Wichtige Richtlinien für die Einreichung von wissenschaftlichen Arbeiten
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, um deine akademische Arbeit effektiv vorzubereiten und einzureichen.
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Inhaltsverzeichnis
- Allgemeine Richtlinien
- Formatierung der Arbeit
- Dokumentgrösse
- Ränder
- Spalten
- Schriftart und Grösse
- Titel und Autoreninformationen
- Zusammenfassung
- Dateieinreichung
- Erforderliche Dateien
- Urheberrechtsformular
- Illustrationen und Figuren
- Referenzen
- Häufige Fallen, die zu vermeiden sind
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
Das Veröffentlichen von Arbeiten ist ein wichtiger Teil des Wissensaustauschs in vielen Bereichen. Für die, die ihre Arbeiten einreichen wollen, ist es entscheidend, bestimmte Richtlinien zu befolgen. Dieser Artikel führt dich durch die wesentlichen Schritte, um deine Arbeit effektiv vorzubereiten und einzureichen.
Allgemeine Richtlinien
Wenn du deine Arbeit zur Einreichung vorbereitest, ist es wichtig, bestimmte Standards einzuhalten. Das sorgt dafür, dass alle veröffentlichten Arbeiten einheitlich und professionell aussehen. Diese Standards einzuhalten, erleichtert den Überprüfungs- und Veröffentlichungsprozess.
Formatierung der Arbeit
Dokumentgrösse
Alle Arbeiten sollten im US-Format (8,5 x 11 Zoll) formatiert sein. Du solltest sicherstellen, dass dein Dokument von Anfang an auf diese Grösse eingestellt ist.
Ränder
Die Ränder deines Dokuments müssen wie folgt festgelegt werden:
- Oben: 0,75 Zoll
- Links: 0,75 Zoll
- Rechts: 0,75 Zoll
- Unten: 1,25 Zoll
Spalten
Deine Arbeit muss im Zwei-Spalten-Format sein. Jede Spalte sollte etwa 3,3 Zoll breit sein mit einem Abstand von 0,375 Zoll dazwischen. Dieses Layout ist für viele Veröffentlichungen Standard und verbessert die Lesbarkeit.
Schriftart und Grösse
Verwende für den Text deiner Arbeit die Schriftarten Times Roman oder Nimbus. Die Schriftgrösse sollte 10 Punkt mit 12 Punkt Zeilenabstand sein. Vermeide es, Schriftarten wie Computer Modern oder Palatino für den Haupttext zu verwenden. Für sans serif Texte benutze Courier und für Mathematik Symbol oder Lucida.
Titel und Autoreninformationen
Der Titel deiner Arbeit sollte in gemischter Gross- und Kleinschreibung oben in der Mitte der ersten Seite stehen. Er sollte in fett und 16 Punkt geschrieben sein. Die Autorennamen folgen zentriert in 12 Punkt, zusammen mit ihren Zugehörigkeiten in kleinerer Schrift (9 Punkt).
Zusammenfassung
Füge zu Beginn des Hauptinhalts eine Zusammenfassung ein. Diese sollte eine prägnante Zusammenfassung der Hauptpunkte oder Ergebnisse deiner Arbeit sein. Sie sollte weniger als 200 Wörter umfassen und in 9 Punkt formatiert sein. Das Wort "Zusammenfassung" sollte fett und zentriert über dem Text stehen.
Dateieinreichung
Wenn du deine Dateien zur Einreichung vorbereitest, stelle sicher, dass du die notwendigen Dokumente bereitstellst und die Richtlinien einhältst.
Erforderliche Dateien
Du musst mehrere wesentliche Elemente einreichen:
- Eine PDF-Datei deiner Arbeit
- Eine Quelldatei im .tex-Format
- Alle Grafiken und Bilder, die in deiner Arbeit verwendet werden
- Die generierten Dateien, wie .aux und .bib Dateien
- Alle benutzerdefinierten Stil-Dateien, die für dein Dokument benötigt werden
Stelle sicher, dass alle Dateien in einem komprimierten Format zur Einreichung vorliegen. Verwende deinen Nachnamen für den Dateinamen, um Verwirrung zu vermeiden.
Urheberrechtsformular
Du musst ein unterschriebenes Urheberrechtsformular bei der Einreichung deiner Arbeit einfügen. Dieses Formular bestätigt deine Rechte an der Arbeit. Wenn du einen technischen Bericht einreichst, ist auch eine Vertriebs-Lizenz notwendig. Denk daran, das Originalformular nach dem Faxen oder E-Mailen per Post zu senden, um die Fristen einzuhalten.
Illustrationen und Figuren
Abbildungen, Tabellen und Bilder sollten in deiner Arbeit an der Stelle eingefügt werden, wo sie zum ersten Mal erwähnt werden. Hier sind einige wichtige Punkte zu Abbildungen:
- Jede Abbildung sollte fortlaufend nummeriert sein (z. B. Abbildung 1).
- Füge eine Bildunterschrift unter jeder Abbildung hinzu.
- Verwende hochauflösende Bilder, idealerweise mindestens 266 dpi.
- Vermeide die Verwendung von minderwertigen Bildformaten wie GIFs, da diese für den Druck nicht geeignet sind.
- Stelle sicher, dass alle Texte in den Abbildungen lesbar und angemessen gross sind.
Referenzen
Ein gut vorbereiteter Referenzteil ist entscheidend, um deinem Werk Glaubwürdigkeit zu verleihen. Halte dich an diese Richtlinien:
- Füge am Ende deiner Arbeit einen Abschnitt mit der Bezeichnung "Referenzen" ein.
- Verwende ein einheitliches Format für alle Referenzen.
- Stelle sicher, dass alle im Text zitierten Quellen in diesem Abschnitt aufgeführt sind.
Häufige Fallen, die zu vermeiden sind
Hier sind einige häufige Fehler, auf die du bei der Vorbereitung deiner Einreichung achten solltest:
- Falsche Dokumentgrösse oder Ränder verwenden: Überprüfe immer, dass dein Dokument den erforderlichen Grössen entspricht.
- Fehlerhafte Formatierung von Abbildungen: Stelle sicher, dass alle Abbildungen von hoher Qualität und entsprechend formatiert sind, mit Bildunterschriften und Nummerierung.
- Falsche Schriftarten verwenden: Bleibe bei Times Roman oder Nimbus wie angegeben.
- Das Urheberrechtsformular vergessen: Stelle sicher, dass du dieses Formular zusammen mit deiner Arbeit einreichst, um Verzögerungen zu vermeiden.
Fazit
Wenn du diese Richtlinien befolgst, wird es dir leichter fallen, deine Arbeit richtig vorzubereiten und einzureichen. Die Einhaltung der erforderlichen Formatierungen und die Einbeziehung aller notwendigen Dokumente erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass deine Arbeit veröffentlicht wird. Denk daran, dass eine klare Kommunikation deiner Ideen in der Welt der akademischen Veröffentlichungen entscheidend ist. Durch die Einhaltung der festgelegten Standards trägst du zu einer organisierten und professionellen Präsentation von Forschung und Standpunkten bei.
Titel: Learning Graph Structures and Uncertainty for Accurate and Calibrated Time-series Forecasting
Zusammenfassung: Multi-variate time series forecasting is an important problem with a wide range of applications. Recent works model the relations between time-series as graphs and have shown that propagating information over the relation graph can improve time series forecasting. However, in many cases, relational information is not available or is noisy and reliable. Moreover, most works ignore the underlying uncertainty of time-series both for structure learning and deriving the forecasts resulting in the structure not capturing the uncertainty resulting in forecast distributions with poor uncertainty estimates. We tackle this challenge and introduce STOIC, that leverages stochastic correlations between time-series to learn underlying structure between time-series and to provide well-calibrated and accurate forecasts. Over a wide-range of benchmark datasets STOIC provides around 16% more accurate and 14% better-calibrated forecasts. STOIC also shows better adaptation to noise in data during inference and captures important and useful relational information in various benchmarks.
Autoren: Harshavardhan Kamarthi, Lingkai Kong, Alexander Rodriguez, Chao Zhang, B Aditya Prakash
Letzte Aktualisierung: 2024-07-02 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2407.02641
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.02641
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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