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深度学习SCI论文写作5大技巧 1. 研究选题与热点追踪 例如,近年来自监督学习在深度学习领域成为研究热点。你可以选择这一方向,深入研究自监督学习在图像识别或自然语言处理等领域的应用。通过对比实验,证明你的方法相比传统方法有更优越的性能。 技巧:使用学术搜索引擎定期追踪领域内的研究热点和最新进展。选择与你的研究背景相符、且具有实际应用价值的课题。 数据集的构建与选择 你可以构建一个专门针对某一具体问题的数据集,例如,在医疗图像诊断领域,创建一个包含多种疾病的大型医疗图像数据集。 技巧:除了自己构建数据集,也可以选择使用公开数据集。但在选择数据集时,要注意数据集的大小、质量、标注准确性等因素,以及该数据集在学术界的认可程度。 ᠦ补创新与性能提升 针对现有模型的不足,你可以提出一种新的网络结构或训练策略。例如,在目标检测任务中,你可以设计一个轻量级的网络结构,既保证检测精度又降低计算成本。 技巧:深入了解现有模型的优缺点,结合实际问题进行创新。在对比实验中,除了准确率、召回率等常规指标外,还可以考虑模型的计算效率、内存消耗等因素。 论文撰写与表达 在撰写论文时,清晰、简洁地阐述你的研究动机、方法、实验过程和结果。例如,在引言部分明确指出当前研究的问题和挑战,在方法部分详细描述你的模型和算法,在实验部分给出充分的实验验证和结果分析。 技巧:注意论文的逻辑性和条理性,避免冗余和重复的信息。在撰写论文前,可以先制定一个大纲,明确各部分的内容和结构。另外,多阅读高水平论文,学习他们的写作风格和表达方式。 ⚠️ 避免的坑点 过度依赖开源代码:虽然开源代码为研究者提供了便利,但过度依赖开源代码可能会导致你对模型的理解不够深入,甚至在某些情况下,开源代码中的错误会直接影响你的实验结果。 忽视数据预处理:数据预处理对于深度学习模型的性能至关重要。忽视数据预处理可能会导致模型在训练过程中出现各种问题,如过拟合等。 不充分的实验验证:只在一个或少数几个数据集上进行实验验证是不够的。为了证明你的方法的普适性和优越性,你需要在多个数据集上进行充分的实验验证。 忽视模型的可解释性:深度学习模型往往被认为是“黑盒”模型,即其决策过程难以解释。在论文中提供对模型决策过程的解释和可视化分析,可以增加论文的学术价值和应用价值。
如何开始你的AI论文?这里有关键步骤! 如何开始你的AI论文?如果你正在为论文选题而烦恼,或者已经有了想法却不知道如何实现,这里有一些关键的步骤和建议,希望能帮到你! ᠩ斥 ,明确你的研究领域。无论你是专注于计算机视觉、自然语言处理、多模态还是推荐系统,首先要确定你的研究范围。这样可以帮助你更好地定位你的研究问题和目标。 接下来,提出一个具体的研究问题。你的研究问题应该是你感兴趣的,并且能够为你的领域做出贡献。确保你的问题是有明确答案的,并且能够通过你的研究方法来解答。 然后,进行文献回顾。了解你研究领域的前沿进展,看看其他人是如何解决类似问题的。这可以帮助你找到你的研究方法的灵感,并且避免重复他人的工作。 姝,设计你的研究方法。根据你的研究问题和领域特点,选择合适的研究方法和技术。确保你的方法能够有效地解答你的问题,并且能够被其他研究者复制和验证。 最后,进行实验和数据分析。根据你的研究方法,进行实验并收集数据。然后,使用适当的数据分析方法,得出你的研究结论。确保你的实验设计和数据分析都是透明的,并且能够支持你的结论。 完成论文写作后,记得进行论文修改和审稿。这包括对论文进行多次审阅和修改,以确保论文的质量和完整性。同时,也要准备应对审稿过程中的任何反馈和修改建议。 希望这些步骤和建议能帮助你开始你的AI论文写作之旅!
Nature子刊: AI 写的论文更能成为“热门”! 10月11日,发表于《自然-人类行为》(Nature Human Behaviour)的论文中,美国西北大学(Northwestern University)的研究团队基于自然语言处理(NLP)开发了一个测量框架,对人工智能(AI)在科学研究中的使用情况进行了评估。 结果显示,AI 在科学研究中的应用逐年增加,采用 AI 的论文更有可能成为被引用次数排名前 5% 的论文。 研究人员分析了微软学术图谱(MAG)的 7460 万份出版物、美国专利商标局(USPTO)的 710 万项专利数据和开放式教学大纲项目(OSP)中的 420 万份大学课程大纲,时间跨度为 1960-2019 年,涵盖 19 个学科和 292 个领域。 结果表明,2015-2019 年,计算机科学、工程学、物理学、生物学、心理学、经济学、社会学和政治学等学科直接使用 AI 的情况均显著上升。 「热门微博」「见闻分享」「科研动态」「人工智能」
【每日大模型论文】港大、字节团队提出分钟级长视频生成模型 Loong 生成内容丰富的分钟级长视频依然充满挑战。在自然语言处理领域,自回归大语言模型(LLM)在生成连贯的长 token 序列方面取得了巨大成功,而自回归 LLM 在视频生成方面的探索却仅限于生成几秒钟的短视频。 在这项工作中,来自香港大学和字节跳动的研究团队深入分析了阻碍基于自回归 LLM 的视频生成器生成长视频的挑战。根据观察和分析结果,他们提出了一种新的基于自回归 LLM 的视频生成器——Loong,其可以生成分钟级长视频。 具体来说,他们将文本 token 和视频 token 建模为自回归 LLM 的统一序列,并从头开始训练模型。他们提出了从短到长的渐进式训练和损失再加权方案,从而缓解长视频训练中的损失不平衡问题。他们还进一步研究了推理策略,包括视频 token 重新编码和采样策略,以减少推理过程中的错误积累。结果表明,Loong 可以在 10 秒视频上进行训练,并可扩展到生成以文本提示为条件的分钟级长视频。 #知识分享# #大模型# #论文#
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