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原创构建logistic回归模型很简单？高分SCI文章的做法远远比你想的多2020-07-2718:50来源:医学论文与统计分析“临床研究高分文章的密码”第4篇...
期末已至，论文想拿高分？这些技巧值得拥有～如何看文献、写文章呢？一、先看综述先读综述,可以更好地认识课题，知道已经做出什么，自己要做什么，还有什么问题没有解决。
最终的Reformer模型和Transformer模型在性能上表现相同，同时在长序列中拥有更高的存储效率和更快的速度。这篇论文在评审过程中收获了「一致通过」，并被认为将产生重大影响，也经过了几位外部评审的详细审查，最终获得了「8，8，6」的高分。
文章介绍了两种提高Transformer效率的技术，最终的Reformer模型和Transformer模型在性能上表现相似，并且在长序列中拥有更高的存储效率和更快的速度。论文最终获得了「8，8，6」的高分。
高分论文4：OrderedNeurons:IntegratingTreeStructuresintoRecurrentNeuralNetworks得分：8.09（9，7，8）摘要递归神经网络（RNN）模型广泛用于处理由潜在树结构控制的序列数据。以前的工作表明，RNN模型（特别是基于长短期记忆LSTM的模型
在比赛中我们使用的核心模型为：XGBoost+LightGBM+LSTM。.最终在初赛A榜和B榜分别获得第一名，决赛获得第二名。.本文将介绍比赛过程中，我们队的基本思路以及使用的一些方法和技巧，希望能给和我们一样刚接触比赛的同学提供一些基本…
本研究数据为高分二号遥感影像数据GID提供的多光谱图（RGB+NIR）为基础空间维度为6800×7200像素覆盖，10张影像。数据集说明下，是武汉大学一大佬团队所制作的，其官网好像进不去了，数据集名为GID。以下为其团队所文：
3.医学高分SCI案例解读|人工智能与癌症治疗——机器学习与乳腺癌精准化治疗4.医学高分SCI案例解读|KG4SL：助力癌症药物靶点发现的新型知识图神经网络扫个二维码，关注更多·白星花AI实验室·专注AI+医药科研实验，分享创新科研论文解读。
高分影像中深度学习的目标检测模型，主要包括两个部分：1)通过深度学习建立目标表征。从图像像素开始，建立图像的深度学习网络，通过逐层学习得到图像的表达。为了更加有效表达目标，对深度网络的每层赋予一定意义...
论文遭否决的人免不了心中不忿，于是又纷纷将矛头指向了领域主席（AC），吐槽他们否决自己的论文有时太「荒谬」了！一位名为bose_joey的网友表示，对于自己提交的论文，三位审稿人均给出了6-6-6的高分，但领域主席却做出了不适用自己论文的荒谬
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最终的Reformer模型和Transformer模型在性能上表现相同，同时在长序列中拥有更高的存储效率和更快的速度。这篇论文在评审过程中收获了「一致通过」，并被认为将产生重大影响，也经过了几位外部评审的详细审查，最终获得了「8，8，6」的高分。
文章介绍了两种提高Transformer效率的技术，最终的Reformer模型和Transformer模型在性能上表现相似，并且在长序列中拥有更高的存储效率和更快的速度。论文最终获得了「8，8，6」的高分。
高分论文4：OrderedNeurons:IntegratingTreeStructuresintoRecurrentNeuralNetworks得分：8.09（9，7，8）摘要递归神经网络（RNN）模型广泛用于处理由潜在树结构控制的序列数据。以前的工作表明，RNN模型（特别是基于长短期记忆LSTM的模型
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