顶尖科研指导,通往学术卓越之路

融合顶会一作实战经验与专业代码实现能力,为您提供从论文构思到成功发表的全程护航。

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关于导师

我们坚信,最好的指导来自于亲身走过这条路的人。导师不仅是理论家,更是具备丰富实战经验的一线研究者。下列为Apex Scholar部分导师,更多导师信息可咨询我们。

导师 L.

身份: 国内顶尖211高校 计算机科学与技术

研究方向: 深度学习, 时序数据分析

预期辅导规划

论文等级
CCF-C, EI

辅导时间
每周一次线上会议, 不定时文字沟通, 每篇论文1-2次代码帮写

代表性学术成果

  • CCF-C 某人工智能领域国际知名会议A Oral (2025, 一作)
  • CCF-C 某人工智能领域国际知名会议A Oral (2025, 独作)
  • CCF-C 某人工智能领域国际知名会议B Oral (2025, 独作)
  • CCF-C 某人工智能领域国际知名会议B Oral (2025, 一作)
  • EI 某国际智能计算会议C (2025, 一作)
  • CCF-B/A 多篇更高等级会议论文在投/审稿中...

核心技能

  • 编程语言: 熟悉 Python, 熟练掌握 C++, MATLAB
  • 深度学习框架: 熟悉 PyTorch, TensorFlow
  • 研究工具: Git, Overleaf, LaTeX, and so on

导师 X.

身份: 世界一流高校 CS

研究方向: 深度学习, 机器学习, 数据处理

预期辅导规划

论文等级
CCF-A/B/C, EI

辅导时间
按实际情况决定

代表性学术成果

  • CCF-A 某人工智能领域国际知名会议A
  • CCF-B 某人工智能领域国际知名会议B
  • CCF-B/A 多篇更高等级会议论文在投/审稿中...

核心技能

  • 编程语言: Python, C++, MATLAB均可
  • 深度学习框架: 主要采用PyTorch
  • 研究工具: Git, Overleaf, LaTeX, and so on

服务与报价体系

我们提供“全包”与“菜单式”单项服务,以满足不同阶段、不同需求的研究者。下单后只需预付20%定金,若不成功全额退回,所有服务均承诺“不成功分文不取,录用后再付尾款”。

“全包”指导服务

  • 全程一对一指导
  • 选题与创新点挖掘
  • 研究方案与实验设计
  • 代码实现与调试
  • 论文撰写与投稿
  • 审稿意见(Rebuttal)回复
EI 会议: ¥3,000 起 (不含版面费) CCF-C 会议: ¥15,000 - ¥30,000 (不含版面费) CCF-B 会议: ¥80,000 起 (不含版面费) CCF-A 会议: ¥200,000 起 (不含版面费)

“菜单式”单项服务

  • 选题与思路梳理 (2-3次会议)
  • 现有论文深度润色与拔高
  • Rebuttal 策略咨询与回复撰写
  • 投稿前终审 (格式、逻辑、语言)
  • 核心算法模块代码实现
  • 实验复现与结果分析
¥1,000 - ¥10,000+ / 项

具体价格根据项目复杂度评估

成功案例

每一个案例都是我们专业能力和负责态度的证明。

案例一:硕士生的毕业论文冲刺

背景: 张同学,某211高校研二,研究方向为异常检测,苦于没有创新点,毕业论文堪忧。

我们介入后,用2周时间帮他梳理了现有工作,结合前沿动态,提出了一个轻量级网络架构的改进方案。后续全程指导实验和写作。

成果: 论文最终被某 CCF-C 会议录用,张同学顺利达到毕业要求。

案例二:本科生的瓶颈突破

背景: 李同学,某著名高校大三,研究方向为时间序列。有一个很好的想法但实验效果不佳,文章被拒2次。

我们对其代码和实验设置进行了全面审查,发现了一个数据预处理的微小错误和超参数设置问题。同时,我们建议补充了2个关键的消融实验。

成果: 修改后的论文重投,成功命中目标 EI 会议,为他的研究生申请打开了新局面。

案例三:在职人士的学术追求

背景: 赵先生,某科技公司算法工程师,希望申请海外博士,需要一篇高质量论文作为敲门砖。

我们利用他的工程经验,将其在工作中遇到的实际问题抽象为一个学术问题,并提供了完整的科研范式指导,将工程优势转化为学术创新。

成果: 合作产出的论文发表在领域内知名EI会议上,为他的博士申请增添了重要砝码。

专业级代码撰写服务

我们交付的不仅是能运行的代码,更是符合学术和工业标准的、高质量的工程实践。

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完全可复现

提供完整的 `requirements.txt` 或 `environment.yml` 文件,并附有清晰的运行指南,确保任何人在任何机器上都能复现论文结果。

✍️

详尽的注释与文档

关键函数、核心模块均有符合标准的Docstrings。代码逻辑清晰,易于阅读、理解和二次开发。

🧱

模块化设计

代码结构解耦,数据处理、模型定义、训练、评估等模块分离,方便进行消融实验和模型替换,符合现代深度学习工程实践。

遵循代码规范

所有Python代码均使用`black`和`isort`进行格式化,遵循PEP8代码风格,确保代码的美观与专业性。

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