论文意见是borderline
论文borderline是意思相近的论文。扩展:1There is no obvious borderline between good and 善与恶之间没有一个明显的分界线。2Officials were unable to ascertain this borderline 官员们无法查清这个模棱两可的案件。3Soldiers observed the movements of soldiers from neighboring countries near the 士兵们观察了边界线附近邻国士兵的行动。
如下:感觉今年的一个特点就是打分非常随意,往年审稿人很少打出8分及以上,如果有的话一般都是一致认为是好文章,而今年割裂的分数比比皆是。两个borderline(5-6)一个strong accept 8-9,一个reject 2-4的非常常见。而且confidence都3以上。这是非常不可思议的,如果都是了解某个领域的人,不应该意见如此割裂。而且很多人只针对一两点瑕疵就做出来极低分数,另一些则因为自己没发现明显错误就可以给9,然后一半人划水打borderline。这说明现有的审稿制度完全不能胜任如此大规模的会议,也势必毁掉了neurips招牌(其实现在就已经约等于aaai来)。每一年,NeurIPS 大会都会对组织作出新的调整。今年即将在 12 月举行的大会,审稿阶段的新修改是公开了审核流程。首先最重要的是,大会的全部审稿流程已经转移到了 OpenReview 上了。这是一个灵活的论文审核平台,可以进行大量的自定义,并且可以根据会议需求的发展快速进行调整。它带来了许多基础方面的改进,包括可以自我管理的用户历史信息,利益冲突声明中的责任制以及程序委员之间交互方式的改进。和往年一样的是,论文的审稿过程仍遵循保密原则。审核过程中提交的内容仅对指定的程序委员会成员显示,NeurIPS 不会在这一过程中接受公开意见。在通知截止日期之后,被接收的论文将被公开在网站上,并接受非匿名公众评论。匿名的评审意见、对评审意见的意见和作者的回复都将被公开。不过在评审过程和评审之后,所有的审核者内部讨论不会被公开。以上看起来和之前使用 OpenReview 系统的机器学习会议没什么两样,重点来了:在默认的情况下,被拒绝的投稿不会被公开。但在 NeurIPS 2021 上,被拒论文的作者可以在通知截止日期后的两周内选择公开其匿名化的论文,并在 OpenReview 中公开发表评论。在被公开的论文之下,系统同样也会把审稿意见、作者的讨论等内容全都一并曝光出来。大会方面表示,尽管现在我们还是无法利用开放审稿系统的全部好处,但新政策确实可以给论文作者们提供一个可以公开显示,并反击论文评审中存在问题的机会。「我们认为这是最好的折中方案,因为它还可以让初级研究人员避免因为有害的公共批评而遭受打击,」NeurIPS 2021 大会的程序主席们在博客中写道。在以往的会议中,有时研究人员会抱怨在 rebuttal 阶段领域主席未对作者提出的辩解给出任何实质性意见,也不会对误解做出解释。现在这类问题有了新的解决渠道,利益相关者看起来可以继续讨论,外界也可以参与进来。根据 NeurIPS 2020 试验的结果,如果经过完整的审稿流程,大约有 6% 的直接拒稿(desk rejection)论文可能会被接收。因此,NeurIPS 2021 今年决定取消 desk rejection。但如果论文违反页数限制或其他提交要求,仍可能会被拒稿,无需经过审核。为了最大程度地减少审稿过程中的偏见和误解,NeurIPS 2021 组委会将在提交初审和作者反馈后允许作者与审稿人进行「滚动讨论」。在滚动讨论阶段,作者可以回答审稿人提出的问题。为了让作者在回答之前能够仔细分析审稿意见,在讨论开始之前,还将划定一个反应阶段。如果出现新的审稿意见,作者也能在讨论阶段及时回复。为了阻止没有实质性修改的重复提交,大会要求论文作者声明论文不是此前任何其他同行评审过程的拒稿。和去年一样,重复提交的作者必须提交一份描述新更改的文档。在机器学习社区,有一些证据表明:审稿中存在「重复提交偏见」。在一项面向新晋审稿人的调查中,审稿人给标有「重复提交」的论文评分较低。另一方面,COLT 2019 允许将提交给 STOC 的论文同时提交给 COLT,如果论文已被其中一个会议接收,就从另一会议撤回。尽管 STOC 和 COLT 的审稿人共享了这些提交论文,但并没有证据表明存在「重复提交偏见」。为了大规模评估「重复提交偏见」,NeurIPS 2021 将随机从提交论文中选择一部分,只有这部分论文的重复提交信息对审稿人和区域主席可见。当然,审核过程的成功取决于审核的质量和 NeurIPS 社区的努力工作。根据以往经验,NeurIPS 的论文提交数量每年以约 40% 的速度增长。到 2020 年,论文提交量超过了 9400 篇。考虑到 ICML 2021(约 10%)和 ICLR 2021(约 15%)的增长,NeurIPS 组委会正在为可能的 12,000 篇提交量做准备。没有专职审稿人、区域主席和高级区域主席的工作,会议将无法继续进行,这些角色至关重要。为了帮助培训 NeurIPS 社区的新晋审稿人,NeurIPS 组委会还在准备编写审稿教程。
论文评阅意见(样本)IPv6是下一代互联网的核心技术,网络协议的测试则是保障网络顺利运行的有力工具。郑红霞同学的硕士论文对IPv6协议一致性测试进行研究,侧重于研究测试例的设计方法,其选题具有重要的实用价值。论文在总结和分析前人所作相关工作的基础上,结合科研工作背景,选择关键点开展工作,提出了一种新的IPv6协议一致性测试例设计方法,应用该方法可以优化测试例的前测试步和后测试步的测试序列生成,得到了仅由前测试步和测试体组成的简捷的测试例结构;论文提出了测试例评价指标,并给出了计算方法,以量化的方法分析了新的测试例设计方法的优越性;应用作者提出的测试例设计方法,设计了ICMPv6协议、IPv6 PMTU协议、Addressing协议、IPSec协议和Transition Mechanism协议的测试集,在测试实践中验证了新的测试例设计方法能简化测试序列,缩短测试执行时间,提高测试效率。论文工作表明作者掌握了相关领域的基础理论和专业知识,具有较强的科研工作能力,在网络协议一致性测试例的设计的研究方面做出了有一定创新性和实用价值的研究成果。论文组织合理,叙述清晰,文字简洁流畅,理论与实践结合得较好。达到了硕士学位论文的学术水平,同意进行论文答辩。论文总体评价:2票优秀,2票良好,1票一般,5票一
论文borderline是什么意思
Rebuttal的基本格式一般rebuttal都有比较严格的篇幅要求,比如不能多于500或600个词。所以rebuttal的关键是要在有限的篇幅内尽可能清晰全面的回应数个reviewer的关注问题,做到释义清楚且废话少说。目前我的rebuttal的格式一般如下所示:其中,不同reviewer提出的同样的问题可以不用重复回答,可以直接"Please refer to A2 to reviewer#1"。结构清晰的rebuttal能够对reviewer和area chair提供极大的便利,也便于理解。 Rebuttal的内容Rebuttal一定要着重关注reviewer提出的重点问题,这些才是决定reviewer的态度的关键,不要尝试去回避这种问题。回答这些问题的时候要直接且不卑不亢,保持尊敬的同时也要敢于指出reviewer理解上的问题。根据我的审稿经验,那些明显在回避一些问题的response只会印证自己的负面想法;而能够直面reviewer问题,有理有据指出reviewer理解上的偏差的response则会起到正面的效果。(PS: 如果自己的工作确实存在reviewer提出的一些问题,不妨表示一下赞同,并把针对这个问题的改进列为future work)面对由于reviewer理解偏差造成全部reject的情况,言辞激烈一点才有可能引起Area Chair的注意,有最后一丝机会,当然,最基本的礼貌还是要有,不过很有可能有负面的效果,参考今年ICLR LipNet论文rebuttal 。 Rebuttal的意义大家都知道通过rebuttal使reviewer改分的概率很低,但我认为rebuttal是一个尽人事的过程,身边也确实有一些从reject或borderline通过rebuttal最终被录用的例子。尤其像AAAI/IJCAI这种AI大领域的会议,最近两年投稿动则三四千篇,这么多reviewer恰好是自己小领域同行的概率很低,难免会对工作造成一些理解上的偏差甚至错误,此时的rebuttal就显得特别重要。所以对于处于borderline或者由于错误理解造成低分的论文,一定!一定!一定!要写好rebuttal!----------------------------------------------------------------------------------最后贴一下LeCun在CVPR2012发给pc的一封withdrawal rebuttal镇楼(该rebuttal被pc做了匿名处理),据说促成了ICLR的诞生,希望自己以后也有写这种rebuttal的底气:)Hi Serge, We decided to withdraw our paper #[ID ] from CVPR "[Paper Title]" by [Author Name] et We posted it on ArXiv: [Paper ID] We are withdrawing it for three reasons: 1) the scores are so low, and the reviews so ridiculous, that I don't know how to begin writing a rebuttal without insulting the reviewers; 2) we prefer to submit the paper to ICML where it might be better received; 3) with all the fuss I made, leaving the paper in would have looked like I might have tried to bully the program committee into giving it special Getting papers about feature learning accepted at vision conference has always been a struggle, and I've had more than my share of bad reviews over the Thankfully, quite a few of my papers were rescued by area This time though, the reviewers were particularly clueless, or negatively biased, or I was very sure that this paper was going to get good reviews because: 1) it has two simple and generally applicable ideas for segmentation ("purity tree" and "optimal cover"); 2) it uses no hand-crafted features (it's all learned all the way Incredibly, this was seen as a negative point by the reviewers!); 3) it beats all published results on 3 standard datasets for scene parsing; 4) it's an order of magnitude faster than the competing If that is not enough to get good reviews, I just don't know what So, I'm giving up on submitting to computer vision conferences CV reviewers are just too likely to be clueless or hostile towards our brand of Submitting our papers is just a waste of everyone's time (and incredibly demoralizing to my lab members) I might come back in a few years, if at least two things change:- Enough people in CV become interested in feature learning that the probability of getting a non-clueless and non-hostile reviewer is more than 50% (hopefully [Computer Vision Researcher]'s tutorial on the topic at CVPR will have some positive effect)- CV conference proceedings become open We intent to resubmit the paper to ICML, where we hope that it will fall in the hands of more informed and less negatively biased reviewers (not that ML reviewers are generally more informed or less biased, but they are just more informed about our kind of stuff) Regardless, I actually have a keynote talk at [Machine Learning Conference], where I'll be talking about the results in this Be assured that I am not blaming any of this on you as the CVPR program I know you are doing your best within the traditional framework of CVPR I may also submit again to CV conferences if the reviewing process is fundamentally reformed so that papers are published before they get You are welcome to forward this message to whoever you I hope to see you at NIPS or ICML Cheers, -- [Author]
我是电子的专硕 我分数是334 (我之前考的通信的工学,分不够,调剂了)然后是公费+三等奖学金。毕业好找工作,自己多学点实用的,好好编程,没问题。考研内容可以去北邮人论坛上考研专版找论坛志,因为有不同的专业,都不太一样。一般来说专硕专业课只考通信原理或信号与系统,电子院考电子电路也是可以的。电子院今年院线是310,信通院是330。但是想进起码得比线高个二三十分吧。。祝你成功。
borderline英 ['bɔːdəlaɪn]美 ['bɔrdɚlaɪn] 边界线,边界;界线 边界的;暧昧的更多释义>>[网络短语] Borderline 边界,分数线,边线borderline case 临界个案,疑似病例,近愚borderline intelligence 临界智力
请问啊 审稿人意见 是有意见还是没有意见·~
很多条目都优Seecomments
怎么没有评论呢?Comments:
(Therearenocomments.)
网上看看,有没有文件(审稿意见)可以下载?
可是没有commons啊
Comments:
(Therearenocomments.)
确认没有,就问问编辑,看看审稿人是否忘了上传。这里不会有人有。
看了。没有,我就是不知道该怎么办了。有没有遇到这种情况的、···一稿就是2个minorrevision,有一个审稿人就是这样。但是一稿过去之后有一个接收另一个就是这个结果。哎,发愁坏了。·
[Lastedi
专家意见审稿意见是啥意思?
你在论文前言里说自己的模型多么好,碾压传统模型。但在结果里没有看到传统模型的结果。建议引用传统模型的结果,或者用传统模型算算自己的数据,作个对比。
改进模型的效果与原有模型相比怎么样?
Howthemodifiedmodelresultscorrespondstothe"traditionalmodel"
相对于传统模型,改进模型的效果如何?
专家评审意见是不是4B1C? 请各位提意见
嗯,从意见来看,4B1C的可能性比较大。
按照意见好好修改一下,祝明年高中基金!
感觉ABC或者BBC
祝福