给大家准备了以下攻略，希望对大家有所帮助。
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《顶会审稿人论文写作干货》
论文写作的七步走法则：阅读论文→找论文→确定创新点→Coding／实验→写论文策略&技巧→论文投稿策略论文写作→论文工具。
写论文要先会读论文分，读论文分三步走：
逐字精读（找方向）→重点精读（重点突破）→少数精读➕大量泛读（提点）
前沿论文（找到热门研究方向，热门的方向数据集，代码也比较好找）
经典论文（研究前人和后来者技术的融合）
学术专著（模仿逻辑，积累写论文基本功）
公众号（一些论文解读，分类好的资料包）
要学会找资料，不要重复造轮子~
本次顶会审稿人亲讲的《从如何读论文讲到怎么投稿成功率更高》，除了可以领顶会审稿人论文写作干货，还能领CVPR/ECCV最新论文合集。
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找创新点可以借鉴的四个方法：
改动数据集
模型调优
结构替换
特定场景应用调整
另外就是要记住A+B+C/2.5法则
A：本研究方向的继承性创新点（自然演进）
B：其他方向的既有方法（嫁接到其他任务）
C：细节上的创新（数据增强/数据集/损失函数设计）
例如下面这篇CVPR2021: CutPaste，运用的就是A+B+C/2.5法则。
A：自然演进 cutout—cutpaste+B：既有方法 将自监督学习的pretask应用于异常检测+C：细节创新 高斯概率密度估计（GDE）判断异常
（CVPR2021: CutPaste）
问：实验数据要做到什么程度？
答：1篇论文代码复现（至少读懂代码实现）>>跑通多个项目demo
找创新点和coding&实验在细节的具体操作10号直播有详细的讲解。
选择2篇左右的范文，去分析论文结构（Introduction）、重点词句（Related Work）、语言风格（Method）、实验设计（Experiment）、绘图风格（Conclusion）和故事设计（References）。
（1）论文写作技巧——注意标题
用⼀句话概括你所做的工作
考虑搜索引擎的影响，包含关键词
可以新颖一些
（2）论文写作技巧——首页加图
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《顶会审稿人论文写作干货》
按平时逻辑都是从低往高投，其实高低穿插的投稿方式，成功率会更高！不信你可以试试~中了二区三区的同学都说好用。
会议投稿路径：
EI会议→CCF C/CCF B workshop→CCF B/CCF A workshop→CCF A
期刊投稿路径：
EI英文期刊/EI中文期刊→SCI三四区→SCI二区→SCI一区/CCF 一区顶刊
本次直播还会分享顶会论文人亲测好使的论文工具&使用技巧。
写作工具
绘图工具
文献工具
翻译工具
校准工具
公众号及网站学习资源
以下是论文写作干货详细大纲
《AI论文写作导论》
第1课 科学研究的基本流程
1. 科学研究的定义
2. 人工智能与机器学习
3. 机器学习研究的基本流程
第2课 科学的寻找和总结文献
1. 文献的定义
2. 科学的寻找文献
3. 科学的总结文献
第3课 寻找研究痛点和研究方向
1. 寻找研究痛点
2. 寻找研究方向
第4课 常用的机器学习研究平台
1. Caffe
2. PyTorch
3. TensorFlow
4. Keras
第5课 常用论文的写作和绘图工具
1. 准备工作
确定方法流程
确定创新点
确定方法细节
2. 撰写方法章节
基本结构
主要内容
段落写作
第6课 回顾和总结
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