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来源:深度强化学习实验室 每个人从本科到硕士,再到博士.博士后,甚至工作以后,都会遇到做研究.写论文这个差事.论文通常是对现有工作的一个总结和展示,特别对于博士和做研究的人来说,论文则显得更加重要. 那么该如果做突出研究,并写出高水平的论文呢? 那么该如果做突出研究,并写出高水平的论文呢? 那么该如果做突出研究,并写出高水平的论文呢? 本文整理了著名人工智能学者周志华教授<做研究与写论文>的PPT(时间比较早,但方法永远不会过时).其详细介绍了关于为什么要做研究?如何做研究,选择研究方向.选择

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http://aip-info.org/1XPS-45FE9-0AC9S389C5/cr.aspx

题目链接:食物链 题解:点击 说一声:这题关系推导值得学习.

论文:      Experimental Study of Inequality and Unpredictability in an Artificial Cultural Market 发表期刊:Science 2006 作者:       Matthew J. Salganik, Peter Sheridan Dodds, Duncan J. Watts 单位:     Columbia University 原文链接:http://science.sciencemag.org/cont

这些论文是我在研究区块链共识算法的时候搜到的,当然大多数跟区块链没什么关系,不过有些论文真的写的好,作者中不乏有诺奖得主,有些论文的结果是有违常的(比如拍卖中的价高者得),这也是这些Paper的一部分魅力所在,所选的Paper中或有极其严格的数学推导或非常好的设计,可以参考 博弈论入门 Thomas S. Ferguson的博弈论主页 第一章介绍了经典的Nim游戏引出了ICG无偏组合博弈,其中一定要看SG函数,真的奇妙 第二章介绍二人零和博弈,引出Nash均衡(以诺奖得主Nash命名),其中极大

相信各个即将毕业的学生或在岗需要评职称.发论文的职场人士,论文检测都是必不可少的一道程序.面对市场上五花八门的检测软件,到底该如何选择?选择查重后到底该如何修改?现在就做一个知识的普及.其中对于中国的学者都会选择如下三种检测系统,接下来将做简单介绍: 1  知网 知网是使用率最广的一套检测系统,其使用率广,其实是在于这套系统背后的资源支持及平台支持,如同方依靠的学校背景及咱们下载文章的知网平台.知网随着使用对象的不同,又划分为以下几个分类:     ①知网学术不端检测.现在的知网学术不端检测已发

转自<知乎>如何写好一篇高质量的IEEE/ACM Transaction级别的计算机科学论文? 问题: 作为一个博士生,一直为写论文头疼,读过很多高质量论文,觉得写的真好,但是轮到自己写总是力不从心. 最讨厌的是活生生的把一个A级别的idea写成C质量的论文….. 在这里的高质量限于IEEE/ACM Transaction级别,或者同等级别的Conference, 例如SIGKDD,CVPR,STOC,CCS之类 看过很多如何写论文的文章或者视频, 但都面向的是如何写论文, 而不是如何写Tra

[导读]今天,谷歌发布了2019最新版学术指标,对收录的会议和期刊的影响力进行排名.AI类的多个顶会进入榜单Top 100,CVPR更是进入前10,而何恺明的"深度残差网络"单篇引用次数高达25256次,引用量最高! 今天,谷歌正式发布了2019年版的学术指标(Scholar Metrics). 本次发布涵盖2014-2018年发表的文章,并包括了截至2019年7月在谷歌学术中被索引的所有文章的引用 . 最新版的谷歌学术指标有以下亮点: 两大自然科学顶刊Nature和Science分别

信息检索: 数据库 Web of science 影响因子只是针对期刊打分,并不是对文章打分.所以对文章评价可以看引用次数. SCIE (Science Citation Index Expanded), 顾名思义为SCI索引的扩张版本.然而两者的期刊评选和期刊收录皆采用一致的标准,两者的主要不同在于载体形式,SCIE为网路版本使用.SCI期刊约3000余种,SCIE期刊约8000余种,但是杂志的投稿难易程度和优劣取决与影响因子等因素,并不能说SCI期刊收录的文章一定优于SCIE的期刊. SSC

从来没想到过能在这个上面翻车,感慨自学没有培训来得系统啊,废话不多说 ORM:对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM,或O/RM,或O/R mapping),是一种程序技术,用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换 EF:数据持久化 是将内存中的数据模型转换为存储模型,以及将存储模型转换为内存中的数据模型的统称;数据模型可以是任何数据结构或对象模型,存储模型可以是关系模型.XML.二进制流等;其实,简单来说,就是将数据存储到数据库中,为什么这么

这是我在看论文时无意刷到的博客推荐的一篇文章"How to Read a Paper",教你怎么样看论文.对于研究生来说,看论文基本是日常,一篇论文十多二十页,如何高效地读论文确实非常重要,我也看了不少论文,有了一些体会,这篇文章介绍的方法值得参考. 原文来自https://blizzard.cs.uwaterloo.ca/keshav/home/Papers/data/07/paper-reading.pdf 这里还发现了翻译成中文的版本:https://wenku.baidu.co

信息检索 OA:open access开放获取 金色OA:出版社主导, 开放出版,全部都可以下载. 开放论文:只有部分可以下载. 绿色OA:作者主导,发表后放在机构知识库中,排版不同,但是内容一致.Eg:仅对中科院内部开放获取. 公共经费支付的研究开放获取,比如自然基金委支持的研究开放获取. 期刊论文开放获取数据库: DOAJ:https://doaj.org/ CC知识共享许可 Highwire press 生物医学类型. BioMed central Springeropen Plos jo

原论文出处:https://www.nature.com/articles/nature14539 by Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton Nature volume521, pages436–444 (28 May 2015) 译者:这篇论文性质为深度学习的综述,原本只是想做做笔记,但找到的翻译都不怎么通顺.既然要啃原文献,索性就做个翻译,尽力准确通畅.转载使用请注明本文出处,当然实在不注明我也并没有什么办法. 论文中大量使用貌似作者默认术

参考:https://pan.baidu.com/s/1MfcmXKopna3aLZHkD3iL3w 一.为什么要读论文? 基础技术:读论文中的related works可以帮助了解该领域的一些主要的技术,追踪该领域经典算法论文 新方向和思路:了解该领域最新的解决思路 复现:更透彻的理解算法逻辑,锻炼编码能力 二.要读哪些论文? 综述:综述包含该方向经典的发展历程,帮助补充必要的基础知识,熟悉一些关键算法和技术栈,可以在实践中验证效果.快速找到适合场景的算法解决方案 代表性论文:该领域最关键的技

int argc ,char * argv[] - argument count & argument vector argc - 命令行参数个数,argv[]依次指向每一个命令行参数,其中argv[0]为程序名字:下面的程序包含了完整的程序路径. #include <iostream> int main(int argc, char *argv[]) { ; // begin with 0 while (i < argc) std::cout << argv[i++

原题: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1232 我的第一道并查集题目,刚刚学会,我是照着<啊哈算法>这本书学会的,感觉非常通俗易懂,另外还有一篇同样非常好的博客:http://blog.csdn.net/niushuai666/article/details/6662911 这两位大神已经把并查集讲解的非常透彻了,所以我就不班门弄斧了... 刚开始看到这道题的时候,我并不知道这里是怎么用到并查集的,可以说我对并查集的理解还不是很到位.看了上

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介 该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20

Deep Residual Learning for Image Recognition 原文链接 摘要 深度神经网络很难去训练,本文提出了一个残差学习框架来简化那些非常深的网络的训练,该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数.本文提出证据表明,这些残差网络的优化更简单,而且通过增加深度来获得更高的准确率 引言 深度网络很好的将一个端到端的多层模型中的低/中/高级特征以及分类器整合起来,特征的等级可以通过所堆叠层的数量来丰富.有结果显示,模型的深度发挥着至关重要的作用 在深度的重要性的