如何看论文
Question1：看什么样的论文？
Answer：前期为了入门，可以选择看期刊。因为期刊的论文通常比较详细。后期为了了解最新的前沿知识，可以看最新的会议。至于如何判断论文是否值得看，可以看它的引用量。
Question2：论文精读还是细读？
Answer：前期的话可以找一些中文的大概了解了解，知道这个领域的大概方法分类。
然后找很多论文（例如几十篇），大概扫一扫，给这些论文归一归类，打上标签。知道它是什么方法，怎么进行改进的。
找一些能看懂的论文详细看几篇，毕竟作者水平有高有底。对于想复现的论文或者经典论文，可以反复看。
Question3：论文必须代码才能看懂？
Answer：前期找几篇经典且有代码的论文好好看几篇，等自己了解这个领域的大概流程了，自然迎刃而解了。
Question4：看论文看什么？
Answer：
看摘要：采用的什么方法，解决了存在的什么问题？
看实验结果：用的什么数据，跟目前的state of art方法比较怎么样，实验的安排（验证自己的创新点，相关工作对比，参数设置——开源代码保证结果可以还原）
看introduction：看前人的工作，他们工作存在的什么问题，怎么引出论文采用方法的。
看团队：有些杰出的团队，做的比较好，可以经常关注。
Question5：一天看多少篇？
Anwser：如果是期刊的话，一天一篇。如果是会议的，一天两到三篇。但是若要复现或者经典的好论文，里面的公式需要自己琢磨，一般需要一周左右。
Question6：怎么找创新点？
Answer：
前期在公测数据集上提出一个完全全新的方法是比较困难的。可以在别的数据集上解决这个问题，比如说在极化SAR数据集上，用图神经网络做Few-Shot Learning，在解决这个问题的时候会遇到很多问题，在解决这些问题的时候，慢慢创新点就出来了，可以发二区三区论文。等知道论文的流程了，可以琢磨完全的创新点发顶刊。
在这个过程中，最重要的是围绕着一个问题展开。
项目申请书注意事项
Tips
每次命名时，加上时间+版本+自己姓名
项目成果
要说出具体名字，且名字要突出新颖。
应用方向
分段写，在**领域，***用***，可以解决***问题。
一般写3~5个，每个5~10行
专利书写注意事项
- 一般法律状态为公开的专利都可以引用，不管专利的状态是实申中还是有权。
- 只有在说明书才可以引用图，所有图均放在说明书附图中，并且均为黑白的
ICGIP 论文结构框架
0.摘要
1.介绍
是引言,在英文文献中一般是文章的第一部分,介绍研究背景、意义,该研究领域的发展状况、目前的水平等,引出下文.
一般可分为两段：
- 第一段：第一句话说明是什么，第二句话说明常用算法，接下来介绍已有的方法。
- 第二段：首先阐述已有方法的缺点，接着说本文是如何解决这个缺点的。最后，一句话说明结果怎么样。
已有方法部分引用4篇左右的深度学习方面的论文。并进行总结，找到本文的改进部分。
2.深度学习简介
2.1 CNN结构
2.2 GRU结构
控制字数在0.7页
3.模型的搭建
3.1 数据预处理
将公式换成普通的话进行阐述
3.2 CNN+GRU+FC结构
3.3 多尺度、多通道
3.4 一维卷积网络
3.5 整体框架
给出相应的图，注意图可以是彩色的
4. 算法结果
4.1 数据介绍
4.2 实验结果
4.3 相关工作对比
将CLDNN网络、CNN+FC网络、GRU+FC网络与本文结果对比，放到一张图上，形成4条曲线。（这里采用表格的形式进行相关对比）
5. 结论
一段话进行概括
6. 参考文献
大概是15页篇幅，占0.5页。
Related Work部分一般不用在会议文章中出现，一般只出现在期刊上，主要阐述已有的工作方法。
本科论文
独创-创新声明 查重通过 10%
日期等到最后填
授权说明 导师签字日期要比本人日期后
摘要：三段式，长度到后半页
第一段 第一句，研究背景，第二句研究动机与目的，第三句，所做工作
第二段具体介绍各个工作与取得的结果 意义
本文主要工作：1）2）…概述方法，写上效果 （三个创新点 体现工作量）
关键词：搜得到的 不是随便编的
abstruct 自己改改
绪论：
各种概述
论文研究内容及章节安排 15-25篇参考文献（不成文规定 30%-50%文献是近三年的）
注意：
论文合理布局，不要大量空白
论文中公式均为斜体（如果是变量的话）
论文中的图，用实线和虚线，不要用不同颜色的说明
论文中的图横纵坐标注意字体大小，不要太小，也不要超过图标题的大小。
每一个二级标题至少占大半页。
论文中图的符号与论文中的符号一致，例如斜体都斜体
