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神了,那些发顶会顶刊的idea都是从何而来?

神了,那些发顶会顶刊的idea都是从何而来?

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CSer发一篇顶会一作到底难不难?

这年头,ChatGPT都会写论文敲代码了,然而自己的论文仍然不见踪影。

尤记得还在科研路上瞎溜达着,平常难得见面的导师忽然过问:研究得怎么样啦?实验效果怎么样?什么时候有成果可以发论文?

一连串灵魂拷问扔过来,才猛然意识到留给自己的时间已经不多,而自己的积累还不足以支撑短时间内写出论文。想要高效且高质量的完成一篇论文,没有他人的指点和帮助其实很难完成。

尤其是获得一个创新的idea,好的idea不可能凭空生成。

每一个失眠的科研er,都在想idea。

研0和研一的CSer需要建立科研认知,了解如何开始科研。而对于研二的科研党,更迫切的需求是,如何快速高效做科研发论文?

强大的科研能力和能够证明科研能力的论文篇数和质量,对于想进入名校的童鞋来讲必不可少。想要拿大厂offer的童鞋也会发现,与自己竞争的多得是世界名校毕业、知名Lab研究员等等简历能闪瞎HR双眼的“高材生”,想要在一众候选人中脱颖而出,没有几篇顶会论文在手还真说不过去。

那么,怎么快速入门科研、高效做实验、产出高质量论文、中稿顶会?

一个好的指导老师的作用是,没有课题,能够结合所在课题组具体情况,结合最近热门研究方向,帮你规划课题,如果有了课题而缺少创新方向和idea,老师能够快速帮你找到几种切入点,几种框架,甚至连需要读哪些文献都帮你想好了......

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摆在广大CSer面前有这样几座大山,翻越了它们,顶会一作论文就绝不只是空谈。

第一座大山——对研究领域的基本认知

写论文的第一步是什么?

我们要在自己专业领域里找到和确定想要研究的问题。

多看相关领域的优秀文献、关注相关领域的最新消息和动态,是很多科研er都会用的方法。然而问题是,对于这些童鞋来讲,没有办法分辨哪些是适合的,哪些是有用的,更没有办法对获得的资料进行整理和总结,提炼出自己的观点和问题。囫囵吞下去的结果就是,看起来好像专业了,实则对于专业领域的研究没有根本性的帮助和提升。

对于这些同学,最需要的就是有一个专业领域里大佬级别导师,带着自己不断向前。

沃恩智慧的导师有一个建议是,在这个阶段不要忽略综述性文献的作用!

阅读领域内综述性文献可以节省寻找论文切入点的时间,对你目前研究的课题或者方向形成一个体系性、框架性的理解至关重要。综述性文献对大量的论文中的数据和资料和方法论进行归纳整理和分析提炼,能够让你快速入门找到方向和模型。

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第二座大山——科研思维/创新点

从决定写论文,到最终论文成功发表,中间要走的路很长,而这个过程中最重要的就是科研思维,或者说是找到合适的创新方向。需要对知识进行有效整合和梳理,并在这个基础上形成自己创新的观点,需要优秀的逻辑思维、创新力。顶会论文对创新力有很强的要求,而如果缺乏敏锐科研思维,你不仅可能连定题都搞不定,更别提能够产出符合要求的论文了。

创新分为两大方向:

一、原理创新;

比如模型创新,这个通常难度较大;

如目标检测模型:YOLO、SSD、R-CNN等;或者智能优化算法:粒子群算法、差分进化算法、天牛须算法。

还有一种是对已有模型的改进(模型的本身的改进,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。

二、应用创新;

一种是已有算法模型在新领域中的应用;如天牛群优化算法在某非线性模型参数拟合中的首次应用,YOLO目标检测算法在某场景中的目标检测首次应用等。

一种是几种已有算法模型的新组合,如前馈补偿算法结合闭环控制算法的非线性系统复合控制算法,人体目标检测结合姿态估计的自顶向下多人姿态估计模型等。

科研思维和创新点不是简简单单多读几篇文献就能够自然而然获得的,需要经过专业系统的学习和训练。

沃恩教育的科研论文指导,正是为解决诸位童鞋的这一痛苦而生,世界名校教授手把手传授,带你完善科研思维,建立解决复杂问题的思维模型

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第三座大山——论文写作能力

当我们闯过了阅读大关,接下来的问题就是如何用学术英语(AcademicEnglish)来写作。这不仅需要我们了解学术写作的基本要求和框架,更需要我们能够写出地道的英文论文。毕竟我们的审稿人几乎都是以英语为母语,因此我们需要写出符合他们表达习惯和思维模式的文章,这就要求我们不断总结常用句型,常用短语,熟练专业领域常用的英语表达方式,避免通篇“Chinglish”、表意模糊、学术不规范。

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