论文

在与论文造假战斗多年后，伊丽莎白·

等情况频繁发生，但这绝不是论文造假仅有的模式。

等，似乎是论文造假不变的关键词。

近年来，论文造假事件屡屡曝出，涉及人物不乏重量级学术大咖。

在动辄数十人乃至上百人的大团队里，经常以通讯作者身份出现的学术带头人如何做到为每一篇论文负责？

亚伦森（ScottAaronson），在“九章”论文发布当天，通过博客分享了他对这一研究成果的评价，以及他与中国科学家们的有趣互动。

推荐论文1：TheComputationalLimitsofDeepLearning

推荐论文2：Surveyondeeplearningwithclassimbalance（关于类别不平衡的DL综述）.

推荐论文1：RightfortheWrongReasons:

推荐论文2：EmergenceofInvarianceandDisentanglementinDeepRepresentations（深度表示中的不变和解耦）

推荐论文：ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations

推荐论文：Overfitting（过拟合）

推荐论文：TheDisciplineofMachineLearning（机器学习学科建设）

推荐论文：TheStateofAIEthicsReport（AI伦理道德报告）

他们与赵宇飞开展了密切的合作，后者提出一些研究问题，并教导他们如何写正式的数学论文。

他们与赵宇飞紧密合作，后者提出了研究问题并指导他们如何撰写正式的数学论文。

1999年的一天，我应邀去了时任建设银行行长周小川的办公室，办公室很大，周行长非常厉害，全知天下事，甚至还读过我1998年在一个顶级学术期刊发表的一篇有关汇率风险暴露研究的论文。

亦或审稿人对作者论文所述观点理解极深，所提出的问题异常尖锐，搞的作者一时之间不知如何回复。

因此，存在对作者论文的内容理解不到位，所提出的问题不是非常合情合理的可能，甚至可能存在观点偏颇；

推荐论文1：AttentionIsAllYouNeed

推荐论文1：WhereDoRewardsComeFrom?

推荐论文1：f-GAN:

推荐论文2：Buildingmachinesthatlearnandthinklikepeople

推荐论文2：ClimbingtowardsNLU:

推荐论文2：SobolevGAN

这次推荐的论文依然是分量十足、诚意满满，各位推荐者都认为自己推荐的论文是AI人员必读的经典之作，不知各位读者怎么看。

很多作者即便承认数据有误，也仍然在为论文的结论辩护。

该论文的研究聚焦于深层次理解强大的transformer架构，不仅利于推动该领域的进一步发展，而且有利于研究人员做出更明智的决策。

TLDR软件为科学搜索引擎“语义学者”上的一篇计算机科学论文生成一句话摘要。

可能是因为这年头为了吸引关注论文标题也变得不讲武德了吧……）

论文太长不想读怎么办？

论文作者在Github公开了相关设计文件、软件以及使用指导[2]。

小编感觉这样修正内容过多，而且可能会偏离本论文所论述的具体问题，很没有必要再增加实验，其实审稿人提出的这个问题小编个人感觉重点不是很突出，推荐将这一问题转换成参考文献的问题。

但还是要说，就我个人而言，还是会更加偏爱一些论文的，从这些论文中我受益匪浅，但这并不是说其他论文不好。