EI会议论文撰写技巧

　　题目

　　·突出研究方法：如果使用了特定的技术、工具或方法，考虑在题目中提及。

　　例如：基于深度学习的图像识别技术。

　　·考虑应用领域：如果你的研究特别适用于某一特定应用或场景考虑在题目中包含

　　例如，为无人驾驶汽车设计的路径规划算法。

　　·避免过度的修饰词：例如“先进的”“最新的”等，除非你确实可以证明你的方

　　法是该领域的领先技术。

　　·确保准确性：确保题目准确地描述了你的研究内容，避免误导。

　　·避免疑问句：通常，陈述句比疑问句更适合作为论文题目。

　　·对比性题目：如果研究涉及到比较或对比，可以在题目中指出。

　　例如，“对传统方法与机器学习在故障检测中的比较”

　　摘要

　　·简洁明了：摘要应简短、具体，通常长度在200-250字内。应包含论文的主要内容和发现，但无需详细描述。

　　·结构化：即使是短摘要，也应该有逻辑结构。通常按照背景、目的、方法、结果和结论的顺序来组织内容。

　　·突出重点：突出研究中最主要的发现或贡献。确保摘要中提到了这些关键点。

　　·避免背景过多：虽然背景信息对于引言部分很重要，但在摘要中，应该尽量减少背景描述，更多地关注研究的核心内容。

　　关键词

　　·常见与专业词汇的平衡：选择一些常用的词汇，这样当其他研究者进行检索时，论文更容易被找到。同时，也应包括一些针对研究领域的专业词汇。

　　·避免过于宽泛的词汇：例如“技术”或“研究”这样的词汇检索没有太大帮助。

　　·5-7个关键词：通常5-7个关键词是一个合适的数量，可以全面覆盖论文主题而不会过度。

　　·使用单数形式：除非复数形式有特殊意义，否则通常使用单数形式的关键词。

　　·避免使用缩写：除非某个缩写非常普遍，否则尽量完全拼写关键词。

　　前言

　　·建立背景：描述研究领域的当前状态，为读者提供一个关于为什么这项研究重要的大背景。

　　·明确研究动机：简要说明现有研究中的缺陷或未解决的问题，以及这为什么对工程领域有重要意义。

　　·提出研究问题或挑战：清晰地陈述作者试图解决的具体问题或挑战。

　　·突出贡献：简要概述论文为解决上述问题所做的主要贡献或创新。

　　·引用相关工作：选择性地引用相关的研究，这可以为读者提供额外的背景知识，并证明作者对该领域有深入了解。确保引用的是权威且相关的文献。

　　·明确论文结构：在前言的最后，简要说明后续各个部分的内容，帮助读者了解整篇论文的结构。

　　·避免技术细节：虽然前言可能会涉及到一些技术性问题，但尽量避免深入的技术细节或数学公式。

　　·针对目标受众：考虑到国际E1会议的参与者主要是工程和技术领域的专家，确保前言对这一特定受众具有吸引力和价值。

　　·逻辑连贯：确保引言从背景到研究动机，再到提出的问题和研究目标，呈现出一个逻辑上的连贯过程。

　　文献综述

　　·选择关键文献：不是所有的文献都需要包含在内。选择最相关最新、且对你的研究最有影响的文献进行评述。

　　·避免过多的细节：由于E1会议论文通常有页数或字数限制，确保你的文献综述是简洁的，只关注最关键的文献。

　　·明确研究差距：在文献综述的末尾，指出现有研究的缺陷或尚未解决的问题，从而为你的研究建立动机。

　　·格式和引用：确保正确引用所有参考的文献，遵循会议所要求的格式。

　　·语言清晰：避免复杂的句子结构和术语，确保内容易于理解，保持专业性。

　　实验方法

　　·详细描述：为了让其他研究者能够重复你的实验或理解你的方法，确保你的描述是详细且完整的。这可能包括材料、设备、软件、实验步骤等。

　　·使用子标题：为不同部分或步骤使用子标题，例如：“2.1材料”“2.2实验步骤”等，以增加清晰度。

　　·图表和图像：图或表格可以代替长篇的描述。特别是对于复杂的设备或实验设置，使用图形描述通常更为直观。

　　·批判性思考：简短地讨论为什么选择某种方法而不是其他可用的方法，或者你的方法与前人方法的不同之处。

　　·有效性和可靠性：简要描述你如何确保实验的有效性和可靠性例如控制变量、重复实验次数等。

　　·避免余：虽然详细很重要，但避免包含那些对理解方法没有帮助的余细节。

　　·语言准确性：由于这部分涉及技术和实验细节，确保使用精确和明确的语言。避免模糊的描述。

　　·统计方法：如果研究涉及数据分析，清晰地描述你使用的统计方法，包括软件、版本和特定的分析技术。

　　结果呈现

　　·使用图表和图形：选择最能反映你数据特点的图形，如柱状图、曲线图、散点图等确保图形具有清晰的标题、坐标轴标签和图例。

　　·明确标题：为每个图表或图形提供一个简短而清晰的标题，说明它所代表的内容。

　　·数据解释：简要解释每个主要发现，而不仅仅是列出数据。

　　·突出关键发现：强调或突出显示你认为最重要或最有意义的结果。

　　·统计显著性：如果使用了统计测试，确保报告显著性水平(如p值)并明确指出哪些结果是统计显著的。

　　·数据完整性：尤其是在工程领域，确保呈现的所有数据都是准确和完整的，避免任何可能的误导。

　　结论讨论

　　·批判性思考：简短地回顾你的关键结果，为读者提供一个清晰的大纲。

　　·有效性和可靠性：讨论你的结果是如何与己有的研究相符或不同。如果研究结果与前人的研究有所不同，尝试提供可能的解释。

　　·避免余：明确指出你研究的任何局限性，如样本大小、实验条件或其他可能影响结果的因素。描述这些局限性对你的结论可能产生的影响。

　　·语言准确性：基于你的发现和局限性，提议未来的研究方向或推荐进一步的实验。

　　·统计方法：特别是在工程领域，讨论你的研究对实际应用和实践潜在价值或影响。

　　·避免余：确保你的结论和讨论与你在前言中提出的研究目的和问题相一致。

　　·语言准确性：在完成撰写后，回顾整个部分，确保你已经解释了所有的主要发现，并明确了其意义和影响。