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IEEEtran テンプレートで論文をフォーマットする

IEEEtranテンプレートを使って学術論文をフォーマットする方法を学ぼう。

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IEEEtranIEEEtran論文フォーマットガイド簡潔にしよう。IEEEtranテンプレートで学術論文を
目次

IEEEtranテンプレートの紹介

IEEEtranテンプレートは、電気電子技術者協会(IEEE)に提出する学術論文をフォーマットするためのツールだよ。これらのテンプレートは、会議用論文やジャーナル記事など、さまざまな文書に対応してる。

IEEEtranの使い始め

IEEEtranテンプレートを使うには、科学文書に一般的に使われる組版システムであるLaTeXの基本的な使い方を理解している必要があるよ。LaTeXが初めてなら、機能やコマンドに慣れるために入門ガイドを読むのがいいと思う。

利用可能なテンプレート

IEEEtranパッケージには、さまざまな出版物に適したいくつかの基本的なテンプレートファイルが含まれているよ。よく使われるテンプレートは以下の通り:

  • bare_jrnl.tex:ジャーナル記事用
  • bare_conf.tex:会議用論文用
  • bare_jrnl_compsoc.tex:コンピュータソサエティのジャーナル記事用
  • bare_conf_compsoc.tex:コンピュータソサエティの会議用論文用

これらのテンプレートは、文書を正しく構成するためのシンプルなフレームワークを提供してるよ。

文書構造

テンプレートは最終的な文書がどう見えるか、どのくらいの長さになるかを理解するために作られてる。提出する最終版としてではなく、フォーマットを正しくするための手助けになるよ。各セクションは、最終出版に必要な他のフォーマットへの簡単な移行を促進するように配置されてる。

テンプレートの見つけ方

最新のIEEEtranテンプレートはIEEE Template Selectorからアクセスできるよ。このサイトは、特定の出版ニーズに合ったテンプレートを見つける手助けをしてくれる。

記事の基本要素

論文を書くときは、いくつかの共通要素を含める必要があるよ。論文のタイトルは明確で簡潔であるべき。タイトルに複雑な数式は避けたほうがいいよ。著者セクションには、すべての貢献者とその所属をリストするべきだ。

タイトルと著者情報

タイトルは文書内で明確にコーディングする必要があるよ。タイトルの後には、著者の名前とその所属をリストするよ。IEEEの会員ステータスがあれば、それを認識することも大事だね。

アブストラクト

アブストラクトは論文の簡単な要約だよ。タイトルと著者セクションの次に来る。複雑な数式は避けて、ストレートな内容にするようにしよう。

インデックス用語

インデックス用語は、他の人が論文を見つける手助けをするキーワードだよ。各出版物にはそれぞれのキーワードがあるかもしれないから、目指しているジャーナルの編集者に推薦する用語を聞いてみて。

本文

論文のメイン部分には、議論、データ、発見を含めるよ。

セクションと見出し

文書内でセクションやサブセクションを作成するために適切なコマンドを使おう。この構造は読者が議論を追いやすくするよ。通常、セクション見出しの後の最初の段落はインデントしないよ。

図と表

図や表を追加する時は、正しくラベル付けしてね。本文中で図を明確に参照することが重要だよ。表には明確なキャプションを付けて、必要に応じて参照すること。

結論

結論では、新しい情報を紹介せずに発見をまとめるよ。このセクションは論文を締めくくり、主要なポイントを再確認する。

謝辞

研究中に他の人からの助けやサポートを受けた場合は、参考文献の前に簡単な謝辞セクションで感謝することができるよ。

参考文献

参考文献を含めるときは、特定のフォーマットに従う必要があるよ。各参考文献は明確にリストされて、読者が使用したソースを見つけられるようにする。リスト全体でフォーマットを一貫させてね。

数学要素の使用

論文に数学的内容が含まれている場合は、正しくフォーマットするようにしよう。これは、方程式のための正しい環境を使い、よく整列させることを意味するよ。

表示方程式

表示方程式のための適切な構文を使おう。各方程式に番号を付けて、本文中で参照できるようにしよう。

複数行の方程式

いくつかの方程式は複数行を必要とするかもしれない。明確な整列と可読性を確保するための適切な環境を使うように。

行列と配列の環境

数学的内容で行列や配列を表現することもできるよ。明確さを保つために正しいフォーマットコマンドを使って、スタイルガイドラインに従おう。

注意すべき一般的なミス

IEEEtranテンプレートを使用する際は、一般的なフォーマットエラーに注意してね。方程式が正しく番号付けされているか、番号を飛ばしたり繰り返したりしてないか確認しよう。番号にハイフンやピリオドを使うのは避けてね。

結論

IEEEtranテンプレートを使うことで、学術論文の執筆とフォーマットのプロセスがスムーズに進むよ。提供されたガイドラインに従うことで、文書がIEEEの基準を満たし、出版に受け入れられる可能性が高くなるよ。提出の前にフォーマットや内容の問題をしっかり確認することが大事。この細部への注意が、論文の全体的な質を向上させ、成功の可能性を高めるからね。

オリジナルソース

タイトル: Differentiable Machine Learning-Based Modeling for Directly-Modulated Lasers

概要: 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.

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

最終更新: 2024-01-04 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2309.15747

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2309.15747

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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