对于广大研究生甚至本科生来说，发表满足学校或者实验室要求的公开学术论文是毕业要求，多少都会具有一定的压力，尤其是一些学校实验室要求比较高。作为过来人，其中焦虑有三也是懂的，研究生期间为此焦虑过一两年。
正应如此，市面上一些盈利为目标的机构利用大家的焦虑心理，拼凑了一些所谓可以教你包发论文的几万元的课程，实际上却是把入门级的某个方向讲解、加上一些拼凑的公开论文和代码数据打包，辅以看似精美的简历包装，忽悠没有鉴别能力的学习者，我们已经遇到过不少入坑受害者，投诉无门耽误时间损失金钱。当前经济环境下，几万元的损失对于经济能力一般的普通消费者来说是很惨痛的。
真正想要发表论文，在我看来，除非是直接弄虚作假，否则所有人的路线图基本上都是相同的，要掌握的核心能力就是两处。其一，掌握写作论文的方法，从如何高效得阅读资料到如何按照论文格式润色好写作，这个是属于通用学术能力培养。其二、阅读大量经典与前沿方法，选择相关研究方向深入学习，多结合实践思考已有框架的问题并尝试改进，有极少数人也可以提出全新的问题，这个是属于专用的方向积累。
这两个能力都需要长期积累才能获得，所谓短期内就打包售卖给你的idea根本无用，idea是需要对某个问题有足够深度理解才能产生，能批量生产的不会是什么好idea，不仅有与他人工作撞车的风险，更有可能让投入的时间白费，最后还是要推倒重来。
大家知道我们在CV专业领域有很多分方向的视频课程，是为了让大家能够深入系统地掌握特定方向，厚积薄发，从而实现量变产生质变。另一方面，我们前段时间也针对通用的学术能力培养，做了一系列的相关直播，本次来给大家介绍一下其中内容。
如何培养通用学术能力
既然已经选择了读研以及研究相关工作，通用学术能力就是基本素质，我们从以下内容来给大家进行了总结，包括为什么要写科研论文，为什么论文发表难度大，论文评审制度是什么，什么是一个好的论文，撰写论文的前期准备，研究方法总结与应用，如何撰写一篇完整的论文，写论文的奇淫技巧及辅助工具，如何回复审稿人的评审意见，论文接收后的善后工作。
接下来我们根据直播主题来给大家简单介绍一下内容。
第一场直播：什么是科研论文写作（时长100分钟），本次为免费直播
大家还记得翟天临吧，一个不知知网为何物的中国博士，很好的诠释了懂不懂科研论文写作，是很容易被大众分辨的。每一个正经的本科生，肯定在毕业设计的时候需要去下载一些论文资料进行阅读，肯定登录过学校的图书馆进行过文献查找，这就是科研论文写作之路的第一步，当然这还只是刚起步。
我们还需要知道如何选择期刊，了解论文的评审制度与标准流程，知道如何区分好论文与差论文，这些问题在我们的第一场直播中都会进行讲解。
第二场直播：撰写论文的前期准备（时长100分钟），本次为免费直播
了解了基础背景之后，接下来我们就需要步入正轨，需要解决的核心问题包括怎么样选题，如何追踪论文，论文检索及筛选，如何利用管理工具。
第三场直播：研究方法总结与应用（时长80分钟）
接下来就需要开始动手，需要形成自己的研究方法，这样才能持续获得有价值的成果，为后面进行写作做好准备，知道如何进行文献调研与实验分析，从研究中提炼要点契合写作。
第四场直播：论文写作章节解析（时长110分钟）
有了好的实验结果之后，就可以开始进行论文写作，科研论文写作不是艺术创作，需要符合一定的标准以供同行进行参考比较，一般包括摘要，介绍，方法，实验，结论，各部分内容如何写作好，直接决定了论文的写作质量。
第五场直播：论文投稿及审稿意见回复（时长70分钟）
写作好的论文需要进行投稿，并且一定会收到一些审稿意见，如何选择最契合的期刊与会议，如何应对审稿人的意见，是不可绕过的。
第六场直播：论文查漏补缺（时长60分钟）
很少有一次性投稿成功不需要修改补充的论文，我们的第一次投稿往往存在一些自己忽略的问题，比如缺少对比实验，缺少更多评估指标，甚至漏掉了重要参考文献，这是很正常的查漏补缺迭代过程。
第七场直播：科研工具使用以及实验逻辑串讲（时长60分钟）
最后一次直播，主要是给大家补充一下科研工具使用以及结果记录及图表等习惯的养成。
以上就是我们7次关于如何养成基本的学术素质的直播，下面我们来介绍一下课程的讲师背景，以及更多的辅导计划与配套的学习资料。
1、辅导老师背景
本系列直播的讲师为郭冰洋，技术社区《有三AI》专栏作者，课程讲师，东北大学博士。主要研究领域为图像分割、缺陷检测、弱监督学习、小样本学习等，擅长技术总结，论文写作。
迄今为止，已发表论文如下：
[1] Selective Prototype Network for Few-Shot Metal Surface Defect Segmentation, in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 71, pp. 1-10, 2022, Art no. 5020010, doi: 10.1109/TIM.2022.3196447.
[2] SPEED:Semantic Prior and Extremely Efficient Dilated Convolution Network for Real-time Metal Surface Defects Detection, in IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL Informatics.
[3] The Interaction Graph Auto-encoder Network Based on Topology-aware for Transferable Recommendation. CIKM 2022.
[4] Nernet: Noiseestimation and removal network for image denoising,” Journal of VisualCommunication and Image Representation, vol. 71, p. 102851, 2020.
迄今为止，郭冰洋在我们平台输出10余篇技术文章，1门完整的专栏课程，若干实战案例课程，分别介绍如下：
