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模型期刊论文权威发布_模型期刊论文参考(2024年12月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

模型期刊论文

深度学习论文复现难？业内人士这样说如何看待深度学习顶级期刊论文难以复现的问题？以下是业内人士的观点： 1️⃣ 在计算机科学领域，深度学习论文的复现相对容易。以图形学为例，尽管大厂垄断且不公开代码，但搭建一个实验框架可能需要两年时间。 2️⃣ 在人工智能领域，深度学习论文的复现也不算难。进化算法领域的研究者可能会感叹这些论文的来源和创意，尽管他们自己也发表了几篇相关论文。 3️⃣ 在深度学习中，计算机视觉领域的论文复现相对简单。算力要求不高，pipeline也比较容易理解，技巧也不多。 4️⃣ 总的来说，深度学习领域的一些论文复现难度较高，但这并不意味着它们没有价值。技巧本身是宝贵的财富，虽然大家普遍更喜欢模型本身，但与模型配合的技巧也有其独特价值。在做深度学习研究的过程中，每个领域都有其独特的挑战和机遇。对于那些难以复现的论文，我们应该保持开放的心态，继续探索和进步。

深度学习创新点从哪里来？看这里！最近有不少朋友问我，深度学习模型的创新点到底该怎么找。其实这个问题我也曾经困扰过，不过经过一番摸索和总结，终于有了一些心得。今天就来跟大家分享一下，希望能帮到你们。从基础模型开始 𐟏—️ 首先，你得找一个比较新的、容易复现的模型代码。读懂它，跑通它，然后把它作为你的baseline。这样一来，你的起始指标就不会太差，至少能有个基础。魔改模型 𐟧™‍♂️ 接下来，就是在这个基础模型上进行各种魔改。你可以加入一些深度学习领域里比较火的模块，比如各种残差模块、注意力机制模块、循环模块，还有很火的transformer模块。或者用各种新型的深度卷积、可变形卷积代替普通卷积。再或者，你可以尝试一些比较火的概念，比如把有监督学习改成半监督学习、无监督学习，或者引入知识蒸馏、元学习、对比学习等等。总之，各种尝试魔改，没有思路就去看别人论文怎么做的。除了各种顶会大佬的文章，建议有空可以看一些比较水的期刊论文，国内硕士论文，看多了会发现普通人的创新点（套路）大多类似，可以从中找到很多灵感，也可以多看看其他相关领域的文章，不一定只看自己研究方向的。训练和优化 𐟒𛊊然后，就是把模型训练好。你可以尝试提高指标，或者提高计算速度，或者把网络轻量化。只要效果好的话，都可以作为你的创新工作。最后，就是要把故事逻辑讲好。网络学习都是黑盒子，说不清里面具体哪里起了哪些作用，只要能证明你做的工作是有效果的就可以是创新点啦。希望这些分享对你有帮助！如果还有什么需要了解的，可以随时找我，让我们一起加油！𐟒ꀀ

博士生的至暗时刻：灵感撞车的打击昨天，我意外发现了一篇论文，竟然发现我的创意已经在今年1月的一个顶级期刊上发表了。更令人沮丧的是，那位作者不仅来自top5的学校，而且他的论文比我写得好太多了。一年来顺风顺水的学术旅程，在这一刻戛然而止，心情跌入了谷底。我的主要贡献在于这个新模型的独特性。然而，令我惊讶的是，那位大佬的模型竟然和我完全一样，甚至很多直觉都高度相似！别人不仅比我解释得更好，连结论都几乎一模一样。我白白浪费了几个月的努力，因为别人的模型几乎和我完全一致。回顾过去，我发现那位大佬在2017年就已经有一个工作论文了。可能是因为我的研究方向太小众了，导师、年度评审以及提交的几个会议都没有提到这篇论文。归根结底，还是怪自己没有做好文献调研。尽管如此，我还是有一些值得欣慰的地方：我能想出可以发表在顶级期刊上的创意。坏消息是，我的创意晚了几年出现，而且我的文献调研能力还有待提高。现在的我感到非常崩溃𐟘𑣀‚

如何向导师汇报文献：单篇与多篇的技巧向导师汇报文献通常有两种方式：单篇论文的汇报和多篇论文的汇报。以下是详细的技巧和步骤： 1️⃣ 单篇论文的汇报前言研究背景、现状和热点研究不足和空白，以及解决的研究问题研究内容思路框架文献回顾本文涉及的文献流基于文献流的文献综述（学者现有研究方向）本文研究方向与已有研究的差异性（表格，不同论文研究内容对比）模型描述和求解问题描述和假设（参数和定义表）模型数学求解模型结果和分析数值分析模型拓展（3-6 不同专业可能内容不一样，如果是建模类需要根据图表进行阐释，对具体的数学求解过程进行分析）结论文章概括主要发现管理见解预测未来的研究/现有研究可拓展的地方/不足 2️⃣ 多篇论文的汇报绘制表格，内容包括：论文名称、论文期刊等级、论文刊出时间（一般是最近两三年的前沿文献，很多年前的一般只看顶刊/权威文献）、研究方法、研究关键内容/创新变量研究问题/模型/研究内容/结论对比，通过对比发现不同文献之间的区别之处，同时可以挑表格中重要的一两篇进行单篇论文的重点讲解个人的理解/掌握新知（通过这些论文你学到了什么内容，掌握了什么方法，软件学习到什么进度）接下来的文献阅读安排以及自己打算研究的方向（看文献也要有主要方向） ☑️建议：阅读的论文期刊等级不能太低（根据课题组情况进行调整），如果这个课题组学术水平比较高，那就不要放普通中文核心/普通SCI，一般要领域内顶刊（比如管科方向，UTD24 > FMS A类期刊 > FMS B类期刊/国内顶刊 > 普通SCI、普通中文核心，上述排序不一定，但优先看UTD24、FMS-A，部分课题组可能都不看中文期刊）多篇论文汇报，可以采取泛读+精读模式，比如表格中呈现10-20篇你研究方向的，相当于为你小论文的文献综述做基础，这些只要读个大致框架，知道创新点、结论就行，然后挑这当中期刊级别最高/最具创新性的进行精读

用NumPy手写30个机器学习模型 𐟔 NumPy是Python科学计算库中的佼佼者，以其高效的多维数组计算和丰富的数学函数而闻名。它为机器学习模型提供了坚实的计算基础，是现代深度学习框架的核心。 𐟔 尽管现在直接用NumPy编写模型的情况较少，但这种方法仍然是理解底层架构和深度学习原理的宝贵途径。最近，一位普林斯顿大学的博士后公开了他的NumPy实现的所有主流机器学习模型，并提供了相关论文和效果测试。 𐟔 这个项目涵盖了约30个主要的机器学习模型，以及15个数据预处理和计算的小工具，代码量超过6000行。每个模型的代码量都在500行以上，其中神经网络层的代码接近4000行。这是目前用NumPy手写机器学习模型的最高境界。 𐟔 项目的作者David Bourgin在顶级期刊和会议上发表过多篇高质量论文，是机器学习领域的大牛。他表示自己通过阅读许多资料，以更易读的方式实现了这些模型。所有模型只依赖NumPy，可以很方便地运行。 𐟔 这个项目包含了众多经典的机器学习和深度学习模型。它们使用纯NumPy实现，代码直观易读，可以快速理解背后的思想。即使存在一些bug，也欢迎大家提交修正，共同完善。总的来说，这个项目对理解机器学习模型原理非常有价值。

KANO模型在设计研究中的应用与步骤详解近年来，KANO模型在设计学研究论文中频频出现，它是一种非常有用的工具，用于分类和优先排序用户需求。KANO模型基于用户需求对满意度的影响进行分析，体现了产品功能和用户满意之间的非线性关系。以下是KANO模型的具体应用步骤：设计问卷并进行问卷调查 𐟓„ 首先，设计问卷是关键。KANO模型的问卷设计包括两个方面：正向问题和负向问题。每个质量特性都由这两个问题构成，分别测量用户在面对存在或不存在某项质量特性时的反应。整理问卷结果并进行数据分析 𐟓Š 根据问卷结果进行KANO属性归属分析，可以得出魅力属性、期望属性、必备属性、无差异属性和反向属性的归类百分比。此外，通过百分比计算出Better-Worse系数，表示某功能可以增加满意或者消除很不喜欢的影响程度。具体计算公式如下：增加后的满意系数 Better/SI = (A + O) / (A + O + M + I) 消除后的不满意系数 Worse/DSI = -1 * (O + M) / (A + O + M + I) 功能优先级排序 𐟎Œ类型功能之间，建议优先考虑Better系数较高，Worse系数较低的功能。功能优先级排序一般是：必备属性 > 期望属性 > 魅力属性 > 无差异属性。结合其他方法 𐟔犨👥𙴦导Œ核心期刊发表的论文中，KANO模型经常与AHP（层次分析法）、TOPSIS、QFD、TRIZ以及AD公理设计配合使用，以解决更加复杂的问题。建议在研究设计中尝试不同方法的结合使用。通过以上步骤，可以有效利用KANO模型进行设计研究，提升产品的用户满意度和功能性。

博士必备5大学术工具推荐在读博期间，掌握一些高效的学术工具可以大大提升研究和学习效率。以下是一些博士生常用的学术工具，希望能帮助到你：学术搜索引擎 𐟔 学术搜索引擎如Google 学术、Scopus和IEEE Xplore等，提供了丰富的学术文献资源。通过关键词搜索，你可以快速找到相关的研究论文、期刊文章和会议论文。这些工具还能帮助你查找引用和相关的文献。参考管理工具 𐟓š 参考管理工具如EndNote、Zotero和Mendeley等，可以帮助你组织和管理文献库。你可以使用这些工具导入、整理和注释文献，自动生成参考文献列表和引文，方便进行学术写作。数据分析工具 𐟓ˆ 数据分析工具如MATLAB、R和Python等编程语言，具有强大的数据处理和分析功能。你可以使用它们进行统计分析、数据可视化和模型建立，以支持你的研究工作。文献写作工具 ✍️ 文献写作工具如Microsoft Word和LaTeX等，用于撰写学术论文和论文稿件。这些工具提供了专业的排版和格式设置功能，使你的论文符合学术规范。学术社交平台 𐟌 学术社交平台如ResearchGate和Academia.edu等，是学术界的社交网络平台。你可以通过这些平台与其他研究人员分享你的研究成果、获取反馈和建立学术合作关系。使用这些学术工具，可以帮助你更好地组织、分析和撰写你的研究工作。记得根据自己的研究需求，选择适合自己的工具，并熟练掌握它们的使用，以提高你的研究效率和成果质量。

中国法学期刊文章DID模型错误大揭秘最近在读关于认罪认罚方面的论文时，偶然发现了一篇发表在中国法学上的文章，顿时引发了我的兴趣。然而，仔细阅读后，我发现这篇文章在DID模型的使用上存在严重问题。作为一个在法学领域有一定经验的研究者，我觉得有必要指出这些错误，希望能引起大家的关注和讨论。首先，让我们来看看这篇文章在DID模型设置上的第一个问题。吴雨豪老师在文章中使用的DID模型公式里，水平项和固定效应同时存在。根据我所了解的知识，吴雨豪老师使用的是R语言进行建模。在R语言中，使用plm包进行DID建模时，有多个选项可以选择。根据文章的公式，应该是选择了effect=twoways，model=within的设置。然而，在这种设置下，水平项和年份、地区固定效应会共线，R会自动删除共线项，只报告水平项的系数，这样的结果是没有实际意义的。其次，文章没有进行平行趋势检验。DID模型的前提之一就是平行趋势假设。这篇文章采用的是反向的DID设计，至少应该保证政策实施后是平行的，实施前有差异。然而，文章中没有任何平行趋势检验的证据，这直接影响了结论的可靠性。最后，文章没有解决认罪认罚试点城市选取不随机的问题。这个问题在所有模型中都没有得到解决。结果就是这篇文章的DID结果完全可能是选择试点城市本身导致的，无论是讨论还是计量方法都无法完全缓解或解决这个问题。总的来说，这篇文章在DID模型的使用上存在多个错误和遗漏，这不仅影响了文章的科学性，也误导了读者对认罪认罚政策效果的理解。希望这些发现能够引起法学界和学术界的关注，促进我们在研究方法上的不断进步和完善。

如何写好韩国KCI期刊论文？大家好！上次我们聊了聊如何选题和检索文献，今天咱们来聊聊一篇硕士论文或者期刊论文到底应该怎么写。很多人对论文的构成一头雾水，不知道从哪儿下手，甚至因此感到恐惧。别担心，今天我就来给大家详细讲解一下。论文的基本构成 𐟓š 其实，论文的构成并不复杂，一般分为五个章节。以我自己写过的一篇关于直播带货的论文为例，咱们一步一步来。第一章：绪论 (서론) 绪论是论文的开头，主要提出你要研究的问题，说明为什么这个问题值得研究。比如，随着科技的发展和口罩的影响，直播带货这种新型消费方式迅速崛起，但学术界对此的研究还不够深入，所以你需要进行研究。第二章：理论背景 (이론적배경) 这一章主要是介绍直播带货的定义、发展历程以及相关的先行研究。比如，直播带货是什么（某某某，2019），谁谁谁在那一年对直播带货做了什么研究。第三章：研究规划 (연구설계) 这一章需要展示你的研究模型、变量定义以及研究方法。比如，你提出了什么样的模型，这个模型有什么创新之处，你使用了什么方法，比如SPSS或AMOS进行了数据分析。第四章：分析结果 (분석결과) 这一章是论文的核心部分，展示你的数据分析结果。你需要进行信度分析、因子分析，并验证每一条假设是否成立。第五章：结论 (결론) 最后是结论部分，总结你的研究结果，解释每一条假设的支持或不支持的原因，然后提出你的研究对业界的影响以及论文的不足之处。摘要别忘了写摘要，用几句话概括你的研究内容和主要发现。小贴士写论文其实并不难，只要你有清晰的模型和规划，就已经成功了一半！下一篇我会详细讲解如何确定模型和设计问卷。祝大家写论文顺利，少走弯路！希望这篇文章对你们有帮助，如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！𐟓

如何用结构方程模型搞定设计研究？说实话，写论文真的没那么难，只要你选个好题目，再加上合适的研究方法，花点时间扎实地做，基本都能搞定。我带过两个专硕，从选题到成稿只花了两个多月，最后顺利发表在北核期刊上。很多同学没论文不是能力不行，而是心理障碍。今天我就来给大家介绍一个经典的实证研究方法——结构方程模型（SEM），希望能抛砖引玉。结构方程模型（SEM）是一种解释多个变量之间复杂关系的统计模型。近年来，设计学界也开始用这种方法来研究用户行为和心理认知。SEM主要有两种类型：CB-SEM和PLS-SEM。PLS分析一般分为测量模型和结构模型评估两步。测量模型主要评估变量的信度、收敛效度和区别效度。信度一般用Cronbach's alpha和CR值来衡量，收敛效度可以用AVE和FL来表示，区别效度则代表不同构面中题项的相关性，同一构面的AVE平方根应该大于其与不同构面的相关性。结构模型的评估一般用Bootstrap进行5000次随机重复抽样进行显著性检验。需要报告路径系数、显著性水平、解释方差的比例以及假设检验结果。关于结构方程模型在设计研究中的具体应用，这里以一篇发表在《Computers in Human Behavior》上的文章为例进行介绍。这篇文章以用户的情感反应和主观知识水平为基础，构建了一个解释用户对全自动驾驶汽车（FAV）接受度的概念模型。同时，该模型还检验了感知收益/感知风险对解释变量（焦虑、愉悦、主观知识）与接受度关系之间的中介作用，以更好地理解用户接受背后的心理机制。基于对1582名受访者的调查分析，PLS结果表明愉悦、焦虑和主观知识是影响用户接受FAV的关键因素。此外，与感知风险相比，感知收益表现出更强的中介作用。因此，开发人员应改进情感设计和宣传策略，以提高用户对FAV收益的感知，从而提高接受度。希望这些信息能帮到大家，写论文其实没那么可怕，只要方法得当，努力付出，总会有收获的！𐟒ꀀ

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