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顶会论文扩展投期刊直播_评职称不认可的期刊(2024年12月全新视觉)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

顶会论文扩展投期刊

论文被拒，心情崩溃，怎么办？作为一个计算机视觉多模态领域的研究生，投了今年的ACMMM，写论文的过程真的是一场硬仗。当时被派到研究所出差一个月，白天要工作，只能晚上熬夜写论文，就这样赶完了这篇论文。初审分数是a，wa，wr，br，当时心里还挺悬的。然后我认真写了rebuttal，点对点回答了审稿人的问题。前三个审稿人把分数改成了a，a，ba，看到这里觉得基本稳了，努力终于有了收获。结果万万没想到，最后的br改成了r…经过两周焦急等待，最终还是被拒稿了，a，a，ba，r，真是心塞。今早看到这个结果，心情郁闷到想大哭一场。这个学期真的太不容易了，一直都很忙，神经紧绷。读博以后更是感觉生活被完全填满，但最后却得到一个又一个reject。先是第一个工作投期刊一直被拒，再是会议被拒…真的感觉有点失去信心了。到现在还是0paper的博士，我多么希望自己能有一篇paper，但总是事与愿违。最终还是无缘顶会了，感觉自己没有事业，没有爱情，甚至没有生活。或许遗憾和失败真的会贯穿人生始终。#博士生日常 #发疯

北欧生活日常：努力前行，生活不会亏待你今年的雪来得特别早，28号深夜开始飘雪，接着就纷纷扬扬地下个不停。雪花落在翻卷的枯叶上，压断了胖鸽子的枝杈，连猫狗鸟雀的踪迹都被掩盖了，积雪最深处竟然到了小腿那么深。空气中弥漫着冻柿子的味道，瑞典的冬天和东北的冬天真是越来越像了。正经人两周前投到顶刊的论文被编辑以创新点不足为由拒了，导师气得不行：“没有就没有？咱去argue！”上个月Babak投到某一区水刊的论文也被拒了，导师更是气得跳脚：“这期刊没有自知之明！真有好的点子谁投你啊？咱去argue！”不过我和Babak都觉得自己年纪大了，实在吵不动了，于是迅速另投了他刊。年末大家都忙着收尾。上午是Akash的毕业答辩，下午就是正经人的中期答辩。Hanna在系门口转圈圈驱寒，像一只在微波炉里解冻的鸡。但她一张嘴就变成了鸭子：“我感冒啦！还没好全呐！今儿是来给你加油哒！”答辩前，正经人用眼神警告组里的人别瞎提问题给他添乱。我那俩导师按规定不能吱声，Babak和小师弟也不敢坑我，Hanna那破嗓子也说不出啥来，我很放心。年末也忙着告别。饭搭子Deborah毕业答辩完毕，隔天就和父母回家了。Houssaine做完了博后，周五合同到期，周六一早的飞机。可见宁古塔多待不得一天。答辩前，正经人自我洗脑，假装自己是谷爱凌上身。果然非常自信，思路流畅，基本接住了对手的问题。对手还夸了正经人的科研进度。我用余光看向导师，他一边转笔一边偷着咧嘴乐。有我这样的学生真是他的福气。答辩完毕，Hanna在身后发出破锣一样的声音：“你的对手真nice，我也想要！”我说：“那这得提前安排。毕业答辩我想另请Veiko和Jing，都是熟人，少些紧张。”Hanna更激动了，嘶哑地叫着：“那我也要！我也要！”我说：“咱把嘴合上。明天我列个好人单子，你闭眼选就行，中不？”Hanna满意地点头。此刻我一定是她最铁的姐们。查邮箱发现自己中了理学院的grant，真是平添一桩好事。继续沉下心耕耘吧。生活不会苛待那些认准方向、踏实前行的人。就像这北国长夜无边，你久久踏雪而行，转角忽见一条安静明亮的街巷。前方的圣诞树层叠高大，在寒风中散落星点璀璨又温暖的光。

SCI审稿心得：从被拒到接受的完整指南 𐟓 审稿过程千变万化，但总结起来不外乎几种情况。以下是我发表了三篇SCI论文后的审稿心得： 1️⃣ 直接拒稿：如果编辑直接拒稿，那基本上是没有救的。这时候可以考虑换期刊，重新开始。 2️⃣ 审稿人拒稿：如果审稿人拒稿，但编辑没有直接拒稿，那还有一线希望。你需要根据审稿人的意见认真修改，逐条反驳，这样文章还有可能起死回生。 3️⃣ 大修机会：如果审稿人和编辑都给了大修的机会，那基本上等于文章被接受了。只要态度诚恳，认真回复，讨论该讨论的，补充该补充的，文章一般都能被接受。如果最后没有被录，那通常是因为修改态度不认真。 4️⃣ 小修机会：如果审稿人只给了小修，那可以出去吃顿大餐庆祝一下。不过这种情况很少见，因为审稿人也有心理压力：编辑会不会觉得我不认真？作者会不会认为我没看懂？ 5️⃣ IEEE的特殊情况：在IEEE的很多Transactions期刊中，即使给了大修机会，最后也可能因为期刊的高贵而直接拒稿重投。这意味着rejection & resubmission = major revision。 ✅ 结论：如果是顶刊，major revision有一定概率被拒；但如果是一般期刊，Accepted=Accept, minor revision = nearly Accepted，major revision = will be accepted soon.

AIGC vs 推荐，选哪条路？ 1. AIGC智能创作领域正处于起步阶段，各种新模型不断涌现，未来5~10年可能迎来显著发展。然而，短期内难以直接盈利，且新技术带来的冲击也不容忽视。此外，CV算法的门槛较高，没有一两篇顶会论文很难获得offer。推荐算法方面，传统的搜广推业务已经趋于稳定，下限有保障。秋招经验贴显示，很多人无论文靠实习就能斩获SSP，但似乎缺乏更进一步的发力点。如果你有机会选择，会选择全力投入AIGC算法还是推荐算法呢？这也是我最近在考虑的问题。目前我研二，曾做过一段时间的text2image研究，但面对每天层出不穷的论文和被抢先发表的idea，感到非常头疼。目前我的研究方向产出的论文与搜广推有一些关系，但与CV完全无关。实习经历全是text2image方向，这种矛盾让我难以做出下一步选择。据说要找到CV方向较好的工作或继续读博，还需要至少一篇相关的论文。到底是选择搜广推的实习还是继续全力投入AIGC呢？希望能得到大家的建议。

如何在三个月内发表一篇论文（续集） 𐟎🫩€Ÿ验证你的想法在开始实验之前，首先要确保你的想法是可行的。快速验证你的想法是关键，如果验证没有问题，那么接下来的实验就会顺利。如果有问题，不妨试试以下方法：最小迭代原则：尽量在基础代码上逐步迭代，这样即使实验不顺利，需要分析的对象也最少。勇于跳坑：如果某次实现没有效果，及时跳坑，考虑换一个代码baseline或者重新审视你的idea。 𐟓Š 制定完整的实验方案在实验的1-10阶段，你需要制定一个完整且翔实的实验方案。一个统计数据方法加上实验部分接近论文页数限制，基本可以中稿。接下来是最见逻辑和思考的阶段，你需要扩展实验并进行分析。如何扩展实验：借鉴baseline对应论文的实验设置，确定你要做的ablation study实验以及需要补充的数据集实验。如何进行分析：解释你的实验效果如何好，给出定量的曲线统计实验或者定性的case study实验。 𐟓 论文写作的技巧先写再改，尽量降低自己的学习曲线和执行难度。以下是写作的一些小技巧：模仿式写作：模仿实验中对比baseline的几篇文章的组织和写作，优先写完intro、method和experiments部分。梳理逻辑：多寻求外部帮助，找到更资深的人帮你看文章，找出明显的行文和逻辑问题。如果没有人看，也可以找同等水平或者门外汉看，通过他们的反馈发现自己的逻辑漏洞。格式调整和语言润色：内容基础框架和思路确定之后，就是文章的美化了。首先是格式，严格按照所投会议或期刊的要求调整好论文的格式。然后是语言，推荐使用quillbot进行语言润色。最后是图表，多学习其他顶会文章的图表范式，美化好自己的图表。通过这些步骤，你可以在三个月内顺利发表一篇论文。加油！𐟒ꀀ

欧盟玛丽居里博士两年半毕业心得我是工科博士，专业方向是航空航天、流体力学和计算物理。参加了欧盟玛丽居里博士项目，由比利时公司和西班牙高校联合培养。整个博士生涯用了两年半多的时间，最终在三篇行业顶级期刊（SCI一区TOP）上发表了论文。 𐟌Ÿ 入学时间：2019年5月 𐟌Ÿ 论文完成：2021年11月 𐟌Ÿ 毕业答辩：2022年2月玛丽居里项目本身是依托导师的项目申请提案，研究主题相对固定。但定期开展的结果讨论和中期检查等，保证了课题的顺利进行。遇到负责的导师，同时多与导师沟通反馈结果，也是很容易出成果的。 𐟌Ÿ 论文发表：我尽早开始写文章，第一篇论文在博二中才投出，随后在博二下学期再投出两篇文章。后两篇文章审稿较快，运气也不错。入学两年半左右刚好发表了三篇论文，以论文集形式（compendium of publications，三篇小论文拼成一篇大论文）提交博士论文，最终答辩获得拉丁文最高荣誉Sobresaliente Cum Laude顺利毕业。后续我会更新博士申请和玛丽居里项目读博体验，欢迎交流。

博士毕业5个月后，我终于找到工作了！𐟎‰ 哇，终于可以松一口气了！距离我博士毕业已经有5个多月了，工作终于有着落了。我的专业是经济学，在日本读的博士，花了6年时间才毕业。虽然我的论文是在日本的期刊上发表的，但那些期刊可不是国际上知名的S刊或C刊哦，有点尴尬是不是？𐟘‚ 一开始，我的要求还挺高的，想着要找个公办二本的工作，最好是能有编制和安家费的那种。结果现实给了我一记响亮的耳光。没有S刊、没有顶刊、QS排名也不高，这些都被用人单位拿来做文章。更糟糕的是，我的学位是农学博士，虽然我的专业是经济学，但因为隶属于农学部，这点经常被吐槽。回国后，我在网上投了不少简历。有一次，蚌埠的安徽某大学通知我去面试。一周后，人事处打电话来说通过了，让我等半个月签合同。结果半个月过去了，我再问人事，他们说档案有问题，名额落空了。真是气得我牙痒痒！后来我又投了四五十家单位，面试了不少，但因为各种原因都被拒了。正当我快要放弃的时候，我决定看看民办学校的机会。没想到，在民办本科中竟然找到了落脚点！虽然还没签合同，但至少是有个口头offer了。至此，我终于可以暂时松一口气了。工作虽然不容易找，但总算是有着落了。累了这么久，感觉人生第一个offer真是来之不易啊！𐟒ꀀ

2023年英港新申请季：我的经验和教训这一年，真的是酸甜苦辣交织。从去年9月开始，每天刷社区里朋友们晒的offer，仿佛成了一种习惯。现在，我也想借此机会回馈一下社区，希望能给未来的学弟学妹们一些帮助。以下是我对英港新学校工科授课型硕士申请的一些个人看法。申请材料的重要性 𐟓š 在申请材料中，GPA无疑是重中之重。从我和周围很多同学的申请结果来看，GPA几乎是决定你最终录取学校层次的关键因素。专业课的成绩也非常重要，所以在时间和精力有限的情况下，我建议大家优先刷高专业课的成绩。如果你有寒暑假时间，可以考虑找段实习。很多学校还是比较看重你在企业的实习经历，它能证明你对这个行业的兴趣，体现你的一些专业能力，这也是写个人陈述时很好的材料。不太建议大家花太多时间在科研上，因为科研很难在短期内出成果且结果不可控，而实习一般是按照公司既定的操作流程去做一些实际的工作，结果可预见。当然，有时间和余力的同学也可以尝试学校实验室的科研，可以找老师套磁，表达你对这个方向的兴趣以及论文产出和推荐信的诉求。一篇顶会或权威期刊的文章将会是你申请时的一张王牌。申请时间线 ⏰ 关于申请时间线，我的建议是心仪的学校要越早投递越好。比如港科大和港大，都是越早投递越早审理。我身边有不少GPA和我差不多，甚至比我低几分的同学去年9月就开始投递，11月份就收到了港科大的offer，而我到现在也没有收到[笑哭R]。还有NTU，以往都是4月份开奖，今年却在1月初就发了一批offer，所以同学们还是要提早了解学校的申请时间线，早做规划没有坏处[赞R] 均分提升的秘诀 𐟓ˆ 如果有均分稍微低一些的同学，也不要灰心。我大一比较摆，均分才74分，但大二上开始意识到要提升均分，就经常泡在图书馆学习，把均分提到了81。不过，感觉距离理想的学校还是有一定的距离。于是，我大三更加努力，这一年的均分大概是91左右，最后总分提到了85。我自认为不是特别聪明的那类人，所以我觉得我能把分提上来，大家肯定也都能[赞R][赞R] 祝愿大家都能在未来的申请季中收获理想的offer！𐟎“

𐟓š高效获取文献知识秘诀𐟔 𐟓–想要从文献中高效获取知识？这里有几个小秘诀分享给你！ 1️⃣ 𐟑€先看论文标题，它就像是文章的脸面。通过标题，你能快速判断文章是否与你的研究方向相关，是否有参考价值。 2️⃣ 𐟒ᨯ𛥮Œ摘要后，你会对文章有更深入的了解。摘要既是标题的扩展，又是全文的精髓，多读摘要，有助于你快速把握文章核心。 3️⃣ 𐟎訯𛥮Œ文章后，试着画一个简易的思维导图，这样可以帮助你更好地组织信息，方便下次查找和回顾。 4️⃣ 𐟌Ÿ如果文章值得精读，比如发表在权威期刊上，一定要边读边做笔记。这样可以帮助你更好地理解和记忆文章内容。 5️⃣ 𐟔学习顶刊文章的结论和逻辑思路，这可以帮助你提升自己的科研思维和逻辑能力。 6️⃣ 𐟓𘤸要忘了学习文章中的图表和配色。截图保存你认为有用的图表，学习他们的排版和数据呈现方式。 7️⃣ 𐟒𛥖„用工具，如高效的文献阅读器，可以帮助你快速整理文献思路，提升阅读效率。 𐟤—最后，保持独立思考的能力，不要盲目相信文献中的所有观点。通过实践和思考，总结出真正对自己有用的知识！

百川智能完成50亿融资，启动AI人才招募 𐟌Ÿ 百川智能今日宣布，已完成50亿元人民币的A轮融资，估值高达200亿元，计划启动B轮融资。A轮投资方包括阿里、腾讯、小米、北京市人工智能产业投资基金、上海人工智能产业投资基金和深创投等。这是继minimax、智谱、月之暗面后，又一家大模型公司估值超过200亿元。 𐟌 百川智能还发布了专为全球顶尖人才设计的“星耀计划”，旨在吸引2024年10月至2025年9月毕业的本硕博学生。计划包括：竞赛专项达人（如ACM-ICPC、ACM-CCPC、奥赛等）大模型算法（多模态、自然语言处理、强化学习）大模型推理、分布式训练和性能优化 𐟔堧™𞥷智能成立于2023年4月10日，由前搜狗公司CEO王小川创立。公司致力于通过语言AI的突破，构建中国最优秀的大模型底座。核心团队由来自搜狗、百度、华为、微软、字节、腾讯等知名科技公司的AI顶尖人才组成。成立不到100天，便发布了Baichuan-7B、Baichuan-13B两款开源可免费商用的中文大模型，且在多个权威评测榜单均名列前茅，下载量突破百万。 𐟑堧™𞥷智能欢迎以下背景的AI领域学术达人、竞赛达人、实战达人和开源大神进行交流： ACM-ICPC、NOI/IOI、top coder、Kaggle等信息学竞赛奖牌获得者发表过顶会&期刊论文的学者，如ICLR、ICCV、CVPR、ECCV、NeurIPS、ICML、TPAMI、ACL、EMNLP等大模型基础研究专家

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