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論文提出の技術をマスターしよう

AAAI Pressへの投稿を完璧にするためのガイド。

Hangli Ge, Hirotsugu Seike, Noboru Koshizuka

― 1 分で読む


論文提出の基本事項 論文提出の基本事項 ント。 提出プロセスをうまくこなすためのキーポイ
目次

論文を出版のために準備するのは、まるで大きな試験に備えるみたいなもんだよね。本を読んでルールを勉強して、指示に従わないと嫌なサプライズが待ってるかもしれない。このガイドは、AAAI Pressのフォーマットの迷路をサポートする頼れる相棒だよ。心配しないで、軽い感じで行こう—学術的な傑作を作るための友達とのコーヒーチャットみたいにね。

提出の基本

誇りに思える論文ができたら、最後にしたいのは、その努力がルールに従ってなくて返されること。AAAI Pressは特定の書類を提出することを求めていて、特定のスタイルに従う必要があるんだ。だから、送信ボタンを押す前に、全てのボックスにチェックを入れておこう。

誰が責任者?

AAAI Pressは手続き、作業ノート、技術報告を担当してる。彼らは、君のような著者に特定のフォーマットで電子版を提供することを要求してるんだ。学術出版のこの大きなゲームのレフェリーみたいなものさ。

何を使う?

特別なスタイルファイルが必要で、これはフォーマットの暗闇を照らすガイドの光みたいなもの。これがあれば、みんなの仕事が統一感を持って見えるんだ。LaTeXを使ってないなら、提出しようなんて思わないで。Wordは別のルールがあるから、他のところで探してみてね。

論文のフォーマット

論文は受け入れられる前に、ちょうどいい見た目にしなきゃ。大イベントに最高の服装で出席するみたいなもんだよ。内容だけでなく、フォーマットも輝かせなきゃね!

フレンドリーなリマインダー

ドキュメントの見た目が悪いと、AAAIは戻してくるかもしれない。誰もそんなのは望んでないよね!だから、フォント、構造、サイズなどの詳細をチェックする時間を取ろう。心配しないで、ちゃんと案内するから。

論文のフォーマット要件

ここからがちょっと細かくなるよ。この要件を君の好きなレシピの材料だと思ってみて。1つでも欠けると、全体がうまくいかないかも。

ファイルタイプ

この世界ではPDFと.texファイルだけが歓迎されてる。他のファイルタイプを提出しようとするなら、スイカをトマトの戦いに持ってくるようなもんだよ。ルールを守れば、うまくいくさ。

フォントとサイズ

フォントは論文の服みたいなもんだ。TimesかNimbusを使ってね。サイズは10ポイント、行間は12ポイントにして。Computer ModernやPalatinoみたいなファンシーなフォントは忘れてね;それじゃ入場できないよ。タイトルは太字で16ポイントにして、シャキッと目を引く感じにしよう。

マージンとレイアウト

ドキュメントは特定のマージンを維持しなきゃ。ページの端にある小さな空白スペースのことだよ。エレベーターでのパーソナルスペースみたいなもんだね。マージンは:

  • 上:0.75インチ
  • 左:0.75インチ
  • 右:0.75インチ
  • 下:1.25インチ

それと、二段組フォーマットは必須だよ!それがあれば、論文が自分をアピールできるからね。

含めるべきもの

論文に必要な要素について話す時間だよ。それは、君のハンバーガーに欠かせないトッピングみたいなもので、ないと何かが足りない感じになる。

タイトルと著者

タイトルは目を引くもので、ミックスケースで書いてね。つまり、主要な単語は大文字にするってこと。下には著者の名前と所属を一覧にしてね。カジュアルな挨拶は不要—明確でプロフェッショナルにしよう。

アブストラクトとキーワード

メインディッシュに入る前に、論文には中身を要約した簡潔なアブストラクトが必要だよ。人々の興味を引く前菜みたいな感じね。後で論文を見つけてもらえるように、キーワードも入れられるよ—アカデミックな論文用のハッシュタグみたいなもんだ。

セクションと見出し

見出しは論文に構造をプラスするよ。読者が多くのテキストの海の中で迷わないように手助けするんだ。セクション見出しは控えめに使って、明確にしよう。見出しが多すぎると、論文がメニューみたいになっちゃうから、気をつけて。

参考文献

論文のライフライン、参考文献について話そう!これは君の主張を支えるのに欠かせないし、先人たちへの感謝の気持ちを示すものでもあるんだ。

出典の引用

引用する時は、正確に。著者の姓と出版年を含めて、彼らの仕事へのさりげない敬意を表しよう。他の著者を何人か挙げる時は、提供されたフォーマットに従って、一貫性を持たせてね。

参考文献のフォーマット

参考文献は論文の最後に出てくるべきだよ。整理されていて、正しくフォーマットされていることを確認してね。雑にした参考文献は、どんなに優れた研究にも影を落としてしまうから気をつけて。

イラストと図

ちょっとビジュアルで盛り上げよう!画像は複雑なアイデアを説明するのに役立つし、読者を引きつけることができるよ。

図の要件

画像にはPDF、PNG、JPGフォーマットを使ってね。古いタイプの.psや.epsは考えないで;このパーティーには呼ばれてないから。図には明確なラベルを付けて、キャプションはその下に置いてね。

テーブルとキャプション

テーブルはきちんとしていて、10ポイントのフォントで表示されるべきだよ。図と同様に、キャプションはテーブルの下に置いてね。グラフィックを追加する時は、雑多にならないように気をつけて。少ない方が良いからね!

最終チェック

提出する前に、すべてをダブルチェック。家を出る前に鍵がポケットにあるか確認するみたいにしないと、外に出られなくなっちゃうからね!

避けるべき一般的なエラー

よくある間違いには、謝辞を忘れたり、参照フォーマットが間違ってたり、フォーマットエラーがあることがあるよ。こういうのは、時間をかけて確認すれば簡単に直せるからね。

結論

結局、AAAI Pressで論文を出版のために準備するのは、そんなに怖いことじゃないよ。ルールに従って、作業をダブルチェックして、すべてをシャープで磨かれた状態にするだけ。論文は内容で目立たせたいから、フォーマットはそれ自身に任せてね!

このステップを守れば、情報が豊富で見た目も素晴らしい論文ができるよ。さあ、君の輝きでみんなを驚かせちゃえ!

オリジナルソース

タイトル: Time-Probability Dependent Knowledge Extraction in IoT-enabled Smart Building

概要: Smart buildings incorporate various emerging Internet of Things (IoT) applications for comprehensive management of energy efficiency, human comfort, automation, and security. However, the development of a knowledge extraction framework is fundamental. Currently, there is a lack of a unified and practical framework for modeling heterogeneous sensor data within buildings. In this paper, we propose a practical inference framework for extracting status-to-event knowledge within smart building. Our proposal includes IoT-based API integration, ontology model design, and time probability dependent knowledge extraction methods. The Building Topology Ontology (BOT) was leveraged to construct spatial relations among sensors and spaces within the building. We utilized Apache Jena Fuseki's SPARQL server for storing and querying the RDF triple data. Two types of knowledge could be extracted: timestamp-based probability for abnormal event detection and time interval-based probability for conjunction of multiple events. We conducted experiments (over a 78-day period) in a real smart building environment. The data of light and elevator states has been collected for evaluation. The evaluation revealed several inferred events, such as room occupancy, elevator trajectory tracking, and the conjunction of both events. The numerical values of detected event counts and probability demonstrate the potential for automatic control in the smart building.

著者: Hangli Ge, Hirotsugu Seike, Noboru Koshizuka

最終更新: 2024-12-23 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2412.18042

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2412.18042

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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