如何写一篇人工智能领域的期刊论文（SCI论文的固定模式和一些套路）
一、摘要（Abstract）
1、摘要通常按四个方面来顺序写
目的：研究的范围、目的性、重要性；
方法：研究了什么内容，用了什么东西，做了哪些事情，
结果：通过调研、实验、观察发现获得多种数据和结果，分层次的分析结果
结论：通过实验结果，这个课题的研究所概括出来的结论是怎样的，研究出了什么成果（总结拔高）
2、注意：言简意赅，一般150～250字
3、英文时态：过去式
二、介绍（Introduction）
1、介绍研究背景：描述相关领域研究及现状的问题，概述广为接受的原理和事实。提出研究意义：为什么要做这个研究。现在研究有什么空白和不足
2、注意：Introduction为后面自己的方法所服务，主要是说明研究的大致方向，从而逻辑更通顺的提出自己的假说和研究方案。
3、英文时态：现在时
三、 相关工作（Related Work）
1、整理下前人已经研究的成果，把他们的研究方向和研究成果分为几个大类，大类里面又有哪些人做了哪些小类，介绍其他研究者对该领域进行研究的情况，某某做出了什么效果，某某用的是什么方法。介绍完他们的方法后，对每类方法进行总结，说这些方法有哪些不足，体现自己方法哪里好，体现出自己工作的不同点和创新点。
2、注意：核心要点在于，通过比较说明别人工作的不足，如果自己的方法是在某某的基础上改进而来的，需要着重讲讲他做的什么工作，我在其上面有哪些工作，从而显示出自己方法的优势和创新。
3、英文时态：过去时态
四、方法（Methods）
1、全论文最核心的一章节：说清楚自己用的什么方法。通常会使用框架图、原理图、公式，伪代码等，最重要的就是讲清楚自己方法有哪些创新点
2、方法一般都是承前启后，改进前人的方法：
a）前人用的A实现了α，我用的是A+B实现的α
b）前人用的A+B实现了α，我用的是A+C实现的α
c）前人用的A实现的α，我用A实现了β
d）对于α这个问题，前人有用A解决的，有用B解决的，有用C解决的，但是还没有很好的方法比较他们的优劣。我提出了一个度量指标，可以定量的比较A、B、C。
e）前人用A实现了α转化为β，我提出了个B可以使β转化α
f）前人用A、B、C只解决了α，是因为在β这个问题上面没有合适的数据集，我给β做了个新的数据集，经过调参和优化A、B、C也可以在β问题上面进行应用。
g）前人用A实现了α，另一个前人用B实现了β，我研究出一种方法，能够把A和B联合起来成为A+B的方法，这个方法能够解决α+β的大问题。
3、英文时态：过去时态
五、实验（Experiments）
1、介绍自己的实验过程，比如用了哪些数据集，设备的选择，用到了什么云服务器，初始参数的选择，训练了多少个epoch，训练过程的损失值的变化。实验部分需要大量的图表来展示自己的工作量和工作成果。
a）定量实验：使用学界公认的一些定量指标，选取几个较为人常知的基准模型，通过实验比较这几个模型和你的模型的指标数，显示出自己做的工作有一定的提高。
b）消融实验：在自己的方法上面做控制变量法，比如自己的创新点有a，b，c三点，去掉a后实验，发现指标下降，就说明a必不可少。同样去掉b、c进行相同实验。也可以进行去掉a+b或者b+c或者a+c进行相同实验和原模型比较，证明效果。
2、实验部分在于证明方法的有效性，有时候仅仅提升一个百分点也是很大的成功。比如95%的正确率你提升到了96%，可能看数字不起很大作用，但是反过来想，你是将错误率从5%降低到了4%，整整提升了百分之二十，非常amazing！
3、英文时态：在陈述你的实验操作和看到的结果和表面现象时用过去时态，陈述不以人的意志为转移的规律、结论性的内容和图表内容解释一般使用现在时。
六、结论（Conclusions）
1、定性描述，总结实验的研究成果，并对实验研究结果进行总结，描述要准确、专业，一些重要的数据也可以放在这部分的文字描述中再次强调，但是不可以太多罗列和重复实验中的结果。
2、注意：结论要延伸出很多实验部分所体现不出来的信息，如你的工作的长期效应、潜在效应、与他人工作的比较，相同之处、不同之处、你的优势、你的结果存在的问题、局限性及其原因、将来可以改进的地方等等。也可以就你实验中得到的跟预期不一致的 interesting 的结果简单讨论一下可能的原因。变被动为主动，与其等着别人来提问，不如主动提出讨论。
3、英文时态：采用过去时态总结研究成果，采用现在时态表达研究结果的意义和对研究结果进行讨论和展望。
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