先说框架结构的差异。 中文的框架结构比较随意，大家留意一下众多中文论文的结构完全不一样，甚至多是临时起意，图1是我在组里给大家将论文写作的时候，自己对自己论文做的总结（图1）。
而英文论文，特别是实验类论文，对论文的格式框架有很明确的要求，Introduction、Material and method、Result、Discussion和Conclusion一样都不能少。
而且每个部分都有要交代的特定内容和思路。我在第一次投英文论文的时候也遇到结构不全的审稿意见，幸好审稿专家给我改的机会。
图 1 中英文论文之间的结构差异
其次是思路上的差异
英文论文讲求的是Objectives（科学问题），这一科学问题是你这篇论文的核心和主要解决的内容，所有的引言和分析都要紧扣这个核心。
英文论文中给出的科学问题和目的都非常具体，让你一读就知道这篇论文的学术贡献，为起醒目作用和方便阅读，通常会用序号标出。而有些中文论文则让我感觉说了等于没说，多数表述的很模糊。不明白这篇论文想要解决什么科学问题？倒是像为了写一篇论文而设定一个科学问题。
对待科研问题这样的模糊化处理对科研很不利，会造成大量的学术资源浪费，也给一些浑水摸鱼的人有可乘之机。至少在这方面向国外学习，向英文期刊看齐是有必要的。
而且好像现在国内审稿人对于国内稿件和国外稿件审稿的标准是有差异的，我没有一手数据不敢作过多评论。如果能按照英文杂志的审稿标准进行国内稿件评阅，我觉得对于提高国内稿件质量也是会有很大帮助的。
新智元报道
来源：Github/SnailTyan
作者：赵武文
【新智元导读 】Github用户SnailTyan在他构建的“深度学习论文翻译”库中，提供了图像识别、对象检测和OCR等经典DL论文的全文翻译，除了英文原版、中文译文，还有中英文对照版。最新的MobileNetV2即将发布。Github地址：
https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation
论文译介是新智元最受欢迎的内容之一，这非常好理解，如今几乎每天都会新增几十乃至几百篇新的论文，其中不乏佳作，而新智元的任务则是将优秀论文和研究成果介绍给读者。
然而这只是第一步，感兴趣的读者自会搜索英文原论文阅读。虽然中文是目前世界上使用人口最多的语言，但英语才是学术界的通用语。不过，对于初学者而言，阅读英文论文还是比较困难。
因此，我们要感谢Github用户SnailTyan，他的Github库“Deep Learning Papers Translation”，提供了经典深度学习论文的英文版、中文版，以及中英文对照版。尤其是后者，对于想快速准确学习的读者而言非常适合。
微信无法外链，因此仅将该库现有内容列出，导读和文末都给出了Github库的链接，可以复制后访问。
Image Classification
AlexNet
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 中文版 中英文对照
VGG
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 中文版 中英文对照
ResNet
Deep Residual Learning for Image Recognition 中文版 中英文对照
GoogLeNet
Going Deeper With Convolutions 中文版 中英文对照
BN-GoogLeNet
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 中文版 中英文对照
Inception-v3
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 中文版 中英文对照
SENet
Squeeze-and-Excitation Networks 中文版 中英文对照
Object Detection
YOLO
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 中文版 中英文对照
SSD
SSD: Single Shot MultiBox Detector 中文版 中英文对照
YOLO9000
YOLO9000: Better, Faster, Stronger 中文版 中英文对照
Deformable-ConvNets
Deformable Convolutional Networks 中文版 中英文对照
Faster R-CNN
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 中文版 中英文对照
R-FCN
R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 中文版 中英文对照
FPNFeature Pyramid Networks for Object Detection 中文版 中英文对照
FCN中英文对照版截图。来源：noahsnail.com
OCR
CRNN
An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 中文版 中英文对照
CTPN
Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 中文版 中英文对照
Mobile
MobileNetV2To be added.
过去一年中，SnailTyan在Github做了222次贡献：
“深度学习论文翻译”只是他Github项目其中之一。
有兴趣的读者可以访问该Github地址：
https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation
同时，希望越来越多的中文内容出现在Github。
新智元AI WORLD 2018大会倒计时 30 天
门票正式开售！
新智元将于9月20日在北京国家会议中心举办AI WORLD 2018大会，邀请计算机视觉先驱 Alan Yullie，“机器学习教父”、CMU教授 Tom Mitchell，迈克思·泰格马克，周志华，陶大程，陈怡然等AI领袖一起关注机器智能与人类命运。
本届大会以“万物互联，人机共生” 为主题，将汇聚3000+ 国内外知名AI产业精英、100+ 全球特邀科技/商界/学界精英领袖、10+ AI领域不能错过的演讲与巅峰对话、3 场深度专项论坛、1 场千人产业论坛、20+ 前沿AI科技产品展示。
大会还将发布新智元“AI Era创新大奖” ，揭晓 2018学术影响力Top100、2018华人影响力Top、2018企业影响力Top10、2018产品影响力Top10四大榜单！
大会官网：
http://www.aiworld2018.com/
活动行购票链接：
http://www.huodongxing.com/event/6449053775000
活动行购票二维码：
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