代码不公开问题的核心点在于：公开代码吃力不讨好，不利于当下竞争环境。公开代码，需要考虑代码的可读性，
是,提交深度学习论文代码是需要的,但却并不一定需要,因此算法、理论和应用的各项研究才能蓬勃发展近日微软研究的讨论了顶会到底应不应该提交代码,因为不同研究主题与领
有人认为不强制公开代码是论文造假的一个重要因素： 计算机论文和其他行业论文一样，如果不能复现就失去了意义： 但吐槽归吐槽，实际问题还是要解决的。 如
观点1:研究本来就是要共享 近日,一位网友在 Reddit 社区呼吁,希望所有研究者都能在发表论文的同时公开自己的代码,否则应该被直接拒绝。 发起人认为,任何形式的研究行为均可看做对知
一般不需要的，文章通过检测没有抄袭，有一定的学术价值都可以发表的。不过级别高的刊物审稿和要求都比较严，要看发
先不说交流，先了解下知识产权保护的问题，贴源代码不就泄露技术了么，源代码原数据对作者太重要了，发表论文并不是技术交流，而是展现自己的学术成果
当然可以发。只要数据真实不做假，通过实验与其他论文提出的方法进行比较，效果更好，指标表现更好，那是
答:需要代码。 不公开数据和代码,就像把一篇论文中所有的关键要素都删了, 这样的研究即使发表出来也毫无价值。
1. 如果代码实现起来容易，也不难调参数，真的没必要公开代码。2. 如果代码复杂，上人家主页找，找不到就果断发邮件要，作者通常会给代码。不给肯定有猫腻，
发表服务
