学术论文英文写作都要符合ABC三个基本点:准确、简洁和清晰 (Accurate\Brief\Clear),在此基础上做好必要的细节,可以让你的英文写作更地道化、学术化。以下建议可供各位小伙伴参考:
一、错误用法
★ So/But/And/Also…等连接词不可用于句子的开头;
★ 在including,such as或for example的句尾,不要用“etc”;
★ e.g. 和 i.e. 一般只用于括号中,在正式文本中用全拼For example 和 That is更好;
★“researches” 只可作为动词用于“someone researches something”,不能作为研究(名词)的复数形式。
★“Literature” 是不可数名词,如果在文中提及多篇文献,用“Studies“代替更好;
★ 容易忽略的标题拼写:Conclusion不是Conclusions、Acknowledgments不带s;
科技论文中不要使用“Meanwhile”等非正式词汇,就像中文论文里不能使用文采斐然的成语和修辞手法;
类似的词汇:
'however' or 'regardless',而不是'anyway';
'essentially' or 'ultimately',而不是'basically';
'last', 而不是'at last'或'last but not least';
'largely' /'greatly, 而不是 'majorly'
'withdraw', 而不是'quit';
'in total',而不是 'totally’。
二、细节建议
★ 除非是后面带有度量单位,否则10以下的数字应该使用英语全拼;例如"5 m" 可以,但是"5 apples" 应该写作 "five apples";
★ 超过1,000的数字,应该从右往左每三个数字加一个逗号(但不包括小数点后的数字),如一百三十六万写作:1,360,000;
★ 不要使用数字作为句子开头,尤其是上一句结尾也是数字,(例如:xxx 24. 18 xxx)中间的句号很可能会被误认为小数点。如果不可避免,句首的数字可以使用英文拼写,或者在前面加个过度短语或修饰短语(如 Note that a...,A total of…);
★ 缩写第一次出现时应该给出英文全拼,例如Methods里的ANOVA很容易会被忽略,应该是 “a one-way analysis of variance (ANOVA)”;
★ Methods还有SPSS,应该与版本一并列出,如 “SPSS v. 25.0”;
★ 充分了解the 和that 的用法,在适当的地方进行删减,可以使语言更简洁,更专业。例如标题中的the 几乎都可以省略;
★ 不需要使用“See Table x”、“Refer to Figure x”等,按图表在文章出现的顺序准确编号即可;
★ 避免过长的语句,避免使用过多不必要的连词例如“because …, so …", "Although …, but …", "considering …, it is …”;文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-427561.html
★ 避免同义重复的单词,例如"schematic diagram," "research work"... 单独使用这些词即可:"this scheme," "that diagram," "the research was …," "the work done was …"。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-427561.html
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🚀六、损失函数及NMS改进(持续更新中)🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss
2.目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU
3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU
4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS
5.目标检测算法——YOLOv5/v7/v8改进结合涨点Trick之Wise-IoU(超越CIOU/SIOU)
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🚀七、其他创新改进项目(持续更新中)🎄🎈
1.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台(保姆级教程)
2.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图(附详细教程)
3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv(低分辨率图像和小目标涨点明显)
4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数
5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN
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🚀八、算法训练相关项目(持续更新中)🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集(保姆级教程)
2.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT(中文版)
3.深度学习之语义分割算法(入门学习)
4.知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法(RuntimeError)
5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt
6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小
7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具
8.YOLOv5结合人体姿态估计
9.超越YOLOv5,0.7M超轻量,又好又快(PP-YOLOE&PP-PicoDet)
10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义(一)
11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析(二)
12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案(三)
13.人工智能前沿——「全域全知全能」新宇宙ChatGPT
14.人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)
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🚀九、数据资源相关项目(持续更新中)🎄🎈
1.目标检测算法——小目标检测相关数据集(附下载链接)
2.目标检测算法——3D公共数据集汇总(附下载链接)
3.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2(附下载链接)
4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)
5.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总(附下载链接)
6.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总(附下载链接)
7.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2(附下载链接)
8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总(附下载链接)
9.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总(附下载链接)
10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1(附下载链接)
11.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2(附下载链接)
12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总(附下载链接)
13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总(附下载链接)
14.目标检测算法——安全帽识别数据集(附下载链接)
15.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总(附下载链接)
16.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2(附下载链接)
17.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总(附下载链接)
18.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2(附下载链接)
19.收藏 | 机器学习公共数据集集锦(附下载链接)
20.目标检测算法——图像分割数据集汇总(附下载链接)
21.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2(附下载链接)
22.收藏 | 自然语言处理(NLP)数据集汇总(附下载链接)
23.自然语言处理(NLP)数据集汇总 2(附下载链接)
24.自然语言处理(NLP)数据集汇总 3(附下载链接)
25.自然语言处理(NLP)数据集汇总 4(附下载链接)
26.目标检测算法——关键点检测数据集汇总(附下载链接)
27.目标检测算法——图像去雾开源数据集汇总(速速收藏)
28.目标检测算法——图像去噪开源数据集汇总(速速收藏)
29.目标检测算法——农业作物开源数据集汇总(收藏)
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🚀十、论文投稿相关项目(持续更新中)🎄🎈
1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项(提高命中率)
2.论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投?(Accepted)
3.论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程
4.论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊(含选刊必备神器)
5.论文投稿指南——SCI选刊
6.论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板
7.人工智能前沿——深度学习热门领域(确定选题及研究方向)
8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术
9.人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域
10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术
11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用
12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑
13.目标检测算法——深度学习知识简要普及
14.目标检测算法——10种深度学习框架介绍
15.目标检测算法——为什么我选择PyTorch?
16.知识经验分享——超全激活函数解析(数学原理+优缺点)
17.知识经验分享——卷积神经网络(CNN)
18.海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程(附报错解决方法)
19.海带软件分享——日常办公学习软件分享(收藏)
20.论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳
21.论文投稿指南——中文核心期刊
22.论文投稿指南——计算机领域核心期刊
23.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术)
24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术2)
25.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术3)
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到了这里,关于论文投稿指南——如何让SCI论文英语更地道(细节掌握)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!