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Mise en forme de ton article avec les modèles IEEEtran

Apprends à formater ton papier académique avec les modèles IEEEtran.

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Guide de formatage deGuide de formatage depapier IEEEtranfluide avec les modèles IEEEtran.Rends ton écriture académique plus
Table des matières

Introduction aux Modèles IEEEtran

Les modèles IEEEtran sont des outils faits pour t'aider à mettre en forme tes articles académiques avant de les soumettre à l'Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Ces modèles fonctionnent pour différents types de documents, y compris les articles de conférence et les articles de revue.

Commencer avec IEEEtran

Pour commencer à utiliser les modèles IEEEtran, tu devrais avoir une idée de base de l'utilisation de LaTeX, un système de mise en page couramment utilisé pour les documents scientifiques. Si tu es nouveau avec LaTeX, c'est une bonne idée de lire un guide d'introduction pour te familiariser avec ses fonctionnalités et commandes.

Modèles Disponibles

Le package IEEEtran vient avec plusieurs fichiers de modèle de base, chacun adapté à différents types de publications. Voici quelques modèles courants :

  • bare_jrnl.tex pour les articles de revue
  • bare_conf.tex pour les articles de conférence
  • bare_jrnl_compsoc.tex pour les articles de revue de la Computer Society
  • bare_conf_compsoc.tex pour les articles de conférence de la Computer Society

Ces modèles te donnent un cadre simple pour structurer ton document correctement.

Structure du Document

Les modèles sont conçus pour te donner une idée de comment le document final va avoir l'air et combien de temps il va faire. Ils ne sont pas censés être la version finale que tu soumets mais plutôt t'aider à bien faire le formatage. Chaque section est agencée pour faciliter la transition vers d'autres formats nécessaires pour la publication finale.

Où Trouver les Modèles

Tu peux accéder aux dernières versions des modèles IEEEtran depuis le Sélecteur de Modèles IEEE. Ce site te guidera pour trouver le bon modèle pour tes besoins de publication spécifiques.

Éléments de Base d'un Article

Quand tu écris un article, tu devras inclure plusieurs éléments communs. Le titre de ton article devrait être clair et concis. Il vaut mieux éviter les formules complexes dans le titre. La section des auteurs doit lister tous les contributeurs avec leurs affiliations.

Titre et Informations sur les Auteurs

Ton titre doit être clairement codé dans le document. Après le titre, tu devras lister les noms des auteurs et leurs institutions. Il est important de reconnaître ton statut de membre IEEE, si applicable.

Résumé

Le résumé est un bref aperçu de ton article. Il suit la section titre et auteurs. Essaie de le garder libre de formules complexes et reste simple.

Termes d'Index

Les termes d'index sont des mots-clés qui aident les autres à trouver ton article. Chaque publication peut avoir son propre ensemble de mots-clés. Tu devrais contacter l'éditeur de la revue ciblée pour connaître leurs termes recommandés.

Corps de l'Article

La partie principale de ton article contiendra tes arguments, données et résultats.

Sections et Titres

Utilise les commandes appropriées pour créer des sections et des sous-sections dans ton document. Cette structure aide les lecteurs à suivre ton argumentation. En général, le premier paragraphe après un titre de section n'est pas indenté.

Figures et Tableaux

Quand tu ajoutes des figures et des tableaux, assure-toi qu'ils sont correctement étiquetés. Fais référence aux figures dans le texte de manière claire. Pour les tableaux, donne-leur des légendes claires et fais-y référence si besoin.

Conclusion

Dans la conclusion, résume tes résultats sans introduire de nouvelles informations. Cette section clôture ton article et rappelle les points principaux.

Remerciements

Si tu as reçu de l'aide ou un soutien d'autres personnes pendant ta recherche, tu peux les remercier dans une brève section de remerciements avant la bibliographie.

Références

Quand tu inclues des références, tu devrais suivre un format spécifique. Chaque référence doit être clairement listée, permettant aux lecteurs de trouver les sources que tu as utilisées. Sois cohérent dans ton format tout au long de la liste.

Utilisation des Éléments Mathématiques

Si ton article contient du contenu mathématique, assure-toi qu'ils sont correctement formatés. Cela signifie utiliser les bons environnements pour les équations et veiller à ce qu'elles soient bien alignées.

Équations Affichées

Utilise la syntaxe appropriée pour les équations affichées. Numérote chaque équation pour pouvoir la référencer dans ton texte.

Équations Multi-lignes

Certaines équations peuvent nécessiter plusieurs lignes. Utilise les environnements appropriés qui permettent un bon alignement et une bonne lisibilité.

Environnements de Matrices et Tableaux

Tu peux aussi représenter des matrices et des tableaux dans ton contenu mathématique. Utilise les commandes de formatage correctes pour la clarté et pour suivre les directives de style.

Erreurs Courantes à Éviter

Quand tu utilises les modèles IEEEtran, fais attention aux erreurs de formatage courantes. Assure-toi que les équations sont numérotées correctement, ne saute pas de numéros ou ne les répète pas. Évite d'utiliser des tirets ou des points dans la numérotation.

Conclusion

Utiliser les modèles IEEEtran peut simplifier le processus d'écriture et de formatage de tes articles académiques. En suivant les directives fournies, tu peux t'assurer que ton document respecte les standards établis par l'IEEE et a plus de chances d'être accepté pour publication. Sois méthodique en vérifiant ton travail pour les problèmes de formatage et de contenu avant de soumettre. Cette attention aux détails améliorera la qualité globale de ton article et augmentera tes chances de succès.

Source originale

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

Résumé: 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.

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

Dernière mise à jour: 2024-01-04 00:00:00

Langue: English

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

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

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

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

Merci à arxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.

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