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参考: Multiple Authors with common affiliations in IEEEtran conference template Latex: 添加IEEE会议论文作者信息 参考格式: \documentclass[conference]{IEEEtran} \begin{document} \title{An Important Conference Contribution} \author{\IEEEauthorblockN{Author One\IEEEauth

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近期师兄发给我一个压缩包让我整理文献,而我发现压缩包里的内容是这样: 这样: 和这样的: 我大概看了一下,可能有270多篇文章是这种格式,俗话说的好,没有困难的工作,只有勇敢的研究僧.所以决定用Python自己写一个脚本. 尽管这个程序还有许多不足之处:1)对于文件很大的时候会只下载一个18kb左右的无法打开文件:2)程序中间出现网络或者文件异常,没有对异常进行处理:3)因为md文件里面的pdf文章地址,有的打开是网站.有的打开可以直接下载,有的打开是pdf文件......,所以还需要人工去分一

一. 不管显示何种内容,TEX 文件都是 \begin{IEEEKeywords} 关键词1.关键词2,..... \end{IEEEKeywords} 其中:模版文件 IEEETran.cls存在下述命令 \def\IEEEkeywordsname{Keywords} ## 显示为 Keywords- \def\IEEEkeywordsname{Index Terms} ## 显示为 Index Terms 二.途径 怎么办呢?后来想到去IEEEtran.cls文件中修改.将 IEEEkeyw

ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: 关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28nm for Intelligent Embedded Systems 14.2 DNPU: An 8

相信各个即将毕业的学生或在岗需要评职称.发论文的职场人士,论文检测都是必不可少的一道程序.面对市场上五花八门的检测软件,到底该如何选择?选择查重后到底该如何修改?现在就做一个知识的普及.其中对于中国的学者都会选择如下三种检测系统,接下来将做简单介绍: 1  知网 知网是使用率最广的一套检测系统,其使用率广,其实是在于这套系统背后的资源支持及平台支持,如同方依靠的学校背景及咱们下载文章的知网平台.知网随着使用对象的不同,又划分为以下几个分类:     ①知网学术不端检测.现在的知网学术不端检测已发

0.特别提示:本次会议要求各位作者根据审稿意见进行认真修改,然后经过大会主席的检查合格才允许上传IEEE eXpress,主要的目的是为了保证论文集的质量,不让论文格式出现五花八门的情况,确保会议后被EI和ISTP检索.目前会议主席检查了大约100篇的修改稿,问题比较多,只有10篇左右一次检查通过,大部分都经过1次或2次修改.目前这一100篇中也只有40篇通过检查,所以请各位作者加紧时间修改上传,不要等到最后日期. 1. 基本要求:请大家使用IEEE CS两栏格式的模板(WORD, Latex)

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

How to Write and Publish a Scientific Paper: 7th Edition(科技论文写作与发表教程)(11.04更新) 重要通知: 最近开题报告已差不多告一段落,准备发力写论文了.我会根据自己写论文的实践,从找期刊到发表的过程记录下来.记录的过程从第6章开始,我会用不同颜色的自己标注出来,其顺序大体和<科技论文写作与发表教程>的目录相似.欢迎大家讨论拍砖. 目 录 第一部分 一些基本常识 第1章 什么是科研写作第2章 历史回顾第3章 走进科技写作第4章 何

其实最好的教材就是实例,恰好NIPS会议会把往年所有论文的Rebuttal都贴出来...,见这里:http://papers.nips.cc/ 同时,圈内同行也总结了不少经验,下面转帖其他人的经验 ===========如下转自:http://qiyuhua.github.io/%E5%AD%A6%E4%B9%A0/2013/05/17/rebuttal.html=========== 前段时间刚刚成功rebuttal一篇文章,趁着热度未过,总结一下. 在学术界,计算机科学貌似是一个另类,表现在

偶尔转帖:AI会议的总结(by南大周志华) 说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全. 同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令 人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列进tier-3的也是不错的 tier-1: IJCAI (1+): International Joint Conference on Artificial Intelligence AAAI (1): Na

0 引言        目前,互联网在社会中扮演的角色越来越重要.通过互联网为广大群众提供服务,也是互联网成功的关键.互联网服务架构目前大多数都是基于REST架构来完成的.REST从它诞生至今,可以说为互联网的繁荣做出了不可磨灭的贡献.REST架构到底是一种什么样的架构,而它为何有这种魔力,这里我们就来刨根问底,挖掘它的内在以及潜在意义. 1 绪论 1.1 软件架构        软件架构是一种软件运行时的抽象.软件运行的健壮性.扩展性.效率,软件使用的简洁性通常用来评判一种软件好坏的标志,也是

论文题目:<Domain Adaptation via Transfer Component Analysis> 论文作者:Sinno Jialin Pan, Ivor W. Tsang, James T. Kwok and Qiang Yang 论文链接:https://www.cse.ust.hk/~qyang/Docs/2009/TCA.pdf 会议期刊:IJCAI 2009 / IEEE Transactions on Neural Networks 2010 简介 领域自适应(Dom

原文地址: https://blog.csdn.net/LiFeitengup/article/details/8441054 最近在查找期刊会议级别的时候发现这篇博客,应该是2012年之前的内容,现在的CCF推荐会议.期刊可以在CCF官网上查看,但是这篇博客内容据说是周志华老师总结的,所以必须mark一下,以示支持. -----------------------------------------------------------------------------------------

ps:   这是一篇06年的文章,与今日的国内计算机行业学术圈环境简直是天翻地覆,很不错的history,值得mark下,今日的cs学术发展十号是坏不发表意见,但是history是值得对比,借鉴,思考的. 原文地址: https://www.xuebuyuan.com/3244355.html --------------------------------------------------------------------------------------- 这几天在水木CSArch版,

从ACM会议分析我国计算机科学近十年发展情况 来源:<中国计算机学会通讯>2015年第10期<专栏> 作者:陈 钢 2006年,承蒙李国杰院士推荐,<中国计算机学会通讯>发表了我的一篇文章“从ACM会议论文数量看差距”.该文就中国大陆学者在ACM会议上论文发表情况,将中国计算机科学同国际水平进行了比较和分析.得出的结论是,从论文发表角度看,当时中国的计算机科学同国外的差距非常大,尤其是在顶级会议上,中国的论文凤毛麟角,在不少重要会议上甚至是0.近十年来,中国计算机学术界

信息安全会议在世界范围内举办,下面是全球最值得参加的50个信息安全会议的简介,以时间顺序列出.需要注意的是,这份清单基于2016年的信息撰写,因为具体日期与地点每年或有不同,请至活动官网确认具体的日期及注册信息. 1. ShmooCon 官网:http://www.shmoocon.org/ 日期:1月15日至1月17日 地点:华盛顿特区 每年于美国东海岸举办的黑客大会,ShmooCon为期三天的日程提供给大家开放且信息量巨大的最新科技博览,富有创造性的软硬件解决方案,和各种紧跟行业趋势的讨论会

. 过去几年发表于各大 AI 顶会论文提出的 400 多种算法中,公开算法代码的仅占 6%,其中三分之一的论文作者分享了测试数据,约 54% 的分享包含“伪代码”.这是今年 AAAI 会议上一个严峻的报告. 人工智能这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机,就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学.医学以及其他领域一样.最根本的问题是研究人员通常不共享他们的源代码. 可验证的知识是科学的基础,它事关理解.随着人工智能领域的发展,打破不可复现性将是必要的. Learning Feature Py

这周,机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了,许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/ 朋友圈分享了论文被收录的喜讯.大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选,论文名为「ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games」.这篇论文介绍了他们构建的强化学习研究平台 ELF,为环