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Formateando tu trabajo con las plantillas IEEEtran

Aprende a darle formato a tu trabajo académico usando las plantillas de IEEEtran.

― 5 minilectura


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Tabla de contenidos

Introducción a las Plantillas IEEEtran

Las plantillas IEEEtran son herramientas diseñadas para ayudarte a dar formato a tus trabajos académicos antes de enviarlos al Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE). Estas plantillas son útiles para varios tipos de documentos, como artículos de conferencias y publicaciones en revistas.

Comenzando con IEEEtran

Para empezar a usar las plantillas IEEEtran, deberías tener una idea básica de cómo usar LaTeX, un sistema de composición muy usado en documentos científicos. Si eres nuevo en LaTeX, es buena idea leer una guía introductoria para familiarizarte con sus características y comandos.

Plantillas Disponibles

El paquete IEEEtran viene con varios archivos de plantilla básicos, cada uno adaptado para diferentes tipos de publicaciones. Algunas plantillas comunes son:

  • bare_jrnl.tex para artículos de revistas
  • bare_conf.tex para trabajos de conferencias
  • bare_jrnl_compsoc.tex para artículos de revistas de la Sociedad de Computación
  • bare_conf_compsoc.tex para trabajos de conferencias de la Sociedad de Computación

Estas plantillas te dan un marco sencillo para ayudarte a estructurar tu documento correctamente.

Estructura del Documento

Las plantillas están diseñadas para darte una idea de cómo lucirá el documento final y cuánto ocupará. No están pensadas para ser la versión final que envíes, sino que te ayudan a acertar con el formato. Cada sección está organizada para facilitar la transición a otros formatos necesarios para la publicación final.

Dónde Encontrar las Plantillas

Puedes acceder a las versiones más recientes de las plantillas IEEEtran desde el Selector de Plantillas de IEEE. Este sitio te guiará para encontrar la plantilla adecuada para tus necesidades de publicación específicas.

Elementos Básicos de un Artículo

Al escribir un trabajo, necesitarás incluir varios elementos comunes. El título de tu trabajo debe ser claro y conciso. Es mejor evitar fórmulas complejas en el título. La sección de autores debe listar a todos los colaboradores junto con sus afiliaciones.

Información del Título y Autores

Tu título debe estar claramente codificado en el documento. Después del título, listarás los nombres de los autores y sus instituciones. Es importante reconocer tu estatus de membresía de IEEE, si aplica.

Resumen

El resumen es un breve resumen de tu trabajo. Va después de la sección de título y autores. Intenta mantenerlo libre de fórmulas complejas y hazlo sencillo.

Términos de Índice

Los términos de índice son palabras clave que ayudan a otros a encontrar tu trabajo. Cada publicación puede tener su propio conjunto de palabras clave. Deberías contactar al editor de tu revista objetivo para conocer los términos recomendados.

Cuerpo del Trabajo

La parte principal de tu trabajo contendrá tus argumentos, datos y hallazgos.

Secciones y Encabezados

Usa comandos apropiados para crear secciones y subsecciones en tu documento. Esta estructura ayuda a los lectores a seguir tu argumento. Normalmente, el primer párrafo después de un encabezado de sección no se indenta.

Figuras y Tablas

Al añadir figuras y tablas, asegúrate de que estén correctamente etiquetadas. Referencia las figuras en el texto de manera clara. Para las tablas, dales subtítulos claros y refiérete a ellas según sea necesario.

Conclusión

En la conclusión, resume tus hallazgos sin introducir nueva información. Esta sección cierra tu trabajo y reitera los puntos principales.

Agradecimientos

Si has recibido ayuda o apoyo de otros durante tu investigación, puedes agradecérselo en una breve sección de agradecimientos antes de la bibliografía.

Referencias

Al incluir referencias, debes seguir un formato específico. Cada referencia debe estar claramente listada, permitiendo a los lectores encontrar las fuentes que usaste. Sé consistente en tu formato a lo largo de la lista.

Uso de Elementos Matemáticos

Si tu trabajo contiene contenido matemático, asegúrate de que esté formateado correctamente. Esto significa usar los entornos adecuados para las ecuaciones y asegurar que estén bien alineadas.

Ecuaciones en Display

Usa la sintaxis adecuada para las ecuaciones en display. Numera cada ecuación para que pueda ser referenciada en tu texto.

Ecuaciones de Múltiples Líneas

Algunas ecuaciones pueden requerir varias líneas. Usa entornos apropiados que permitan una alineación y legibilidad clara.

Entornos de Matrices y Arreglos

También puedes representar matrices y arreglos en tu contenido matemático. Usa los comandos de formato correcto para claridad y para seguir las pautas de estilo.

Errores Comunes a Evitar

Al usar las plantillas IEEEtran, mantente atento a errores comunes de formato. Asegúrate de que las ecuaciones estén numeradas correctamente, no saltes números ni los repitas. Evita usar guiones o puntos en la numeración.

Conclusión

Usar las plantillas IEEEtran puede facilitar el proceso de redacción y formateo de tus trabajos académicos. Siguiendo las pautas proporcionadas, puedes asegurarte de que tu documento cumpla con los estándares establecidos por IEEE y tenga más probabilidades de ser aceptado para publicación. Sé metódico al revisar tu trabajo por problemas de formato y contenido antes de enviarlo. Esta atención al detalle mejorará la calidad general de tu trabajo y aumentará tus posibilidades de éxito.

Fuente original

Título: Differentiable Machine Learning-Based Modeling for Directly-Modulated Lasers

Resumen: End-to-end learning has become a popular method for joint transmitter and receiver optimization in optical communication systems. Such approach may require a differentiable channel model, thus hindering the optimization of links based on directly modulated lasers (DMLs). This is due to the DML behavior in the large-signal regime, for which no analytical solution is available. In this paper, this problem is addressed by developing and comparing differentiable machine learning-based surrogate models. The models are quantitatively assessed in terms of root mean square error and training/testing time. Once the models are trained, the surrogates are then tested in a numerical equalization setup, resembling a practical end-to-end scenario. Based on the numerical investigation conducted, the convolutional attention transformer is shown to outperform the other models considered.

Autores: Sergio Hernandez, Ognjen Jovanovic, Christophe Peucheret, Francesco Da Ros, Darko Zibar

Última actualización: 2024-01-04 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2309.15747

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.15747

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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