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5月投了一个IEEE的trans，上月返回大修审稿意见。一共四位审稿人，其中三位的审稿意见都非常细节，很好答复。但这一位审稿人的审稿意见我回复起来十分困难，想请大家帮忙参谋下： Comments to the Author 1. This paper proposed a deep-learning-based method for ----. 2. Scientific contribution of the paper should be showed with results and explained with details. 3. Comparative results are not enough. New results should be provided for comparison or comparative results should be given with explanations. 这篇文章主要内容是使用深度学习故障实现分类和预测。在结果部分，我列出了分类的confusion matrix和预测结果与实际结果的对比，实在不清楚如何再进一步修改了，麻烦大家帮忙看看！ |
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2楼2021-07-21 08:44:30
平湖春色
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3楼2021-07-21 09:06:27
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5楼2021-07-22 08:58:42
肥耳朵1895
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- 专业: 电力系统
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看审稿人的意思是觉得结果方面缺乏原理方面的解释。可以参考下同类论文最后case study是如何讨论的。据我所知深度学习的算例貌似也没啥理论依据，参数都是实验得来的。纯外行见解。总体来讲问题不大。 发自小木虫IOS客户端 |
6楼2021-08-07 10:11:47
7楼2021-08-10 16:48:16
8楼2021-12-26 11:42:09