如何写一篇人工智能领域的期刊论文（SCI论文的固定模式和一些套路）
一、摘要（Abstract）1、摘要通常按四个方面来顺序写目的：研究的范围、目的性、重要性；方法：研究了什么内容，用了什么东西，做了哪些事情，结果：通过调研、实验、观察发现获得多种数据和结果，分层次的分析结果结论：通过实验结果，这个课题的研究所概括出来的结论是怎样的，研究出了什么成果（总结拔高）
2、注意：言简意赅，一般150～250字
3、英文时态：过去式
二、介绍（Introduction）1、介绍研究背景：描述相关领域研究及现状的问题，概述广为接受的原理和事实。提出研究意义：为什么要做这个研究。现在研究有什么空白和不足
2、注意：Introduction为后面自己的方法所服务，主要是说明研究的大致方向，从而逻辑更通顺的提出自己的假说和研究方案。
3、英文时态：现在时
三、相关工作（RelatedWork）1、整理下前人已经研究的成果，把他们的研究方向和研究成果分为几个大类，大类里面又有哪些人做了哪些小类，介绍其他研究者对该领域进行研究的情况，某某做出了什么效果，某某用的是什么方法。介绍完他们的方法后，对每类方法进行总结，说这些方法有哪些不足，体现自己方法哪里好，体现出自己工作的不同点和创新点。
2、注意：核心要点在于，通过比较说明别人工作的不足，如果自己的方法是在某某的基础上改进而来的，需要着重讲讲他做的什么工作，我在其上面有哪些工作，从而显示出自己方法的优势和创新。
3、英文时态：过去时态
四、方法（Methods）1、全论文最核心的一章节：说清楚自己用的什么方法。通常会使用框架图、原理图、公式，伪代码等，最重要的就是讲清楚自己方法有哪些创新点
2、方法一般都是承前启后，改进前人的方法：a）前人用的A实现了α，我用的是A+B实现的αb）前人用的A+B实现了α，我用的是A+C实现的αc）前人用的A实现的α，我用A实现了βd）对于α这个问题，前人有用A解决的，有用B解决的，有用C解决的，但是还没有很好的方法比较他们的优劣。我提出了一个度量指标，可以定量的比较A、B、C。e）前人用A实现了α转化为β，我提出了个B可以使β转化αf）前人用A、B、C只解决了α，是因为在β这个问题上面没有合适的数据集，我给β做了个新的数据集，经过调参和优化A、B、C也可以在β问题上面进行应用。g）前人用A实现了α，另一个前人用B实现了β，我研究出一种方法，能够把A和B联合起来成为A+B的方法，这个方法能够解决α+β的大问题。
3、英文时态：过去时态
五、实验（Experiments）1、介绍自己的实验过程，比如用了哪些数据集，设备的选择，用到了什么云服务器，初始参数的选择，训练了多少个epoch，训练过程的损失值的变化。实验部分需要大量的图表来展示自己的工作量和工作成果。
a）定量实验：使用学界公认的一些定量指标，选取几个较为人常知的基准模型，通过实验比较这几个模型和你的模型的指标数，显示出自己做的工作有一定的提高。
b）消融实验：在自己的方法上面做控制变量法，比如自己的创新点有a，b，c三点，去掉a后实验，发现指标下降，就说明a必不可少。同样去掉b、c进行相同实验。也可以进行去掉a+b或者b+c或者a+c进行相同实验和原模型比较，证明效果。
2、实验部分在于证明方法的有效性，有时候仅仅提升一个百分点也是很大的成功。比如95%的正确率你提升到了96%，可能看数字不起很大作用，但是反过来想，你是将错误率从5%降低到了4%，整整提升了百分之二十，非常amazing！
3、英文时态：在陈述你的实验操作和看到的结果和表面现象时用过去时态，陈述不以人的意志为转移的规律、结论性的内容和图表内容解释一般使用现在时。
六、结论（Conclusions）1、定性描述，总结实验的研究成果，并对实验研究结果进行总结，描述要准确、专业，一些重要的数据也可以放在这部分的文字描述中再次强调，但是不可以太多罗列和重复实验中的结果。
2、注意：结论要延伸出很多实验部分所体现不出来的信息，如你的工作的长期效应、潜在效应、与他人工作的比较，相同之处、不同之处、你的优势、你的结果存在的问题、局限性及其原因、将来可以改进的地方等等。也可以就你实验中得到的跟预期不一致的interesting的结果简单讨论一下可能的原因。变被动为主动，与其等着别人来提问，不如主动提出讨论。
3、英文时态：采用过去时态总结研究成果，采用现在时态表达研究结果的意义和对研究结果进行讨论和展望。
模式识别技术是人工智能的基础技术，模式识别技术的发展潜力
模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。
1、语音识别技术
语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。
2、生物认证技术
生物认证技术本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100亿美元的市场规模。
3、数字水印技术
90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。
模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。
对于识别二维模式的能力，存在各种理论解