也算是上完了本科阶段的课，要是非让我打星写个返现，我只想说品控欠佳。不过，，不过这一个是难得有用的课，来自feng lei老师
科技文献基础知识
科技文献的定义 ，除了熟知的期刊、会议、学位论文，还有专利（这是很多人忽略的，跟论文相比，专利没有故事外壳，所以更纯，因为审核严格，所以有绝对的创新），此外还有标准（这是很多人忽略的，制定一个标准是在该领域影响很大的事情，我们应熟知标准），此外还有科技图书，科技报告…… ——（1）
科技文献的分类 ，如下表
| 类型 | 定义 | 用途 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 零次文献 | 是一次文献的素材 | 最基本的信息源 | 私人笔记、实验记录、文章草稿 |
| 一次文献 | 论文 | 同上 | 除了（1）列出的，还有 corr |
| 二次文献 | 经编排的一次文献 | 文献检索的工具 | 比如只有题目摘要但没有正文的文献列表 |
| 三次文献 | 加入分析的经编排的一次文献 | 同上 | survey，tutorial |
如何挑选/检索文献 ，如果不当（找到并阅读的是跟自己方向不相关的/水平不高的），就会浪费科研时间。方向的契合涉及到关键字的查找方法，还没讲。但通过期刊会议的筛选，可保证一定的文献水准。
1 ° 国内期刊，请关注 学报 二字，认准四大学报：计算级~、软件~、电子~、通信~，外加计算级研究与发展。<大学名字>学报稍差。
“如果要写毕业论文的reference，中文期刊的出处不要超出以上xx学报的范围，不然给人的第一印象就是怀疑，怀疑创新点，原创度，价值”（我觉得他说的有道理，且书写英文期刊同理）
2 ° 国际期刊， IEEE/ACM transaction （译为“汇刊”）是品质的保障。IEEE journal on …… 也行
3 ° 国际会议，看届数，举办了很多届的（i.e. 年年有人交钱的），通常可以.
“发表期刊/会议孰强孰弱？通常一个教授投期刊，代表他对这个工作是自信的，因为期刊往往时间成本更高，六个月到一年；而投会议，常带有赌徒心理，反正三个月后换一个会议我还来。”（我觉得这个听听即可，好像国内对于会议的认可度还是高于期刊）
CCF评级与中科院分区 ，划分通常综合考虑多个方面，所以当熟悉之后不必迷信ABC。初学者可以参考。A通常水平是高的，即便被称为水A，那也是B的水平，不会掉到C。当然也有一些很好的，被划为了C，比如通信领域三大顶会INFOCOM、GLOBECOM与ICC，后两个都是C。再比如计网领域的B中，mobisys是A的水平，而IWQoS就比一般的B弱一些。
不同的出版机构 ，IEEE，ACM，USENIX，Springer，Elsevier。比如IEEE，Transaction是好的，Journal是不一定的，Magazine是科普的，Letters普遍比较短（6页）周期在期刊中是短的，有的人选择先写letter占坑后扩充成期刊。
数据库分类和索引 ，EI是水的，SCI中期刊和会议都有，但会议不被认可。此外还有熟知的DBLP，arxiv。前三个，不推荐用于搜集论文，因为下载时还是要跳到出版社自己的网站。DBLP的优点是以作者为中心，但谷歌学术覆盖了这一优势。除非有的学者没有谷歌学术，只有dblp
科技文献的搜集
为何调研 ，①打基础，②找方向，③找关键，④找现状，⑤找方法，⑥找牛人，⑦找灵感。找文献应是带有目的性的，有层次化的策略的找；而非只有几个关键词，关键词还是机翻来的。这里讲到了论文的缝合技术，即A为对象，B为方法，C为解法。通过搜索发现，A常有，B常有，而A+B不常有，于是……，之后发现C的解法常用于B，那么最后的工作就是把B+C→A，假设审稿人精通于B领域，那么……，但总之为了生计也没啥问题，看运气。
一、调研有助于开展研究 ，首先能帮助选择领域。选择哪个领域，有三个筛选条件。前景好（科研前景≠就业前景）、有兴趣（不要按兴趣选择方向）、难度适中（重要的）。方向分为偏理论（建模）和偏应用。解决哪些问题，分为科学问题和科研问题。总之，兴趣、科学问题、科研问题能三合一的，少之又少。
二、调研有助于发表小论文 。文献调研的作用是确立对比基准，基准找好了，方向也就确定了。一个反面例子是，做图像识别，找了几篇最新的论文模型，比了比。但审稿人评论：跟大模型比如何呢？ 受限于手中资源，无法通过做实验去证明，只能通过讲道理去论述，那么这个问题无疑是可以杀死这篇研究的。所以如果一开始想到这个问题，并把问题域局限于“在资源受限环境下”的图像识别，就规避了。所以基准，并不局限相似的方法，而是整个领域内的所有代表方法。
三、调研有助于撰写大论文 ，大论文和小论文是完全不同的。
关于对搜索结果的筛选 ，
关于翻译插件 ，破坏了领域到关键词的映射，想象一下打开IEEE搜索结果是一堆机翻的中文文献，也是有些恐怖了。
文献阅读
检索： 先外文再中文，建立专业词汇的映射。先摘要后全文。先机检后手检。
阅读方法
理论论文都是金字塔结构
关键词 不是很重要，审稿人也不因为这个而杀死。所以很多论文的关键词都不贴合。
xxx
写作之abs 一句话交待背景，要直接（不要：随着xx发展，我们已经进入xx时代，不要介绍啊移动边缘环境），一句话交待动机。更好的情况是一句话涵盖背景和动机，其中动机更重要。因此，考虑了xx东西，建立yy模型，使用zz求解方法。（因此，我们提出了xx。） 语言要有信息量（不要：仿真结果表示我们的xx模型有更好的应用性能）在什么条件之下？评价指标是什么？
写作之intro 引言是扩展版摘要。研究对象必须在intro【第一段】出现。倒数第三/二句话必须出现。比如你干语义通信，你介绍一整段6G的发展干嘛？【二三段】写动机（大书特书）。第一段写挑战（移动通信的挑战是同时优化功耗和时延，且为什么要“同时”优化，但大部分情况下，前人已经有过一些研究了），第二段是现有研究对挑战的解决办法的“侧重点”和“不足”。至此读者知道你要干嘛了。【第四段】写方法。贡献。贡献有好几种写法。经典三段式1.问题模型的建模贡献 2.解法贡献（大家普遍写如何好，但没写创新性，只说了怎么做的，理论性就会差点。）机制创新，算法创新，大大小小，可以分段写，正常不会超过三个，建议两个，一个是机制上，另一个是算法上。如果写不出来，可能真没创新，别写了。 3. 实验效果 +洞察 insight（别纯粹的只有现象）
变种：动机之下写相关工作，适用于很短的论文比如poster。
写作之related work 相关工作是重要的，不只是形式上的成分。非常聚焦。而不是移动边缘计算，啦啦啦做了一堆研究。那些引言中出现的要素。最后写：现在还没有xx方面的研究，所以我来做一做。一定要是紧密联系“挑战”的。粒度太粗的不要。相关工作里得有基线吧。特别注意博士毕业论文，不要踩别人，你踩的竟然是审稿人，常见。建议：不要踩中国人。顶多是“未考虑”。
从审稿的角度， 所有在引言、相关工作里吹过的牛（效率，efficiency，performance），都要在实验里证实。否则一旦审稿人拿大模型审稿，能查出来。大模型很难评判技术，但能评判上下文是否对应。大模型能提出来的常见问题还有实验可扩展性，可操作性。有时候给大模型留点余量，一上来不做太好，方便补实验。
总之论文， 快速成文，慢慢改进。
自查： 1. 参考文献前三个一定要近两年。2. 评价指标，细写没在系统模型中交待的指标。你的y（因变量，优化目标）就不用再描述了。 3. 对比对象必须是：sota。 一个开源一个闭源。自己更能够掌控