以下是您在北美撰写计算机科学论文时需要考虑的因素
在北美撰写计算机科学论文需要满足严格的学术规范、特殊的编辑要求以及创造性和清晰性要求。本文探讨了影响此类学术作品的重要因素，并让它们满足学术和行业期刊的高标准。
格式约束
好的计算机科学论文格式精确。北美大多数机构和期刊遵循的格式是 IEEE、ACM 或 APA。例如，IEEE 指南对引用、参考文献形成和技术正文内容的组织施加了严格的规定——通常由复杂的图形、代码片段、算法构成。
语言清晰，切中要点
计算机科学论文的清晰度非常重要。在其他出版物中，篇幅通常是一个限制因素，作者需要尽可能简洁地传达复杂的想法和技术数据。语言歧义显然会导致误解结果，甚至对所采用的方法产生怀疑。在许多情况下，效率水平的提高并不是因为它们源于语言缺陷，而是因为语言设计是为了满足严格的规范而生的——例如，在描述某些算法时，描述计算步骤时，不需要明确指定功能。
创新与独创
计算机科学是一个非常活跃的领域，每天都会发生新的变化/发展，因此论文应该针对最新的创新和研究。需要新颖性；特别是鼓励引入新的算法、方法或发现。论文中通常会包含比较分析，以表明研究人员的解决方案基于速度、效率、可扩展性等指标优于现有解决方案。例如，一篇论文可能会指出算法效率比当前基础上提高了 20%，因此您有一个非常明显的比较基准。
来自田野花园和方法的证据
计算机科学领域发表的论文中提出的主张必须使用大量经验证据进行验证。通常，这意味着要写一篇文章来赞扬我的出色工作，然后详细描述进行了哪些实验以及如何进行实验（即配置或数据集）以及使用了哪些评估指标。方法透明性支持可重复性，这是科学研究领域的重要基石。但是，像机器学习论文这样的论文必须指定数据实例的数量、训练和测试的划分以及模型中使用的精确超参数，以确保同行能够准确地进行研究。
伦理考量
但在研究发表中，它们非常重要，在计算机科学领域，它们一直都很重要，尤其是在人工智能和数据挖掘盛行的时代。所有提交的内容都应考虑可能的道德问题，包括（但不限于）与隐私、数据安全以及所讨论技术的更广泛社会影响相关的问题。包括令人信服的透明度、数据和算法的有效性、偏见缓解策略
同行评审准备
另一个重要方面是做好非常严格的同行评审的准备。小组控制这一过程确保了论文对该领域的贡献得到专家的评审。好的论文会解决问题并期待批评，因此讨论部分应该包含局限性和未来工作。
对于任何试图提供高质量工作的学生/研究人员来说，认识到这些要点至关重要。对计算机科学主题的理解不能通过简单的知识来处理，必须遵循严格的学术写作和正确的道德研究。这些方面将有助于作者提高研究质量，从而为计算机科学提供实质性的见解。