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论文方法分支权威发布_论文引用怎么标注[1]右上角(2024年12月精准访谈)

内容来源:合毅科技所属栏目:观点更新日期:2024-11-29

论文方法分支

多模态大模型幻觉缓解新方法:对比解码 𐟌Ÿ今天我们来介绍一篇通过对比解码来缓解多模态大模型幻觉的新工作——Re-Balancing Contrastive Decoding(RBD)。 𐟧简单来说,这篇文章在正常解码的基础上,引入了两个对比解码分支: 1️⃣ 第一个分支的目标是减少文本偏差,通过在输入图像上添加随机噪声来实现; 2️⃣ 第二个分支的目标是增强图像中的重要信息,通过mask掉重要性低的部分来实现; 3️⃣ 最后,输出logits=原始logits-分支1 logits + 分支2 logits(具体实现中有系数,见p1)。 𐟓š论文:《Mitigating Hallucination in Visual-Language Models via Re-Balancing Contrastive Decoding》 𐟒𛦖𙦳•:上文已概括(p1),两个对比分支的具体计算方式见p2 𐟚€实验效果:如p3,显著减缓LLaVa、MiniGPT-4在CHAIR和POPE数据集上的幻觉,好于OPERA、DOLA和VCD;对VQA和MMB等通用benchmark上的表现无显著影响或略有提升。

如何写文献综述:两种方法全解析 𐟓š𐟓ˆ 文献综述是学术研究中的重要环节,它可以帮助我们更好地理解研究领域的发展动态,并为未来的研究选题提供参考。以下是两种常见的文献综述写作方法: 1️⃣ 时间顺序法:这种方法强调按照时间顺序来组织文献。首先,介绍课题的起源,即研究问题的提出。然后,随着研究的进展,逐步介绍前辈们是如何解决问题的,或者问题解决到什么程度。在这个过程中,可以展开分支,拓宽思路。最后,提出对未来研究的展望,为后人提供研究方向。这种方法是最常用的。 2️⃣ 因果分析法:这种方法侧重于分析影响课题发展的因素。首先,提出课题的由来,然后列出影响课题发展的因素。接着,对这些因素进行详细分析,用前人的研究成果来解释为什么这些因素会影响研究方向,以及它们是如何解决的。最后,提出对未来研究的展望。 𐟓–𐟔 写好文献综述的好处: 一、更好地把握研究领域的动态,找到新的研究思路,为将来选题做好准备。 二、写得好还可以发表,很多学校明确要求研究生毕业前发表一篇小论文(核心期刊/EI/SCI)。 通过这两种方法,你可以更全面地了解研究领域的发展,并为未来的研究提供有力的支持。

教师课题论文思维导图的三大应用场景 𐟎‰亲爱的科研小伙伴们,今天给大家带来一些关于如何在课题论文中使用思维导图的精彩案例!𐟎‰ 𐟓Œ案例一:教学方法的创新探索 在教育课题论文中,思维导图可以帮助你清晰地梳理各种教学方法的创新点、实施步骤以及预期效果。通过将不同的教学方法用分支展示,你可以一目了然地比较它们的优缺点和适用场景,让你的研究更加深入和全面。 𐟓Œ案例二:科研实验的流程管理 在科研课题论文中,思维导图是整理实验流程、数据收集与分析方法的绝佳工具。每个实验步骤都清晰可见,这样不仅有助于提高研究的可重复性,还能增强研究的科学性,让你的实验结果更加可信。 𐟓Œ案例三:文学作品的深度分析 对于文学课题论文,思维导图可以帮助你呈现不同文学作品的主题、人物关系和情节发展。通过这种方式,你可以更深入地分析文学作品的内涵和价值,为读者提供一个清晰而富有深度的视角。 𐟌Ÿ用思维导图为你的课题论文增添亮点吧!𐟌Ÿ

11篇顶会论文带你掌握深度学习预测模型 𐟓ˆ 深度学习在时间序列预测中的广泛应用! 𐟓ˆ 在这个数据为王的时代,时间序列预测技术在金融、医疗、气象等多个领域发挥着重要作用。深度学习作为人工智能的重要分支,为解决复杂多变的时间序列预测问题提供了强大工具。 𐟓š 本文精心整理了11篇深度学习时间序列预测模型的顶会论文,涵盖了递归神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)、Transformer架构以及多元时序预测等多种模型。这些论文不仅展示了该领域的最新研究进展,还为我们提供了如何有效利用深度学习进行时间序列预测的新思路和方法。 𐟔 你需要这份论文合集吗?快来探索这些先进的预测模型吧!

SAM2Long:长视频分割新方法 𐟚€论文标题:SAM2Long: 长视频分割的内存树方法 𐟓š来源:arXiv, 2410.16268 𐟓–论文摘要 在视频对象分割领域,Segment Anything Model 2(SAM 2)因其卓越性能而备受青睐。然而,处理长视频时,其贪婪选择记忆设计可能导致错误累积,影响分割效果。为了解决这一问题,研究团队提出了SAM2Long,这是一种无需训练的视频对象分割策略。SAM2Long通过引入受约束的树搜索方式,考虑每一帧内的分割不确定性,并从多个分割路径中选择视频级别的最优结果。实验表明,SAM2Long在五个VOS基准测试中显著超越了SAM 2,特别是在处理长期视频对象分割基准测试如SA-V和LVOS时,平均提高了3.0个百分点,最高提升了5.3个百分点。代码已在GitHub上发布。 𐟓‹论文思路 𐟌Ÿ记忆树设计:SAM2Long引入了一种新颖的受约束树状记忆结构,有效管理计算资源,同时探索多个分割假设。 𐟌Ÿ不确定性处理:在不确定情况下,通过选择具有独特预测掩码的假设来维持树分支的多样性,防止模型过早地收敛于错误的预测。 𐟌Ÿ对象感知记忆库:在每个记忆路径中,构建对象感知记忆库,选择性地包含高质量分割掩码的帧,以提供有效的对象线索。 𐟓Š实验分析 𐟔记忆路径优化:通过调整记忆路径的数量,SAM2Long在准确性和计算效率之间找到了最佳平衡点。 𐟔IoU阈值影响:选择合适的IoU阈值对于筛选出具有可靠对象线索的帧至关重要。 𐟔不确定性阈值:适当的不确定性阈值有助于在不确定条件下选择最佳的分割假设。 𐟔记忆注意力调制:通过调制记忆条目的注意力权重,SAM2Long能够更加关注可靠的记忆条目,从而提高分割精度。

如何用五步搞定文献综述? 写文献综述的好处 写文献综述不仅能让你更好地把握研究领域的动态,还能帮你找到好的研究想法,为将来选题做好准备。如果你写得好,甚至可以发表,很多学校都明确要求研究生毕业前要发表一篇小论文(中文核心期刊、EI或SCI)。 文献综述的写作五步法 选择主题 𐟎研一的主要任务就是读文献和确定课题。最迷茫的就是确定课题。首先要了解领域的关键概念和专业术语,缩小研究范围,确定到一个分支上。你可以问自己两个问题:该领域已经有哪些研究方向了?有没有什么可以补充的?现在很多研究方向不是新的,往往是交叉的。最后开始检索文献。在之前阅读文献的工作中,要学会一些文献管理的软件,为后面搜索文献和分类管理做好准备(EndNote/Citation等)。 文献搜索 𐟔 写文献综述之前,先要搜集和研究相关的资料,对研究对象有整体的认识。文献搜索分三部分:搜索、分类和整理。一般外文文献网址使用布尔逻辑来限定搜索范围。检索方法:首先把主题分解成几个主要术语,再加上布尔逻辑运算符(and/not/or)就形成了要查询的问题。 [and] 将几个关键词连接起来缩小范围 [not] 排除某主题中的部分,起到排除作用 [or] 扩大检索范围 文献研究 𐟌Ÿ 我们需要找一个中心论点。综述文献往往是对一个研究方向比较全面的分析,主要是描述前人在哪些方面做出了贡献,但最后很重要的是突出对未来的展望,给后人提供未来领域研究的方向。所以确定论点和找到未来可循的研究方向是最重要的两点,关系到文献综述的最核心价值和意义。 文献评估 𐟓 通常来说,文献评估需要用自己的话来写,往往是一篇文献总结出一句话,或者两句就可以。比如:某某人通过什么技术,将某材料的某性能提高到什么程度! 综述撰写 ✌️ 最常见的方法是按时间顺序法。先说课题为了解决哪种问题),然后随着时间的推移,大家研究的进展,这其中肯定会涉及到很多方法吧,这里就展开分支,拓宽了思路。然后按照时间一步步去追踪到现在,最后就是提出展望,给后人提供研究思路。这种方法用得最多。 希望这五步法能帮你轻松搞定文献综述!𐟓š

研一就能发SCI?阅读文献的秘诀在这里! 有些同学看完文献后,感觉像是没看一样。这其实是因为他们没有带着问题去阅读。看完文章后,你得问自己:为什么这篇文章能发表?它的独特之处是什么?“卖点”又在哪里? 如果你能回答这些问题,那你就已经理解这篇文献了。带着这些问题去阅读,你会发现阅读文献变得轻松许多。 𐟔 阅读文献时,记住这9个关键问题: 引言:研究背景是什么?现在有哪些问题还没解决?前人是怎么解决这些问题的?作者又是如何解决的?通过什么方法或模型? 摘要:研究结果是什么?这个结果是怎么来的?它有什么意义? 方法:作者用了什么方法?这个方法有什么特别之处?有没有其他方法可以尝试? 结果:研究结果是什么?这个结果是如何呈现的? 讨论:作者和别人的研究有什么区别?还有什么地方是作者研究不足的?有哪些可以改进的地方? 𐟓š 阅读一篇文章时,带着这些问题去思考,你会发现阅读变得非常简单。一开始先看背景,然后介绍别人的工作,你就知道下一步作者应该写哪个部分的内容。 𐟔𚠧ᮥ个问题,说明了论文为什么值得发表; 𐟔𚠥Ž面4个问题,让我们可能获得创新的机会。 1⃣️文章在研究领域的那个分支 2⃣️作者研究什么问题 3⃣️作者为什么研究这个问题(这个问题的重要性) 4⃣️作者通过什么方法解决这个问题,为什么这个方法可以解决这个问题(别的方法可以解决这个问题吗) 5⃣️研究的结果是什么 6⃣️研究领域现状是什么 7⃣️文章有哪些不足,我可以改进的地方 8⃣️哪些是重要的数据和指标 9⃣️哪些东西是为我所用的 𐟓– 参考的阅读方式: 先看题目和摘要,知道作者研究了什么。在脑子里思考,什么数据可以支持作者的假设,带着这个问题去看作者的实验数据。如果不一致,比较哪种更好。 再看引言,了解作者解决了什么问题,这个问题重要吗。 再看讨论,讨论作者和别人的区别是什么,还有什么地方是作者研究不足的,有哪些可以改进的地方。 通过这些步骤,你会发现阅读文献变得更加得心应手,甚至有可能在研一就能发表SCI论文!

日本教授吐槽研究计划书常见错误 ❌ 误将研究计划书写成科普报告 最常见的基础错误,许多人会犯。教授还没读完几秒就默默关闭了。 ❌ 研究课题过大,试图一次性探索人类和宇宙 学术研究应逐一攻破,将大问题分解成小分支,运用合理的方法论探究,得出结论后延伸到相关研究课题。课题过大,教授连读的兴趣都没有,里面一定是一堆空话废话。 ❌ 课题和研究目的随意提出,未考虑先行研究 计划书填得满满当当,但没有先行研究的讨论。没有充分讨论先行研究的研究计划书通常被认为没有价值,因为一来证明不了你读过大量论文,二来没有站在先行研究角度提出的研究课题和目的,基本无研究价值或已被做过。 ❌ 有先行研究,但只是罗列文献,与课题无关 例如,X文献提出A因素影响B的观点,但Y文献进一步确认了A和B的联系中可能存在C的影响。如果你的课题是A和B的联系中C到底是个中介变量还是调节变量,那么你的先行研究陈述算是ok的。但如果你做的是A和B的联系中D的影响,那么X和Y文献的讨论对你的研究基本无意义,他们不该大比重出现在你的先行研究中。 ❌ 只提出研究问题,没有自己的假设 看似不错的计划书中最常见的严重错误。研究计划书不光要提出问题,还要基于先行研究导出对应的假设,为验证该假设设计对应的研究方法。先行研究、研究目的、研究方法三者需要紧密串联。 ❌ 研究方法仍采用中国本科论文特色的文献综述法 文献综述法在国内本科论文中常见,但绝不是大学院级别中常用的研究手法。文献综述这一步本身在先行研究的讨论中就该做掉,拿在大学院计划书里是大忌。更有甚者,整个研究方法只有文献综述法。 ❌ 海投研究计划书,一篇计划书发给几十个教授 每个教授的研究内容基本不同,很难在日本或世界上找到两个研究内容完全相同的教授。教授收到计划书,第一步看课题,第二步看研究对象,第三步看研究方法。课题完全天差地别的首先排除,研究对象(因专业方向不同而异,文科为例常见为群体、国别、区域、历史时期)大相径庭的继续排除,研究方法(定量或定性)不同的也排除。除了极个别极端情况,一篇计划书发给几十个教授行不通。

对音乐心理学感兴趣的同学看过来! 嘿,25fall和26fall的小伙伴们,特别是那些对音乐心理学感兴趣的同学,你们绝对不能错过这个机会!今天给大家介绍一个超棒的项目,由墨尔本大学音乐学院教授亲自授课,简直是海外申硕、保研加分的神器啊! 什么是音乐心理学?𐟎𖊩Ÿ𓤹心理学,简单来说,就是用心理学的方法和理论来研究音乐和人的心理现象之间的关系。这个领域融合了生理学、物理学、遗传学、人类学和美学等多个学科的理论,采用实验心理学的方法来研究和解释人类从出生到高级音乐经验和行为的心理学分支。 音乐教育学又是啥?𐟓š 音乐教育学则是研究音乐教育规律的学科,特别关注音乐教育的本质、社会生活音乐教育的意义和方法、学校生活音乐教育的作用和方法、教材的选择,以及音乐教育的音乐学各分科课题等。这个领域需要以音乐的知识体系为前提,特别研究音乐心理学、音乐理论、音乐史等。 项目亮点𐟌Ÿ 参与这个项目,你将获得以下机会: 科研项目推荐信 海外教授私人推荐信(EDU网推至多8封) 中方教授私人推荐信(纸质推荐信至多8封) 论文写作和发表辅导(独立一作) 参加国际学术会议(鼓励学生实地或远程) 课程证明 教授评价表 课程内容𐟓– 这个课题将介绍音乐、音乐治疗和音乐心理学研究和实践中的关键思想和原则。课题以人的生命周期为视角,研究涵盖儿童、青少年、成年人和老年人的各个阶段,探索音乐在不同年龄段人身上的作用。在每一个主题中,教授将带领学生探索音乐与大脑、身体和心理之间的联系。同时,课题还会涉及音乐治疗的应用,重点分析音乐对于残疾儿童、处于危机中的青少年的作用。 授课教授𐟑颀𐟏늋atrina Skewes McFerran,墨西哥大学音乐学院正教授,澳大利亚国家音乐治疗研究部主任,音乐领域TOP20期刊论文引用量第一,获选澳大利亚音乐领域顶尖学者。 结语𐟎‰ 如果你对音乐心理学感兴趣,千万不要错过这个机会!这个项目不仅能提升你的学术背景,还能为你未来的申请和职业发展提供强有力的支持。赶紧行动起来吧!

机器学习SCI期刊,录用率超高! 𐟒ᥤ祮𖥥𝯼今天我要给大家介绍一本非常适合机器学习领域的计算机2区SCI期刊! 𐟓ˆ录用率高达80%,只要你的论文沾边就有很大机会被接收,而且这本期刊的质量非常高。机器学习是人工智能的一个分支,通过数据和经验让计算机自我学习和改进算法,从而实现自主学习和预测。它在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等方面都有广泛应用。 𐟓Š这本期刊的影响因子平稳上升,自引率高达80%,查看数更是达到了1022744次。对于计算机方向的本科生想要保研、硕博生想要毕业、硕士生想要申博的同学来说,这都是一个非常不错的选择! 𐟒ᥦ‚果你还不知道如何下手写SCI论文,建议找一些辅导学习的方法论,毕竟科研也是需要方法的。 希望这篇推荐对大家有所帮助!

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