小论文的发表心得(一)

新的学期开始啦,咱们一起收拾收拾心情,继续上路~

【背景需求】最近有小伙伴祝贺小编的第二篇PRA被录取,希望小编分享下经验。小编曾分享过一篇心得:

第一篇小论文的发表心得

,主要分享了研究成果从无到有的过程,包括论文的灵感来源、研究经历、投稿经历。

但复读之后,发现逻辑性可复读性均不强,故想开个小专辑更系统性的聊一聊关于小论文的那点事儿,希望能对有这方面需求的小伙伴有所帮助。

专辑大纲

这里小编以时间为序,聊一聊关于小论文的那些事儿,主要分为以下五个阶段:

知识积累

发掘创新

论文写作

选刊投稿

修稿回信

第一阶段 | 知识积累

这一阶段的核心是:认识自己、然后有重点的做积累。

如果你刚刚接触量子机器学习这个领域,在研究最开始阶段,可在综述文章和基础知识上投入较大的比例:

如果你只有量子计算背景:推荐你通读一本经典的机器学习书籍,对机器学习的算法分类有一个大概的了解,可以暂时不关注每一个算法是如何实现的,先通过泛读选择一个具体感兴趣的点(灵感的来源往往是对某个知识点的一见钟情),再去精读学习;精读时推荐做一些编程实验,可加深理解。

如果你只有机器学习背景:推荐你较为系统的学习由Michael A. Nielsen和Isaac L. Chuang所著的《Quantum Computation and Quantum Information》一书,这本书推荐通读第一章内容,然后详细学习一下第二章,主要是理解各种概念;之后再重点研究几个经典的量子算法是如何实现的,思考里面可能涉及的量子效应,感受量子计算的奇妙之处。

如果你已经对量子计算和机器学习都有一定的基础,推荐你重点选择量子机器学习的一两篇优秀文章进行精读

精读一定要精:涉及的基础知识、专业知识、参考文献都要尽可能的理解透彻。精读目的不在多、在深,这一步理解的越深,越容易举一反三。小编在上期介绍过,自己精读的第一篇文章QSVM花了至少3个月的时间,但收获颇丰,在读其他类似文章时,会更易理解。

当然,其实不管你在哪个阶段,以上这些方面都是需要不断投入精力的,只是投入的比例可以根据自身的情况不断的做调整。

在有限的时间内,有的放矢,方能高效。

不论你处于哪个阶段,慢慢来,一步一步,我们一起在这个有趣的领域痛快的玩~

【小结】本期内容重点是如何一步一步进入量子机器学习这个领域。下期将重点关注如何在这个领域中找寻与众不同的研究点。

新学期的邀请

【主题】给自己/研究团队的研究成果打广告。

【期待效果】了解各个团队最新的研究进展和研究方向,增加彼此的合作机会。

【内容】自己参与的研究,包括但不限于:自己的研究思路、发小论文的心得、对发表论文的亮点内容更进一步的解释说明、值得进一步讨论的问题、期待与哪个具体研究方向的团队合作等等。

【展现形式】公众号文章,可发word版本给我,我负责排版发布。

【报酬】小编可以提供一次一对一PPT制作的交流~

本期分享到这里~

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答案自在其中。

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