一个人能不能成功,不在于他拥有多少优越的条件,而在于他如何认识自我,如何运用这些条件.有时,自我认识的态度也就决定了别人对你自己的评价.以下是几种有效评价情商EQ之核心的准则： 1、要有积极愉快的情绪 现在让我...
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计算机sci期刊投稿认可度也是比较高的。不过一般来说，计算机SCI1区发表的论文含金量高于SCI2区期刊。
作者写的计算机方向论文如果不能够在sci一区期刊发表，那么也是可以尝试sci二区期刊的，这样也能够获得较多的加分，此外学术顾问在这里也分享了几本计算机方向的2区sci期刊，都是单位认可度高的期刊，对晋升职称也是有帮助的。
以机器学习/深度学习领域为例
1. 在原始的数据集上加一些噪声，例如随机遮挡，主要是根据具体的任务来增加噪声或扰动，不可乱来。如果它的精度下降的厉害，那你的思路就来了，如何在有遮挡或有噪声或其他什么情况下，保证模型的精度。（无事生非）
2. 用它的模型去尝试一个新场景的数据集，因为它原来的模型很可能是过拟合的。如果在新场景下精度下降的厉害，思路又有了，如何提升模型的泛化能力，实现在新场景下的高精度。（无事生非）
3. 思考一下它存在的问题，例如模型太大，推理速度太慢，训练时间太长，收敛速度慢等。一般来说这存在一个问题，其他问题也是连带着的。如果存在以上的问题，你就可以思考如何去提高推理速度，或者在尽可能不降低精度的情况下，大幅度减少参数量或者计算量，或者加快收敛速度。（后浪推前浪）
4. 考虑一下模型是否太复杂，例如：人工设计的地方太多，后处理太多，需要调参的地方太多。基于这些情况，你可以考虑如何设计一个end-to-end模型，在设计过程中，肯定会出现训练效果不好的情况，这时候需要自己去设计一些新的处理方法，这个方法就是你的创新。（后浪推前浪）
5. 替换一些新的结构，引入一些其它方向的技术，例如transformer，特征金字塔技术等。这方面主要是要多关注一些相关技术，前沿技术，各个方向的内容建议多关注一些。（推陈出新）
6.尝试去做一些特定的检测或者识别。通用的模型往往为了保证泛化能力，检测识别多个类，而导致每个类的识别精度都不会很高。因此你可以考虑只去检测或识别某一个特定的类。以行为识别为例，一些通用的模型可以识别几十个动作，但你可以专门只做跌倒检测。在这种情况下你可以加很多先验知识在模型中，换句话说，你的模型就是专门针对跌倒设计的，因此往往精度可以更高。（出奇制胜）
计算机领域的英语论文计算机+英文，两个技术性学科在一起多么的麻烦。这个首先是先学会看吧，再练习写。看主要是理解专业术语，毕竟这是专业英语。比如Excel在计算机里怎么翻译呢？杰出的？还是电子表格？parallel这个词怎么翻译呢？平行的，平行线？还是并行呢？deamon，filter，sort，queue，stack，cursor呢？这种词语的例子太多了。主要是理解，然后用中文的惯例写出来。说完词语说语法语法越是简单越好，本来就很多大长句子，你再弄几个时态被动啥啥的，谁能看得懂呢！多读是前提，模仿就可以了！ 你可以在网上搜，参考别人的，就会有灵感去写了。
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