论文的总体结构及质量控制
要写出一篇高质量AI领域的论文，首先要搞清楚论文由哪几部分组成，即论文的总体结构。同时，还要了解AI论文的质量评价与质量控制的指标。这样做的目的是为了弄明白AI论文的结构以及什么样的AI论文才是好的论文。
通常一篇AI论文的总体结构主要包含了如图 7‑1所示的几个子结构。
图 7‑1 论文的文档总体结构
(1) 标题，即论文的题目；
(2) 正文，论文的主体部分；
(3) 子标题，除去论文题目后的各级标题，例如一级子标题、二级子标题、三级子标题，一般论文的标题级数不要超过三级；
(4) 图形，包括用绘图软件绘制的图形及实验结果图等；
(5) 公式，包括行间公式、段间无编号公式和段间有编号公式；
(6) 算法，对论文的理论或模型的归纳和简洁描述，形式上类似于三线表，内容上类似于伪代码；
(7) 表格，包括实验结果汇总表和其它表格；
(8) 参考文献，写作过程中参考过的文献，列于文章的最后。
要完成一篇论文，就是要把上述总体结构的各个部分一一加以实现。本公众号的下一篇文章《论文各子结构的实现》将对此做详细介绍，敬请关注。
什么样的论文才算是好的论文？这涉及论文的质量评价与质量控制的问题。一篇高质量的论文类似于一个好听的故事，必须情节完整，内容生动而有吸引力，论述流畅而有逻辑，读后让人回味无穷。具体来说，必须满足如下几个指标：
(1) 结构完整而清晰
一般而言，论文的各子结构要完整，不能够漏掉或故意不写某一子结构，除非作者在组织论文内容前已明确不使用某一子结构，例如不使用表格。整篇论文结构的各子结构的样式要做区分，以便达到论文看上去结构清晰的效果。
(2) 题目明确而有吸引力
论文的题目非常关键，一个好的题目能够明确传达出论文的研究内容及创新点，能够强烈引起读者的阅读兴趣。在确定论文题目时，要使题目明确而有吸引力。
(3) 理论上具有创新性
论文所呈现的理论必须具有良好的创新性，这是评价一篇论文质量好坏的关键指标。创新性越强，论文录用的可能性越高。
(4) 实验详尽而有说服力
论文的实验必须详尽，对比实验要做得充分。实验的性能评价指标必须明确且合理，实验的结果必须具有说服力。
(5) 文字表达通顺且可读性强
论文的文字表达要顺畅，达到一气呵成的效果。论文的各部分之间、同一部分的各段落之间、同一段落的各句子之间必须具有逻辑性，组织结构要严谨。
(6) 公式、图、表、算法需规范排版
公式排版时要先熟悉公式排版规范，严格按规范排版，例如，通常变量要斜体、向量和矩阵要用斜体且加粗等。图、表、算法的排版也必须遵守相应的规范。
(7) 用词准确且具有专业性
论文写作时尽量避免口语化表达，用词要专业且规范。能够使用专业词汇的，尽量使用专业词汇。
(8) 文章呈现的可视化效果要好
文章写作时要保证良好的可视化效果。可视化写作是现代论文写作的主流趋势之一。例如“图解支持向量机算法”之类的论文将深奥的理论通过图形可视化的方式展示出来，通俗易懂且可读性强。论文写作时，能够用公式说清楚的尽量不要用文字，能够用图形说清楚的尽量用图像，以便增强论文的可视化效果，让读者读起来轻松且易于理解。
(9) 文章呈现的交互性要强
论文写作时注重交互性也是现代论文写作的主流趋势之一。所谓交互性是指将论文的内容通过动画、视频、游戏、虚拟现实等高级技术，让读者参与到论文中来，获得沉浸式的体验。例如，对于深度网络模型，让用户通过滑动参数设置工具条，实时地让读者看到不同参数下网络结构的图像，将难以理解的不同参数对深度网络结构的影响通过交互式的方式给予读者直观的体验。谷歌联手OpenAI等推出了全新的开放式期刊平台Distill，其目标是以可视化、可交互的形式来展示机器学习研究成果，并让研究成果更容易被复现，以便能够颠覆传统的出版方式和论文呈现方式，因此得到了机器学习社区的大力支持和广大读者们的喜爱。Distill的网址为https://distill.pub，界面如图 7‑2所示。读者可以通过Distill上面的文章学习论文呈现的可视化和交互式技巧，然后运用于自己的论文写作中。
图 7‑2 Distill网站界面
(10) 文章写作友好性强
论文写作的友好性是指论文写作时从读者的角度和立场出发，以读者的需要为写作的目标，以方便读者理解为写作的根本出发点，论文的写作充分照顾读者的阅读感受，让读者觉得论文可读性强、容易理解、实用性强。
如果想了解人工智能论文的各子结构的实现方法，敬请关注本公众号的下一篇文章《论文各子结构的实现》。
关于人工智能学术写作以及学术影响力提升的更多介绍，可以购买《人工智能怎么学》进一步阅读。
图书购买方式
京东：https://item.jd.com/13395339.html
当当：http://product.dangdang.com/29469230.html
天猫：https://detail.tmall.com/item_o.htm?id=687374654836
为了让图书惠及更多的读者，为更多想学习人工智能的人提供帮助，经过向出版社申请，对图书《人工智能怎么学》的部分内容进行改编和连载。图书《人工智能怎么学》的全部内容包含了初级入门、中阶提高以及高级进阶三个级别的内容。连载的内容主要是初级入门级别，适合想对人工智能进行快速和高效入门的读者，对于已有一定的人工智能学习基础，希望进一步进阶或提高的读者，则需要购买图书《人工智能怎么学》，学习中阶提高以及高级进阶的内容。此外，对于学习人工智能感兴趣的读者，也可以加入知识星球《人工智能怎么学》，知识星球是一个构建学习社群的平台，通过加入《人工智能怎么学》的社群，你将获得更多的学习资料和课程信息。
与作者互动和了解更多信息
想跟作者一起学习人工智能和互动，你可以加入如下社群：
知识星球：https://t.zsxq.com/0aLkVg0os
QQ群：600587177
想了解更多关于人工智能学习及实践的内容，请关注如下媒体：
官方网站：https://bigdatamininglab.github.io
官方微信公众号：人工智能怎么学(可扫描下方二维码或者微信搜索“人工智能怎么学”添加关注)
CSDN：https://blog.csdn.net/audyxiao001
参考文献
- 王兴辉. 图象文件格式辨析[J]. 广西教育学院学报, 2001, 000(005):19-21.
- 童国伦, 程丽华, 张楷焄. EndNote & Word文献管理与论文写作（第2版）[M]. 北京: 化学工业出版社, 2014.
- Shustek L . Interview Donald Knuth: A Life's Work Interrupted[J]. Communications of the ACM, 2008, 51(8):31-35.
- 刘海洋. LaTeX入门[M]. 北京: 电子工业出版社, 2013.
- ilogic. LaTeX作图工具介绍[EB/OL]. https://www.cnblogs.com/ilogic/archive/2011/03/28/2624473.html，2012年6月10日.
- 李平. LaTeX 2e及常用宏包使用指南[M]. 清华大学出版社, 2004.
注：本文版权归作者个人所有，如需转载请联系作者，未经授权不得转载。