当前位置: 首页 > news >正文

论文阅读方法

文章目录

  • 步骤一:对论文进行自我判断
    • 阅读题目和关键词。
    • 阅读摘要
    • 阅读总结
    • 要点
  • 步骤二:阅读文章
    • 阅读图表和图表的注释
    • 阅读引言
    • 阅读实验部分
    • 阅读结果和作者对结果的讨论(创新点)
    • 要点
  • 步骤三:精度论文
    • 回答问题1
    • 回答问题2
    • 回答问题3
    • 要点

步骤一:对论文进行自我判断

阅读题目和关键词。

观察这些关键词是否与你的研究的内容有关。
如果不相干,可以随时停止,换篇文章看。

阅读摘要

摘要一般包含了整篇文章的主要内容,是非常非常重要的部分。
作者在写文章时,会使用最精炼的语言将整篇文章的核心表达在摘要里,所以一定要读摘要。

如果摘要并不吸引我,可以随时停止下来

阅读总结

直接跳过中间的引言、模型介绍、实验等等,阅读结论,看结论是否会对你的有启发,或者你是否对这篇论文的成功感兴趣,如果没有,随时可以停下来。

要点

经过以上三步之后,就可以对整篇论文的内容和贡献已经有了大体的了解。

如果没有兴趣,可以随时丢掉这篇论文,进行下一篇的阅读。
如果有,则进行第二个步骤。
记住,不是所有论文都写得很好,更不是所有的论文都对你有用!要学会自我判断。

步骤二:阅读文章

目的:为了熟知论文整体的框架

阅读图表和图表的注释

专业论文中,作者一般会将自己的思路,用图的形式表达出来,这样更直观。

在精读 introduction之前,将这些图表过一遍,会帮助你加深对这整篇论文的模型的理解。

另外,图表比文字更加容易被记住,这样的做法,也可以增强你对整篇文章内容的记忆。

阅读引言

引言包含了很多东西,包括作者的研究背景,研究意义,研究价值以及研究贡献。

让你对整个研究课题有更系统的理解。

阅读实验部分

实验部分会告诉你作者是怎么做实验来验证方法、得出结论的。

今后,如果你自己在写论文的时候,应该做哪些类似的实验来证明自己的方法足够优秀,这些都可以借鉴前人优秀的实验方法。

比如,方法部分中,整个流程图在做什么?作者提出的算法的图长什么样子?
实验部分中,每张图的X轴表示什么意思,y轴中的每个点代表的含义是什么?
作者提出的方法和别人的方法是怎么对比的?这些方法之间的差距有多大?

这个时候,你可能还没搞清楚作者在做什么,这个不要紧,可以标记一下留到之后再读。

阅读结果和作者对结果的讨论(创新点)

结果是否表现优秀,是否比之前的方法好,这个结果有什么优点,又有什么缺陷,这才是整篇文章的核心所在。

要点

这一遍需要圈出一些重要的文献:
1.某个问题是谁之前提出来的?
2.论文的作者是在谁的方法上进行改进的?

步骤三:精度论文

在读第三遍之前首先思考一下是否还有继续往下读的必要,如果有,就读第三遍。

这个步骤的目的是为了了解作者如何结合前人的方法,提出的创新点并了解实验框架,创新点有什么优点又有什么缺陷。

这一遍,需要知道每一句话在做什么,每段话在说什么。
在读这篇文章的时候脑子里可以不断去重复实现这篇文章。比如说:

回答问题1

1.作者提出了什么问题,作者是用什么方法来解决这个问题的,如果换做你,你会用什么方法来解决这个问题?

回答问题2

2.作者是怎么做实验的,如果换做是你,你会怎么做实验,能不能比他做的更好?

回答问题3

3.作者说这篇文章有些地方没有继续做下去,留到之后的工作了,然后你可以想,如果你来做,是不是可以做下去,往前走呢?

要点

这一遍最关键的是要知道每一句话作者是在做些什么?而且能够从大脑中脑补一下作者的整个过程是什么样子,使得好像是你自己再做了一遍一样。

看完这遍之后,你大概就能对整个论文的细节都比较了解了,然后合上文章,大概也能回忆出很多细节。

相关文章:

论文阅读方法

文章目录 步骤一:对论文进行自我判断阅读题目和关键词。阅读摘要阅读总结要点 步骤二:阅读文章阅读图表和图表的注释阅读引言阅读实验部分阅读结果和作者对结果的讨论(创新点)要点 步骤三:精度论文回答问题1回答问题2回…...

问题解决:Kali Linux 中配置启用 Vim 复制粘贴功能

在 Kali Linux 系统中,使用 XShell 或其他类似终端时,Vim 编辑器的默认设置并不支持直接进行复制和粘贴操作,这对于日常的开发工作或渗透测试人员来说可能会造成不便。幸运的是,通过简单的配置调整,可以让 Vim 轻松支持…...

Linux hexdump命令

hexdump 是 Linux 中一个强大的二进制文件查看工具&#xff0c;可以用于查看文件的十六进制、ASCII 或其他格式的转储内容。以下是常见用法及示例&#xff1a; 1. 查看文件头部&#xff08;前 N 个字节&#xff09; 语法 hexdump -n <字节数> -C <文件名>示例&am…...

Stable Diffusion教程|快速入门SD绘画原理与安装

什么是Stable Diffusion&#xff0c;什么是炼丹师&#xff1f;根据市场研究机构预测&#xff0c;到2025年全球AI绘画市场规模将达到100亿美元&#xff0c;其中Stable Diffusion&#xff08;简称SD&#xff09;作为一种先进的图像生成技术之一&#xff0c;市场份额也在不断增长&…...

系统架构设计师—系统架构设计篇—微服务架构

文章目录 概述优势挑战 概述 微服务是一种架构风格&#xff0c;将单体应用划分成一组小的服务&#xff0c;服务之间相互协作&#xff0c;实现业务功能&#xff0c;每个服务运营在独立的进程中&#xff0c;服务间采用轻量级的通信机制协作&#xff08;通常是HTTP/JSON&#xff0…...

Array and string offset access syntax with curly braces is deprecated

警告信息 “Array and string offset access syntax with curly braces is deprecated” 是 PHP 中的一个弃用警告&#xff08;Deprecation Notice&#xff09;&#xff0c;表明在 PHP 中使用花括号 {} 来访问数组或字符串的偏移量已经被标记为过时。 背景 在 PHP 的早期版本…...

腾讯元宝:AI 时代的快速论文阅读助手

1. 背景与需求 在 AI 研究领域&#xff0c;每天都会涌现大量学术论文。如何高效阅读并提取关键信息成为研究者的一大难题。腾讯元宝是腾讯推出的一款大模型&#xff0c;结合了**大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;和自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;**技术&#x…...

基于单片机的风速报警装置设计

标题:基于单片机的风速报警装置设计 内容:1.摘要 本设计聚焦于基于单片机的风速报警装置&#xff0c;旨在解决传统风速监测缺乏实时报警功能的问题。采用单片机作为核心控制单元&#xff0c;结合风速传感器采集风速数据。经实验测试&#xff0c;该装置能准确测量 0 - 60m/s 范…...

1998-2022年各地级市第一产业占GDP比重/地级市第一产业占比数据(市辖区)

1998-2022年各地级市第一产业占GDP比重/地级市第一产业占比数据&#xff08;市辖区&#xff09; 1、时间&#xff1a;1998-2022年 2、指标&#xff1a;地级市第一产业占GDP比重/地级市第一产业占比 3、来源&#xff1a;城市统计年鉴 4、范围&#xff1a;299个地级市 5、缺…...

IntersectionObserver接口介绍

IntersectionObserver API 是浏览器提供的一个用于异步观察目标元素与其祖先元素或视口&#xff08;Viewport&#xff09;交叉状态&#xff08;即是否进入或离开视口&#xff09;的接口。在 IntersectionObserver 出现之前&#xff0c;开发者通常需要通过监听 scroll 事件或使用…...

go并发学习笔记

包含了go学习笔记,含有channel的基础学习&#xff0c;编写数字的平方&#xff0c;如何成组的合并channel&#xff0c;如何优雅的关闭退出并发协程&#xff0c;通道阻塞情况分析&#xff0c;channel与哪些变成情况&#xff0c;可谓是收藏好文. 文章目录 并发1&#xff1a;chann…...

DeepSeek V3 源码:从入门到放弃!

从入门到放弃 花了几天时间&#xff0c;看懂了DeepSeek V3 源码的逻辑。源码的逻辑是不难的&#xff0c;但为什么模型结构需要这样设计&#xff0c;为什么参数需要这样设置呢&#xff1f;知其然&#xff0c;但不知其所以然。除了模型结构以外&#xff0c;模型的训练数据、训练…...

关于C++数据类型char的类型是整数的思考

学习数据类型时&#xff0c;整数类型中有一个特殊的类型char&#xff0c;可以使用字符来为其赋&#xff0c;也可以用整数来为其赋值&#xff0c;这是怎么一回事&#xff1f;其实任何类型&#xff0c;在计算机的内存中&#xff0c;在最小的存储单元比特中&#xff0c;内部只有0或…...

手写识别革命:Manus AI如何攻克多语言混合识别难题(二)

一、多语种特征分离&#xff1a;对抗训练与解耦表示 1. 梯度反转层&#xff08;GRL&#xff09;实现语言无关特征提取 class GradientReversalFn(Function):staticmethoddef forward(ctx, x, alpha):ctx.alpha alphareturn x.view_as(x)staticmethoddef backward(ctx, grad_…...

windows:curl: (60) schannel: SEC_E_UNTRUSTED_ROOT (0x80090325)

目录 1. git update-git-for-windows 报错2. 解决方案2.1. 更新 CA 证书库2.2. 使用 SSH 连接&#xff08;推荐&#xff09;2.3 禁用 SSL 验证&#xff08;不推荐&#xff09; 1. git update-git-for-windows 报错 LenovoLAPTOP-EQKBL89E MINGW64 /d/YHProjects/omni-channel-…...

typedef 和 using 有什么区别?

在 C 编程中&#xff0c;类型别名&#xff08;Type Aliases&#xff09;是为已有类型定义新名称的一种机制&#xff0c;能够显著提升代码的可读性和可维护性。C 提供了两种工具来实现这一功能&#xff1a;传统的 typedef 和 C11 引入的 using 关键字。 概念 类型别名本质上是为…...

【Java学习笔记】三、运算符,表达式、分支语句和循环语句

运算符与表达式 算数运算符与算数表达式 加减运算符 操作数&#xff1a;2结合方向&#xff1a;从左到右优先级&#xff1a;4级 乘&#xff08;*&#xff09;、除&#xff08;/)和取余&#xff08;%&#xff09;运算符 操作数&#xff1a;2结合方向&#xff1a;从左到右优先…...

广度优先遍历(BFS):逐层探索的智慧

引言&#xff1a;什么是广度优先遍历&#xff1f; 广度优先遍历&#xff08;BFS&#xff09;是一种用于遍历或搜索树&#xff08;Tree&#xff09;和图&#xff08;Graph&#xff09;结构的算法。其核心思想是逐层访问节点&#xff0c;先访问离起点最近的节点&#xff0c;再逐…...

网络HTTP

HTTP Network Request Library A Retrofit-based HTTP network request encapsulation library that provides simple and easy-to-use API interfaces with complete network request functionality. 基于Retrofit的HTTP网络请求封装库&#xff0c;提供简单易用的API接口和完…...

(七)企业级高性能 WEB 服务 - HTTPS 加密

在当今互联网时代&#xff0c;数据安全成为了每个企业和开发者必须关注的重点。尤其是对于Web服务来说&#xff0c;如何保障用户数据的安全传输是至关重要的。本文将深入探讨HTTPS加密的原理、Nginx的HTTPS配置&#xff0c;以及如何通过Nginx实现高性能的Web服务。 1. HTTPS加密…...

C++实现分布式网络通信框架RPC(3)--rpc调用端

目录 一、前言 二、UserServiceRpc_Stub 三、 CallMethod方法的重写 头文件 实现 四、rpc调用端的调用 实现 五、 google::protobuf::RpcController *controller 头文件 实现 六、总结 一、前言 在前边的文章中&#xff0c;我们已经大致实现了rpc服务端的各项功能代…...

376. Wiggle Subsequence

376. Wiggle Subsequence 代码 class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int n nums.size();int res 1;int prediff 0;int curdiff 0;for(int i 0;i < n-1;i){curdiff nums[i1] - nums[i];if( (prediff > 0 && curdif…...

多模态商品数据接口:融合图像、语音与文字的下一代商品详情体验

一、多模态商品数据接口的技术架构 &#xff08;一&#xff09;多模态数据融合引擎 跨模态语义对齐 通过Transformer架构实现图像、语音、文字的语义关联。例如&#xff0c;当用户上传一张“蓝色连衣裙”的图片时&#xff0c;接口可自动提取图像中的颜色&#xff08;RGB值&…...

五年级数学知识边界总结思考-下册

目录 一、背景二、过程1.观察物体小学五年级下册“观察物体”知识点详解&#xff1a;由来、作用与意义**一、知识点核心内容****二、知识点的由来&#xff1a;从生活实践到数学抽象****三、知识的作用&#xff1a;解决实际问题的工具****四、学习的意义&#xff1a;培养核心素养…...

基于Docker Compose部署Java微服务项目

一. 创建根项目 根项目&#xff08;父项目&#xff09;主要用于依赖管理 一些需要注意的点&#xff1a; 打包方式需要为 pom<modules>里需要注册子模块不要引入maven的打包插件&#xff0c;否则打包时会出问题 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8…...

WEB3全栈开发——面试专业技能点P2智能合约开发(Solidity)

一、Solidity合约开发 下面是 Solidity 合约开发 的概念、代码示例及讲解&#xff0c;适合用作学习或写简历项目背景说明。 &#x1f9e0; 一、概念简介&#xff1a;Solidity 合约开发 Solidity 是一种专门为 以太坊&#xff08;Ethereum&#xff09;平台编写智能合约的高级编…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…...

css3笔记 (1) 自用

outline: none 用于移除元素获得焦点时默认的轮廓线 broder:0 用于移除边框 font-size&#xff1a;0 用于设置字体不显示 list-style: none 消除<li> 标签默认样式 margin: xx auto 版心居中 width:100% 通栏 vertical-align 作用于行内元素 / 表格单元格&#xff…...

探索Selenium:自动化测试的神奇钥匙

目录 一、Selenium 是什么1.1 定义与概念1.2 发展历程1.3 功能概述 二、Selenium 工作原理剖析2.1 架构组成2.2 工作流程2.3 通信机制 三、Selenium 的优势3.1 跨浏览器与平台支持3.2 丰富的语言支持3.3 强大的社区支持 四、Selenium 的应用场景4.1 Web 应用自动化测试4.2 数据…...

Python竞赛环境搭建全攻略

Python环境搭建竞赛技术文章大纲 竞赛背景与意义 竞赛的目的与价值Python在竞赛中的应用场景环境搭建对竞赛效率的影响 竞赛环境需求分析 常见竞赛类型&#xff08;算法、数据分析、机器学习等&#xff09;不同竞赛对Python版本及库的要求硬件与操作系统的兼容性问题 Pyth…...