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Formatando Seu Trabalho com os Modelos IEEEtran

Aprenda a formatar seu trabalho acadêmico usando os templates do IEEEtran.

― 5 min ler


Guia de Formatação deGuia de Formatação deArtigos IEEEtrantemplates do IEEEtran.Aprimore sua escrita acadêmica com os
Índice

Introdução aos Templates IEEEtran

Os 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 revista
  • bare_conf.tex pra artigos de conferência
  • bare_jrnl_compsoc.tex pra artigos de revistas da Computer Society
  • bare_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.

Fonte original

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.

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