别卷了,你需要这一份论文抗卷指南!
听说,大部分研究生的科研路是这样走过的↓↓
最近发现朋友圈越来越焦虑,前两天还在吐槽世界杯,这几天都是实验室凌乱的桌面、凌晨窗外的天空……
作为熬通宵肝论文的科研党,真的要吐槽,论文写久了真的会头秃,尤其是确定选题和找创新点、idea的时候,是薅头发事件的高发阶段。
那些导师放养、在自己的摸索中磕磕绊绊前行的科研新手们,
焦虑总是瞅准时机就扑面而来——
马上要开题了,却没有一点思路;
下了一堆文献,不知道从哪里开始下手读;
马上要交初稿了,还是没有idea;
想发篇顶会/顶刊,找不到创新方向;
熬夜写完代码,结果完全跑不通……
对于已然入坑的科研er,没有什么比好好写一篇论文更重要的了。
怎么让论文变得不再让人焦虑?
每当科研焦虑袭来的时候就会发现,有一位能够指导科研、指导创新点和idea,帮助debug的导师是多么重要~
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好的课题是科研成功的一半,如果一开始课题方向没有定好,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....
除了搜索相关的最新文献材料和参考大神们的选题。对于Ai方向的研究生来讲,看各大顶会论文收录情况也是一个重要的参考坐标,比如CVPR、ACM、AAAI、ICLR等,他们通常代表着学术界的风向标。
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创新是论文的灵魂,有的学术文章可以很快被录用并被见刊,而有的文章屡次被拒稿,迟迟不能发表,很重要的一个决定因素就是论文的创新点,就拿博士来说,不少高校都要求博士毕业论文至少要有3-5个创新点。
创新包含两个点:这种方法是第一次提出,这种方法经试验验证效果不差,我们就可以说是创新。
创新不一定需要提出一个全新的模型,通常能够提出一个全新模型的工作,是足够发顶会、顶刊的工作。其实研究生阶段课题方法论的创新,可以分为原理创新和应用创新。
原理创新又分为模型创新和对已有模型的改进,应用创新,就是已有算法模型在新领域中的应用,或者是几种已有算法模型的新组合。
原理创新又可以分为-模型创新,通常难度较大;
如目标检测模型:YOLO、SSD、R-CNN等
如智能优化算法:粒子群算法、差分进化算法、天牛须算法
-对已有模型的改进,可以是模型的本身的改进,或者算法模型中引入其它思想。
如常规卷积->深度可分离卷积
引入通道注意力机制的多尺度融合姿态估计网络
粒子群算法->混沌粒子群算法,天牛须算法->天牛群算法
相对比较困难的模型创新,应用型的创新相对简单。
第一种是已有算法模型在新领域中的应用,你发现一种在一个领域内用的很好的算法模型还从来没有在自己的研究领域中用过,于是你首次尝试使用,并且效果不错,这个就是应用创新。
还可以是几种已有算法模型的新组合,比如可能在调研别人的模型中,发现他们的工作是用两到三种方法进行组合,那么我们自己也可以尝试在这样的组合里进行一个或者两个的替换,再做实验,这样的首次尝试,也是一种创新。如果我们能从别人的应用创新里,获得一些灵感,也是一个很不错的创新点。
如果你因为创新点而夜不能寐,为何不试试听听旁人的指点?
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