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国内算法著名期刊有哪些解读_旬刊是正规的期刊吗(2024年12月精选)

内容来源:合毅科技所属栏目:新闻更新日期:2024-12-02

国内算法著名期刊有哪些

如何高效撰写国内外研究现状? 𐟓š 广泛阅读是关键 首先,你需要进行广泛的阅读。这包括期刊论文、学位论文、图书资料等各种文献。通过阅读这些资料,你可以筛选出国内和国外的研究现状,并找出时间线和重点贡献线。 𐟕’ 近期与早期的平衡 在写研究现状时,既要包括早期的文献,也要有近期的文献。近期文献一般涵盖三到五年的范围,这样可以说明该研究领域仍然活跃,你的研究是紧跟时代的。引用的文献年限在近3-5年,英文文献可以适当放宽到近十年。 𐟔 聚焦研究本身 注意,我们写的是研究现状,而不是课题本身的现状。例如,写算法的可视化研究现状时,应该关注有哪些专著或论文、哪位作者、有什么观点等,而不是大量算法的可视化研究。何时产生、有哪些交易品种、如何演变,这些只需一笔带过。 𐟌Ÿ 突出最新和历史重要的研究成果 在写研究现状时,要突出最新的研究成果和历史意义重大的研究成果。主要关注最新成果。 𐟓– 客观评价技术内容 在评价技术内容时,要充分述评文献中的优点和缺点,尤其是对技术、理论、研究成果的公平客观评价。避免使用“我认为”、“我以为”、“我觉得”等自我评价的语句。 𐟓 适度写作 不要写得太少或太多。如果写得太少,说明你查阅的材料少;如果太多则说明你没有归纳,只是机械的罗列。 𐟖‹️ 避免简单敷衍 不要写得过于简单,这样会让老师觉得比较敷衍。 𐟌 扩大搜索范围 如果没有与毕业论文选题直接相关的文献,可以选择一些与选题比较靠近的内容来写。多从网络上找资料,学习和练习。

𐟓š 如何写好国内外研究现状:一篇实用指南 𐟔 想要写好国内外研究现状的章节?关键在于广泛阅读和深入分析! 𐟓– 首先,你需要阅读大量的期刊论文、学位论文和图书资料,这是获取信息和数据的最佳途径。 𐟔 在阅读过程中,筛选出你认为重要的文献,并深入解读,梳理出国内外研究的时间线和重点贡献线。 𐟓… “现状”不仅包括早期研究,还要涵盖近期的进展。近期文献一般指过去三到五年的研究,这样能说明该研究领域依然活跃,你的研究紧跟时代。 𐟓‘ 引用文献时,应主要选择近3-5年的文献,英文文献可以稍微放宽到近十年。 𐟔 重要的是,你写的是研究现状,而不是课题本身的现状。例如,写关于算法可视化的研究现状时,应关注有哪些专著或论文、哪位作者、有哪些观点等。 𐟓ˆ 避免过多描述算法的可视化研究本身,而是要突出研究的重要性和进展。 𐟓Š 简略提及研究的历史背景、交易品种和演变过程,重点放在最新的研究成果和历史意义重大的研究上。 𐟓Š 重点在于对技术内容、理论内涵的充分述评,尤其是对文献中技术、理论、研究成果的优点和缺点的客观评价。 𐟚렩🥅使用自我评价的语句,如“我认为”、“我以为”、“我觉得”等。 𐟓 确保你的评价是客观和公正的,这样你的研究现状章节才能更有说服力。

原来大家写论文都不靠自己𐟘‚ 最近刷百度才知道,原来大家写论文都不靠自己!我还以为大家都是先选题、文献收集、阅读,然后一个字一个字地码开题报告和毕业论文。结果发现,你们都有各种工具来帮忙! 工具一:文献查阅网站𐟓š 知网:国内最全的学术文献检索网站,收录了大量的核心期刊和专业期刊。大多数高校都会为学生购买知网的版权,学生可以通过校内网登录查询、下载资料。 维普网:全球著名的中文专业信息服务网站,提供各类学术论文、范文、中小学课件、教材等文献下载。 万方数据知识服务平台:集高品质信息资源、先进检索算法技术、多元化增值服务和人性化设计于一体的知识资源出版和服务平台。内容以科技信息为主,适合工科或理工类院校。 百度学术:一个全面、高效、多功能的学术资源搜索平台,支持时间、关键词、作者等多种条件筛选。 中国国家图书馆:图书馆学专业资料集中收藏地和全国年鉴资料收藏中心。与国内多家公共图书馆合作,已从各地图书馆分馆收集电子图书资源4万余册、电子期刊数干种。 国家图书馆参考资料联盟:以数字图书馆馆藏资源为基础,提供免费的网上参考咨询和文献远程传递服务。 超星发现:全球最大的中文电子书网站,数据涵盖了1949年后中国大陆出版的所有图书的85%以上。 小木虫:一个论坛型的学术交流平台,许多科研人员会在这里进行经验分享和交流。涵盖文献帮助、论文撰写、论文翻译、资源共享等各类专业学术研究研讨和经验交流。 工具二:外文网站𐟌 Open Access Library:一个全新的英文学术期刊论文搜索引擎,内容覆盖数学物理、化学、人文、工程、生物、材料、医学和人文学科,所有文章均可免费下载。 Sci-Hub:一个开放的文献获取平台,可以免费下载一些英文文献。90%以上的SCI期刊英文文献都可以在本站免费下载。 Lol My Thesis:由哈佛大学学生创办的论文共享网站,所有论文均支持在线阅读,免费使用。 Linggle:Lingle语言搜索引擎是一个为使用者提供更准确的英语语法、搭配、写作意见的工具。 工具三:数据查找𐟓Š 艾瑞网:由艾瑞咨询精心打造的国内首家新经济门户站点,提供各类行业报告、研究和数据。 国家数据:国家统计局发布统计信息的网站,包含来自各个行业的数据,不仅有月度、季度和年度数据,还有人口普查数据、区域数据、部门数据和国际数据。 工具四:查重软件𐟔 Grammarly:一款流行的在线语法校对工具,可以检查拼写、语法、标点符号和句子结构等方面的错误。服务有免费和收费之分,大家可以根据自己的需要选择。 学术不端网:是目前论文检测最安全、最快捷、效果最好的网站之一,专供研究生和本科生使用。检测全面准确、安全。 Paper系列:主要用于论文的相似度检测,以防止学术不端行为。PaperY、PaperPass、Paper Time、Paper OK、PaperFree都可以用来检查论文初稿是否抄袭。基本都是免费的,或者第一次注册或者关注微信就可以免费使用。 Gocheck:全球首个面向论文写作者开发的论文抄袭检测自查平台。每天前1000名注册用户可免费测试3000词,检测速度比较快,但是支付功能比较好,没有字数限制。 维普:由重庆维普资讯有限公司自主研发并运营的论文检测软件,检测比较严格,使用的数据库也比较大。 大雅:大雅查重是一款专业的学术反抄袭检测系统,可以帮助用户检测出文本内容中的抄袭部分,从而有效提高学术论文的质量。可以先看到纸质测试结果,但下载报告需要付费。 总之,写论文真的不是一件容易的事,但有了这些工具的帮助,大家都能轻松不少!𐟘Š

深度学习论文复现难?业内人士这样说 如何看待深度学习顶级期刊论文难以复现的问题?以下是业内人士的观点: 1️⃣ 在计算机科学领域,深度学习论文的复现相对容易。以图形学为例,尽管大厂垄断且不公开代码,但搭建一个实验框架可能需要两年时间。 2️⃣ 在人工智能领域,深度学习论文的复现也不算难。进化算法领域的研究者可能会感叹这些论文的来源和创意,尽管他们自己也发表了几篇相关论文。 3️⃣ 在深度学习中,计算机视觉领域的论文复现相对简单。算力要求不高,pipeline也比较容易理解,技巧也不多。 4️⃣ 总的来说,深度学习领域的一些论文复现难度较高,但这并不意味着它们没有价值。技巧本身是宝贵的财富,虽然大家普遍更喜欢模型本身,但与模型配合的技巧也有其独特价值。 在做深度学习研究的过程中,每个领域都有其独特的挑战和机遇。对于那些难以复现的论文,我们应该保持开放的心态,继续探索和进步。

航空航天专业必看!5本顶级期刊推荐 大家好,我是小鱼,今天给大家带来一波航空航天专业的期刊推荐!无论你是评职称还是评奖评优,这些期刊都是你的不二之选。成功的第一步就是打破信息闭塞,赶紧收藏起来吧! 𐟓–《航空电子技术》 知网国家级季刊 影响因子:0.64 国内刊号:31-1381/TN 国际刊号:1006-141X ✍️ 3版5000字符起 收稿方向:计算机、软件及算法、信息与动态、指挥和控制、人工智能等 𐟓–《中国航务周刊》 知网国家级周刊 主办单位:中国交通运输协会 国内刊号:11-4150/F 国际刊号:1006-2149 ✍️ 3版4500字符起 收稿方向:交通运输、航道、航空、多式联运、公路、铁路、海运、水运等 𐟓–《航空动力》 知网国家级双月刊 影响因子:0.573 国内刊号:10-1570/V 国际刊号:2096-5702 ✍️ 3版5200字符起 收稿方向:航天技术、标准化、电推进等 𐟓–《航空维修与工程》 知网国家级月刊 影响因子:0.169 国内刊号:11-4912/V 国际刊号:1672-0989 ✍️ 3版5500字符起 收稿方向:军机维修、发动机维修技术、航空维修技术等 𐟓–《航天制造技术》 知网国家级双月刊 影响因子:0.408 国内刊号:11-4763/V 国际刊号:1674-5108 ✍️ 3版5000字符起 收稿方向:航天制造技术研究、装配、检测、信息化技术等 这些期刊不仅审稿速度快,含金量高,而且实用性强,非常适合航空航天专业的同学们。无论你是评职称还是评奖评优,这些期刊都是你的不二之选。赶紧收藏起来吧!

《系统仿真学报》:科技前沿的探索与发现 《系统仿真学报》是一本由中国航天科工集团有限公司主管,北京仿真中心和中国仿真学会共同主办的月刊。它的国际刊号是ISSN 1004-731X,国内刊号是CN 11-3092/V。作为中国系统仿真学会的会刊,它不仅是中国科技论文统计用刊,还被美国《工程索引》(EI)数据库、英国科学文摘(SA)INSPACE数据库、中国科学引文数据库、中国导弹与航天数据库以及中国学术期刊光盘版等著名检索系统所收录。 《系统仿真学报》的内容涵盖了多个领域,包括: 建模及仿真方法学 𐟓ˆ 仿真计算机及仿真软件、训练、研究及系统运行中的仿真器 𐟒𛊤𛿧œŸ算法 𐟔⊤𛿧œŸ中的人工智能技术 𐟤– 并发分布交互仿真技术 𐟌 先进制造领域中的建模与仿真技术 𐟏튨™š拟现实(VR)技术及应用 𐟎该杂志的主要栏目包括论文、研究论文、专栏(如复杂系统建模与联合仿真方法及应用、综述、特约稿等)。通过这些内容,它为读者提供了一个深入探索系统仿真领域的平台。

研二必做!AI研究升级𐟚€ ✅ 在研一下学期,确定你的基准模型,并开始阅读相关综述,从顶级期刊和会议中寻找灵感。同时,寻找开源代码,为研二上学期尝试添加新模块做准备。即使添加模块后效果不明显,也需要一些科研技巧(如调参)来优化。如果实在不行,可以考虑更换模块。 ✅ 确定你的大论文方向。通常,你需要找到三个模块,其中两个能为大论文提供工作量,即使这些模块没有显著效果也能写。小论文要求性能提升,而大论文则更注重工作量。此外,还可以考虑做一个算法的系统工程,包括前端、后端和算法等子模块。 ✅ 编写你的研究故事。思考你选择的模块能解决哪些问题,并将这些问题作为你发现的问题来描述。按照目前存在的问题的写作风格,最后说明你发现的ABC模块能够解决这些问题。逻辑性是关键!

《INFORMATION》解禁! 亲爱的科研伙伴们,好消息来啦!𐟎‰ 𐟚€ 中科院1区Top期刊《INFORMATION SCIENCES》已经解除了on Hold状态!虽然今年它没有影响因子,但至少我们不用担心它被SCI剔除了。 𐟔 那么,什么是on Hold呢?简单来说,就是科睿唯安对期刊发出的预警,意味着期刊可能存在问题,正在接受评估。 𐟔Ž 发生了什么?在2023年JCR发布时,17本期刊被镇压,其中就包括了《INFORMATION SCIENCES》。但现在,它已经摆脱了on Hold的标签! 𐟓Š 异常引用模式:在2023年的引用数据中发现了异常模式,这可能是它之前被on Hold的原因。 𐟓ˆ Open Access:可以选择,但不是强制的,审稿周期大约6个月,还算正常。 𐟏† 中科院分区:稳居1区Top,JCI排名亮眼,国人发文占比大。 𐟔– 期刊自引率:2022年为17.28%,虽然略高,但考虑到其他自引率更高的期刊,这个数字并不算离谱。 [露营灯R]发文方向:整理了期刊发文方向,主要偏计算机算法和模型等。 𐟓⠥䧥€Ž么看? 现在解除on Hold,是不是意味着它已经沉冤得雪?欢迎在评论区留言讨论!

27岁清华博士张林峰成为上海交大博导,呼吁大家不要年龄焦虑。 张林峰,1997年出生于山东潍坊,今年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位,现已担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师。他的研究方向为高效的人工智能,包括大模型、图像视频生成模型等,并在国际高水平学术会议与期刊上发表二十余篇论文,被引用2000余次。 他在2019年提出的自蒸馏算法,推动了无教师知识蒸馏领域的发展,获得了国内外专家的认可。张林峰的研究成果同样具有现实应用价值,成功应用于二维检测、三维检测等多种任务中。 毕业时,他放弃了多家企业给出的百万薪资,选择到上海交通大学人工智能学院任教。对于自己在网络上受到的关注,张林峰表示,不希望给大家带来“年龄焦虑”,高校中有很多像自己一样的年轻教师。他希望大家更多地关注他的科研成果,未来也希望为更多同学营造一个有趣、有意义的科研环境。

悉尼大学华人教授引领AI研究前沿 𐟌Ÿ研究方向 1️⃣机器学习 2️⃣人工智能 3️⃣数据挖掘算法 𐟎ˆ导师介绍 Chang Xu 博士是悉尼大学计算机科学学院的副教授,专注于机器学习和计算机视觉研究。他分别在中国天津大学获得工程学士学位和在北京大学获得博士学位。在攻读博士学位期间,他获得了IBM和百度的奖学金。Xu博士的研究兴趣包括机器学习、数据挖掘算法以及人工智能和计算机视觉中的相关应用,如多视图学习、多标签学习、视觉搜索和人脸识别。他的研究成果已在著名期刊和顶级会议上广泛发表。 𐟓㥏‚考期刊 ✅Wang, Y., Du, B., Wang, W., Xu, C. (2024). Multi-tailed vision transformer for efficient inference. Neural Networks, 174, 106235. ✅Wu, Z., Li, J., Xu, C., Huang, D., Hoi, S. (2024). RUN: Rethinking the UNet Architecture for Efficient Image Restoration. IEEE Transactions on Multimedia. ✅Yang, S., Dong, M., Wang, Y., Xu, C. (2023). Adversarial Recurrent Time Series Imputation. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 34(4), 1639-1650.

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