修改论文的“核心工作”（Core Contribution）需要从**创新性聚焦、逻辑严谨性、技术深度**三个维度入手。以下提供一套可直接落地的修改框架，附具体示例和常见误区分析：
### **一、从“模糊描述”到“精准表达”：创新点的提炼**
#### **1. 用“三句话模板”重新定义核心贡献**
- **模板**：
*"针对[领域]中[具体问题]，本文提出[方法名称]，通过[关键技术手段]，实现了[量化效果]，解决了现有方法在[局限性]上的不足。"*
- **修改前**：
*"我们提出了一种新的深度学习模型，提高了图像分割的准确性。"*
- **修改后**：
*"针对医学图像中小目标分割的类间混淆问题，本文提出动态通道注意力金字塔网络（DCAPN），通过耦合空间-通道维度自适应权重分配，在KiTS23数据集上达到89.7% Dice系数，相较U-Net减少23%的假阳性率。"*
- **关键点**：**问题具体化**（小目标分割）+ **方法具象化**（动态通道注意力）+ **量化对比**（23%假阳性率下降）
#### **2. 创新性分级表达（适用于不同层次贡献）**
| **贡献类型** | **表达结构** | **示例** |
|--------------|--------------|----------|
| **理论突破** | "首次证明/发现..." | *"首次证明非凸优化问题在稀疏约束下存在全局收敛解"* |
| **方法创新** | "提出X机制解决Y问题" | *"设计梯度冲突仲裁器缓解多任务学习中参数更新矛盾"* |
| **工程优化** | "实现X倍效率提升" | *"通过层级化内存管理，将大规模点云处理延迟降低5.8倍"* |
### **二、逻辑链条的闭环构建：从问题到验证**
#### **1. 问题定义的“三层递进法”**
```latex
\begin{enumerate}
\item \textbf{领域问题}：医学影像分析中肿瘤边界模糊导致分割误差（大背景）
\item \textbf{现有局限}：传统方法依赖强度阈值，对低对比度区域敏感（前人不足）
\item \textbf{本文焦点}：如何在不增加标注成本的前提下提升小肿瘤边界的亚像素级定位精度（你的切入点）
\end{enumerate}
#### **2. 方法-贡献的“因果映射”**
- **错误写法**：平铺直叙算法步骤
*"我们的模型包含特征提取模块、注意力模块和分割头..."*
- **正确写法**：突出技术手段如何解决特定问题
*"为解决梯度消失导致的小目标特征衰减，设计跨层残差蒸馏模块（CRDM）：
(1) 通过空洞卷积金字塔捕获多尺度上下文；
(2) 使用通道-空间双路注意力筛选关键特征；
(3) 引入残差蒸馏损失函数强化细节传播"*
#### **3. 实验设计的“三阶验证”**
| **验证层级** | **实验类型** | **目的** |
|--------------|--------------|----------|
| **基础验证** | 消融实验（Ablation） | 证明每个模块的有效性 |
| **横向对比** | SOTA方法比较 | 展示整体性能优势 |
| **深度分析** | 失败案例可视化/理论边界计算 | 揭示方法适用场景 |### **三、技术深度的显性化：从“怎么做”到“为什么有效”**
#### **1. 理论证明的“最小必要展示”**
- **避免**：完整推导放入正文
- **推荐**：在正文用定理形式概括核心结论，推导过程移至附录
```markdown
**定理1**（收敛性保证）：当满足Lipschitz连续条件时，算法在T=O(1/ε)次迭代后达到ε-稳定状态。
*证明见附录A.2*
#### **2. 可视化设计的“信息密度法则”**
- **低效图表**：堆砌大量折线图/混淆矩阵
- **高效设计**：
- **图1**：方法框架图（突出创新模块，用颜色标注
