简单算法论文权威发布_简单算法论文题目(2024年11月精准访谈)
大学学习分享 | 语言模型助力抗体进化 最近在学术界掀起波澜的一篇论文,发表在4月的《Nature Biotechnology》上,真是让人眼前一亮。这篇论文用蛋白质语言模型来进化抗体,简直是跨学科合作的典范。要知道,在《Nature》及其子刊上发表关于AI药物发现的论文并不罕见,但涉及到进化算法的论文就非常稀缺了。 从计算方法上看,这篇论文的思路非常简单。首先,它模拟了进化的思想来迭代抗体序列。然后,利用预训练的语言模型来提供序列中氨基酸变异的概率。最后,通过抗体和抗原的结合亲和力来施加选择压力。其中,语言模型的作用相当于一种变异算子,这是全文最大的亮点。 其实,这种“模型指导变异”的策略在2018年发表在《Chem》上的一篇用遗传算法进化AMP的论文中就已经出现过。不过,这篇论文在交叉学科中灵活运用了这种方法,再加上大量的生化实验,竟然真的能在《Nature》上发表,真是让人佩服得五体投地! 所以,大家在学习过程中也要灵活运用各种方法和工具,说不定也能创造出令人惊叹的成果呢!加油吧,未来的科学家们!갟갟ꀀ
如何发表一篇高质量的论文? 很多同学都在问关于发表论文、研究方向、研究计划等问题,这些问题对留学、保研、考研、毕业和工作都有重要影响。希望这篇文章能帮助大家找到一些方向~ 昨晚我收到了EIAR期刊的审稿回复,这本期刊在领域内算是比较靠前的(JCR一区,IF=3.749)。虽然审稿人都很友好,只是提了一些简单的修改建议,但这篇论文是我和室友两个月共同努力的成果,没有导师的指导。下面分享一些我的个人建议,欢迎大家深入探讨 1⃣️首先,你需要掌握一些定量或定性的研究方法。这些方法可以复杂到多种算法模型的结合应用,也可以简单到问卷或访谈。不是越复杂的方法就越好,也没有一类方法是一定好过另一类。关键是要深入了解一套“方法范式”,保证能为自己所用。比如,在建筑环境中常用的享乐价格法,流程不外是:找变量-找数据-回归-计算价格-分析结论。只要掌握了任何一个方法的研究范式,就可以开始做研究了。 2⃣️其次,找到你感兴趣的议题。这个议题一定不是来自课本!因为课本里的知识通常已经被反复讨论过。你需要去最新发表的期刊论文中寻找新的知识。一般在你的领域最优质的期刊中搜索你想做问题的关键词,我只会读web of science数据库里的SCI/SSCI论文,有些议题则需要读工程类的EI论文。阅读时不仅要划出自己会引用的部分,还要注意论文中提到的不足,这些不足之处就可以是你研究的起点。所以有写研究计划的小伙伴也要多多注意这个部分! 3⃣️然后,收集相关的数据完成你的研究。如果研究数据没有可得性,那请重复上述的步骤,直到能找到合适数据。很多有趣的题目一般不会有二手的数据库,需要自己去挖掘或者收集。比如我们学院教授的课题:是不是污染重的地方犯罪率高?这是没办法通过二手数据库完成的;测度伦敦鸟类生物多样性?那就真的要去一平方一平方的数鸟的数量。再通过方法进行处理分析、得出结论。 4⃣️最后,要识别出自己研究的贡献点。把一篇论文“推销”给高质量期刊要突出文章亮点:是不是实证了一个没人做过的问题?或把一个老方法应用在一个新问题上?还是改良了方法论,为以后这类研究规避了错误?甚至你挑战了某个理论、或发展出了新的理论? 希望这些建议能帮助大家在科研道路上找到方向,顺利发表高质量的论文!
毕业论文查重必备工具,轻松过关! 大家好!今天我要给大家介绍一个超级实用的论文查重神器!对于正在为毕业论文奋斗的你们来说,这真是个好消息哦! 首先,咱们得搞清楚为什么论文查重这么重要。毕业论文可是你在大学四年里辛辛苦苦积累的成果,原创性和学术价值那可是杠杠的。而论文查重,就是用来检测你的论文里有没有抄袭或者重复内容的重要工具。 那么,一个好的论文查重工具应该具备哪些特点呢? 权威可靠:图书馆作为学术资源的聚集地,提供的查重工具通常都非常权威可靠。它们有庞大的数据库和先进的算法,能准确检测出论文中的重复内容。 操作简便:像Paperccb、Passgps、Checkvip这些工具,操作起来都很简单。只需要上传你的论文文件,等一会儿就能拿到详细的查重报告。界面设计也很友好,完全不用担心上手问题。 如何利用图书馆的论文查重工具呢? 提前了解:在开始写论文之前,先搞清楚图书馆是否提供查重服务,以及具体的操作流程。 合理引用:写论文时一定要注意合理引用别人的观点和数据,避免被误判为抄袭。 多次查重:初稿完成后,先用图书馆的查重工具检测一下。然后根据查重报告进行修改和完善,再次查重,直到达到满意的查重率为止。 最后,我想说:图书馆的论文查重神器真的是我们应对毕业季的好帮手!它能帮助我们确保论文的原创性和学术价值,让我们在毕业之际更加从容和自信!加油吧,同学们!ꀀ
论文查重选哪个?高校老师给你支支招! 论文查重这事儿,真是让人头大!市面上的查重系统多得数不过来,到底哪个靠谱?哪个准?今天我就来给大家详细扒一扒,希望能帮到你们。 ❤️❤️❤️ 一、论文查重哪个最好? 其实,这个问题没有一个标准答案。不同学校的要求不一样,有的学校用知网,有的用维普,还有的用万方。从数据库的覆盖面来看,知网是最全的。但如果你从学校这个维度来考虑,那就用学校指定的查重系统吧,毕竟学校要求的就是最好的。如果学校没明确要求,那就用知网,基本上不会出错。 ❤️❤️❤️ 二、论文查重哪里靠谱? 靠谱的论文查重系统,首先要保证检测结果准确、好用、安全。准确意味着要覆盖知网、维普、万方等数据库;好用则是指操作要简单;安全则是不泄露论文内容。选择论文查重系统时,应综合考虑以上因素。 ❤️❤️❤️ 三、什么论文查重准? 每个检测系统的论文库不一样,基本上是交叉覆盖的。也就是说,你有的我没有,我没有的你有。检测算法也不一样。以知网为例,本科用的是PMLC,硕士用的是VIP(也叫TMLC)。初稿系统(AMLC/SMLC)比定稿系统少一个论文库(分别是大学生论文联合比对库和学术论文对比库),这两个论文库就是历年本科/硕博毕业论文。所以,论文查重的准确性,取决于具体论文类型和系统版本的选择。 ❤️❤️❤️ 综上所述:论文查重没有最好的,主要是看学校的要求。目前大部分学校采用的是知网、维普、万方查重系统。因此,大家可以选择靠谱的查重系统进行论文查重。论文查重的准确性取决于论文类型和系统版本。希望这篇文章能帮到你们,祝大家论文顺利通过查重!
曾经的我:从论文到代码的转变𛊦近有朋友问我,看完论文后写代码是不是也很头疼?其实,很多人都遇到过这种情况。论文里的理论和模型看起来高深莫测,但只要找到合适的方法,一切都会变得简单明了。今天,我想和大家分享一个我最近发现的宝藏——Deep Learning Paper Implementations。 为什么选择这个仓库? 详尽的注解:每篇论文都配有详细的代码实现和注解,让你轻松理解算法背后的逻辑。 多样的论文选择:涵盖了图像识别、自然语言处理等多个深度学习领域,从基础到高级的各类论文应有尽有。 实战指导:提供实用的实现技巧,帮助你快速将理论转化为实践。 如何开始你的深度学习之旅✈️ 初学者友好:即使是深度学习的新手,也能通过这些注解快速上手。 资深研究者的宝库:对于有经验的研究者来说,这里有丰富的资源可以拓展你的研究边界。 如何最大化利用这个仓库? 结合论文阅读:在阅读论文时,对照代码实现,有助于更深入地理解论文内容。 动手实践:不仅阅读代码,更要亲自动手尝试运行和修改,实践是最好的学习方式。 参与社区讨论:GitHub社区里有很多志同道合的学者和开发者,积极参与讨论可以获得更多的灵感和帮助。 额外资源 获取GitHub仓库链接:直接访问这个全面的深度学习宝藏仓库,让你能够直接接触到丰富的资源和实用的代码示例。 结语㊥悦你对深度学习有兴趣,或者在学习过程中遇到任何困难,都欢迎在评论区留言分享你的经历和问题。让我们一起探索深度学习的奥秘,让学习变得更加轻松愉快!
K-means聚类:论文新灵感 K-means聚类算法是一种简单、易于实现且调参方便的聚类工具。它通过迭代计算将数据点分配到预设数量的簇中,使得簇内数据点相似度高,簇间数据点相似度低,从而实现高效的数据聚类。这种算法在许多应用场景中都是首选,特别是在金融市场预测中,其准确率甚至可以达到94.61%。 尽管K-means的基本版本在某些情况下存在问题,但研究者们一直在努力改进它。目前,主要的改进策略包括初始化策略、考虑数据的结构以及动态调整K值等。许多有效的改进方法已经发表,为实际应用提供了更多选择。 为了帮助同学们在论文写作中找到新的灵感,这里精选了9个最新的K-means改进与应用方案,涵盖了各种创新点,并提供了相关代码。这些方案不仅具有较高的参考价值,还能为你的研究提供有力支持。
逻辑小白自学FPGA的血泪史,踩过的坑 最近有几个“香菜粉”来问我学习路线,所以我决定分几期聊聊我的自学经历,希望能帮到大家。每次说起我的学习历程,真是不知道从哪儿开始,这一路走来看似复杂其实也简单。 从研究生开始接触FPGA 我研究生时才开始接触FPGA,最初是因为导师的研究方向。说实话,研究生时选对方向真的很重要!我读研时的方向是FPGA图像处理。 研一:上课和玩耍 研一的时候,大部分时间都在上课和玩耍,所以主要学习了Verilog语法。对FPGA的具体方向还不熟悉,只能通过知网疯狂搜索FPGA相关的论文,大多是图像算法类的。于是,我误打误撞地研究了这个方向。 研二:开始图像显示 研二时,我确定了论文题目为FPGA图像处理,开始在图像显示基础上加入一些简单的图像算法,如灰度化处理、滤波等。 研三:完善论文和找工作 研三主要是进一步完善论文里的实验部分,写论文,同时也在找工作。 研究生自学时的坑 数电和语法:没必要深究 数电和语法是FPGA的基础,但个人觉得没必要花费太多时间,常用的会就可以,不常见的用到再学。 开发平台:选定一种就行 开发平台无需每个都花时间去学习,先选定一种就可以。读研时我一直用的Quartus,工作后用Vivado。 编程:自己动手 会大概的语法后开始自己敲代码,不要只跟着视频看。 仿真:从小模块开始 实现小部分功能后即可仿真,不要直接大模块的仿真,避免全部推翻重来。 找工作时的经历 找工作时,由于自己对图像处理有一点熟悉,所以一直想找这个方向的工作。但其实这样局限了自己的就业路。后来我才发现,虽然自己会一点点图像处理,但所学的东西和不会又有什么区别呢?皮毛而已。导师也跟我说,搞图像算法和其他没有本质区别,反而图像算法可能更复杂。好吧,我抛开了我的局限性。 现在的情况 现在我还是小白一枚,工作这半年我一直在弄FPGA高速接口。感觉高速接口比图像处理更容易接触一些,或许之前的算法都比较基础,给了我“不太难”的错觉。现在想想很多算法应该还是很难移植的吧。 总结 篇幅有限,这篇先大概说一下我研究生时的学习情况以及踩过的坑(最大的坑就是语法学的很细,后面也忘记了,而且后面代码写多了,自然就熟悉了)以及FPGA的两大方向。下篇或许分享一些基础和语法上的重点,以上是俺的小小历程吧。 一些问我现在FPGA形势咋样的小伙伴们,如果没有更好的选择,那就稳下心来学~学的越多,机会越大嘞。
SPSSAU:数据分析懒人必备神器! 最近发现了一个超级方便的数据分析工具——SPSSAU!再也不用为复杂的数据分析头疼了,简直是懒人的福音! 之前一直在用SPSS,但总觉得操作太繁琐,分析结果也不太直观。最近在百度上看到有人推荐SPSSAU,抱着试试看的心态下载了一下,结果真的惊艳到了!这个软件不仅操作简单,而且分析结果非常详细,完全可以直接用在论文上。最棒的是,它不需要下载,直接在网页上使用,而且完全免费! SPSSAU的功能非常全面,各种模型应有尽有。我主要用它来做量表分析,信度分析等,每个算法都有详细的结果解读,真的超级方便。只需要点一下按钮,结果就出来了,完全不需要手动计算和解释。𛊊总之,SPSSAU真的是一个非常实用、方便的数据分析工具,强烈推荐给大家!
论文查重全攻略:查什么?怎么查? 毕业季来临,毕业生们终于完成了论文的撰写,但接下来面临的问题就是论文查重。虽然学校和知网合作提供了查重机会,但机会有限,很多同学觉得不够用。那么,如何进行论文查重?查重到底是什么?以下是一些实用的小技巧。 ❤️❤️❤️ 一、论文查重是什么? 论文查重,简单来说就是检测论文的重复率,也就是文字复制比。查重系统采用语义级别检测技术,没有“最小检测单位”的概念。系统会结合上下文内容,对达到一定语义级别的内容进行判定,而不是单纯根据一两个字或单独的句子进行判断。系统会根据算法综合得出完整内容的重合情况,无论是原样抄袭、改写还是调整语句顺序,都能自动检测和识别,并能快速定位和动态标注显示。 ❤️❤️❤️ 二、如何进行论文查重? 百度学术提供了多种论文查重入口,为大家提供了很多查重渠道和方式。这些方法在一定程度上可以接近高校指定的官方查重系统。特别提醒,百度学术上的这些查重系统首次使用通常有优惠,且千字查重费用远低于一些高校指定的查重系统,为大学生节省了不少费用。初稿查重时可以选择这些系统,修改后再使用学校指定的查重系统。 ❤️❤️❤️ 三、如何使用知网进行论文查重? 首先,选择正式的平台提交论文给知网检测。可以通过价格和其他相关服务来判断,比如知网分解软件、PMLC系统、VIP系统等,它们的数据库不同,价格也在几十元到几百元之间。如果价格太低甚至免费,那就要谨慎对待,毕竟天下没有免费的午餐。提交查重前,要明确学校或杂志社的要求。一般本科论文选择PMLC查重,硕博论文选择VIP查重。提交检查后,系统会输出检查报告,对重复的地方标红处理,对疑似重复的地方标黄处理,需要对这些部分进行修改。 ❤️❤️❤️ 总结:论文查重是指相似度检测,大家常说的重复率。初稿时可以选择百度学术进行查重,修改完后建议选择快捷论文查重网的知网查重。“怎么给论文查重?查重又是什么?”就给大家介绍到这里。
研一的时候我复现了两篇论文的算法给我导师看。然后我导师以为这件事情很简单,他说复现论文,移植新算法,难度不大,很快可以搞定...... 然后我现在小论文的算法已经优化完了,不过结果还没跑完。然后我的导师觉得内容不够,让我再复现五篇近几年的高水平论文的算法用作对比实验用。 「华东理工大学超话」
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