一、把研究主题和目标定清楚

在写信息科学与技术论文之前，得先有个特别明确、具体，而且有点新花样的研究主题。就好比说你想研究人工智能在医疗方面的事儿，可不能就笼统地说 “研究人工智能和医疗”，那太模糊啦。你得说清楚，像是 “搞一个用深度学习算法来诊断肺部 CT 影像的智能系统，还得把这个系统弄得更好用”，这样就把要研究啥（肺部 CT 影像）、用啥技术（深度学习算法）、要干啥（研发并优化智能诊断系统）都讲明白了。

然后呢，还得好好说说为啥要做这个研究。比如说这个肺部 CT 影像诊断研究，目标可能是让医生诊断肺部疾病的时候更准更快，这样病人就能得到更好的医疗服务，还能推动整个医疗往智能化方向发展。让看你论文的人能理解为啥你要费心思做这个研究。

二、好好做文献综述

先得广撒网找文献，可以去那些学术数据库，像 IEEE Xplore、ACM Digital Library、Web of Science 这些地方找，也能用学术搜索引擎，比如 Google Scholar，还有专业的书和开会的论文集也别放过。把和你研究主题有关的文献都找出来，老的经典文献要看，新出的研究成果也得有，这样才能知道这个领域现在都研究到啥程度了。

找到了文献可不够，还得好好分析。把这些文献按照不同的类别整理好，然后批判地看看。说说每个研究是咋做的、得出啥结果、有啥好处和坏处，还有跟你自己要研究的东西有啥关系。就好比看一个算法的相关文献，你得能指出有的研究因为实验数据太少，结果可能不太靠谱，或者有的算法改进只在特定情况下行得通，别的地方用不了。这样你就能找到自己研究能创新的地方，比如把数据弄多点，或者搞个更通用的算法改进。

三、把研究方法仔仔细细地描述出来

要是你的研究有设计算法这部分，那就得把算法是咋回事、咋运行的、数据咋进去咋出来，还有关键的代码片段（可以放在论文最后面的附录里）都好好说说。就像你发明了一个新的排序算法，得用流程图或者假代码把算法的步骤画出来或者写出来，告诉大家算法里那些关键的操作，像比较数据、交换数据这些是咋设计的，碰到特殊情况咋处理，怎么让算法跑得更快更好，让别人能照着做出来。

要是做实验研究的，得把实验的环境说得明明白白，包括用的啥电脑啥配置、软件是啥平台这些。还得说清楚实验对象，比如数据是从哪儿来的、有啥特点。实验步骤也不能少，就像做图像识别实验，得说清楚图像数据是自己收集的还是从公开的地方拿的，收集的时候有啥标准，实验的时候怎么把数据分成训练用的、验证用的和测试用的，还有用啥指标来评估实验结果，像准确率、召回率这些，这样别人才能照着你的实验再做一遍。

四、把研究结果清楚地展示出来

可以用图表来帮忙，像柱状图、折线图、流程图、架构图这些，能让结果和数据的变化趋势一目了然。比如说用柱状图对比不同算法在同一个数据上谁表现得好，或者用流程图把一个系统是咋架构的、咋运行的画出来。图表得有清楚的名字，坐标轴也得标清楚是啥东西、单位是啥，然后在论文正文中得详细说说图表是啥意思，带着读者看懂图表里的信息。

光有图表还不行，还得好好解读数据。不能光把数据摆出来，还得说说为啥数据是这样。就像如果某个算法处理一种特别的数据时表现不好，得分析是因为数据本身的特点，像分布得不均匀、有干扰，还是算法自己有毛病，然后结合学过的知识和别的相关研究解释清楚，让读者明白这结果背后是咋回事。

五、深入地讨论和分析

把自己的研究结果和最开始预想的结果比一比，说说为啥不一样。再和以前别人的研究结果比一比，说说自己的研究好在哪。就像你搞了个新算法，在某些方面比以前的算法强，那就得详细说说为啥强，是因为算法里有新的东西，像新的提取数据特征的方法或者优化的策略，然后用数据和理论证明这个强的地方是真的厉害，还得说说对这个领域的研究或者实际应用有啥推动作用。

也别光说自己好，得老老实实地说说研究有啥不足的地方。像算法在某些特别的情况下不好用，或者实验数据有局限性这些。然后根据这些不足，说说以后可以咋研究，咋改进。就像发现新算法处理大规模、很复杂的数据时太费资源，那以后就可以研究怎么把数据弄得简单点再用算法，或者研究怎么让算法能在好几个电脑一起算的时候跑得更快，给后面的研究指个路。

六、规范地引用和管理参考文献

在论文里，只要用了别人的东西，像观点、数据、算法这些，都得清清楚楚地说明是从哪儿来的，按照规定的格式写，像 IEEE、ACM 这些格式。就像引用一篇期刊论文，得把作者名字、论文题目、期刊名字、卷号、页码、哪一年发表的这些信息都按照格式写对了，可别抄袭别人的东西。

整理参考文献的时候，要保证都全了，信息也准。可以按照字母顺序排，或者按照在论文里先提到谁就排谁的顺序排，这样方便别人去查去看。还可以用专门的软件，像 EndNote、NoteExpress 这些来管参考文献，又快又准。