比写作更重要的是Idea！

格式：不是八股，但也是八股

具体”排版格式“请参阅所投会议的格式要求，强烈推荐学习Latex语法。本段只讲述”论文写作的一般格式“

标题

简洁、明确地概括自己的研究主题和亮点

• 中规中矩版（最不容易出错）：
  • 抽离出关键词、关键模型、关键方法、场景 拼接而成；也可用缩写表示
  • 《Hierarchical classified storage and incentive consensus scheme for building IoT under blockchain 面向区块链楼宇物联网的分层分类存储和激励共识》
  • 《Towards Open-vocabulary HOI Detection with Calibrated Vision-language Models and Locality-aware Queries 基于校准视觉语言模型和位置感知查询的开放词汇HOI检测》
  • 《Towards Automated Regulatory Compliance Verification in Financial Auditing with Large Language Models 利用大型语言模型实现财务审计中的自动化监管合规性验证》
  • 《 Text-to-Image Diffusion Models can be Easily Backdoored through Multimodal Data Poisoning 文生图扩散模型易受多模态数据污染引发的后门攻击影响 》
  • 《DBCPA: Dual Blockchain-Assisted Conditional Privacy-Preserving Authentication Framework and Protocol for Vehicular Ad Hoc Networks 车联网视角下双区块链辅助条件隐私保护认证框架和协议》
  • 《AgileShard: Turning the Sharded Blockchain into a Real-Time Transaction Processing System 将分片区块链变为一个实时系统》
  • 《 LBMS: Load Balancing based on Multilateral Security in the Cloud LBMS:基于云边端安全的负载均衡》
  • 《PromptCARE:Prompt Copyright Protection by Watermark Injection and Verification PromptCARE：基于水印注入和验证的提示词版权保护》
• 异想天开版（两极分化，不建议新手使用）：
  • 《 Attention is all you need 》
• 不推荐😕
  • 太长：以”人类起源为例子“
    • “Out of Africa: The origin of modern humans”👍
    • “Genetic and archaeological evidence for the origin of modern humans in Africa”👎
  • 含有一些特殊符号或公式符号
  • 过于创新

摘要

摘要的目的：让阅卷人快速了解论文大体内容

标准的格式：一句话介绍这玩意是啥/场景是什么+现在方案有什么问题+我们干了啥（关键词，不必详细）+我们结果如何（列出实验指标和数据）。

例子1（大模型）：

开词汇人类-对象交互（Ov-HOI）检测的目标是在仅训练基础类别的情况下，识别基础类别和新型类别的人类-对象交互。（场景是什么） 现有的Ov-HOI方法通常利用从CLIP中提取的知识来扩展其检测先前未见交互类别的能力。然而，我们的实证观察表明，CLIP中固有的噪声对HOI预测产生了不利影响。此外，新型人类-对象位置分布的缺失常常导致在学习到的查询中对基础类别过拟合。（当前存在什么问题） 为了解决这些问题，我们提出了一个两步骤框架，名为CaM-LQ，即用于开词汇HOI检测的具有位置感知查询的视觉-语言模型校准。通过将经过校准的CLIP中的细粒度HOI监督注入到HOI解码器中，我们的模型能够实现预测新型交互的目标。（我们的方案简述） 广泛的实验结果证实，我们的方法在开词汇人类-对象交互检测中表现优异，超过了主流数据集上的多种指标上的现有先进方法，并展现了卓越的开词汇HOI检测性能 （实验分析）。

例子2（SCI2区 区块链与楼宇物联网）：
随着物联网（IoT）和区块链技术的进步，智能楼宇系统领域已步入一个崭新的时代。（场景是什么）同时，这也带来了一些问题和挑战。大多数传统解决方案通常采用完全复制的存储策略，导致存储成本高昂，而诸如编码区块链等近期解决方案可能会牺牲查询效率。此外，传统的基于声誉的共识方案未考虑动态情境，限制了可扩展性。（当前存在什么问题）为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的分层消息聚合方案和一种基于里德-所罗门（RS）编码的分类存储方法，以最小化存储开销，同时确保数据可恢复性和查询性能。此外，我们引入了一种动态激励声誉共识机制，以应对可扩展性挑战，如防止节点垄断、促进新节点的融合以及增强容错能力。（我们的方案简述）通过理论分析和实验模拟，所提出的方案展现了高度的去中心化和可扩展性。与其它方法相比，我们的方案使基尼系数降低了20%。此外，与传统解决方案相比，我们的方案可以在保持高查询性能的同时，减少1/9的存储开销 （实验分析）。

例子3（A会 文生图模型后门攻击研究）：
在条件机制的帮助下，最先进的扩散模型（Difussion）在引导图像生成方面取得了巨大成功，特别是在文本到图像合成领域。（场景是什么）为了更深入地理解文本到图像合成的训练过程和潜在风险，我们对文本到图像扩散模型的的后门攻击进行了系统研究。（当前存在什么问题）并提出了BadT2I，这是一个通用的多模态后门攻击框架，它能够在不同的语义层面上干扰图像合成。具体来说，我们在视觉语义的三个层面上实施了后门攻击：像素后门（Pixel-Backdoor）、对象后门（Object-Backdoor） 和风格后门（Style-Backdoor）。通过利用正则化损失，我们的方法有效地将后门注入到大规模的文本到图像扩散模型中，同时在处理良性输入时保持其效用。（我们的方案简述）我们在广泛使用的文本到图像扩散模型Stable Diffusion上进行了实证实验，证明了大规模扩散模型可以在几个微调步骤内轻易地被植入后门。我们还进行了额外的实验，以探索不同类型文本触发器的影响，以及在进一步训练期间后门的持久性，为后门防御方法的发展提供了见解。（实验分析）此外，我们的研究可能对未来文本到图像模型的版权保护做出贡献。

Introduction

粗略介绍，让大部分人都能看懂你在做什么

论文审稿机制：论文被提交给委员会，委员会主要根据 关键词、摘要、Introduction进行二次分类，二次分类直接决定你的审稿人地领域
如果你不幸被分到不熟悉地审稿人领域，可能审稿人也不懂，加大被reject地风险。

核心主干

结构：介绍场景+现在的“大问题”/“大方向”（帮助委员会决定审稿人领域）+前沿工作的局限性+我们的提出什么方法。

三个贡献

创新点A+创新点B+实验理论分析结论
创新点用关键词串联，并给出这个创新点能够解决的问题；实验理论分析突出方案有效

• 文生图大模型后门攻击研究

  • 首先，我们对文本到图像扩散模型进行了系统的后门攻击研究。通过利用正则化损失和教师模型，我们的方法在保持模型效用同时，具有较低的训练开销。
  • 我们探讨了在文本层面不同触发器的影响，以及在不同微调策略下后门的持久性，这些发现为后续的后门检测和防御工作提供了启示。
  • 我们揭示了文本到图像扩散模型在后门攻击下的脆弱性。实验结果表明，攻击者可以通过向条件扩散过程注入后门，轻松且有效地篡改文本到图像任务中的各个视觉语义层面。

• 区块链存储

  • 我们提出了一种基于里德-所罗门（Reed–Solomon，RS）编码的分层数据传输和分类片段存储架构，用于智能建筑物联网。该方案解决了传统物联网中存储开销过大的问题。节点将被划分为三层，消息在这些层之间传递。领导节点收集这些消息并使用RS编码进行处理。每个建筑节点只需存储相应的片段，而不是完整数据。这降低了存储成本并提高了查询效率。
  • 我们提出了一种基于sigmoid函数的动态激励声誉机制。该机制有效地防止了旧节点的潜在垄断，同时激励新节点的融合，并适度容忍故障，从而使系统更具可扩展性。
  • 最后，我们对提出的方案进行了理论分析和实验模拟。结果表明，我们的方案具有更低的存储开销和查询时间延迟。具体来说，存储开销降低到了传统方案的约1/9，而查询延迟大约是传统方案的1/3。此外，该方案展现了出色的去中心化和可扩展性。我们的方法在降低基尼系数方面比其他方法提高了20%。

论文结构（RoadMap）

The remainder of this paper is organized as follows. In Section 2, we review the existing solutions for information storage and consensus in IoT blockchain. Section 3 describes the system framework and the specific details of the proposed scheme. In Section 4, we theoretically analyze the performance of the proposed scheme. Section 5 presents an experimental evaluation of the proposed HCSIC scheme. Finally, Section 6 concludes this paper.

Related Work

最新最前沿的工作干了什么，他们具体有啥缺陷。

如果是涉及到实验需要对比的，需要特别关注，写一写他的局限性。

主要看大家的文献积累和搜索能力

相关工作部分并无固定格式，重点是第二段“核心”，第一段和第三段可有可无。

最后——总结前沿工作，对比我们的工作

• 使用单一符号，而不是“-”“×”混用。
• 尽可能涉及多个角度的分维度对比，凸显 我们方案的优势

剩余部分

形式各异，多读论文，学会仿写

• preliminary：预备知识（比如预先说一些后文会用到的公式定理）
• 他的新方法新理论（下一部分介绍）
  • 关注“总图”，是论文整个核心的流程、方法论
• analysis：理论分析

simulation

• 实验分析（一般2~3个实验指标）
  • 按实验指标分小标题，尽可能详细分析。
    • 例子1（文生图后门攻击）：
      为了更准确地分析在训练过程中向模型中注入后门的过程，我们使用MSE和Clip - score指标 实验指标 进行了额外的实验。我们在图5中评估了从1K到16K步( Pixel - Backdoor的最大8K步数) 数据范围or数据集 的训练过程中后门的有效性 实验说明对象。我们观察到后门攻击的有效性随着训练的进行而上升 实验趋势，然后在2K，8K和8K (分别是Pixel - Backdoor、对象级别检索- Backdoor和Style - Backdoor)的训练迭代中收敛 某些特殊点意义。这表明Bad T2I中的所有方法都可以在最大8K次的训练迭代内实现，与预训练相比具有较低的开销，也证实了这一点。实验结论
      • 若能结合理论 分析 为什么出现这个效果 更具有说服力
  • 如有遇到部分实验效果不佳，可以换方法折中说明
    • 此指标不佳，可能是牺牲了部分此指标换取了另外指标的高效，其开销是可以接受的。
    • 进一步展望，提出一些思考来尽可能使得数据控制在较优区间内。
      • 例子：我的区块链存储开销实验，在结点数超过15时存储容量就超过另一对比方案。我的说法：（1）另一方案在查询效率上会有一定的损失，我们的方案在查询效率是最佳的（2）可以考虑进一步的分层，这样就能够让最顶层的结点数控制在15以内，在最优区间内。

• discussion&conclusion：讨论本文的优点和局限性

内容：做一个故事家

什么是故事？故事是一种叙述方式，它通过设置情境、塑造人物、安排情节、营造氛围等手段，来传达作者的观点、情感和价值观
“不会创作的科学家不是好的导演。”

人物和情节塑造：关注细节呈现

【1】细节阐述
对所有文中涉及的 关键变量、关键数据、关键模块 要一定要详细进行阐述。

可以结合例子、伪代码、图片等辅助理解。但是一定要有文字说明

可能的误区：我用图片描述了，就不需要用文字重复说明一遍🚫

【2】细节挖掘
可以从一些细节进行深入挖掘，进一步丰富文章的创新点支撑，减少模棱两可之处——

对物联网数据分类：调用聚类API——>如何分类，能够使得更加平衡，以便编码更快速—->两级分类

（来自审稿人的疑问）对于最高级的楼宇节点能够减少存储开销，但是文章没有说明对于中间层的存储开销问题——->调研一般物联网的存储芯片大小和区块链“轻节点”方案

情境：创设案例与场景

更有理有据的说明Why和What

审稿人意见摘录：After consulting the references in the paper, none of them provided a real example or use case of how to integrate blockchain in IoT, which makes things unclear.
复旦夏令营英文面试+中文面试都被提问：你的科研工作在现实生活可以有什么应用？

用例子，能够更好的辅助阐述一些 无聊、复杂的概念，同时具有一定对信服力，还可以水字数（划去）。

绘图：好图胜万言

眼睛是心灵的窗户，图也是论文的窗户。

总图：最重要地一张图

内容要求：集中你的创新点融合于总图中

总体格调：要有科技感、学术感、层次感

美观要求：大气、指示性强、色彩鲜明

细节流程图

这一块地内容同样适用于总图地绘制

清晰导向

• 箭头指向
• 模块划分
  • 虚线间隔
  • 色块分区

示例代替纯描述

通过例子绘制图片，能更好的展示整个流程/对应关系/算法描述，也更具有说服力

通过使用 色块（颜色对比分区）、真实图片、示例数据、图标来表达，图中尽可能减少英文说明 （不含必要的专业术语）

🚫：纯文字、单一色彩框架式的流程图（类似大家软工课程里面画的UML图，这种图虽然规范，但是不够出彩）

实验图

• 色块对比分明、清晰、美观
• 选用合适的图形化表述（折线图？分组柱状图？）【不同指标的实验图类型最好不重复】
• 作图标准（坐标轴、图例等缺一不可）

• 细节

  • 同一个实验对象不同实验图，选取同一个颜色

    工具

• PPT：我觉得最好用的画图工具。

  • 你可以通过https://www.aboutppt.com/这个网页了解PPT地一些小知识，包括如何对齐、如何配色、如何调整箭头粗细、如何画虚线框等，需自行搜索
    • 
  • 相比其他工具，PPT更灵活、更容易上手
  • PPT只是工具，我们需要一些辅助“素材”。（类似于VSCODE，更重要的是插件）
• Draw.io：可以绘制一些漂亮的标准流程图、架构图
• 素材
  • 阿里巴巴图标库，用于总图、架构图等配一些图标，显得更生动明确：https://www.iconfont.cn/
  • 有很多矢量图，在结合具体场景时可以用来表示，提升一个档次：https://www.freepik.com/
  • 配色网站：
    • http://colormind.io/
    • https://coolors.co/
    • https://colors.muz.li/
  • 实验图绘制库：mathPlotLib（Python的实验图绘图库，比较标准且自定义功能强大https://matplotlib.org/;教程：菜鸟教程;其实可以不用学，不会问chatgpt就好了）

如何提升自己的科研配图审美？

1. 多读顶会顶刊，学习他们的配图思路。
2. 知乎/小红书搜【科研配图】，有大佬整理好的。

其他：杂谈

不拘泥于文字

尝试使用 伪代码、表格、公式、序号来丰富文章，而不是纯文字+图片

写入文章的公式也不要太过简单，这样反而矫枉过正。

语法、语言

• 句式：简单句！简单句！简单句！

一个句子要表达的内容过多时，尽量把它拆成几个简洁的短句。同时尽量使用主动动词，避免使用被动句式，因为这样会使句子的结构变复杂。

• 避免重复单词

• 语法时态：

  • 表示普遍认可的观点和概念时用一般现在时
  • 表示已完成的行为和特定结论时用一般过去时。
  • 使用平行结构时，要确保平行部分用相似的结构表达。
• 人称
  • 使用第一人称（一般用we不用I） 或 方案缩写
  • 但是不要使用过多，不然会给人留下过于主观的印象。

工具

Latex

• 在线Latex编辑器 Overleaf：https://cn.overleaf.com/（有编译时间限制，但10页以内论文基本充足）
  • 自行部署Overleaf：https://jjq0425.github.io/post/10046/（无编译时间限制）
• Latex速查手册：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CTAN/info/lshort/chinese/——lshort-zh-cn.pdf

为什么选用Latex？因为相比于Word，他隔离了样式环境，你可以只关注于论文书写。一般的会议/期刊都提供了样式文件，你可以直接使用
Latex 是一种语言，但你无需学完整个部分，学完1~2章即可上手，遇到不会的，直接查文档就好。

语法矫正与润色

• .Grammarly：https://www.grammarly.com/
  

• 学术版Chatgpt：https://academic.chatwithpaper.org/
  • 时间较长，也可以上github搜索学术润色的prompt
  • 或者使用 清华的 智谱轻言 ChatGLM：https://chatglm.cn/main/detail

欢迎仿写——我的SCI2区，区块链
欢迎仿写2——北大A会，文生图后门

建议大家多读A会论文，故事讲的都很好！特别是学会仿写

• 一些很好的有关写论文的博客(部分内容为其他方向如医学的经验之谈，可能不适合计算机，请勿无脑借鉴)：
  • 科技论文要讲好科学故事
  • Nature亲自示范：如何提升论文「讲故事」的能力？