Directrices Esenciales para la Preparación de Artículos de Conferencia
Puntos clave para escribir y enviar trabajos de conferencia de manera efectiva.
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Tabla de contenidos
Reglas para Preparar Artículos de Conferencia
Cuando escribas un artículo para una conferencia, es importante seguir ciertas reglas para asegurarte de que tu envío sea aceptado y revisado correctamente. Aquí hay un resumen de los puntos principales a considerar.
Longitud del Artículo
Los envíos deben tener una longitud máxima de nueve páginas. Esto incluye el texto principal, figuras y otros contenidos. Sin embargo, puedes añadir páginas adicionales para agradecimientos y referencias, que no cuentan para el límite de páginas. Los artículos que sobrepasen este límite no serán aceptados para revisión.
Formato
Tu artículo debe ajustarse a un tamaño específico. El área de texto debe ser de 5.5 pulgadas de ancho y 9 pulgadas de largo. Asegúrate de dejar un margen de 1.5 pulgadas en el lado izquierdo. Usa un tamaño de fuente estándar de 10 puntos con un interlineado de 11 puntos. Times New Roman es la fuente recomendada para todo el documento.
Título y Resumen
El título de tu artículo debe ser negrita y centrado. Debe estar en un tamaño de fuente más grande, específicamente 17 puntos. El título debe estar ubicado entre dos líneas, siendo la línea superior más gruesa que la inferior. Deja suficiente espacio arriba y abajo del título para claridad visual.
El resumen debe ser un solo párrafo, limitado a una longitud específica. Formatea el resumen indendándolo a ambos lados. La palabra "Resumen" debe estar en negrita y centrada en un tamaño de 12 puntos, con dos líneas en blanco encima del párrafo.
Información del autor
Incluye los nombres y direcciones de los autores. El nombre del autor principal debe aparecer primero, seguido de cualquier coautor. Asegúrate de formatear sus nombres en negrita y centrados encima de sus direcciones. Si hay solo un coautor, lista su nombre al lado del autor principal.
Citas y Referencias
Cuando cites fuentes en tu artículo, asegúrate de ser consistente en tu enfoque. Puedes elegir entre estilos de cita autor/año o numéricos. Todas las referencias deben estar formateadas de manera consistente y deben aparecer al final del artículo. La sección de referencias no cuenta dentro del límite de páginas.
Las citas a tu trabajo previo deben escribirse en tercera persona para mantener el anonimato durante el proceso de revisión. Si mencionas artículos que están en revisión o no son muy accesibles, usa nombres de marcador para asegurar el anonimato.
Figuras y Tablas
Las figuras y tablas deben ser ordenadas y claramente etiquetadas. Cada figura debe estar numerada e incluir una leyenda que siga reglas de formato específicas. Coloca la leyenda debajo de la figura con un espacio antes y después de ella.
Para las tablas, incluye el título arriba de la tabla. Asegúrate de que todas las tablas también estén ordenadas y etiquetadas correctamente. Evita usar líneas verticales en las tablas y considera usar paquetes de formato de alta calidad para un toque profesional.
Notas al Pie
Las notas al pie deben usarse con moderación y deben estar indicadas dentro del texto. Coloca las notas al pie en la parte inferior de la página donde aparecen, precedidas por una línea horizontal para claridad. Asegúrate de que las notas al pie estén formateadas correctamente y aparezcan después de la puntuación.
Proceso de envío
Al enviar tu artículo, no modifiques los archivos de estilo proporcionados, ya que esto podría causar problemas de formato. Usa los archivos de estilo actuales disponibles en el sitio web de la conferencia. En tu envío, asegúrate de omitir cualquier opción que pueda comprometer el anonimato, como indicadores de versión final o preimpresos.
Preparando el PDF
Asegúrate de que tu envío final esté en formato PDF, creado con un tipo específico de software que garantice la compatibilidad de fuentes. El PDF debe incluir solo fuentes Tipo 1 o TrueType Embebidas para evitar problemas durante la revisión. Recuerda verificar qué fuentes se están usando en tu PDF para asegurarte de que cumplan con los requisitos de envío.
Ética y Divulgación
Es crucial abordar cualquier consideración ética relacionada con tu trabajo. Si tu investigación involucra sujetos humanos, asegúrate de haber obtenido las aprobaciones necesarias. Habla sobre cualquier riesgo potencial para los participantes y divulga cómo se obtuvo el consentimiento de los participantes.
Además, incluye una sección al final de tu artículo para reconocer las fuentes de financiamiento y cualquier interés en competencia relacionado con tu trabajo. Esta sección debe aparecer justo antes de las referencias y no debe incluirse en el envío inicial.
Lista de Verificación para el Envío
Antes de enviar tu artículo, revisa la siguiente lista de verificación para confirmar que has cumplido con todos los requisitos:
- ¿El resumen refleja con precisión las contribuciones del artículo?
- ¿Has descrito las limitaciones de tu trabajo?
- ¿Has discutido los posibles impactos negativos en la sociedad?
- ¿Cumples con las pautas de revisión ética?
- Si realizaste experimentos, ¿has incluido todos los detalles y datos necesarios?
- ¿Has seguido el formato correcto para citas y referencias?
Siguiendo estas pautas con cuidado, aumentas las posibilidades de que tu artículo sea aceptado y revisado a fondo. Asegúrate de mantener un enfoque claro y organizado durante todo tu proceso de escritura para transmitir eficazmente tu investigación al público.
Título: How Curvature Enhance the Adaptation Power of Framelet GCNs
Resumen: Graph neural network (GNN) has been demonstrated powerful in modeling graph-structured data. However, despite many successful cases of applying GNNs to various graph classification and prediction tasks, whether the graph geometrical information has been fully exploited to enhance the learning performance of GNNs is not yet well understood. This paper introduces a new approach to enhance GNN by discrete graph Ricci curvature. Specifically, the graph Ricci curvature defined on the edges of a graph measures how difficult the information transits on one edge from one node to another based on their neighborhoods. Motivated by the geometric analogy of Ricci curvature in the graph setting, we prove that by inserting the curvature information with different carefully designed transformation function $\zeta$, several known computational issues in GNN such as over-smoothing can be alleviated in our proposed model. Furthermore, we verified that edges with very positive Ricci curvature (i.e., $\kappa_{i,j} \approx 1$) are preferred to be dropped to enhance model's adaption to heterophily graph and one curvature based graph edge drop algorithm is proposed. Comprehensive experiments show that our curvature-based GNN model outperforms the state-of-the-art baselines in both homophily and heterophily graph datasets, indicating the effectiveness of involving graph geometric information in GNNs.
Autores: Dai Shi, Yi Guo, Zhiqi Shao, Junbin Gao
Última actualización: 2023-07-19 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2307.09768
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.09768
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.
Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.
Enlaces de referencia
- https://github.com/dshi3553usyd/curvature_enhanced_graph_convolution
- https://openreview.net/pdf?id=2Cf5AnxMKba
- https://www.neurips.cc/
- https://mirrors.ctan.org/macros/latex/contrib/natbib/natnotes.pdf
- https://www.ctan.org/pkg/booktabs
- https://www.emfield.org/icuwb2010/downloads/IEEE-PDF-SpecV32.pdf
- https://mirrors.ctan.org/macros/latex/required/graphics/grfguide.pdf
- https://neurips.cc/Conferences/2022/PaperInformation/FundingDisclosure