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学术演讲的10个小技巧
学术圈大家比较看重sci文章的发表，但是它毕竟是频率太低，稍微高频一点的就是参加各种各样的学术会议介绍自己的科研工作进展，那你应该读一下标题是“给出有效的学术工作演讲的十条简单规则”的文章，作者是Shayna 规则10：保持专业：你的幻灯片应该增强你的演讲，而不是分散你正在说的内容。确保你的幻灯片美观，对听众有吸引力。你的幻灯片应该清晰简洁，没有太多的文字。 另外，整体工作汇报的时候要把握知识点的深浅： 知识点的深浅 还有学术汇报的PPT也是有一些优劣点值得注意： PPT也是有一些优劣点 我也顺便问了一下chatGPT关于找工作时候的学术演讲的注意事项 ： ---- 在找工作时，学术演讲是一个重要的环节，它可以展示你的研究成果，表达你的思想和观点，以及展示你的沟通和演讲技巧。 清晰地表达你的未来计划：在求职的学术演讲中，你应该清晰地表达你的未来研究计划。这将展示你的远见和你对未来工作的承诺。 以上就是在找工作时进行学术演讲时需要注意的一些事项。希望对你有所帮助！
43310编辑于 2023-09-04 - 来自专栏Datawhale专栏
近10年学术论文的数据分析！
作者：李攀，北航硕士，Datawhale优秀学习者 arXiv是重要的学术公开网站，也是搜索、浏览和下载学术论文的重要工具。 sort_values(by = "update_date").drop_duplicates(['id','group_name'],keep = 'first') data_merge.shape (89847, 10 原来是多了一行空行，进行删除 data_merge.dropna(how='any',subset=['categories'],inplace=True) data_merge.shape (89846, 10 2.4 按月份统计论文发表数量 比较发现一年中5，6，10，11月份是论文出产最多的月份 data_merge.groupby(pd.to_datetime(data_merge.update_date _subplots.AxesSubplot at 0x1cba5d5ec10> ?
95020发布于 2021-01-20 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【学术会议】如何rebuttal学术论文?
当同行评议（Peer review）作为学术成果正式发布的必经之路已运行200余年[1]时，用正确的姿势进行review rebuttal便成为提高论文录用机率甚至扭转乾坤的最后一搏。 三部分来聊聊学术论文（主要针对人工智能领域会议和期刊）rebuttal的那些事。 || What is peer review？ “Peer review”趣图（原图来自网络） Peer review是一种学术成果审查程序，即作者的学术著作或proposal被同一领域的其他专家学者评审，并根据评审意见决定是否予以录用（Accept 对于计算机学科特别是人工智能领域的学术会议和期刊，其均有相对成熟和流程化的同行评议（即审稿）机制。 对于CVPR/ICCV/ECCV等CV领域会议，近几年每个AC负责的文章大约在30-50篇左右，而普通审稿人分配的稿件一般不超过10篇/人。
2.8K20发布于 2020-02-18 - 来自专栏全栈程序员必看
谷歌学术搜索文献_谷歌学术论文翻译
else: start = 0 for i in tqdm(range(10)): url = 'https://xs.dailyheadlines.cc/scholar? start=' + str(start) + '&q=' + key + '&hl=zh-CN&as_sdt=0,5' start = start + 10 GetInfo(sheet1,url) myxls.save
1.1K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏新智元
谷歌2019 学术指标发榜：CVPR首次进入Top 10，何恺明论文引用最高！
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分别排名第一和第三； 计算机视觉顶会CVPR首次进入综合榜单Top 10； 一共有六个人工智能类顶会进入综合榜单Top 100 综合榜单Top 20：CVPR首次进入前10名，NeurIPS第27 谷歌学术把英文类出版物分为以下几大类： 商业、经济和管理 化学和材料科学 工程和计算机科学 健康和医学科学 人文、文学和艺术 生命科学和地球科学 特别值得注意的是，计算机视觉的顶会CVPR排名进入了Top 10。去年CVPR的排名是第20，一跃进步了10名。 ?
78920发布于 2019-07-23 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【学术分享】40个科研学术网站，收藏必备，予取予求！
接下来，小编就为大家推荐40个学术网站。 做计算 找华算 sci-hub ? 做计算 找华算 谷歌学术 ? 免费搜索学术文章的Google网络应用。2004年11月，Google第一次发布了Google学术搜索的试用版。该项索引包括了世界上绝大部分出版的学术期刊， 可广泛搜索学术文献的简便方法。 「台大学术期刊数据库」收录台大各学术研究单位出版之中外学术期刊论文篇目与全文，审查过程严谨、内容丰富详实、撰写格式一致，具相当程度之学术水平，为查询中国台湾一流学府之学术研究发展、辅助教学研究之最佳数据库 提供国内若干免费学术期刊的开放存取。
12.2K10发布于 2019-12-26 - 来自专栏小汪Waud
享受学术社交
“我想写学术社交这个主题已经非常久了，一直没有动手。 什么是学术社交？ 学术社交是指在学术圈内，通过参加会议、研讨会等线上或线下的活动，与同行科学家、研究人员、学生建立并维持专业关系的过程。 不仅仅是为了结识更多的人，还包括分享研究成果、讨论学术问题、寻找合作机会以及拓展自己的学术网络。 为什么要做学术社交？ 复盘以后我觉得主要有以下原因 1 报告人、参会人来源丰富 由于是国际性会议，本次的报告人和参会人来自多个国家，以8月4号下午的Plant Pathogenic Bacterial Diseases分会场为例，10 部分会议安排 2 在研究领域已有一定的积累和思考 相比于21年第一次参加学术会议（记第一次参加学术会议），我少了许多稚气，多了些许知识。
42010编辑于 2024-08-26 - 来自专栏量子位
盘点5大学术重镇10大产业玩家
现在，他的谷歌学术引用次数突破16000次。 这位90后创业者不仅学术履历优秀，在产业界的表现也可圈可点。 国内大模型力量百家争鸣：5大学术重镇，10大产业巨头 清华不是这轮浪潮中唯一的宠儿。随着AIGC和类ChatGPT产品相关话题日益高涨的热度，国内大模型人才市场好不热闹。 为此，量子位梳理了百家争鸣的国内产学研界大模型重镇，代表性机构和代表性人物，共计5支学术界团队和10大产业界力量，排名不分先后。当然极有可能挂一漏万，欢迎在评论区中补充。 △太乙根据提示次“小桥流水人家，水彩”生成的画作 接下来聊聊10家极具代表性的产业界力量： 01：百度 提起百度的NLP技术，最被人熟知的是文心大模型。 澜舟科技给予Transformer的“孟子”大模型，走轻量化路线，仅包含10亿参数量，可处理多语言、多模态数据，同时支持多种文本理解和文本生成任务。
2K20编辑于 2023-02-24 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递6.30
2.CLIPA-v2: Scaling CLIP Training with 81.1% Zero-shot ImageNet Accuracy within a 10,000 Budget; An Extra 4,000 Unlocks 81.8% Accuracy 标题：CLIPA-v2：在 10,000 美元的预算内以 81.1% 的零样本 ImageNet 准确率扩展 CLIP 训练；额外 4,000 我们的结果令人兴奋——仅分配 10,000 美元的预算，我们的 CLIP 模型就实现了令人印象深刻的 81.1% 的零样本 ImageNet 准确率，比之前最好的 CLIP 模型（来自 OpenCLIP 推荐阅读 CVPR 2023 | 自动驾驶3D occupancy prediction挑战赛—冠军方案 2023-06-29 每日学术速递6.29 2023-06-29 CVPR 2023 | 神经网络超体 新国立LV lab提出全新网络克隆技术 2023-06-28 每日学术速递6.28 2023-06-28 点击卡片，关注「AiCharm」公众号 喜欢的话，请给我个在看吧！
50920编辑于 2023-07-26 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递7.5
推荐阅读 CVPR 2023 | BundleSDF:对未知物体进行6D追踪和3D重建新SOTA 2023-07-04 每日学术速递7.4 2023-07-04 CVPR 2023 | 浙大&南洋理工提出 PADing：零样本通用分割框架 2023-07-03 每日学术速递7.3 2023-07-03 点击卡片，关注「AiCharm」公众号 喜欢的话，请给我个在看吧！
40710编辑于 2023-07-26 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递3.23
作者：Ruoshi Liu, Rundi Wu, Basile Van Hoorick, Pavel Tokmakov, Sergey Zakharov, Carl Vondrick
39410编辑于 2023-05-15 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递4.6
1.PODIA-3D: Domain Adaptation of 3D Generative Model Across Large Domain Gap Using Pose-Preserved Text-to-Image Diffusion
39710编辑于 2023-05-15 - 来自专栏arXiv每日学术速递
机器学习学术速递
这使得大多数方法在学术领域的在线数据库和知识图中不实用。在这里，必须核实科学出版物的作者身份，通常只有摘要和标题。 所提出的方法在基准图像数据集上得到了验证：fashion MNIST、CIFAR-10和cat vs dog图像，使用CNN。基于实证结果，我们提出了一种新的修剪训练模型的方法。 The proposed methodology was verified on benchmark image datasets: fashion MNIST, CIFAR-10 and cat-vs-dog 因此，研究如何解释模型知识对于学术研究和实际应用都至关重要。 UHV-OTS是一个长期的Appen项目，用于支持语音处理中的商业和学术研究数据需求。Appen将每年从UHV-OTS捐赠大量言论自由数据集，以支持CC-BY-SA许可下的学术和开源社区研究。
1.3K30发布于 2021-09-16 - 来自专栏arXiv每日学术速递
机器学习学术速递
在两个下游任务上的实验结果证明了该方法的有效性：我们的通用任务无关预训练框架优于定制的任务特定模型，与基线相比，模型性能提高了10%以上。 task-agnostic pre-training framework outperformed tailored task-specific models, achieving more than 10 First, we build a large dataset, comprising 10,468 spine X-ray images from 5,000 studies, each of which 我们研究了ReLU（0）的值在各种网络（完全连接、VGG、ResNet）和数据集（MNIST、CIFAR10、SVHN）上对于几个精度级别（16、32、64位）的重要性。 此外，我们仅使用15分钟的目标说话人数据来匹配基于Tacotron2的完整数据模型（约10小时）的自然度和说话人相似性，而在30分钟或更长时间内，我们的性能明显优于它。
2.2K20发布于 2021-07-02 - 来自专栏凹凸玩数据
再见了，学术硕士！
这句话的意思是，国家已经决定了，学术型硕士今后不发展了，只发展专业学位硕士。 很多读者可能不知道，学术硕士与专业硕士有何区别，我简单解释一下。 ? 大学毕业后，如果你还想继续读硕士，有两个方向可以选。 一个是学术方向，继续钻研理论知识，这叫学术型硕士，传统的硕士都是这一类。 所以，专业硕士会减少学术训练（比如写论文、查文献），而加强业务实践（比如案例分析）。因此，如果你想搞学术，留在学术界，那就读学术硕士；如果你不想搞学术，想去企业和政府，那就读专业硕士。 由于我国专业硕士起步晚，发展得不如学术硕士正规，很多大学的专业硕士培养非常马虎，而且往往是走读。所以，大家有一种印象，学术硕士才是正规硕士。 正是因为看到这一点，国家才最终决定，不发展学术硕士了，高层次的学术人才就是本科毕业直攻博士。
62420发布于 2021-07-12 - 来自专栏arXiv每日学术速递
机器学习学术速递
点击阅读原文即可访问 cs.LG 方向，今日共计138篇 Graph相关(图学习|图神经网络|图优化等)(10篇) 【1】 Data Augmentation for Graph Convolutional 我们验证了该方法在未知平台上的时延估计性能，该方法仅需10个测量样本，就可以获得较高的时延估计性能，优于所有相关基线。 A comparison is provided between the implemented ML algorithms using a 10-fold CV. 将其应用于10个不同的作物-国家对（5种谷物——玉米、小麦、高粱、大麦和谷子，在埃塞俄比亚和肯尼亚这两个国家），我们在一年中9个月的预测中实现了5\%-10\%的rmse，在一年中3个月的预测中实现了7 DL模型在“自动协议（AP）”推理模式（返回最高建议）和“临床决策支持（CDS）”推理模式（返回多达10个方案供放射科医生审查）下进行评估。
2.1K20发布于 2021-07-02 - 来自专栏arXiv每日学术速递
机器学习学术速递
在四个公共EZ-XMC数据集上的实验结果表明，与所有其他领先的基线方法相比，MACLR实现了卓越的性能，尤其是平均在精确度和召回率方面提高了约5-10%。 pages, 7 figures 摘要：采用深度学习神经网络（DNN）的端到端驾驶已成为工业界和学术界快速发展的自主驾驶范例。 arxiv.org/abs/2112.08616 作者：Daniel Spokoyny,Ivan Lee,Zhao Jin,Taylor Berg-Kirkpatrick 备注：Preprint 摘要：物理测量在学术论文 workshop at AAAI 2022 摘要：本文总结了我们对第十届对话系统技术挑战（DSTC10）“基于知识的面向任务的口语对话建模”第二轨道任务2的提交。 对于神经机器翻译（MT），产生接近源长度的长度的翻译（例如在字符计数中的+- 10%以内），同时保持质量是一项具有挑战性的任务。
2.6K20编辑于 2021-12-17 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递10.23
1.UniDrive: Towards Universal Driving Perception Across Camera Configurations
40710编辑于 2024-10-23 - 来自专栏arXiv每日学术速递
机器学习学术速递
与以前的方法相比，我们基于BERT的模型提高了大约10%的精确度。 最后，我们在MNIST、CIFAR-10和IMDB数据集上证明了它们与Adam算法相比的有效性，并通过实验研究了它们的超参数的影响。 from the arXiv, University of Pittsburgh, Pennsylvania, USA 备注：None 摘要：我们介绍ArGoT，一组从arXiv网站上的文章中提取的数学术语 使用本文源代码中的标签和其他流行数学网站的示例，我们挖掘arXiv数据中的所有术语，并编译一个全面的数学术语词汇表。然后，可以使用术语的定义和arXiv的元数据将每个术语组织成依赖关系图。 游戏的大搜索空间（$>10^{19}$）提供了一个益智环境，在这个环境中，解决方案几乎没有中间奖励，只有解决挑战的最后一步。
2.5K10发布于 2021-09-16 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递12.22
1.What Makes Good Examples for Visual In-Context Learning?
23710编辑于 2023-12-28
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