来源:成电计算机&网安学院 (DIG)在国际知名期刊 T-PAMI发表论文 近期,我院数据智能团队(DIG)在国际知名期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(T-PAMI)上发表题为《ATD:Improved Transformer with Adaptive Token Dictionary for Image Restoration》的论文。 图1:ATD的网络框架 图2:基于类别分组机制 实验结果表明,ATD及其轻量化版本在图像超分辨率任务中取得了领先性能,同时其多尺度扩展ATD-U也在图像去噪和JPEG压缩伪影去除等任务的多个基准数据集上实现了对现有方法的显著超越 团队近年发表中国科学院一区或CCF A类期刊会议论文100余篇;荣获四川省科学技术进步奖一等奖,吴文俊人工智能科学技术奖-自然科学奖一等奖等;在国内外多项计算机视觉和人工智能大赛中名列前茅,获2021年
对于毕业了,已经参加工作的,过了年就要交国自然基金的标书,而自己的标书还没有扎实的工作基础;对于没毕业的,过年就意味着交毕业论文的时候到了,可是很多人文章还没发表,申请学位遥遥无期~研究生压力大,研究生毕业了压力更大 凡事都早点着手,为此我们特地给大家整理了审稿速度最快,发表速度最快的绝密杂志推送给大家,它就是Dovepress杂志社旗下的一系列杂志。希望能够快速发文的同学们,赶紧投起来了! ? Dovepress旗下的系列杂志号称:从投稿到一审结果时间:20天+;从录用到在线发表时间:40天左右。 ? ? Dovepress旗下有许多期刊,我们将有影响的主要期刊整理如下: ? 以上杂志的最大特点审稿、发表快!真的很快!所以,希望快速发表文章的同学,赶紧着手投起来吧。 不过,要提醒大家,Dovepress杂志社的审稿速度虽快,文章质量也还是不错的,整个文章外审和修订也非常正规和严格,任何文章投稿之前都要慎重准备,期待撞大运、随随便便就能发表的可能性还是微乎其微的!
近日,NumPy团队在Nature上发布了论文,回顾了NumPy的「前世今生」。「2020创新之源大会将于9月22日在中关村软件园召开,详细信息见文末海报,欢迎报名!」 参考链接: https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2
STEP 2:学术也需社交 不要闭门造车,不要闭门造车,不要闭门造车。 耻于跟别人交流,是不利于发论文大业的。 在研究过程中,多同业内的专家学者交流想法,听取他人的意见。 扎实的工作是好论文的基础,但如何展示也是非常重要的一门学问。 STEP 4:选定合适期刊,深入了解它 选择一个合适的期刊,对于发表论文来说是最重要的决定之一。 ? 你投出的论文应该符合这个期刊的逻辑框架,不仅如此,你还应该把文章同该期刊中发表过的与自己研究领域相关的文章联系起来。 STEP 6:引用研究领域最新的学术成果 撰写并发表期刊论文其实就是参与到这一领域重大问题的讨论当中。 所以在加入对话之前,作者必须承认前人对该领域的贡献。 这些问题都将影响到你的论文能否见刊。 不要一稿多投,不要一稿多投,不要一稿多投。重要的事情说三遍。 STEP 10:保持耐心,贵在坚持 最后一步,或许有些老生常谈,但确实是发表论文的必学技能。
现在,这家公司已研制出采用有形媒介的实用芯片,研究论文发表在《自然》杂志上。 、 在发表于《自然》杂志上的研究论文中获得了更详细的信息,论文题目是《一种天生柔性的32位Arm微处理器》: 该处理器采用聚酰亚胺基板,通过薄膜金属氧化物晶体管(比如IGZO TFT)做成。 与传统M0一样,数据宽度和地址宽度均为32位,循序设计是2级流水线,核心支持x86指令。与硅M0核心的主要区别在于,寄存器文件不是在CPU内部,而是映射到128字节的DRAM组。 就采用台积电90nm工艺的硅Cortex M0而言,芯片尺寸通常是0.04 mm2,而PlasticArm使用对等的800nm TFT工艺,核心尺寸为59.2 mm2(7.536mm x 7.856mm 论文称,由于这种设计的目的是没有任何物理添加的电阻器,这么多层内在TFT层面部署电阻器需要使用电阻更高的光刻材料,以实现尺寸更小。总体而言,论文预测了18334个NAND2门的同等硅设计。
本文对2018年相关会议和期刊的论文发表做出统计,按照作者和机构介绍论文发表情况。 发表一篇高质量,能够被人记住的论文往往比发表10篇很快被遗忘的论文重要。本文只是从高层视角统计了作者在会议中发表论文的情况,可能给新的研究者在论文新想法上些许启发。 大多数会议发表的论文数目都有大幅提高,尤其是AAAI和NeurIPS发表的论文数目比上一年多了1000篇以上,EMNLP和NAACL都大幅超越自己的论文发表记录,而ACL和Coling则与历史数目相似。 TACL和CL每年的论文发表数目基本不变。 ? 作者统计 接下来,我们按照作者统计了2018年发表论文数目。 第一作者统计 我们还对发表论文的第一作者做出了统计。统计表明,来自南洋理工大学的Yi Tay(博士三年级)共发表10篇论文,大幅领先第二名,排名榜首。 ?
谷歌DeepMind研究科学家Laurent Orseau和牛津大学研究副教授、机器智能研究院(MIRI)Stuart Armstrong博士共同发表了一篇新论文,探讨包容错误的智能代理设计。 论文《可安全干预的智能代理》将于本月底在纽约的第32届“人工智能中的不确定性”大会上呈现。论文摘要如下: “强化学习中的智能代理在与复杂环境(例如真实世界)互动时,不可能永远都在最佳状态上。 这篇论文探索了一种方法,可以确保代理不会学会如何避免(或寻求)环境或者人类操作员对其进行干预。 Orseau和Armstrong的论文为解决矫正问题带来了一个新的视角。 Orseau和Armstrong在论文中让我们看到,若干类型的代理是可以安全干预的,或者可以简单转变为可安全干预的代理。 点击“阅读原文”下载Orseau和Armstrong的论文全文。
最近北大联合UCLA发表论文,他们发现Transformer可以在一定限制条件下模拟CNN,并且提出一个两阶段训练框架,性能提升了9%。 CMHSA(2nd phase)是一个随机初始化的CMHSA,经过400个epoch的训练,其测试精度远低于最终两阶段模型。
最近北大联合UCLA发表论文,他们发现Transformer可以在一定限制条件下模拟CNN,并且提出一个两阶段训练框架,性能提升了9%。 CMHSA(2nd phase)是一个随机初始化的CMHSA,经过400个epoch的训练,其测试精度远低于最终两阶段模型。
最近,知名人工智能创业公司 Vicarious 在 Science 上发表的研究提出了一种全新概率生成模型。新的模型具有识别、分割和推理能力,在场景文字识别等任务上超过了深度神经网络。 论文:A generative vision model that trains with high data efficiency and breaks text-based CAPTCHAs ? 论文链接:http://science.sciencemag.org/content/early/2017/10/25/science.aag2612 摘要:从少数样本学习并泛化至截然不同的情况是人类视觉智能所拥有的能力 图 2:RCN(Recursive Cortical Network)的结构。 上图(A)层级结构生成对象的轮廓,条件随机场(CRF)生成表面外观。
来,感受一下一组数据: 仅仅2年时间,便取得博士学位。 博士期间发表了11篇SIGGRAPH。 这般经历,不禁引得网友直呼: 大家感受到了什么叫降维打击了吗? 基于这一点,他在博士期间便省去了上2门课和1次答辩的时间。 但更重要的是,李旻辰在硕士期间已经发表了2篇一作的研究(UBC硕士毕业要求1篇一作)。 在刚刚本科毕业之际,他主动去看了SIGGRAPH的论文。 李旻辰发现,这些论文的内容有很大的不同,例如有做建模的,有做渲染的,有做模拟,还有做图像操作等等: 眼花缭乱,而且风格上也有较大的区别。 最佳博士论文奖 或许正是因为这份坚持,李旻辰斩获了本届SIGGRAPH的最佳博士论文奖(The Outstanding Doctoral Dissertation Award)。 这就离不开李旻辰发表的第一篇SIGGRAPH文章了: 第一篇一作SIGGRAPH文章FoldSketch,是我在UBC读硕士时的一个科研项目。
期待苹果发表第一篇机器学习论文! 苹果公司长期以来一直对其在加州库比蒂诺的实验室进行的研究保持神秘。原因很好理解。但至少在人工智能领域,苹果显示出要开始揭开其研究的神秘面纱的迹象。 另一张 slide 展示了苹果构建神经网络的能力,其神经网络大小比原版小4.5倍,速度是原来的2倍,而精度上没有损失。 苹果声称其图像识别算法每秒能处理的照片数量是谷歌的2倍,即 3000 张/秒 vs 1500 张/秒,同时苹果使用的 GPU 阵列仅为谷歌的三分之一。 以 AWS 作为标准的比较结果如下: ? 苹果公司不允许发表研究论文的政策长期受到批评。在这次小型分享中,这位来自卡内基梅隆大学的 AI 专家 Salakhutdinov 宣布苹果将允许发表研究论文,并将积极与研究圈子展开合作。
Academic Phrasebank 网址:http://www.phrasebank.manchester.ac.uk/ 这个网站提供论文各部分的模版,如介绍怎么写,总结怎么写,如何描述方法,报告细节等 2. Linggle 网址:https://linggle.com/ 如果说第一个网站侧重于句式,这个网站侧重于短语的表达。 总结:上述四款软件,我觉得用处最大的是 1 2 4,但我一般是在 3 上写,借助 1 2 4 修改,写好一段话后再复制到本地的文件。
当论文发表的标准变得很低时,那么高标准要求自己会变得对任何人都没有好处。领域的新入门者看到这些现象,会学习、模仿。 Buckman指出,模仿“欺诈”的年轻研究者通常是受到导师的“鼓励”。 每个教授都希望实验室里的研究生每年都能发表尽可能多的论文。如果每个实验室都认可某些行为,那么这些行为就会成为该领域研究标准的一部分。 对于这个现实,同一个领域的研究者形成了一个集体盲点:即使是顶级会议上发表的中等水平论文,也不包含真知灼见。任何突显或纠正这种情况的尝试都会遭到既得利益者的强烈抵制。 在阅读会议论文时,研究人员可以提出这样的怀疑:这项工作真的值得我的关注吗?它的发表会不会仅仅是一种学术“欺诈”行为? 事实上,我们很难将“欺诈”发表论文与“合法”发表论文区分开来。 但 Buckman 认为,如果假设所有论文都带有“欺诈行为”,那么人们可以带有怀疑的目光去阅读所有已经发表的工作。读者被迫像审稿人一样阅读,审查论文中可能存在“欺诈”的行为。
本文对近年来 (2020年1月至今) 赛诺菲在AI药物研发方面的12篇论文 (不完全统计) 进行整理。 我们举例说明了三种架构,即我们早期描述的多层感知器方法(MLP)、基于图卷积网络的模型(GCN)和一种矢量表示方法Mol2Vec。 从统计学的角度来看,当应用于外部验证集时,MLP和GCN被发现比Mol2Vec表现得更好。有趣的是,在时间序列验证研究中,基于GCN的预测在较长时间内最为稳定。
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---- 新智元报道 来源:Nature 编辑:Priscilla 好困 【新智元导读】近日,Nature刊登了一篇有关「捏造」研究论文的文章,研究小组发现某些期刊上发表的论文并没有使用标准术语 GPT检测器识别「假」论文 研究团队采用了一种最新的文本生成检测器,区分真实文本和合成文本。 这是一种基于RoBERTa的「GPT-2输出检测器」。 学者也有KPI,这在学术系统内部很常见: 为了文凭、终身职位等,你必须要发表一篇论文。 有人读过这些吗?没有,当然没有。有哪个知名的论文会引用它们吗?没有。 筛选出那些发表在一级期刊/会议上,但引用次数<1的论文,会是一个更大的问题。 这些类型的论文也确实有抄袭和数据伪造现象,但它不那么明显。 印度的一位学生表示,他们想要毕业就必须发表一篇关于他们最后一年的项目的「论文」。 而这样的「期刊」有几十种之多,在收取一定的费用之后就会进行发表。 除了一些抄袭检查外,不会对内容进行审查。
本文对近年来 (2020年1月至今) GSK在AI药物研发方面的11篇论文 (不完全统计) 进行整理。 深度度量学习在分子图相似性中的应用 Coupry DE, Pogány P. 它链接了许多用于执行蛋白质设置和参数化的流行专业工具,例如PDB2PQR、Modeller和AmberTools。 (本文为阿斯利康和GSK共同发表,见近年来阿斯利康在AI药物研发领域发表的15篇论文) 加速纯化工艺开发的最新进展:以疫苗为重点的综述 Keulen D, Geldhof G, Bussy OL, Pabst J Chromatogr A. 2022 Aug 2;1676:463195. doi: 10.1016/j.chroma.2022.463195. 疫苗的开发耗费时间,而且非常昂贵。 Drug Saf. 2021 Feb;44(2):125-132. doi: 10.1007/s40264-020-01001-7.
写以上这段文字的目的是为了说明一件事,本文虽然没办法保证你看过了以后就一定能马上在SSCI上发表,但如果你看进去的话,可能会对经济类的博士的研究和发表论文方面有一些正面的帮助。 闲言少叙,书规正文。 2. 导师篇 可能在看到上段的文字以后,一些会产生这样一个感觉:你和你师兄师姐的文章会发表的原因是因为你的导师好吧。事实上笔者很认同这一点,可以说如果我没有遇到两位恩师我的博士经历可能会完全不同。 但是请诸位不要误解,我说导师好会使文章发表的几率大一些,并不是简单的因为你把导师的名字放在你论文上来震慑审稿人(事实上编辑们的心理素质是很好的,而作者和审稿人也是双盲),而是由于好的导师会教给你很多有用的东西 论文篇 众所周知,发表SSCI一定要用英文写作。一些人说自己发表不了好的SSCI是由于英语不好的缘故,如果英语是母语的话我肯定能发SSCI。 当然,获得的审稿意见可能是2个“差评”,在这种情况下编辑会礼貌的通知你另投别家吧(其实就是拒绝的意思),对于审稿人的意见你要认真读的,因为SSCI期刊的审稿人一般都是你论文领域的行家,给出的意见多少会有些建设性意义
好几天前有条留言说看了我的linked in上有几个专利,感觉高大上,希望讲讲如何发表专利。我估计这是一个大家也许会感兴趣的话题,那就说说吧。 按专利发表的目的来说,大体有两种: 产品中使用的『杀手级』技术的自我保护。如多点触控。 为完善自身的专利组合而专门发表的专利。 我该如何发表专利? 扯多了。回到正题 —— 如何发表专利。我在外企工作,所以发表的都是美国专利,也许下面所述跟国内专利有点出入(但不会太大)。 读过专利的人应该都知道,读那玩意比读论文还容易便秘,因为它根本不是写给正常人看的! 别着急,对自己有点信心。 就像核心期刊的论文写过就知道就那么回事,但一个本科生多发几篇,找工作总是能占得先机的。对不?