Formatando Seu Trabalho com os Modelos IEEEtran
Aprenda a formatar seu trabalho acadêmico usando os templates do IEEEtran.
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Índice
- Introdução aos Templates IEEEtran
- Começando com IEEEtran
- Templates Disponíveis
- Estrutura do Documento
- Onde Encontrar os Templates
- Elementos Básicos de um Artigo
- Título e Informações dos Autores
- Resumo
- Palavras-chave
- Corpo do Artigo
- Seções e Cabeçalhos
- Figuras e Tabelas
- Conclusão
- Agradecimentos
- Referências
- Usando Elementos Matemáticos
- Equações em Destaque
- Equações Multi-linhas
- Ambientes de Matrizes e Arrays
- Erros Comuns a Evitar
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
IEEEtran
Introdução aos TemplatesOs templates IEEEtran são ferramentas feitas pra te ajudar a formatar seus trabalhos acadêmicos pra enviar pro Instituto de Engenheiros Eletrônicos e Elétricos (IEEE). Esses templates funcionam pra vários tipos de documentos, como artigos de conferência e revistas.
Começando com IEEEtran
Pra começar a usar os templates IEEEtran, você deve ter uma noção básica de como usar LaTeX, um sistema de formatação usado frequentemente em documentos científicos. Se você é novato em LaTeX, é uma boa ideia ler um guia introdutório pra entender as funções e comandos.
Templates Disponíveis
O pacote IEEEtran vem com vários arquivos de template básicos, cada um adequado pra diferentes tipos de publicações. Alguns templates comuns incluem:
bare_jrnl.tex
pra artigos de revistabare_conf.tex
pra artigos de conferênciabare_jrnl_compsoc.tex
pra artigos de revistas da Computer Societybare_conf_compsoc.tex
pra artigos de conferência da Computer Society
Esses templates fornecem uma estrutura simples pra te ajudar a organizar seu documento do jeito certo.
Estrutura do Documento
Os templates são feitos pra te dar uma ideia de como o documento final vai parecer e de quanto tempo ele vai levar. Eles não são a versão final que você vai submeter, mas ajudam a acertar a formatação. Cada seção é disposta pra facilitar a transição pra outros formatos necessários pra publicação final.
Onde Encontrar os Templates
Você pode acessar as versões mais recentes dos templates IEEEtran no IEEE Template Selector. Esse site vai te ajudar a encontrar o template certo pras suas necessidades de publicação.
Elementos Básicos de um Artigo
Quando você for escrever um artigo, vai precisar incluir vários elementos comuns. O título do seu trabalho deve ser claro e direto. É melhor evitar fórmulas complicadas no título. A seção de autores deve listar todos os colaboradores junto com suas afiliações.
Título e Informações dos Autores
Seu título deve estar bem claro no documento. Depois do título, você vai listar os nomes dos autores e suas instituições. É importante reconhecer seu status de membro do IEEE, se for o caso.
Resumo
O resumo é um breve resumo do seu artigo. Ele vem depois da seção de título e autores. Tente mantê-lo livre de fórmulas complexas e mantenha tudo simples.
Palavras-chave
Palavras-chave são termos que ajudam outros a encontrar seu artigo. Cada publicação pode ter seu próprio conjunto de palavras-chave. Você deve entrar em contato com o editor da sua revista alvo pra perguntar quais termos eles recomendam.
Corpo do Artigo
A parte principal do seu artigo vai conter seus argumentos, dados e descobertas.
Seções e Cabeçalhos
Use comandos apropriados pra criar seções e subseções no seu documento. Essa estrutura ajuda os leitores a acompanharem seu argumento. Normalmente, o primeiro parágrafo depois de um cabeçalho de seção não é recuado.
Figuras e Tabelas
Quando adicionar figuras e tabelas, garante que elas estão devidamente rotuladas. Faça referência às figuras no texto de forma clara. Pra tabelas, dê legendas claras e faça referência a elas quando necessário.
Conclusão
Na conclusão, resuma suas descobertas sem introduzir novas informações. Essa seção encerra seu artigo e reitera os principais pontos.
Agradecimentos
Se você recebeu ajuda ou apoio de outras pessoas durante sua pesquisa, pode agradecer a elas em uma breve seção de agradecimentos antes da bibliografia.
Referências
Ao incluir referências, você deve seguir um formato específico. Cada referência deve estar claramente listada, permitindo que os leitores encontrem as fontes que você usou. Seja consistente no seu formato ao longo da lista.
Usando Elementos Matemáticos
Se o seu artigo contém conteúdo matemático, garante que eles estejam formatados corretamente. Isso significa usar os ambientes certos pra equações e assegurar que estão bem alinhadas.
Equações em Destaque
Use a sintaxe correta pra equações em destaque. Numere cada equação pra que possa ser referenciada no seu texto.
Equações Multi-linhas
Algumas equações podem precisar de várias linhas. Use ambientes apropriados que permitem um alinhamento e legibilidade claros.
Ambientes de Matrizes e Arrays
Você também pode representar matrizes e arrays no seu conteúdo matemático. Use os comandos de formatação corretos pra clareza e pra seguir as diretrizes de estilo.
Erros Comuns a Evitar
Ao usar os templates IEEEtran, fique de olho em erros de formatação comuns. Garanta que as equações estão numeradas corretamente, não pule números nem repita. Evite usar hífens ou pontos na numeração.
Conclusão
Usar os templates IEEEtran pode agilizar o processo de escrever e formatar seus artigos acadêmicos. Seguindo as diretrizes fornecidas, você pode garantir que seu documento atenda aos padrões definidos pelo IEEE e tenha mais chances de ser aceito pra publicação. Seja metódico ao checar seu trabalho por problemas de formatação e conteúdo antes de submeter. Essa atenção aos detalhes vai melhorar a qualidade geral do seu artigo e aumentar suas chances de sucesso.
Título: Differentiable Machine Learning-Based Modeling for Directly-Modulated Lasers
Resumo: 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 atualização: 2024-01-04 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2309.15747
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.15747
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.
Ligações de referência
- https://www.latex-project.org/
- https://tug.ctan.org/info/lshort/english/lshort.pdf
- https://www.tug.org
- https://www.tug.org/texlive/
- https://template-selector.ieee.org/
- https://www.latex-community.org/
- https://tex.stackexchange.com/
- https://journals.ieeeauthorcenter.ieee.org/wp-content/uploads/sites/7/IEEE-Math-Typesetting-Guide.pdf