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【学术会议】如何rebuttal学术论文?
https://zhuanlan.zhihu.com/p/104298923 作者：魏秀参 编辑：DeepRL 最近，恰逢CVPR 2020 rebuttal之前，本文就rebuttle相关的内容进行总结，学术论文是发布自己或团队最新研究进展正式且最快捷的途径 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。
2.7K20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
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1.1K20编辑于 2022-11-10 - 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。
11.2K10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？ 有效的学术社交该怎么做？ 接下来我将根据自己的经验介绍如何进行有效的学术社交。 1 积极参加会议，关注同行发展 根据自己的情况，选择性的参加线上和线下的会议。 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。
38010编辑于 2024-08-26 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递12.24
1.On Calibration in Multi-Distribution Learning
32610编辑于 2024-12-24 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递1.6
1.Image Sculpting: Precise Object Editing with 3D Geometry Control
24500编辑于 2024-01-14 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递2.26
Bennamoun 文章链接：https://arxiv.org/abs/2402.11141 摘要： 这篇综述深入研究了语义感知神经辐射场 (NeRF) 在视觉场景理解中的作用，涵盖了 250 多篇学术论文的分析
32710编辑于 2024-02-26 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递9.7
1.MagicProp: Diffusion-based Video Editing via Motion-aware Appearance Propagation
38910编辑于 2023-09-08 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递10.7
1.Full-Body Articulated Human-Object Interaction(ICVV 2023 oral)
36420编辑于 2023-10-08 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递1.1
1.UniRef++: Segment Every Reference Object in Spatial and Temporal Spaces
27810编辑于 2024-01-04 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递2.28
1.Language-Driven Representation Learning for Robotics
25920编辑于 2023-05-15 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递10.18
1.Im4D: High-Fidelity and Real-Time Novel View Synthesis for Dynamic Scenes
29110编辑于 2023-10-24 - 来自专栏arXiv每日学术速递
机器学习学术速递
【1】 Fea2Fea: Exploring Structural Feature Correlations via Graph Neural Networks 标题：Fea2Fea：基于图神经网络的结构特征相关性研究
2.2K20发布于 2021-07-02 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递7.28
1.CLR: Channel-wise Lightweight Reprogramming for Continual Learning(ICCV 2023)
31210编辑于 2023-09-06 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递9.24
1.Weak Supervision for Label Efficient Visual Bug Detection(BMVC 2023)
27420编辑于 2023-09-27 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递12.22
1.What Makes Good Examples for Visual In-Context Learning?
21710编辑于 2023-12-28 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递9.12
1.Mobile V-MoEs: Scaling Down Vision Transformers via Sparse Mixture-of-Experts
33910编辑于 2023-09-19 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递12.10
1.Object Recognition as Next Token Prediction
34810编辑于 2023-12-13 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递2.25
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理
37600编辑于 2025-02-26 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递7.30
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31320编辑于 2023-09-06
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