P11 选题

不应该提倡“唯论文论”：是指不鼓励论文的粗制滥造，不鼓励为了论文而论文，以及不鼓励只做些简单易重复的小创新。

论文写作本身，应该是研究生阶段必不可少的一环。

选题不当或相对落后，往往意味着学生会白费工夫，有可能浪费学生自己的科研时间。

处理分割界面非平直问题：
把这种弯曲的“楚河汉界”用一个非线性函数映射至高维空间上，在那个空间里“楚河汉界”又变成平直的了，然后就能用原来的线性切割技术把两类数据一刀切开了。

核函数
对方向性转向不敏感和滞后的科研团队，很容易陷入选题不够前沿的误区。

多读文献，跟紧国际前沿。

年轻的导师往往会更着眼当下的前沿和热点问题，对新方向存在的不足比较清楚，亲力亲为的也比较多。
资深或成名已久的教授则对学生是否有论文产出没有太强烈的要求，更偏好研究需要较长时间才能产出的重要科学问题，有的时候可能耗费一届研究生的时间也不一定能解决，学生需要更深厚的研究基础，再加上多多主动探索，才可能成功

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会议投稿：
在申审论文的阶段，潜在的评审专家将能够看到论文的标题和摘要。

懂行的评审虽然能欣赏你的成果，但也可能会从更专业的角度更为苛刻地提意见。这些意见往往涉及论文的技术细节，有可能不太容易解决，或不能回答得让评审满意。大同行的评审则主要会从论文在大方向的把握程度以及写作的基本规范来评判。而碰到不懂行的，有可能提的问题没有实质性的帮助。所以，也存在实际成果不显著的论文被送到不懂行的评审手上，但因为符合基本规范然后被接收的可能性。

尽量把标题写得明确
写论文的目的，更多的是为了让自己的研究成果得到更好的传播，也为了能进一步提升自己的科研能力，而不应该只是为了发表论文。这应该是科研工作者做研究的初心。

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期刊：

编委：好的论文标题是那种自带热点方向关键词的

一篇文章需要至少3个评审

P12 摘要

根据期刊或会议对摘要字数的规范，一般在300字甚至150字以内，超字数有可能通不过投稿系统。

论文摘要的准确表达能够帮助评审专家选择到与自己研究方向一致的文章，也因此能使投稿者得到更精准的建议。

对于毕业论文，摘要往往能帮助评审专家判断论文是否还存在大的漏洞或问题。同时，也能从摘要的写作水平推测出作者的研究是否严谨、规范。

言简意赅

多读些文献的摘要，对写得好的文字适当摘抄，依葫芦画瓢地学着写。

摘要基本框架

1、你要研究的任务是什么，有什么理论和实际应用价值。

步态识别根据走路的姿势识别身份，就可以写“步态识别是生物认证的方式之一，在社会安全、视频监控、身份认证方面有重要应用。与其他生物认证特征如人脸、虹膜、指纹等不同，步态是唯一可远距离识别的生物认证特征”。

2、概括性地总结现有的技术路线和方案，帮助读者了解前沿进展在哪里。

现在的步态识别方法主要分两大类，其一是通过建模的方式，其二是基于图像模板”。

3、指出这些方法存在什么问题，以便引出本论文想要做的研究。

“前者计算复杂，后者效率高但识别性能低”。

4、为了解决这些问题，你提出了什么新的方法，提出的方法主要创新在哪里，有什么优点。

我们提出了一种新的步态模板技术，该方法既具有以往图像模板计算效率高的优势，同时也具备建模方式识别率高的优点”。

5、怎么证明提出的方法是有效的。

“我们在3个公用步态数据集上进行了测试，与5个最高水平的步态算法相比，我们提出的步态模板技术取得了目前的最佳性能”。

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关键词的用途是，能够帮助编委快速找到跟论文研究内容相吻合的评审专家，因为那些专家在各个研究方向上也都有对应的关键词。

论文的创新性、前沿性、认真程度和逻辑合理性。

P13 引言

提出的方法到底有何意义。

用来交待本论文研究工作的来龙去脉的。

引言基本框架

引言应该告诉读者：（1）研究的问题是什么；（2）有什么意义；（3）它的独特性表现在哪里？

问题的引出、难点和贡献的突出、相对全面的现状概述、论文的贡献与结构。

研究的独特性，研究意义，研究难点。

贡献点

设计思路的创新性、理论性的证明、算法的优化效率提高、算法计算复杂程度的显著降低、模型结构的有效改善、目标函数的合理调整等方面来考虑。

提及的贡献点或创新点都应该是用来解决先前文献中存在的问题的。

引言或介绍的最后一段需要对论文的结构做个总结和导引，介绍随后章节中，每一节的内容是什么。

P14
有经验的评审会以“缺乏与现有方法的对比”或“缺失重要参考文献”的理由来拒稿。

在引用参考文献时，作者尽量不要引述大家没听说过的期刊或会议上的论文，因为有可能拉低待提交论文的档次，会让评审专家觉得作者没有掌握相关领域的研究进展。

对于博士生来说，写综述其实是一个很好的锻炼科研能力的机会。

写综述可以迫使自己厘清要研究的方向，掌握该方向发展的来龙去脉，形成完整的逻辑链，也就能站在更高层面上去思考如何去找创新点。

也有助于愿意从事科研工作的博士生产生持续性的研究成果。

该方向的各个分支、进展、前沿、不足讲清楚。

作者应该在综述论文中向读者传递一些前瞻性的思考或领悟

仔细研究一下之前发表的综述，其侧重点在哪个方面，自己写的时候从其他侧重点来写，并在介绍部分明确澄清与之前综述的差异。

P15 创新

在此之前，已经有过一系列的研究成果和经验积累。所以，他们才能大致相信，沿这条路走下去，大方向是正确的。

重大突破的创新，大多是一步一步积累来的。所谓不积跬步，无以至千里。

论文一旦被接收或发表，也能让学生产生成就感，从而激发其继续从事科学研究的兴趣。

理论和算法究竟是否解决了之前提及的问题，如何解决的等。

提出的算法在几何上是否更加直观；是否付出了某些时间或空间的代价，其代价是否值得；计算效率是否得到提高；是直接在算法层面提高了计算效率，还是通过硬件的并行计算来获得的

定义符号要遵循“不影响理解的情况下，尽可能简化”的原则

P16 实验

通常情况下，如果理论方面的创新比较大，评审对实验部分的要求就不会太苛刻。即使文章只有一两个仿真实验，评审也不太会因为实验少而拒稿。而如果理论方面创新小的话，则作者需要用更完整的实验来验证这个创新是值得推敲和发表的

科学研究和实验的目的是要保证可重复性，因此各个细节都需要尽量说明清楚。

第一是数据的交代。作者需要明确实验用的数据或数据集的细节，如数据采集方式、采集时间、采集设备、数据量的大小和使用的特征数量。另外，实验用的数据集是否为公用的，也影响评审对论文贡献的评估。如在论文中，作者只是在自己构建的数据集上进行了方法的评估，就容易让评审和读者觉得此方法不具有可重复性和可信度。所以，最好能补充一个以上公用数据集的评测结果，以增加论文的可信度。

各种拟比较的方法参数设置情况、软硬件平台是否相同、方法是否为最新的、是否是目前已知文献的最佳性能，都应该交代清楚。

当预测值是连续值时，可以采用均方误差（Mean-Square Error，简称MSE）或平均绝对误差（Mean-Absolute Error，简称MAE）的形式。当预测值是离散值时，如识别人脸正确与否时，则可以用识别率（Recognition Rate）、精度（Precision）和召回率（Recall）来衡量。

参数影响的实验摆放位置也需要注意。我的经验是，不妨先介绍方法能获得的最佳性能，以及与其他方法的比较。

在实验的稍后部分，逐层次地进行参数影响的分析

实验的目的不仅是要验证算法的优越性，也需要作者能从实验结果中分析出一些有意义、有价值的知识。一方面，这些知识能帮助论文形成逻辑上的自洽。

学会写论文， 能帮助研究生提高逻辑思维能力。

P17
结论、附录和擦安靠文献

首先要确保结论与摘要、介绍中的内容相呼应，在结论部分要再次明确论文的贡献、亮点或优势，解决了哪些重要问题，以便把整篇论文的逻辑封闭好。俗话说得好，“重要的事说三遍”。

提供一些建设性的思考，包括：（1）提出的方法在哪些地方有潜在应用。

（2）下一步可在此基础上开展的研究方向有哪些。
（3）为防止评审追问问题，可主动提出论文中的不足之处。比如自己的方法可能存在的小局限。此时，可以将其明示，并指出将在未来工作中展开研究。

参考文献：
1.作者姓名的一致性问题
2.论文约定名字的大写问题
3.卷、号、页码问题
4.期刊、会议、书的引用格式问题
5.引用问题

第一，在多数情况下，参考文献中应该有近三年的论文引用。另外，实验部分的比较算法，也要有来自近期发表的论文，且应该是高水平的论文。这样的实验设计，才能证明论文的工作是新颖且确实有效的。第二，参考文献也应该包含该领域有代表性的成果。因为如果是熟悉此领域的同行审稿，当发现待评审的论文里，连大家都熟悉的经典工作或代表作都未提及，可能就不想继续指出你的论文的其他问题，直接就拒稿了。第三，之前也讲过，引用的文献不是用来凑数的。所以，不要把一些低水平的文章，或者行业内人士没听说过的期刊或会议，甚至某些报刊上的文章列入参考文献中。

P18

LaTeX

IEEE： 双列
Elsevier（爱思唯尔）： 单列

如果论文提交系统允许的话，提交审稿论文的时候可以考虑同时给一个1.5倍行距的版本，方便评审阅读，也能留个好印象。

在使用表格报道模型的预测性能时，如均方误差，一般建议只保留到小数点后两位即可，再多也意义不大，且还占空间。

当参考文献的版面超长时，可以采用缩写形式以节省页面。

图表的位置应该尽量与第一次引用图表的位置保持在同一页。

P19 同行评议

总要时不时想跳出自己的舒适圈，寻找更有意义或有意思的创新点。

兼听则明，偏信则暗。

投稿至高档次期刊或会议，从负责任的评审专家那里获得更为全面且中肯的评价。

论文同行评议也并非十分完善

为减轻评审审稿压力，一些会议开始在未送审前，先通过SPC（Senior Program Committee Member，高级程序委员会委员）进行快速拒稿机制（summary reject）。即只需要粗略地看一下论文，感觉不行就拒掉。通过这种方式，先拒掉近40%的投稿论文。

比如，常常听到某篇论文被A 会议拒稿了，然后转投更高一档的 B 会议却被接收了。更有甚者，A 会议拒稿的论文在 B 会议被选成最佳论文。

当评审认为论文存在较大问题时，往往会考虑以下理由:
1.缺乏近三年最新方法的实验比较。
如果是会议，则有可能直接被拒稿了，因为评审会认为该文章没有达到会议论文出版的标准。

2.缺乏对重要文章的引用和综述。
如果评审认为你的工作与这些文章有雷同性，或你自以为的创新性实际上都被这些文章研究过了，那么，文章被拒的概率就比较高了。如果给了大修的意见，那么作者就需要非常认真和仔细地把两者的区别找出来，并通过理论分析和实验来证明文章的创新真实可信。

3.方法存在关键性漏洞。
比如，评审可能认为创新是通过牺牲某些关键指标获得的，而这一代价可能并不值得。如把某一算法或方法的计算效率显著提升了，但预测性能却因此毫无亮点。再比如，理论性的证明，获得某个漂亮的上界或下界，但该界中的某个参数可能导致整个界没有任何实际指导意义。或者说，证明中出现了低级失误，导致整篇文章结论不成立。

4.缺乏洞察力，论文有记流水账的嫌疑。

5.重大学术问题。

由于润色公司对专业内容并不是太理解，更合适的办法是找一个方向相同或相近的国外合作者一起撰写和修改论文。这样，不仅能在论文上得到更好的完善，还可以在研究方向得到进一步的学术水平的提升。

首先需要感谢评审，并强调针对评审关于本文提出的若干问题或建议均已经回复。然后在回答时，对评审的意见进行逐条梳理，按Q1/A1 （Question 1/Answer 1）、Q2/A2的形式来组织回答。同时应该保证同步性，即将回复文件里回复的内容都完整地体现在正文中。

也可以在回复文件中指明修改内容在正文中的哪一页哪一段。

作者在回答问题时，一定要重点回答好那个问题提得最为尖锐的评审的意见，同时，也得回答好温和评审的意见。态度好，说不定还能从温和的评审那里获得支持。

第一，尽量不要跟评审起冲突，即使你认为质疑不一定合理，但你态度不好也没有好处。第二，有可能确实是论文在表达上存在歧义，导致评审产生了理解偏差。此时，最好先指出可能是表达引起的误会，再解释你工作的合理性。第三，确实评审没认真审稿，出现严重的理解错误或恶意打分。此时，可以向上一级投诉，并给出翔实的理由。另外，在提交意见时，不要忘记致谢。致谢往往出现在回复文件的开头。有的时候，期刊论文还会在结论这一节后再多出个致谢小节，专门感谢评审和编委的工作。

P20
比如定期组织讨论班，既可以讨论新的进展，在讨论中发现新的可合作的方向，也可以让大家汇报自己研究中存在的问题，相互帮助和启发来解决问题。

适当地在组内组织一些活动，有利于拉近同学间的友情，比如定期聚餐、组织唱歌、团建或户外活动。这都是小投入，但可能形成大收益。

那如何获得国际合作呢？一方面也许是通过导师已有的国际合作渠道，另一方面也可以自己主动去寻找。

有些合作的中断，往往是因为学生过分好奇或自信，太相信自己判断的准确性，倾向于否定合作中对方提出的想法或观点。一来二去，就拖延了合作课题的进展，最终导致双方的信任度减分。所以，这类合作需要双方都能适当做些折中，才能有长期合作的可能。

科研孤狼

虽然合作很重要，但合作是需要花时间磨合的，并非合作了，就一定能成功和让双方满意，失败的情况也不少。所以，既要有耐心，也要放宽心。合作也并非一定胜于单干，因为不是所有人、所有方向都适合通过合作的形式来产出成果。所以，不必因为别人合作了，自己没合作，就以为自己的研究会处于劣势。有的时候，重要的成果或灵光一闪的成果就是一个人做出来的。

例如百年难题“庞加莱猜想”（Poincar Conjecture）的证明就是俄罗斯数学家格里戈里·佩雷尔曼独立完成的，他将研究成果发表在在线论文发表网站arXiv上（编号math.DG0211159）。他因此也获得了2006年数学界的“诺贝尔奖”，即菲尔兹奖。不过他并未出席颁奖礼，成了世界上唯一一位拒绝菲尔兹奖的人。

鲁迅：“猛兽是单独的，牛羊则结对”

如果你觉得自己各方面都更适合做科研上的孤狼，那也没问题。只要你能认准和坚持一个方向，不动摇，迟早也能闯出名堂。

@@@ 世界十大独行动物：老虎、豹子、美洲狮、北极熊、黑熊、大熊猫、猞猁、眼镜王蛇、蜜罐和猫。
@@@ 国宝也是独行动物呀，所以不用害怕哟。

PolarBearX