文章目录
- Topic：要求简明扼要，切题带关键字，直接一看就知道什么东西。
- struactural analysis
- 0 abstract
- 1 introduction
- 2 related research
- 3 system analysis
- 4 experiment and result
- 5 conclusion
- Reference
Topic：要求简明扼要，切题带关键字，直接一看就知道什么东西。
struactural analysis
0 abstract
1）交代研究任务以及研究意义。背景是什么，你为什么要做，意义是什么
2）阐述研究现状，总结不足。现在有没有人做，他们做了什么东西，存在什么问题
3）提出解决新思路，给出新方案设计。你的做法针对了以上的什么问题，提出什么观点，用什么方法做的
4）总结论文贡献和实验结论。你做出来的效果如何，是否解决了问题，实验结果，数据上证明了什么。
200–200多字 突出文章特点，方法和结果精要写出。
1 introduction
abstract的简介，将abstract的一句话变为4~5句话。
有图、公式更好，新名词和术语需要参考文献标出。
2 related research
为读者铺垫基础知识，由浅入深让读者明白。把后面需要使用的概念在这里提出。布局论文讲什么。
你做的这个东西涉及的领域，别人的做法，大概解决问题的思路和方法。你这个问题涉及了几步， 第一步A，第二步B，第三步C等，然后A，B，C领域需要用到什么技术，什么算法，等等。
利用总分结构
1）总论述
2）2.1 A相关技术（里面还可以再分小节细讲）
3）2.2 B相关技术
4）2.3 C相关技术
5）等
3 system analysis
详细说明做的东西，从算法理论到实际编程的内容。论文的核心与亮点
总分结构：模型有若干部分并对其分别加以介绍。
1）总体介绍系统
2）3.1 模块 （每个模块为一个小标题详细介绍）
3）3.2 模块
4）等
理论和编程两部分，或者理论和实现两部分，可以分离为两章，利用总分写。
或者
总-基础-增强式：首先概述一个基本模型，并在基本模型之上进行拓展。
总结模型训练过程中，加入模型分析、模型训练和模型学习等方面的介绍，用于模型进行完善、升级和延伸。
模型训练讨论方面：
1、正确性证明
2、时间复杂度
3、完整算法流程
4、参数汇总+学习算法
5、与之间工作的区别（突出创新点）
6、与之间工作的联系（增强泛化性）
7、模型可扩展的地方（堵漏）
4 experiment and result
你做的这个东西结果如何。
你用什么实验来取得什么样的数据，对实验设置进行描述，是用来确定参数呢，还是用来对比结果。最后将取得效果进行数据整理和分析。
若仅仅是开发没有实验支撑，请进一步讲述你做的东西有什么界面，什么结果，解决问题的反馈等等。
4.1 数据集合。数据来源，经过哪些预处理步骤得到用于评测的数据集。使用列表对数据量类别数等对比（数字右对齐，采用逗号表示法，200,000）。新任务的评测指标或流程要详细给出，老任务沿用已有指标。
4.2 对比方法。简要介绍baseline，若有特殊实现或者重要参数需要指明。对baseline进行整体总结。
4.3 主干实验分析。实验目的，实验分析突出原因。如果实验结果较差，也要进行分析。进行统计性验证证明提升有效。
4.4 模型细致分析。通过Ablation study展开，利用控制变量法对结果进一步分析，得出不同组件的贡献。还可以对组件内部调节分析，以及不同参数或者不同数据处理下的对比分析。
4.5 定性实验。举例进行实验说明，解释想法有效性，或者解释结果显著提升是基于哪些场景。
举例子主要形式为一图搭配一段描述，写清目的、当前图片整体和关键部分。
5 conclusion
解决了什么问题，提出了什么新的思想和方法。
效果如何，得到什么经验或教训，以后相关研究可以怎么往下走，或者是展望该问题可以从哪个方向发展。
做的不好就讲需要更好提高，做出反效果，就说贡献在于此路不通，要反话正说。
Reference
不少于15个，判断是否抄袭 看你引用是否有大牛 奠基性 开拓性的文章 增加文章高度和可信度 参考文献格式版本很多要版本，要看投稿的版本。
读懂别人文章复述，不要抄。
否抄袭 看你引用是否有大牛 奠基性 开拓性的文章 增加文章高度和可信度 参考文献格式版本很多要版本，要看投稿的版本。
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