谷歌、微軟大咖用68頁PPT手把手教你撰寫優秀研究論文（附下載）

來源：專知（ID：Quan_Zhuanzhi）

在PPT開篇部分，微軟首席研究員西蒙·佩頓·瓊斯提出了關於寫作的7點建議：

1. 不要等待：要寫

2. 確定你的主要想法

3. 講一個故事

4. 打磨你的貢獻點

5. 相關工作：稍後再寫

6. 把你的讀者放在首位

7. 傾聽讀者的意見

以下為PPT全文：

（在大資料（ID：hzdashuju）後臺對話方塊回覆論文寫作，可獲取完整版PPT下載連結）

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關於作者：

1. Simon PeytonJones

西蒙·佩頓·瓊斯（Simon PeytonJones，1958年1月18日－），生於南非，英國電腦科學家，畢業於劍橋大學三一學院，以研究函式程式語言的實作與應用為主，特別是針對惰性函式程式語言（lazy functional languages）。他對Haskell程式語言的發展有很大貢獻，為格拉斯哥大學的榮譽教授，也在劍橋大學指導博士生。

2. Ulrich Paquet, Deepmind

Ulrich Paquet2007年畢業於劍橋大學機器學習方向。隨後在Imense從事人臉識別和影象檢索工作。2011年加入微軟劍橋研究院 Xbox專案組, 2015年加入Deepmind。

3. Stephan Gouws, Deepmind

Google Brain Team 的研究科學家，也是最近炙手可熱的UniversalTransformers作者之一。

4. Nando de Freitas, Deepmind

Nando de Freitas是一名來自牛津大學機器學習教授，也是牛津大學深度學習課程的主講人。在2000年拿到Trinity College的博士學位後，1999至2001年他在 UC Berkeley擔任博後，2001至2014年在 University of British Columbia擔任教授，他還是加拿大高階科研學會（CIFAR）的一員，並拿到了許多學術類的獎項。

5. 紐約大學Martin Arjovsky

著名的Wasserstein GAN作者之一，為解決GAN不穩定問題的WGAN在2017年ICML提出後再Google scholar上已經有了一千多取用。

6. 紐約大學Kyunghyun Cho

機器翻譯專家，Yoshua Bengio的博士後，2015年《Neural machine translation by jointly learning to align andtranslate》最早將Attention機制引入到機器翻譯中。