论文写作相关

# 语法要点

# a,an/the

A和an是不定冠词；the是定冠词。使用 the来修饰名词，指代那些已知的、特别的项； a和 an则指代那些一般的、不特殊的情况
第一次提到一般属性的，用a或者an；第二次或者更多次提到，用the
很多时候，特别是复数，尽量不要加the

# 长句

在英文写作中，需要把主要意思和其支撑的观点分开在不同语句中表达
长句：当句子中包含了多个陈述，且这些表述可能混淆句子主旨
如果必须强调多个主题及其相互关系，可以使用分号
建议一个句子最多一个从句

# In this paper/study

在地道的英文文章中，它们常常主要保留使用在以下两种情况：引言或者结论里用来总结、强调文章的内容
正文中，在引用并非该文章作者本人完成的工作时，比如其他的杂志刊物或者规范
“study”指的是作者完成的工作、研究；“paper”则强调的是作者呈现出工作的这一文字形式，亦即读者所持有或者阅读的内容

# 格式

段落
- 通常正文第一段往往顶格写，其余各段开头空大概也就是两到四个字母的位置
- 对齐方式一般全英的文章多为两端对齐，也是为了保证单词在每一行的完整性，否则需要使用连词符
- 一般情况是标点紧跟前面的单词，然后空格，下一个单词；遇到换行，则无需空格
- 双引号这样的组队标点，则都紧挨着所夹住的内容
图表
- 图表，即文章中所插入的图片、表格，缩写分别是Fig.和Tbl.
- 一篇文章内，是否缩写、如何缩写，是要保证统一的，断不可随意切换
- 标记/缩写和后面跟的具体图表序号之间要留一个空格的距离
- 尽可能添加超链接
缩略词
- 无论多么的耳熟能详，第一次出现在行文中，一定要写全称然后给出其缩写
- 摘要里如果给出了全称和缩写，在正文里第一次出现时依然加上全称作解
- 尽量少用自己独创的缩略词

# 其他

遣词造句时应当开篇点题，随后再罗列出位置、原因等等这样的因素
- 错误：Inside the test box, the space was filled with asbestos.
- 正确：The space inside the test box was filled with asbestos.
习惯上我们把respectively放在句尾，并且在前面用逗号和前文隔开
只有在给出数据时才使用阿拉伯数字，而表征数量等一般信息时则尽量不用
- 错误：If the power battery 𝑆𝑂𝐶>𝑆𝑂𝐶𝑙𝑜
- 正确：If the power battery SOC is greater than SOClo
such as和etc.不要混用
不建议使用短语 by this way，而应当使用by doing this或者 using this method
断不可在句首使用how to…这样的表述
- 错误：How to find the optimal parameter is the main objective.
- 正确：Determining how to find the optimal parameter is the main objective.
在引用图表时，介词使用in而非as或者其他
避免使用单词obviously，一是为了规范，二也是表明我们的科研工作来之不易是对工作和成果本身的尊重，同时也是为了引起读者和审稿人的重视。
表示广为流传：It has attracted us a lot that；It is a great/popular topic that；It has been of a big interest that
避免在句尾使用too
避免滥用that is to say/namely。相反，多尝试用详尽或者简单的语言来表达自己所想表达的意思

# 参考资料

《The Most Common Habits from more than 200 English Papers written by Graduate Chinese Engineering Students》【翻译】

# Word排版

论文模板设置 | Jacky's blogs (wangjs-jacky.github.io) (opens new window)

# Mathtype

# Endnote[TODO:参考文献排版]

EndNote文献跳转功能 - 知乎 (zhihu.com) (opens new window)
插完文献后，需要人工核查每一项对不对，在条目中手动修改
Endnote 20 修改参考文献（References）的期刊全称为缩写_qxm_smile的博客-CSDN博客_endnote参考文献缩写 (opens new window)
编辑修改EndNote参考文献样式的特殊符号详解 - 爱科学 (iikx.com) (opens new window)
⚠️参考文献绝对不要选预印本
citation如何设置为[1-2]这样的格式-百度知道 (opens new window)
移除word文档的域代码 remove all field codes of word_撼沧的博客-CSDN博客_word删除域代码 (opens new window)

# Latex排版

# 公式

# 图表

# 参考文献

# 分布式排版

# 其他

# 经验记录

图片宽度根据\columnwidth设置，不要用绝对单位；
文献类型misc是没有author字段的，报错的话，请检查.bst文件；
图表并不是被引用才会显示；
常用宏包记录

宏包备注

graphicx

hyperref 交叉引用

url 超链接跳转

booktabs 三线表

algpseudocode 伪代码

宏包	备注
graphicx
hyperref	交叉引用
url	超链接跳转
booktabs	三线表
algpseudocode	伪代码

常用命令

% 修改英文caption为中文，放在\begin{document}之后
\renewcommand{\figurename}{图}
\renewcommand{\tablename}{表}

% 将图标题改为“图 1.”，放在\usepackage{caption}之后
\captionsetup[figure]{labelformat=simple, labelsep=period}

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# 科研绘图

# Matplotlib

# 主要流程[TODO: 细化]

准备数据
设置绘图样式
定义布局
绘制图像
添加标签，文字和图例

# 通用绘图模板

# step1 准备数据
x = np.linspace(0, 2, 100)
y = x**2

# step2 设置绘图样式，这一模块的扩展参考第五章进一步学习，这一步不是必须的，样式也可以在绘制图像是进行设置
mpl.rc('lines', linewidth=4, linestyle='-.')

# step3 定义布局，这一模块的扩展参考第三章进一步学习
fig, ax = plt.subplots()  

# step4 绘制图像，这一模块的扩展参考第二章进一步学习
ax.plot(x, y, label='linear')  

# step5 添加标签，文字和图例，这一模块的扩展参考第四章进一步学习
ax.set_xlabel('x label') 
ax.set_ylabel('y label') 
ax.set_title("Simple Plot")  
ax.legend() ;

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# PILLOW

Python中的PIL给图片添加文字_书山矿工的博客-CSDN博客 (opens new window)
[python][PIL]pil图像显示_小MarkK的博客-CSDN博客_pil显示图像 (opens new window)
python PIL图像处理-图片上添加文字 - Golover - 博客园 (cnblogs.com) (opens new window)
不支持中文字符，就会显示为方框

# 绘图细节

# 误差棒

matplotlib基础绘图命令之errorbar - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com) (opens new window)

# 字体

# 图例

（完美解决）matplotlib图例(legend)如何自由设置其位置、大小以及样式。_音程的博客-CSDN博客_matplotlib legend位置 (opens new window)

# 坐标轴与刻度

# 参考资料

# 写作润色

# 投稿相关

# 期刊注册邮箱密码汇总

期刊名	用户名	邮箱	密码
Neural Computing and Applications	JM Ma	jmma@fudan.edu.cn	ABCDabcd1234
Speech Communication	Jianmin Ma	jmma@fudan.edu.cn	abcd1234
Digital Signal Processing	JM Ma	2260882790@qq.com	Zwj,zhb1996

刚开始接触英文论文写作的你，真的知道怎么写好Data Availability Statement吗？ - 知乎 (zhihu.com) (opens new window)
[Data Availability Statements - 搜索结果 - 知乎 (zhihu.com)](https://www.zhihu.com/search?type=content&q=Data Availability Statements)

# 师门个人邮箱汇总

姓名	邮箱
马建敏	jmma@fudan.edu.cn
王晨青	mec_wong@163.com
朱应俊	20210290001@fudan.edu.cn
朱川	zc_hrbeu@163.com

# 期刊筛选步骤

登录期刊排名网站：Scimago Journal & Country Rank (scimagojr.com) (opens new window)，下载CSV文件

import pandas as pd

filepath = 'scimagojr/scimagojr 2021  Subject Category - Hardware and Architecture.csv'

df = pd.read_csv(filepath, sep=';') # 折腾了一晚上，分隔符为;
df_new = df.loc[:, ['Title', 'Issn', 'SJR Quartile', 'Total Docs. (2021)']]

filepath_new = 'scimagojr/scimagojr_ranking.xlsx'
writer = pd.ExcelWriter(filepath_new, mode='a', engine='openpyxl') # 追加模式
df_new.to_excel(
    writer, 
    sheet_name='Hardware and Architecture',
    index=False
)
writer.save()
writer.close()

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详解pandas的read_csv方法 - 古明地盆 - 博客园 (cnblogs.com) (opens new window)
pandas库pd.to_excel操作参数_梦因you而美的博客-CSDN博客_pd.to_excel (opens new window)

我当前的期刊筛选流程

向导师确定期刊选择方向：神经网络大类？语音小类？应用物理相关？
登录期刊排名网站：Scimago Journal & Country Rank (scimagojr.com) (opens new window)，找到所有期刊列表；

# 作者贡献度

Conceptualization: GP HT.

Data curation: ADK.

Formal analysis: ADK MK.

Funding acquisition: GP.

Investigation: ADK MK GP.

Methodology: ADK MK GP HT.

Project administration: GP HT.

Resources: GP.

Software: ADK MK.

Supervision: GP HT.

Validation: ADK MK.

Visualization: ADK MK HT.

Writing – original draft: ADK MK HT.

Writing – review& editing: GP HT.

# 其他

老师让我找好期刊后，给他讲两篇相关文献，选择《IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS》，使用New Bing进行上下文理解

SeReNe: Sensitivity-Based Regularization of Neurons for Structured Sparsity in Neural Networks
- 这篇文章的主要内容是什么？
  - 这是一篇关于神经网络和学习系统的学术论文，介绍了一种基于神经敏感度的正则化方法，用于在神经网络中实现结构化稀疏性。
  - 神经敏感度是指网络输出对神经元活动的变化的反应。利用神经敏感度作为正则化项，可以剪除敏感度低的神经元，从而减少网络的复杂度和内存占用。
  - 该方法在多个网络架构和数据集上进行了实验，与现有的剪枝方法进行了比较，显示出了竞争性的压缩比和性能。
  - 该方法还可以提高网络的泛化能力，并利用ONNX格式来存储稀疏网络。
- 这篇文章是如何实现结构化稀疏的？
  
  根据网页内容，这篇文章提出了一种称为SeReNe的方法，即基于神经元敏感度的正则化，来根据神经元的敏感度从神经网络中剪除神经元。神经元的敏感度定义为网络输出相对于神经元活动变化的变化。通过在代价函数中添加一个敏感度项作为正则化项，该方法可以将低敏感度神经元的参数驱向零，并将其从网络中移除。这样，该方法可以实现结构化稀疏，即具有较少神经元而不是单个参数的稀疏。文章还提供了有效计算敏感度的界和近似，以及应用正则化和阈值化来剪除神经元的迭代过程。文章声称SeReNe在压缩比、剪除神经元数量和内存占用等方面优于现有方法，适用于各种网络架构和数据集。
- 本研究有什么局限性？
  - SeReNe方法需要在一个预训练的网络上进行，不能直接从头开始训练一个稀疏的网络；
  - SeReNe方法需要设置一些超参数，如正则化系数λ，阈值T，目标性能A等，这些参数可能会影响剪枝的效果和速度；
  - SeReNe方法没有考虑神经元之间的相互依赖性，只是基于单个神经元的敏感度进行剪枝，可能会忽略一些重要的信息；
  - SeReNe方法没有在更复杂的任务和数据集上进行测试，如自然语言处理或视频分析，因此其泛化能力和可扩展性还有待验证。
- 摘要翻译：深度神经网络包括数百万个可学习的参数，这使得它们在资源受限的设备上的部署成为问题。基于灵敏度的神经元正则化（SeReNe）是一种利用神经灵敏度作为正则化子来学习具有结构的稀疏拓扑的方法。我们将神经元的灵敏度定义为网络输出相对于神经元活动变化的变化。神经元的灵敏度越低，如果神经元输出发生变化，网络输出受到的干扰就越小。通过将神经元灵敏度作为正则化项包含在成本函数中，我们能够修剪灵敏度较低的神经元。随着整个神经元被修剪而不是单个参数，实际的网络足迹减少成为可能。我们在多个网络架构和数据集上的实验结果产生了与最先进的参考文献相比具有竞争力的压缩比。
SpaRCe: Improved Learning of Reservoir Computing Systems Through Sparse Representations
- 这篇文章的主要内容是介绍一种称为SpaRCe的稀疏水库计算模型，它通过引入可学习的神经元阈值来优化水库的稀疏性和分类性能。文章首先介绍了水库计算的基本原理和标准回声状态网络（ESN）的结构，然后提出了SpaRCe模型的公式和学习规则。文章还分析了SpaRCe模型在不同的分类任务上的表现，包括一个生物启发的任务，三个基于MNIST数据集的任务，和两个涉及顺序学习的任务。文章最后讨论了SpaRCe模型的优势和局限性，以及未来的研究方向。
- 摘要翻译：“稀疏”神经网络中活跃的神经元或连接相对较少，在机器学习和神经科学中都很常见。虽然在机器学习中，“稀疏性”与导致一些连接权重变小或为零的惩罚项有关，但在生物大脑中，当高峰值阈值阻止神经元活动时，往往会产生稀疏性。在这里，我们通过神经元特定的可学习活动阈值将稀疏性引入到水库计算网络中，允许具有低阈值的神经元对决策做出贡献，但抑制来自具有高阈值的神经元的信息。这种我们称之为“SpaRCe”的方法在不影响储层动力学的情况下优化了储层的稀疏程度。通过在线梯度规则来学习读出的权重和阈值，该在线梯度规则最小化网络输出上的误差函数。阈值学习是通过两种相反力量的平衡来实现的：通过去激活多余的神经元来减少神经元库中的神经元间相关性，同时增加参与正确决策的神经元的活动。我们在分类问题上测试了SpaRCe，发现与标准储层计算相比，阈值学习提高了性能。SpaRCe缓解了灾难性遗忘的问题，这一问题在标准回声状态网络（ESN）和一般的递归神经网络中最为明显，因为网络决策中包括的任务专用神经元的数量增加了。

#论文/写作 #Matlab

上次更新: 2024/04/10, 22:12:29

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论文写作相关

# 语法要点

# a,an/the

# 长句

# In this paper/study

# 格式

# 其他

# 参考资料

# Word排版

# Mathtype

# Endnote[TODO:参考文献排版]

# Latex排版

# 公式

# 图表

# 参考文献

# 分布式排版

# 其他

# 经验记录

# 科研绘图

# Matplotlib

# 主要流程[TODO: 细化]

# 通用绘图模板

# PILLOW

# 绘图细节

# 误差棒

# 字体

# 图例

# 坐标轴与刻度

# 图片导出

# 其他

# 在线绘图

# 参考资料

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