- 모든 괄호앞에는 빈칸
- , , , and
- , 이거쓸때 공백 꼭!!!!
- Abstract는 보통 마지막에씀
- 학회별로 템플릿 꼭 확인할것 (https://www.ieee.org/conferences/publishing/templates.html)
- 단락별로 필수내용을 쓰고 거기에 살을 붙이는 식으로 진행
- 풀네임 (약어) ex) Amazon Web Service (AWS)
- 갈호칠땐 꼭 공백 포함 ex) aws (블라블라)
- 영어번역은 파파고 구글보다 chatgpt4.0이 가장 자연스럽고 매끄럽다
- motivation 같은 직접적인 제목은 피하기
- introduction에서 figure 참조는 하지않음
(피드백받은 부분)
- 일반적인 이야기를 시작으로 구체적인 예제를 드는 방향으로 작성할것
- 예측 모델, 입출력 데이터 등은 가능하면 수식등을 사용해서 정의하기 - https://github.com/soulmachine/machine-learning-cheat-sheet/
- 실험결과 작성시 이미지 및 테이블의 위치가 텍스트와 최대한 매치 되도록 할것 (설명하는 페이지보다 두페이지 뒤에가있으면 리뷰어들이 얼탱이가 없을듯)
- 테이블, 그림 작성시 복사-붙여넣기 하면 라벨 바꾼것 꼭꼭 확인!!!!!!!
- 그림 설명 작성시에는 각 축에 있는 값을 설명하는것이 기본중의 기본. (x값은 뭐고 세로값은 뭐고 점찍은건 뭐고...)
- 실험 결과 작성 시 단순히 그래프에 있는 숫자를 나열하는 것 보다는 그 이유에 대한 깊이 있는 분석이 추가 되어야 한다.(단순하게 표를 읽는건 완전 비추)
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