# 真实顶会/顶刊论文写作结构样本库

> 学“顶级论文怎么写”：每张卡片都是**真实高被引论文**的写作范本 + 结构拆解。
> 标题 / 作者 / 年份 / venue / 被引数 / DOI / OpenAlex id **全部来自 OpenAlex API 实测 curl**，绝无编造。
> **只存结构拆解 + 写作套路，不录摘要原文**（版权纪律，与 [samples_recent](samples_recent_2024_2026.md) 一致）；结构拆解里引用的零星英文短句仅作写作模式示例。
> 被引数为**快照值**，定位为“会增长的 social proof、非权威事实”，带 `last_checked` 日期，用时以 [scripts/paper_signal.py](scripts/paper_signal.py) 实时查 OpenAlex 为准、冲突信在线。
> 偏科提示：16 篇中 12 篇为 cs.CV/cs.AI，卡尾以 `domain_scope=` 标注方向;非 CS 论文取卡时按方向过滤、勿照搬竞赛/SOTA/开源式背书(见文末 D 表)。

## 数据来源与方法（可复现）
- 取数 API：OpenAlex `https://api.openalex.org`（无需 key，加 `&mailto=` 进礼貌池）。
- 主查询（AI 领域、被引 > 1 万、含摘要）：
  ```bash
  curl -s "https://api.openalex.org/works?filter=cited_by_count:>10000,concepts.id:C154945302,has_abstract:true&sort=cited_by_count:desc&per-page=25&mailto=light@example.com"
  ```
  （`C154945302` = Artificial Intelligence 概念）
- 补充：按 DOI / 标题精确取经典方法论文（Adam、BatchNorm、word2vec）。
- 结构拆解为人工归纳的写作模式分析（题型/摘要逻辑/贡献句式/可迁移套路），不录摘要原文。
- 被引数为 **采集当日（2026-06-06）OpenAlex 快照值**，会随时间增长，属正常现象；用时实时复核(见文末脚本)。
- 部分记录 OpenAlex 的 `venue` 字段为空或指向 arXiv 预印本镜像（如 VGG/Adam/word2vec），
  正式发表 venue 已在卡片中以“待核查/实际发表于”标注。

## 等级说明（带来源）
- CVPR / NeurIPS / ICML / ICLR / ICCV 在 CCF 推荐列表中为 **A 类会议（人工智能方向）**；
  IEEE TPAMI、IEEE T-IP、Proceedings of the IEEE 为相关领域权威期刊。
  来源：[CCF 推荐国际学术会议和期刊目录](https://www.ccf.org.cn/Academic_Evaluation/AI/)、
  [CCF Recommended List (EN)](https://www.ccf.org.cn/en/Bulletin/2019-05-13/663884.shtml)。
  具体某届/某刊的当年分区与影响因子**待核查**（API 不提供，需查 JCR/中科院分区）。

## 摘要写作的通用五段逻辑（从下列范本归纳）
顶会/顶刊摘要 80% 遵循以下骨架，可直接套用：
1. **背景/痛点（Context）**：领域现状或一句话点出难题。
2. **问题/缺口（Gap）**：现有方法的具体局限（“but/however/remains”）。
3. **方法/主张（Method）**：“We propose/introduce/present …” 一句话亮出核心做法。
4. **关键设计（How）**：1–2 句点出使方法 work 的机制（novelty 的载体）。
5. **结果/影响（Result）**：硬指标 + 排名/SOTA + 开源/部署等可信背书。

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# 真实范本卡片（16 篇）

## 01 · Deep Residual Learning for Image Recognition (ResNet)

- **作者**：Kaiming He; Xiangyu Zhang; Shaoqing Ren; Jian Sun
- **年份/venue**：2016 · CVPR（OpenAlex venue 字段为空；DOI 前缀 `10.1109/cvpr.2016` 表明发表于 CVPR 2016）
- **被引数**：221,133（2026-06-06 OpenAlex 快照，全库最高被引 AI 论文之一）
- **DOI**：10.1109/cvpr.2016.90 · **OpenAlex**：W2194775991 · domain_scope=cv-视觉

**结构拆解**
- `title_pattern`：`[核心方法名词短语] for [任务]` —— “Deep Residual Learning **for** Image Recognition”。极简、把方法和任务直接拼接。
- 摘要五段：① 痛点（“Deeper networks are more difficult to train”一句话扎进去）→ ② 方法（“We present a residual learning framework”）→ ③ 关键设计（“reformulate layers as learning residual functions”——novelty 落点）→ ④ 证据（“comprehensive empirical evidence … easier to optimize”）→ ⑤ 硬结果+背书（3.57% error、ILSVRC 2015 第一、COCO +28%）。
- 贡献句式：`We present/reformulate … instead of …`（用对比凸显与旧范式的差异）。
- **可迁移套路**：开头第一句就是“反直觉痛点”，制造张力；结尾堆叠多个竞赛第一名作为可信度背书。方法名（Residual）贯穿全文形成记忆锚点。

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## 02 · ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (AlexNet)

- **作者**：Alex Krizhevsky; Ilya Sutskever; Geoffrey E. Hinton
- **年份/venue**：2017（此为 Communications of the ACM 转载版；原始版本为 NIPS 2012）
- **被引数**：75,705 · **DOI**：10.1145/3065386 · **OpenAlex**：W2163605009 · domain_scope=cv-视觉

**结构拆解**
- `title_pattern`：`[任务] with [方法]` —— 与 ResNet 的 `for` 镜像，强调“用什么做到的”。
- 摘要五段：这是“**结果前置型**”摘要——① 直接说做了什么（trained a large deep CNN on 1.2M images）→ ② 立刻甩硬指标（top-1/top-5 错误率）→ ③ 模型规模细节（60M 参数、5 卷积层…）→ ④ 关键工程技巧（GPU、dropout）→ ⑤ 竞赛碾压（15.3% vs 26.2%）。
- 贡献句式：`We trained … we achieved … which is considerably better than the previous state-of-the-art`。
- **可迁移套路**：用**具体数字**建立可信度（1.2M、1000 类、60M 参数、650K 神经元），而非形容词。结尾用“我方 vs 第二名”的对比数字制造压倒性印象。

## 03 · Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (VGG)

- **作者**：Karen Simonyan; Andrew Zisserman
- **年份/venue**：2014 · OpenAlex 标注 arXiv (1409.1556)；正式发表于 **ICLR 2015**（待核查具体卷期）
- **被引数**：75,538 · **DOI**：10.48550/arxiv.1409.1556 · **OpenAlex**：W（VGG 记录，见 ai2.json） · domain_scope=cv-视觉

**结构拆解**
- `title_pattern`：`Very [形容词强调] [方法] for [任务]` —— 用 “Very Deep” 把 novelty（深度）写进标题。
- 摘要五段：① 研究问题（investigate the effect of depth）→ ② 明示主贡献（“Our main contribution is a thorough evaluation …”）→ ③ 关键设计（3×3 小卷积核 + 16–19 层）→ ④ 竞赛结果（ImageNet 2014 第一第二）→ ⑤ 泛化性 + 开源。
- 贡献句式：`Our main contribution is …`（**显式声明贡献**，审稿人一眼能找到）。
- **可迁移套路**：当创新点是“把某个旋钮推到极限”时，标题直接放强调词（Very Deep）。摘要里用一句话独立声明 main contribution，是消融/评测类论文的标准写法。结尾“公开模型”是引用放大器。

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## 04 · ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database

- **作者**：Jia Deng; Wei Dong; Richard Socher; Li-Jia Li; Kai Li; Li Fei-Fei
- **年份/venue**：2009 · 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
- **被引数**：61,631 · **DOI**：10.1109/cvpr.2009.5206848 · **OpenAlex**：W（见 selected.json） · domain_scope=cv-视觉

**结构拆解**
- `title_pattern`：`[资源名]: A [规模/性质形容词串] [资源类型]` —— 数据集/资源类论文的经典冒号式命名。
- 摘要五段（**资源型论文变体**）：① 大背景（图像数据爆炸）→ ② 缺口（“But … remains a critical problem”）→ ③ 引出资源（“We introduce here a new database called ImageNet”）→ ④ 规模与构建方法（synsets、3.2M 图、AMT 众包）→ ⑤ 价值论证（三个应用 + “unparalleled opportunities”愿景句）。
- 贡献句式：`We introduce here a new [资源] called "[名字]" …`。
- **可迁移套路**：数据集论文要量化“规模 + 多样性 + 准确性”三件套，并描述**数据采集流程**（可复现性）。用一个 hope 愿景句收尾，邀请社区共建——这是高被引资源论文的通用结尾。

## 05 · Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition (LeNet)

- **作者**：Yann LeCun; Léon Bottou; Yoshua Bengio; Patrick Haffner
- **年份/venue**：1998 · Proceedings of the IEEE（权威综合期刊）
- **被引数**：57,987 · **DOI**：10.1109/5.726791 · **OpenAlex**：W（见 selected.json） · domain_scope=cv-视觉

**结构拆解**
- `title_pattern`：`[方法范式] Applied to [应用领域]` —— 强调“范式落到实际任务”，适合 journal 综述+方法混合型论文。
- 摘要五段（**综述+方法混合体**）：① 立论（反向传播是梯度学习最佳范例）→ ② 能力主张（可合成复杂决策面）→ ③ 本文范围（review + compare on standard task）→ ④ 核心发现（CNN 优于其它）+ 新范式（GTN）→ ⑤ 商业部署背书（“reads several million cheques per day”）。
- 贡献句式：`This paper reviews … and compares … ; [方法] are shown to outperform all other techniques`。
- **可迁移套路**：长摘要适合期刊。用“真实商业部署 + 日处理量”作为终极说服力，比任何指标都硬。CNN 的设计动机（“specifically designed to deal with variability of 2D shapes”）是“架构动机句”范本。

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## 06 · Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity (SSIM)

- **作者**：Zhou Wang; Alan C. Bovik; Hamid R. Sheikh; Eero P. Simoncelli
- **年份/venue**：2004 · IEEE Transactions on Image Processing（CCF 相关方向权威期刊）
- **被引数**：55,779 · **DOI**：10.1109/tip.2003.819861 · **OpenAlex**：W（见 selected.json） · domain_scope=cv-视觉

**结构拆解**
- `title_pattern`：`[领域]: From [旧范式] to [新范式]` —— 用 “From … to …” 把“范式转移”直接写进标题，极具叙事张力。
- 摘要五段（**新范式型**，仅 4 句却完整）：① 旧范式现状（传统方法量化误差可见性）→ ② 关键假设转折（“Under the assumption that … we introduce an alternative … framework”）→ ③ 具体实例（develop SSIM）→ ④ 验证方式（直觉例子 + 主观评分 + SOTA 对比）。
- 贡献句式：`Under the assumption that …, we introduce an alternative complementary framework …`（**先亮假设、再亮框架**）。
- **可迁移套路**：当你提出的是“看待问题的新视角”而非单纯新模型时，标题用 From-To，摘要用“假设句驱动”。短摘要也能进顶刊——关键是逻辑链完整。

## 07 · Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

- **作者**：Shaoqing Ren; Kaiming He; Ross Girshick; Jian Sun
- **年份/venue**：2016 · IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)
- **被引数**：53,939 · **DOI**：10.1109/tpami.2016.2577031 · **OpenAlex**：W（见 selected.json） · domain_scope=cv-视觉

**结构拆解**
- `title_pattern`：`[方法名]: Towards [目标性质] [任务] with [关键组件]` —— “Faster” 是相对前作的进步标记，`Towards` 表明方向性目标。
- 摘要五段：① 现状（检测网络依赖 region proposal）→ ② **精确定位瓶颈**（“exposing region proposal computation as a bottleneck”）→ ③ 方法（introduce RPN，共享卷积特征）→ ④ 机制细节（end-to-end、attention 类比“tells where to look”）→ ⑤ 速度+精度+开源（5 fps、SOTA on VOC/COCO）。
- 贡献句式：`Advances like A and B have …, exposing C as a bottleneck. In this work, we introduce …`。
- **可迁移套路**：经典“**承上启下**”写法——先肯定前作进步，再指出它们暴露出的新瓶颈，你的方法正好解决这个瓶颈。系列工作（R-CNN→Fast→Faster）命名延续性强，便于建立 brand。

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## 08 · Regression Shrinkage and Selection via the Lasso

- **作者**：Robert Tibshirani
- **年份/venue**：1996 · Journal of the Royal Statistical Society Series B（统计学顶刊）
- **被引数**：51,596 · **DOI**：10.1111/j.2517-6161.1996.tb02080.x · **OpenAlex**：W（见 selected.json） · domain_scope=统计经济金融

**结构拆解**
- `title_pattern`：`[功能1] and [功能2] via the [方法名]` —— 用 “via” 引出命名方法，统计学论文常见。
- 摘要五段（**统计方法型**）：① 方法主张（propose a new method）→ ② 定义（一句话精确给出优化目标）→ ③ 关键性质（产生精确为 0 的系数 → 可解释）→ ④ 与已有方法关系（兼具 subset selection 与 ridge 的优点）→ ⑤ 通用性（可推广到 GLM、树模型）。
- 贡献句式：`We propose a new method … . Because of [性质], it tends to … and hence gives [好处]`。
- **可迁移套路**：方法论文要把“**为什么这个设计带来这个好处**”的因果链写清楚（constraint → sparsity → interpretability）。强调通用性（“quite general”）能扩大引用面。注意它用 “SUMMARY” 开头，是该刊格式约定。

## 09 · XGBoost: A Scalable Tree Boosting System

- **作者**：Tianqi Chen; Carlos Guestrin
- **年份/venue**：2016 · KDD（OpenAlex venue 字段为空；DOI `10.1145/2939672.2939785` 属 KDD '16 proceedings）
- **被引数**：47,898 · **DOI**：10.1145/2939672.2939785 · **OpenAlex**：W（见 selected.json） · domain_scope=通用ML统计

**结构拆解**
- `title_pattern`：`[系统名]: A [关键性质] [系统类型]`（标题在 proceedings 中含副标题，OpenAlex 仅存了 “XGBoost”）。
- 摘要五段（**系统/工程型**）：① 背景（tree boosting 有效且常用）→ ② 引出系统 + 既成事实背书（“used widely by data scientists to achieve SOTA”）→ ③ 算法贡献（sparsity-aware + weighted quantile sketch）→ ④ **系统贡献**（“More importantly, … cache access, compression, sharding”）→ ⑤ 可扩展性结果（scales beyond billions, far fewer resources）。
- 贡献句式：`We propose … . More importantly, we provide insights on …`（用 “More importantly” 把读者注意力导向真正的核心贡献）。
- **可迁移套路**：系统论文要把“算法创新”和“工程/系统创新”分层陈述，并用 “More importantly” 标出权重。用“已被业界广泛使用”作为社会证明（social proof）。

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## 10 · A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II

- **作者**：Kalyanmoy Deb; Amrit Pratap; Sakshi Agarwal; T. Meyarivan
- **年份/venue**：2002 · IEEE Transactions on Evolutionary Computation
- **被引数**：47,464 · **DOI**：10.1109/4235.996017 · **OpenAlex**：W（见 selected.json） · domain_scope=优化

**结构拆解**
- `title_pattern`：`A [性质1] and [性质2] [方法类别]: [方法名]` —— 先用形容词承诺卖点（Fast、Elitist），冒号后给命名。
- 摘要五段（**针对性改进型**）：① **列举旧方法的三宗罪**（编号 (1)(2)(3)，极清晰）→ ② 提出方法并声明“alleviates all of the above three difficulties”→ ③ 逐条对应解法（fast sorting → 复杂度降到 O(MN²)；新选择算子 → 精英化）→ ④ 实验优于两个对手 → ⑤ 额外扩展（约束多目标）。
- 贡献句式：`X has been criticized for: (1)… (2)… (3)… . In this paper, we suggest … which alleviates all of the above.`
- **可迁移套路**：改进型论文的**黄金模板**——先把现有方法的缺点编号列清，再逐条给出你的对应解法，形成“问题清单↔解法清单”一一映射。审稿人最爱这种结构。

## 11 · Going Deeper with Convolutions (GoogLeNet / Inception)

- **作者**：Christian Szegedy; Wei Liu; Yangqing Jia; Pierre Sermanet; Scott Reed; Dragomir Anguelov; 等 9 人
- **年份/venue**：2015 · CVPR（DOI 前缀 `10.1109/cvpr.2015`）
- **被引数**：46,750 · **DOI**：10.1109/cvpr.2015.7298594 · **OpenAlex**：W（见 selected.json） · domain_scope=cv-视觉

**结构拆解**
- `title_pattern`：动词短语标题 `Going Deeper with [组件]` —— 口语化、有动势，区别于名词堆叠式标题。
- 摘要五段：① 方法+结果合并（propose Inception，achieves new SOTA on ILSVRC14）→ ② 一句话点出 hallmark（“improved utilization of computing resources”）→ ③ 关键约束设计（增加深度宽度但**算力预算不变**）→ ④ 设计依据（Hebbian principle、multi-scale intuition）→ ⑤ 具体实例（GoogLeNet, 22 层）。
- 贡献句式：`The main hallmark of this architecture is …`（用 “hallmark” 替代 “contribution”，更有辨识度）。
- **可迁移套路**：把约束条件本身当卖点（“在算力预算不变的前提下做到更深更宽”）——“同等成本下更好”比“更好但更贵”更打动人。给架构起 codename（Inception/GoogLeNet）便于传播。

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## 12 · Highly Accurate Protein Structure Prediction with AlphaFold

- **作者**：John Jumper; Richard Evans; Alexander Pritzel; …; Demis Hassabis（34 位作者）
- **年份/venue**：2021 · **Nature**（综合顶刊）
- **被引数**：44,661 · **DOI**：10.1038/s41586-021-03819-2 · **OpenAlex**：W（见 selected.json） · domain_scope=生物医学

**结构拆解**
- `title_pattern`：`[结果形容词] [任务] with [系统名]` —— “Highly Accurate” 把结论写进标题，适合 Nature/Science 这类强调影响力的刊。
- 摘要五段（**Nature 体，背景铺陈更长**）：① 重要性（蛋白质对生命至关重要）→ ② 量化缺口（10 万 vs 数十亿序列；单结构耗时数月数年）→ ③ 长期难题定调（“open research problem for more than 50 years”）→ ④ 强转折 + 主张（“Here we provide the **first** computational method that can regularly … with atomic accuracy”）→ ⑤ 权威验证（CASP14 竞赛、媲美实验、碾压他法）。
- 贡献句式：`Here we provide the first … that can … even in cases in which …`（Nature 标志性的 “Here we …”）。
- **可迁移套路**：投顶刊（Nature/Science）时，背景段要写给**跨领域读者**，用“50 年未解难题”拔高意义；主张用 “Here we …” + “first” + “even when [最难情形]”。验证锚定权威第三方基准（CASP）以杜绝自卖自夸质疑。

## 13 · Adam: A Method for Stochastic Optimization

- **作者**：Diederik P. Kingma; Jimmy Ba
- **年份/venue**：2014 · OpenAlex 标注 arXiv (1412.6980)；正式发表于 **ICLR 2015**（待核查）
- **被引数**：84,773 · **DOI**：10.48550/arxiv.1412.6980 · **OpenAlex**：W1522301498 · domain_scope=通用深度学习

**结构拆解**
- `title_pattern`：`[方法名]: A Method for [任务]` —— 极简，命名前置，与 Lasso/SSIM 同属“给方法起名”家族。
- 摘要五段（**优化算法型**）：① 引出方法（introduce Adam，基于低阶矩自适应估计）→ ② **优点清单**（易实现、高效、省内存、对角缩放不变、适合大规模）→ ③ 适用范围（非平稳、噪声/稀疏梯度）→ ④ 理论保证（收敛性分析 + regret bound）→ ⑤ 实验 + 变体（AdaMax）。
- 贡献句式：`We introduce [名], an algorithm for … , based on …`（一句话同时给出 what + how 基础）。
- **可迁移套路**：实用工具型方法，摘要用**形容词优点清单**（implement-efficient-memory-invariant…）快速覆盖读者关心的所有维度；再补理论保证安抚理论审稿人——“实用 + 有理论”双保险。命名简短易记是病毒式传播的前提。

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## 14 · Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

- **作者**：Sergey Ioffe; Christian Szegedy
- **年份/venue**：2015 · OpenAlex 标注 arXiv (1502.03167)；正式发表于 **ICML 2015**（待核查）
- **被引数**：24,373 · **DOI**：10.48550/arxiv.1502.03167 · **OpenAlex**：W1836465849 · domain_scope=通用深度学习

**结构拆解**
- `title_pattern`：`[方法名]: [动名词收益] by [机制]` —— 标题自带“收益+原理”，信息密度极高。
- 摘要五段：① 痛点机制（层输入分布随训练变化）→ ② 痛点后果（需小学习率、难初始化、饱和非线性难训）→ ③ **给现象命名 + 提出对策**（“We refer to this phenomenon as internal covariate shift, and address … by normalizing layer inputs”）→ ④ 关键设计 + 附带收益（融入架构、按 mini-batch 归一化；可当正则、甚至替代 Dropout）→ ⑤ 硬结果（14× 更少步数、4.9% top-5、超过人类）。
- 贡献句式：`We refer to this phenomenon as [新术语], and address the problem by [方法].`
- **可迁移套路**：**给问题造一个新名词**（internal covariate shift）能让你的工作成为该问题的“官方解”，极大提升引用。先把痛点的连锁后果讲透，方法的价值自然凸显。强调“附带福利”（替代 Dropout）增加吸引力。

## 15 · Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space (word2vec)

- **作者**：Tomáš Mikolov; Kai Chen; Greg S. Corrado; Jeffrey Dean
- **年份/venue**：2013 · OpenAlex 标注 arXiv (1301.3781)；发表于 **ICLR 2013 Workshop**（待核查）
- **被引数**：18,139 · **DOI**：10.48550/arxiv.1301.3781 · **OpenAlex**：W1614298861 · domain_scope=NLP语音

**结构拆解**
- `title_pattern`：`Efficient [任务] in [空间/设定]` —— 用 “Efficient” 把核心卖点（低成本）提到标题首位。
- 摘要五段（**NLP 表示学习型**，仅 4 句）：① 方法主张（propose two novel architectures）→ ② 评测设定（word similarity task，对比已有最佳）→ ③ 双重收益（accuracy↑ + computational cost↓，并给具体数字“< 1 天 / 16 亿词”）→ ④ 进一步结果（句法+语义相似度 SOTA）。
- 贡献句式：`We propose two novel … . We observe large improvements in [指标] at much lower [成本].`
- **可迁移套路**：当卖点是“同等效果但更快/更省”时，把“**精度↑且成本↓**”做成一句对照（trade-off 被打破最吸睛），并配具体数字（“less than a day / 1.6 billion words”）。短摘要 + 强结果，工作坊论文也能成为奠基引用。

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## 16 · Scikit-learn: Machine Learning in Python

- **作者**：Fabián Pedregosa; Gaël Varoquaux; Alexandre Gramfort; …（19 位）
- **年份/venue**：2012 · OpenAlex 标注 arXiv (1201.0490)；发表于 **JMLR 12 (2011)**（待核查具体期号）
- **被引数**：63,694 · **DOI**：10.48550/arxiv.1201.0490 · **OpenAlex**：W（见 selected.json） · domain_scope=通用ML统计

**结构拆解**
- `title_pattern`：`[软件名]: [一句话定位]` —— 软件/工具类论文标准命名，副标题即电梯陈述。
- 摘要五段（**软件工具型**，极短）：① 定位（Python 模块，集成多种 SOTA 算法）→ ② 目标人群（让非专家也能用 ML）→ ③ 设计取向（易用、性能、文档、API 一致性）→ ④ 工程属性（少依赖、BSD 许可、学术+商业友好）→ ⑤ 获取方式（官网链接）。
- 贡献句式：`[名] is a [类型] integrating … . Emphasis is put on [设计取向清单].`
- **可迁移套路**：工具论文不堆指标，而强调**采用门槛**（易用、少依赖、许可宽松、文档好）——降低采用摩擦才能最大化引用。明确目标用户（“non-specialists”）+ 给出可直接下载的链接，是软件论文的标配。

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# 跨样本归纳：可直接复用的写作套路

## A. 标题（title_pattern）速查表
| 类型 | 模板 | 范本 |
|---|---|---|
| 方法+任务 | `[方法] for [任务]` | ResNet, VGG |
| 任务+方法 | `[任务] with [方法]` | AlexNet, GoogLeNet |
| 命名前置 | `[方法名]: A Method for [任务]` | Adam, Lasso(via), SSIM |
| 范式转移 | `[领域]: From [旧] to [新]` | SSIM |
| 收益+原理 | `[方法]: [收益] by [机制]` | Batch Normalization |
| 结论前置 | `[结果形容词] [任务] with [系统]` | AlphaFold (Nature) |
| 资源/软件 | `[名]: A [性质] [资源/系统]` | ImageNet, scikit-learn, XGBoost |
| 动词短语 | `Going Deeper with [组件]` | GoogLeNet |
| 卖点前置 | `Efficient/Very/Fast … [任务]` | word2vec, VGG, NSGA-II |

## B. 摘要五段逻辑 × 论文类型
- **新模型/架构型**（ResNet、AlexNet、GoogLeNet）：痛点 → 方法 → 关键设计 → 证据 → 竞赛/SOTA + 开源。
- **改进型**（NSGA-II、Faster R-CNN）：列出旧方法缺点（最好编号）→ 提出方法声明“解决全部”→ 逐条对应解法 → 实验对比。
- **新范式/视角型**（SSIM、Batch Norm）：旧范式 → 关键假设/新术语 → 框架 → 实例 → 验证。
- **方法论/算法型**（Lasso、Adam）：主张 → 精确定义 → 因果性质链 → 理论保证 → 通用性/变体。
- **资源/数据集型**（ImageNet）：大背景 → 缺口 → 引出资源 → 规模+构建方法 → 价值愿景。
- **软件/系统型**（scikit-learn、XGBoost）：定位 → 用户 → 设计取向/系统贡献 → 工程属性 → 获取方式。
- **顶刊跨领域型**（AlphaFold@Nature）：长背景给外行 → 量化缺口 → “N 年未解”拔高 → “Here we … first …” → 权威基准验证。

## C. 高复用贡献句式（直接套）
- `We present/introduce/propose [方法], which [核心机制], instead of [旧做法].`
- `Our main contribution is [一句话].`（显式声明，方便审稿人定位）
- `[旧方法] has been criticized for: (1)… (2)… (3)… . In this paper we … which alleviates all of the above.`
- `We refer to this phenomenon as [新术语], and address it by [方法].`（造词占位）
- `Here we provide the first [方法] that can [能力] even in cases in which [最难情形].`（顶刊式）
- `We observe large improvements in [指标] at much lower [成本].`（打破 trade-off）
- `More importantly, we provide insights on [真正核心贡献].`（注意力导向）

## D. 可信度背书清单（结尾怎么收）

> ⚠ 偏科警示：背书规则有领域文化前提。下表分「通用」与「cs.AI/CV 专属」两类。
> **非 CS 方向论文（统计/医学/农业/社科）取卡时只用通用项**，照搬竞赛排名/SOTA/开源 social proof 会写歪——
> 这些在 AI 顶会是硬通货，在统计/医学顶刊里反而显得浮夸、不专业。

**通用项（任意学科可用）：**
1. 权威第三方基准（CASP14、PASCAL VOC、MS COCO；各领域有各自的金标准基准）。`domain_scope=general`
2. 真实部署规模（“reads several million cheques per day”——真实世界落地比任何指标都硬）。`domain_scope=general`
3. 理论保证（regret bound、收敛性、一致性证明——安抚理论审稿人）。`domain_scope=general`

**cs.AI / CV 文化专属项（仅 AI/CV/系统类会议有效，其他方向慎用）：**
4. 竞赛排名（ILSVRC / COCO / CASP 第一名）——AI 圈最硬，但多数学科无对应竞赛。`domain_scope=cs.*`
5. 与第二名 / SOTA 的对比数字（15.3% vs 26.2%）——“beat baseline”叙事是 ML 文化，统计/医学论文更看效应量与置信区间。`domain_scope=cs.*`
6. 开源 + 业界广泛采用（social proof）——CS 引用放大器，但在不以代码为产出的学科里权重低。`domain_scope=cs.*`

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## 字段诚实性声明（哪些可核查 / 哪些待核查）
- **已由 curl 实测核查**（OpenAlex 2026-06-06 快照）：所有 16 篇的标题、作者、出版年、被引数、DOI、OpenAlex id。
- **venue 部分待核查**：OpenAlex 对 VGG / Adam / Batch Norm / word2vec / scikit-learn 等记录的 `primary_location.source` 指向 arXiv 预印本镜像而非正式会议/期刊，卡片中已标注“正式发表于 ICLR/ICML/JMLR…（待核查）”，请以官方 proceedings 为准。
- **被引数是快照、会增长**：数值为采集当日快照、非权威永久值，带 `last_checked`；用时以 [scripts/paper_signal.py](scripts/paper_signal.py) 实时查 OpenAlex 为准，冲突默认信在线。
- **等级/分区/影响因子/APC/录用率**：OpenAlex 不提供，本文仅给出 CCF 方向性等级（带来源链接），具体分区与 IF **待核查**（需查 JCR / 中科院分区表，口径同 db01）。
- **不录摘要原文**：为对齐版权纪律,各卡摘要原文已删,仅保留人工归纳的结构拆解与可迁移写作套路；拆解中引用的零星英文短句仅作写作模式示例。

## 来源链接
- [CCF 推荐国际学术会议和期刊目录（人工智能）](https://www.ccf.org.cn/Academic_Evaluation/AI/)
- [CCF Recommended List of International Conferences and Periodicals (EN)](https://www.ccf.org.cn/en/Bulletin/2019-05-13/663884.shtml)
- OpenAlex API: https://api.openalex.org （本文件全部可核查字段的取数来源）












