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==关于本课==
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总的来讲,这是一门介绍科研,科研入门,及学术
总的来讲,这是一门介绍科研,科研入门,及学术
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[[File:aw_cover.png|thumb]]
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课程目录如下:
课程目录如下:
# 什么是学术研究
# 认识学术及科研入门
#*学术研究概述及一般过程
#*学术研究概述及一般过程
#*学术规范的意义
#*学术规范的意义
#*研究者与非研究者
#*研究者与非研究者
# 科研入门
#*读不读研?
#*如何成为科研人员?
#*如何选择导师?
#*如何选择导师?
#*如何选择研究领域?
#*如何选择研究领域?
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#*科技论文语言规范
#*科技论文语言规范


==课程要求==
==课程要求(2024)==
最终成绩 = 30%平时成绩+70%论文成绩
最终成绩 = 40%课程论文+30%平时成绩(含英文部分)+30%口头报告


*平时成绩:平时共有5次随堂测验,其中3次最好成绩的平均值计为平时成绩。
===报告安排===
* 每个Session由Session chair花2分钟总结Session中的大致情况,包含几篇文章,做什么方面的,会议/期刊情况等。
* 每位同学汇报5-6分钟
* 问答环节1-2分钟
* 说明:
# 一次提问加2分口头报告分数(即总分0.6分),每人最多加3次(Chair默认加两次提问分)
# 报告内容以问题为主,切忌太快跳入细节
# 注意运用课堂内容,评价选题、评价论点、解析文章的骨架(1-3-9)
 
===报告顺序:===
* '''Session 1: Mobile computing (16:20 - 16:50, Chair: 喻宣然)'''
# 徐铮, FlexNN: Efficient and Adaptive DNN Inference on Memory-Constrained Edge Devices, ACM MobiCom, 2024.
# 喻宣然, Making Them Ask and Answer: Jailbreaking Large Language Models in Few Queries via Disguise and Reconstruction, USENIX Security 2024.
# 王子琛, Face Recognition In Harsh Conditions: An Acoustic Based Approach, ACM MobiSys 2024.
# 龚晓路, EVLeSen: In-Vehicle Sensing with EV-Leaked Signal, ACM MobiCom 2024.
 
* '''Session 2: Computer vision (1) (16:50 - 17:20, Chair: 张周睿)'''
# 张周睿, Domain Adaptation for Image Dehazing, CVPR, 2020.
# 王懿, Post-Training Quantization for Vison Transformer. NeurIPS 2021.
# 王昕妮, A Bio-Inspired Multi-Exposure Fusion Framework for Low-light Image Enhancement, IEEE Transactions on Cybernetics, 2017.
# 王焜尧,  End-to-end Object Detection with Transformers. ECCV, 2020.
 
* '''Session 3: Interesting and Trending (17:20 - 17:50, Chair: 陈云辉)'''
# 陈云辉, Asynchronous Entanglement Provisioning and Routing for Distributed Quantum Computing, IEEE INFOCOM, 2023.
# 李其睿, 从“网红”到“长红”:旅游公共服务吸引力与供给次序——基于抖音“淄博烧烤”话题的用户评论分析,消费经济,2024.
# 孙权恩, Task Representations in Neural Networks Trained to Perform Many Cognitive Tasks. Nature neuroscience, 2019.
# 黄城瑞, ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs, ICLR spotlight, 2024.
 
* '''Session 4: Network systems (19:00 - 19:30, Chair: 李放波)'''
# 李放波, DACAPO: Accelerating Continuous Learning in Autonomous Systems for Video Analytics, ACM/IEEE ISCA 2024.
# 张宇全, iStack: A General and Stateful Name-based Protocol Stack for Named Data Networking, USENIX NSDI, 2024.
# 王建基, Triton: A Flexible Hardware Offloading Architecture for Accelerating Apsara vSwitch in Alibaba Cloud,ACM SIGCOMM, 2024.
# 黄昌吉, FarfetchFusion: Towards Fully Mobile Live 3D Telepresence Platform, ACM MobiCom, 2024.
 
* '''Session 5: CV(2) and Machine learning (19:30 - 20:00, Chair: 李海龙)'''
# 郑洋, Score-guided Intermediate Layer Optimization: Fast Langevin Mixing for Inverse Problems, ICML, 2022.
# 徐晗洋, Class-Specific Semantic Reconstruction for Open Set Recognition, IEEE TPAMI, 2023.
# 林雅萍, CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition,IEEE CVPR, 2018.
# 李海龙, 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering, ACM SIGGRAPH 2023.
 
* '''Session 6: Security and Efficiency (20:00 - 20:35, Chair: 曹郅杰)'''
# 韩文昊, Off-Path TCP Sequence Number Inference Attack, IEEE S&P, 2012.
# 刘铮杨, Topology-aware Differential Privacy for Decentralized Image Classification,IEEE TNNLS,2022.
# 韩慧麟, Efficient Secure Multiparty Computation of The Maximum and The Minimum,Advanced Engineering Sciences, 2023.
# 曹郅杰, H-TSP: Hierarchically Solving the Large-Scale Traveling Salesman Problem,AAAI, 2023.
# 徐灏阳, Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts, KDD, 2018.
 
 
==课程要求(2023)==
最终成绩 = 40%课程论文+30%平时成绩(含英文部分)+30%口头报告
 
*平时成绩:包含3-4次随堂测验,其中3次最好成绩的平均值计为平时成绩。
*口头报告:小组分享,互评
*学术论文的要求:
*学术论文的要求:
**字数≥2000
**字数≥1000
**格式要求:
**格式要求:
***题目及选题理由
***题目
***作者排名
***作者排名
***摘要
***论文亮点和不足(各列举不少于3条)
***摘要(本篇评论的摘要)
***简介/引言
***简介/引言
***研究现状与难点分析
***研究现状与难点分析
***研究思路
***研究思路及评价
***具体方案
***具体方案及评价
***实验或仿真论证
***实验及实验中最具说服力的部分分析
***结论
***结论及问题展望
***参考文献(不少于15个)
**自行选择论文进行评论
**自行选择研究领域,须阐明选题理由


*说明
*说明
**如果被发现超过3次缺课,则成绩为0.
**如果被发现超过3次缺课,则成绩为0.
**如果发现任何形式抄袭,成绩为0.
**如果发现任何形式抄袭,成绩为0.
**提交日期2023.10.12 - 2023.10.27
==往届题目参考==
* 基于哈希学习的快速法律条文推荐模型
* 异类传感器的分布式检测和数据融合
* 王者荣耀中的分层强化学习
* 探究粉丝言论对消费者行为的影响——以《哪吒》为例
* 加沙医院的预约系统改进方案
* 关于防丢贴纸的改进与大规模商用的研究
* 基于深度学习的微小曲面文本检测与识别
* 电子科大低成本快递配送方案
* 基于MATLAB的地形扫描车信息显示系统


==相关资料==
==相关资料==
* 课程PPT将会在课程微信群中发送
* 课程PPT将会在课程群中发送
* [http://mobinets.org/course/AcademicWriting/texTemplate.zip 论文TeX模板]
* [https://mns.uestc.cn/workshops/acst24/ 征文通知]
* [http://mobinets.org/course/AcademicWriting/wordTemplate.doc 论文Word模板]
* [https://mobinets.cn/course/AcademicWriting/texTemplate.zip 论文TeX模板]
* [https://mobinets.cn/course/AcademicWriting/wordTemplate.doc 论文Word模板]

Latest revision as of 19:18, 25 October 2024

关于本课

总的来讲,这是一门介绍科研,科研入门,及学术 课程主要内容涉及学术创新、学术规范与论文写作。 其中学术创新部分,重点针对本科生群体介绍何谓创新、科研工作的特点、读研相关内容、学术论文的写作技巧与规范。

Aw cover.png

课程目录如下:

  1. 认识学术及科研入门
    • 学术研究概述及一般过程
    • 学术规范的意义
    • 研究者与非研究者
    • 读不读研?
    • 如何选择导师?
    • 如何选择研究领域?
    • 如何收集相关材料并阅读?
    • 如何进行科研选题?
  2. 科技论文谋划、构成与表达技巧
    • 如何谋划和开始一篇科技论文?
    • 科技论文构成与规范表达?
    • 科技论文插图与表格规范设计?
    • 科技论文式子的规范?
    • 如何写毕业设计论文?
  3. 学术规范指南
    • 如何进行学术署名?
    • 什么叫编、著与编著?
    • 科技论文引文规范是什么?
    • 科技论文语言规范

课程要求(2024)

最终成绩 = 40%课程论文+30%平时成绩(含英文部分)+30%口头报告

报告安排

  • 每个Session由Session chair花2分钟总结Session中的大致情况,包含几篇文章,做什么方面的,会议/期刊情况等。
  • 每位同学汇报5-6分钟
  • 问答环节1-2分钟
  • 说明:
  1. 一次提问加2分口头报告分数(即总分0.6分),每人最多加3次(Chair默认加两次提问分)
  2. 报告内容以问题为主,切忌太快跳入细节
  3. 注意运用课堂内容,评价选题、评价论点、解析文章的骨架(1-3-9)

报告顺序:

  • Session 1: Mobile computing (16:20 - 16:50, Chair: 喻宣然)
  1. 徐铮, FlexNN: Efficient and Adaptive DNN Inference on Memory-Constrained Edge Devices, ACM MobiCom, 2024.
  2. 喻宣然, Making Them Ask and Answer: Jailbreaking Large Language Models in Few Queries via Disguise and Reconstruction, USENIX Security 2024.
  3. 王子琛, Face Recognition In Harsh Conditions: An Acoustic Based Approach, ACM MobiSys 2024.
  4. 龚晓路, EVLeSen: In-Vehicle Sensing with EV-Leaked Signal, ACM MobiCom 2024.
  • Session 2: Computer vision (1) (16:50 - 17:20, Chair: 张周睿)
  1. 张周睿, Domain Adaptation for Image Dehazing, CVPR, 2020.
  2. 王懿, Post-Training Quantization for Vison Transformer. NeurIPS 2021.
  3. 王昕妮, A Bio-Inspired Multi-Exposure Fusion Framework for Low-light Image Enhancement, IEEE Transactions on Cybernetics, 2017.
  4. 王焜尧, End-to-end Object Detection with Transformers. ECCV, 2020.
  • Session 3: Interesting and Trending (17:20 - 17:50, Chair: 陈云辉)
  1. 陈云辉, Asynchronous Entanglement Provisioning and Routing for Distributed Quantum Computing, IEEE INFOCOM, 2023.
  2. 李其睿, 从“网红”到“长红”:旅游公共服务吸引力与供给次序——基于抖音“淄博烧烤”话题的用户评论分析,消费经济,2024.
  3. 孙权恩, Task Representations in Neural Networks Trained to Perform Many Cognitive Tasks. Nature neuroscience, 2019.
  4. 黄城瑞, ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs, ICLR spotlight, 2024.
  • Session 4: Network systems (19:00 - 19:30, Chair: 李放波)
  1. 李放波, DACAPO: Accelerating Continuous Learning in Autonomous Systems for Video Analytics, ACM/IEEE ISCA 2024.
  2. 张宇全, iStack: A General and Stateful Name-based Protocol Stack for Named Data Networking, USENIX NSDI, 2024.
  3. 王建基, Triton: A Flexible Hardware Offloading Architecture for Accelerating Apsara vSwitch in Alibaba Cloud,ACM SIGCOMM, 2024.
  4. 黄昌吉, FarfetchFusion: Towards Fully Mobile Live 3D Telepresence Platform, ACM MobiCom, 2024.
  • Session 5: CV(2) and Machine learning (19:30 - 20:00, Chair: 李海龙)
  1. 郑洋, Score-guided Intermediate Layer Optimization: Fast Langevin Mixing for Inverse Problems, ICML, 2022.
  2. 徐晗洋, Class-Specific Semantic Reconstruction for Open Set Recognition, IEEE TPAMI, 2023.
  3. 林雅萍, CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition,IEEE CVPR, 2018.
  4. 李海龙, 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering, ACM SIGGRAPH 2023.
  • Session 6: Security and Efficiency (20:00 - 20:35, Chair: 曹郅杰)
  1. 韩文昊, Off-Path TCP Sequence Number Inference Attack, IEEE S&P, 2012.
  2. 刘铮杨, Topology-aware Differential Privacy for Decentralized Image Classification,IEEE TNNLS,2022.
  3. 韩慧麟, Efficient Secure Multiparty Computation of The Maximum and The Minimum,Advanced Engineering Sciences, 2023.
  4. 曹郅杰, H-TSP: Hierarchically Solving the Large-Scale Traveling Salesman Problem,AAAI, 2023.
  5. 徐灏阳, Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts, KDD, 2018.


课程要求(2023)

最终成绩 = 40%课程论文+30%平时成绩(含英文部分)+30%口头报告

  • 平时成绩:包含3-4次随堂测验,其中3次最好成绩的平均值计为平时成绩。
  • 口头报告:小组分享,互评
  • 学术论文的要求:
    • 字数≥1000
    • 格式要求:
      • 题目
      • 作者排名
      • 论文亮点和不足(各列举不少于3条)
      • 摘要(本篇评论的摘要)
      • 简介/引言
      • 研究现状与难点分析
      • 研究思路及评价
      • 具体方案及评价
      • 实验及实验中最具说服力的部分分析
      • 结论及问题展望
    • 自行选择论文进行评论
  • 说明
    • 如果被发现超过3次缺课,则成绩为0.
    • 如果发现任何形式抄袭,成绩为0.
    • 提交日期2023.10.12 - 2023.10.27

往届题目参考

  • 基于哈希学习的快速法律条文推荐模型
  • 异类传感器的分布式检测和数据融合
  • 王者荣耀中的分层强化学习
  • 探究粉丝言论对消费者行为的影响——以《哪吒》为例
  • 加沙医院的预约系统改进方案
  • 关于防丢贴纸的改进与大规模商用的研究
  • 基于深度学习的微小曲面文本检测与识别
  • 电子科大低成本快递配送方案
  • 基于MATLAB的地形扫描车信息显示系统

相关资料