普通人应该怎样做学术、写论文?

——对于大多数本硕在读学生来说,是没有能力写一篇突破人类知识界限的论文的。

然而,评奖、保研、升学都push着我们需要发论文。用论文去证明自己的工作和贡献。所以,作为普通人,怎么才能写出一篇创新的论文。以下均为个人思考,全部是以高效率作为初衷去思考问题。好好搞学术是最好的,但是不是每个人好好写论文都是为了好好搞学术。论文在当今慢慢也成了一种凭证和途径,而搞学术也不仅仅是搞学术本身,很多时候也是一种工具和权力。所以致敬全世界的为突破人类知识界限的科学家,也不抨击每一位想过好自己小日子的普通人去造纸。

1. 做学术和写论文本身

早些年,科学家和学者用论文这种方式传播着自己的想法和工作,大多数具有划时代意义的知识界限突破也是用着论文的方式唤醒世人,推动这个世界发展。即便他们在刚出生的时候并不那么引人注目。科学家和学者有时也确实无私的,做着前瞻性的研究、熬着最猛的夜、付出身体健康却换来的是“烧钱做些没用的东西”。尤其国内更甚,业界不愿意投资于物理化学这些基础学科,愿意砸钱在计算机、软件这些投资少、见效快、来钱快的行业上。这样也导致国内一些需要沉淀的行业始终走的很慢。

论文的来源本身决定了自身的高门槛,永远是那么一小撮人用来交流的方式。也决定了论文要有较为新颖的理论去支撑,所以,在刚开始搞学术的时候会发现阅读论文是一件高门槛的事情,因为太多的公式需要你去学习很多知识去支撑。而大多数人的学术道路可能也就停在了这一步。

“我先把这些书看完才行啊”

“我先得学C、python才行啊”

“我先读几十篇文献才行啊”

很长时间过去后。。。

“这些书太多了,实在看不完”

“我才学完C语言,我看得学python才行”

“光看文献没用啊,我做不出来啊,导师不指导我啊”

也许结果好一点

“这些书我看完了,但是我不知道要做什么才有创新点”

“语言我都学会了,但是我完成不了一个架构啊”

“文献我都看懂了,但是我没有自己的平台去做”

总而言之

“做学术太难,我不适合,我更适合。。。”

诚然,做学术本身是有门槛的,而做学术本身也并不是高人一等,大部分做学术的我觉得也没有比做工程更高端。但是大多数人面临的是评奖、毕业、保研,都是成年人了,不是不想或者不适合就可以不去做。

所以,普通人应该怎么做学术、写论文?

2. 如何花最短的时间写最好的论文(以SCI二区及以上为例)?

我研究生前几乎没有做过学术,甚至问过一些很愚蠢的问题向硕士导师。研一一年,我写出2篇二区SCI。

我认为做工程和做学术都分为基于优化和基于滤波两种。基于滤波,就是你所做所写,都要经过严格的论证,实验,把关,这样写出的论文不会太差,每一个环节都严格滤波,但是我觉得容易放弃。基于优化,我先写一版,然后整体看整体改,这样花的时间不会太长。如果重视效率,我推荐后者。

从自身来说,写论文要有项目,所以挖掘项目是第一步。有实验平台最好,可以做软硬结合,增强论文的真实性。如果实验平台是团队自研的,那就更好了,本身自带真实性和先进性。没有实验平台就要试着去做一个软件系统,因为这个成本最低,不要花很多经费。找项目一定要站在前人的肩膀上,去找近些年顶刊顶会的最新成果!!!不要闭门造车,自己从0开始,闭门造车的结果往往是人先自闭。基于前人本身就做好的研究,可以省下很大的力气。

这个时候就要想目标是什么:

(1) 普刊论文:直接复现,论文翻译过来或者其他几篇论文综合一下。对于较为顶尖的成果,工作已经绰绰有余。

(2) EI会议:EI会议论文下限很低,上限很高,这里只说水会。和普刊做的差不多就行,可以再做些对比实验。

(3) 较水核心论文/EI非水会:这里复现完成系统后,除了定性的完成性实验外,还要有定量的对比实验,以展示这里工作的先进性。

(4) 顶尖核心论文/较好EI会议/水SCI:这里纯粹的复现已经不够了,要想着如何创新了,后面会介绍如何创新。

(5) SCI二区及以上/顶会:这里着重在于如何创新。

(6) CNS:大佬求带。

根据自己设定的目标,去考虑要不要创新,怎么创新?创新的方法?个人总结无非以下几点:

(1) 对于特定领域的研究,对于细分方向的研究,重视数据集和实验。比如用CV或者深度学习方法对黄土高原土质分析,对某一种肿瘤的研究,对某种猴子的面目研究等,需要有大多数人没做过的数据集或者实验条件。

(2) 对于特殊实验条件研究,比如对火焰的三维重建,有限场景下的无人驾驶,大雾天的目标检测,需要对实验场景认为设置干扰以做到大多数人做不到。

(3) 对于理论的A+B改进,是常见的灌水方法,A方法已有,B方法已有,A+B倒没怎么有人做过,比如CNN目标检测很多,CNN+SVM这种本身不怎么好用的方法甚至可以用来写论文,也是造假的重灾区,毕竟造假成本太低。

(4) 对于理论的创新性改进,也是常见的灌水方法,改进XX算法,改进XX系统。同样因为造假成本低,也是造假重灾区。

(5) 老方法在新领域的创新,CNN很常见,在大家都用它来做视觉的时候,先做语音的那一个就是创新。深度学习不新了,但是先把他用在SLAM的时候,很新,甚至可能推倒以往的SLAM框架,所以GAN刚出来的时候各种水文,关注新方法的出现,抓住那个时间窗口。

(6) 和(5)类似,如果你有一个新的机器人,新的传感器,新的实验平台,把新方法放到老平台可以创新,把老方法放到新平台也可以创新。

(7) 再往下就是顶尖的创新方法,普通人还能做的就是踩在巨人肩膀上。比如对某个大框架的模块进行改进,比如三维重建中的单目深度估计、特征点提取和匹配,可以引入新的方法(比如深度学习方法)去替换这个模块的现有算法。在这个模块打爆传统方法,又在替换之后有效提升整个框架系统的性能。可冲二区以上。

(8) 几种创新方法的结合,比如基于(7),已经提出一个新的系统,再基于(6),把新系统放在新平台,在基于(4),出现了新算法+新系统+新平台,可冲顶刊顶会。

有了项目,知道怎么创新,接下来就是做了。

3、针对论文去写论文

实验对于论文非常重要,通常分为完成性的定性实验和对比性的定量实验,以证明论文工作的真实性,可以通过展示数据集、展示实验平台、展示实验结果进行。定量实验主要为了证明论文工作的先进性,通过对比目前已有的先进方法和系统,以证明论文的先进,通常包含定性实验。

说白了,只有实验能证明你这篇论文是真的,不是造假乱写的。也不是只有低端论文才会造假。越高端的论文造假也越高端,往往是符合逻辑的推理,让人无处可锤。

尽管实验非常重要,仍然不建议先去疯狂实验,一定要先看论文,去看目标的高水平论文的实验思路、逻辑、实验设计和实验展示。之后,再去实验,或者说纯粹目标如果是论文的话,实验也就是仅仅为了展示那几幅图(此处,灌水造假可以走捷径)。

论文的构成,掐头去尾,抽象出论文结构,两大核心,理论方法+实验分别是第二章和第三章。第一章引言=研究背景及意义+研究现状。扎实的打法就是,大量阅读文献,自己总结去写。高效的方法就是找篇综述或者找几篇类似论文,提炼综述然后再写出来。同样,理论章节写法也是如此,你可以扎扎实实的学一门学问,去把它写出来,也可以用几篇论文提炼再展示出来。这两者之所以可以这么做,是因为,无论是研究现状还是理论在工科里,都是板上钉钉的事实。无论谁去描述,都是既定的事实,这不同于一些文科。其中引言中的研究现状又分为递进式和分类式。递进式就是,张三在xx年提出了xx算法,具有什么特点,但是有什么不足,李四在xx年提出了xx算法,改进了它。分类式写法就是,汽车分为电动的和燃油的(打个比方,不抬杠,还有混动的),这是从驱动方式上划分研究现状,研究现状的划分也应和后续的研究内容挂钩。第四章是总结,总结文章缩写,提出不足与未来改进方向。最后写摘要,言简意赅介绍全文,提炼关键词。参考文献尽量在引言中体现(不绝对),因为别的地方都理应是你自己的东西。

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