综述论文含金量
优秀毕业论文含金量高。
学习的意义如下：
1、学习可以让我们得到财富。学习可以让我们赚到更多的钱，因为你有了别人没有的知识。知识是可以变成财富的。不同的职业因为所需要的知识水平不同，得到的钱也会有一定的差别。你的知识会以钱的形式回报给你的。
2、学习可以提高我们的气质。我们形容某个人有气质的时候经常说“腹有诗书气自华“。有知识的人会自带一种文人气质，这一点可以从他的言行举止，一举一动等地方看到。所以，学习可以潜移默化的改变我们的气质，提高我们的修养。
3、学习可以让我们思想深邃。学习的过程，也就是思考的过程。多思考，多动脑，不仅能让我们变得聪明，也能让我们的思想变得深邃。思想是改变世界的，同样也可以改变我们自己。思想能让我们更好的理解事物。
4、学习可以让我们开拓眼界。学习可以让我们知道我们之前不知道的东西，为我们打开一扇扇通往新世界的大门。知道我们在日常生活中看不到的，但确实又真实存在的东西，就像宇宙一样，学了之后发现天空比我们想的要宽广太多。
5、学习可以提高个人价值。学习就是一个不断提高自我能力的过程。也可以提高自我的价值。自我价值的体现，就是看你能影响多少的人。你学习的知识越多，影响的人也就越多，也就实现了自己的价值。一个人人生的价值就是个人价值的体现。
6、学习能让我们内心得到平静。学习读书，思考探索，都能让我闷得内心平静许多。平静下来的我们才能更好地感受到生命的意义，人生的价值，做到“不以物喜，不以己悲”的大境界，大气魄。内心平静，才能在面对一切苦难时游刃有余，不卑不亢。
7、学习可以改变我们看事物的角度。学习可以让我们从另一个角度来观察世界。学习是和比我们有能力的人交流的过程。我们可以从他们那里得到它们的看法，然后在它们的指导下，改变原本看事物的角度，从另一个角度，从本质来看问题。
做研究生论文的时候经常要参考别人写的论文，可是你在期刊网上搜索呀，那么多同类型的论文，怎么在其中找到最正宗最有参考价值的，真的是一门很大的学问。
我觉得判断一篇论文的含金量可以从两个大方向上来判断。一是论文本身，二是论文附加的一些东西。
我们首先看论文本身。论点是否鲜明。论点鲜明这件事情好像很好判断，可是真正做过论文的或者有经验的老师完全可以从一篇论文题目看出这篇论文有没有价值。
我是研究现当代的举个例子，同样是说女性形象，比较萧红和张爱玲就会很有冲击力很有料，可是你比较萧红和冰心，拜托，冰心本身塑造的女性并不多，不成体系，性格色彩也不鲜明，虽然题目很新颖但是一看就不靠谱呀。
论述功力是否扎实。有的论文一看就像是在凑字数，明明可以一句话说明白的事情，偏偏要扯来扯去好几段说不出所以人，这样的论文你指望它含金量高。
再看论文附加的一些东西。
首先当然是作者，如果这个作者是学术界大牛，特别这篇论文又是在他中青年鼎盛时期的产出的话，真的十分值得一读。
其次看引用率。有的论文真的引用率超级高，这样的论文论点肯定值得借鉴因为是业内公认的，然后表述方式什么的也可以学习。
最后看引用出处。含金量比较高的论文，引用的著作或者期刊都比较有名，是经过严格筛选的，绝对不会随便谁的文章都引用。
综述论文和研究论文的含金量
综述论文和研究论文的区别：性质不同、写作要求不同、作者署名不同、用途和认可度不同。
1、性质不同。
综述论文是研究性论文的一部分，是作者研究成果的一种体现，而研究性论文是作者研究的一个过程，所以是不一样的。
2、写作要求不同。
综述包括题目、署名、摘要、关键词以外，一般还包括前言、主体、总结和参考文献四部分，每个部分都是很关键的。研究性论文与综述论文是不同的，综述的参考文献是原论文的参考文献，研究性的论文是另外的文献。而且综述论文字数上没有绝对要求，一般在3000字左右就可以，而研究性论文是有要求的，根据期刊级别的不同，一般在3000到6000字不等。
3、作者署名不同。
研究性论文一般是单独性原创，当然也会有团队合作，而综述性论文一般的就需要一个团队共同来完成。
4、用途和认可度的不同。
一般来说研究论文在个人晋升考核中认可度更高，特别是具有较高科研价值的研究论文，它适用于任何行业任何岗位的人员，综述的发表一般在医学工作者中比较常见，其他行业应用并不多，并且在医学行业的考核晋升等领域中，综述也存在是不受认可或者认可度较低的情况，这是研究论文和综述论文的主要区别。
综述与研究论文的区别主要是综述文章资料来自文献，而研究论文的数据是由研究者。
在某种意义上，综述论文具有一定的指导性，包括以下内容：对问题进行定义；总结以前的研究，使读者了解研究的现状；辨明文献中各种关系、矛盾、差距及不一致之处；建议解决问题的后续步骤。综述论文的组织形式是按逻辑关系而不是按研究进程来组织的。
注意事项
1、综述内容应是前人未曾写过的。如已有人发表过类似综述，一般不宜重复，更不能以他人综述之内容作为自己综述的素材。
2、对于某些新知识领域、新技术，写作时可以追溯该主题的发展过程，适当增加一些基础知识内容，以便读者理解。对于人所共知或知之甚多的主题，应只写其新进展、新动向、新发展，不重复别人已综述过的前一阶段的研究状况。
3、综述的素材来自前人的研究报告，必须忠实原文，不可断章取义，阉割或歪曲前人的观点。
医学文献综述类文章含金量高。根据查询相关公开信息显示1、综述性的文章写得好，含金量非常高，期刊的影响因子很高，价格很高。2、在专业杂志发表综述性的论文，引用率高。3、综述论文具有一定的指导性。
icml论文含金量
以下是几个顶级会议的列表（不完整的，但基本覆盖）(1)机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。(2)另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到。(3)说些自己的感受。对计算机视觉和计算神经科学领域，从方法和模型的角度看，统计模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要，但多关注和结合这些方法也很有意义。
论文：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
这篇ICML2019的论文对目前分类网络的优化提出更加泛化的思想， 认为目前常用的加宽网络、加深网络和增加分辨率这3种常用的提升网络指标的方式之间不应该是相互独立的 。因此提出了compound model scaling算法，通过综合优化网络宽度、网络深度和分辨率达到指标提升的目的，能够达到准确率指标和现有分类网络相似的情况下，大大减少模型参数量和计算量。
首先通过Figure2了解下model scaleing的含义。作者将目前分类网络的model scaling大致分为：加宽网络、加深网络和增大分辨率，也就是分别对应Figure2中的（b）、（c）、（d），这3个分别从不同的维度来做model scaling，举个例子，对ResNet网络做深度方面的model scaling可以得到ResNet50、ResNet101等不同深度的网络结构。而这篇论文要做的是将这3者结合起来一起优化，也就是（e）。
卷积神经网络是在固定的资源预算下开发的，如果有更多的资源可用，可以相应地得到更高的准确率。在本文中，我们系统地研究模型压缩并确认小心地平衡网络深度、宽度和分辨率能够带来更好的效果。通过这一观察，我们提出了一种新的缩放方法：使用简单高效的复合系数统一缩放所有的维度，包括深度、宽度以及分辨率。我们证明这种方法在压缩MobileNets和ResNets网络是有效的。 （到底什么是EffientNets呢？）
在此我只摘记我看得懂的部分 网络缩放的方式不能被理解，并且没有一个确切的缩放方式。最常见的方式是网络深度或宽度的缩放。另一个比较常见的，但是最近很流行的方法是通过图片分辨率的缩放来缩放网络。在之前的工作中，缩放宽度、深度和分辨率的某一项是十分常见的。尽管可以任意缩放二维或三维，但任意缩放需要繁琐的手动调整，并且仍然经常产生次优的精度和效率。 在这篇文章中，我们试图去研究和重新思考ConvNets的缩放过程。我们提出了一个核心问题：是不是存在一种原则性的缩放网络的方法来实现更高的准确率和效率？我们的实验研究表明，平衡网络宽度、深度和分辨率的所有维度是至关重要的，并且令人惊讶的是，通过简单地用恒定比率来缩放他们，可以实现这种平衡。基于这一观察，我们提出了验证简单而有效的复合缩放方法。与任意缩放这些因子的传统实践不同，我们的方法使用一组固定的缩放系数统一地缩放网络宽度、深度和分辨率。通过这一观察，我们提出了一种简单但是有效的复合缩放方法。与任意缩放这些因子的传统方法不同，我们的方法使用一组固定的缩放系数统一地缩放网络宽度，深度和分辨率。
为了更进一步，我们使用神经架构搜索来设计新的基础结构，进行缩放以获得一系列模型，称为EffientNets，它比以前的ConvNets具有更高的准确性和效率。特别地，我们的EfficientNet-B7在ImageNet上实现了最先进的％top-1 / ％top-5精度，同时比现有最好的ConvNet小倍，推理速度快倍。我们的EfficientNets在CIFAR-100（％），Flowers（％）和其他3个传输学习数据集上也能很好地传输和实现最先进的精度，参数的数量级减少了一个数量级。
isscc论文含金量
三篇一作Jssc是非常高的水平在JSSC上发表论文的情况是学术水平的直接度量，也侧面反映了设计行业的整体发展水平。 我国大陆地区在2000年以前极少发表JSSC。第一篇应该是2005年IDT新涛公司常仲元博士等发表的PLL，第二年半导体所吴南健教授团队发表了大陆学术界的第一篇ISSCC，题目是PLL频综。2007年鼎芯的李振彪博士等发表第三篇ISSCC，题目是我国自主3G标准的TD-SCDMA收发机。后来清华大学李宇根教授和王志华教授团队的喻学艺博士等在2008和2009年连续发表了两篇ISSCC，复旦大学唐长文教授团队卢磊博士等2009年也发表了ISSCC，题目都是频综相关。此外，复旦大学洪志良教授团队在2011年和2014年发表了电源管理方面的ISSCC论文，中科院计算所龙芯团队在2011和2013年、复旦大学曾晓洋教授和虞志益教授团队在2012和2013年都连续发表了处理器方面的ISSCC论文。但直到2016年起，中国大陆地区才开始持续每年都有ISSCC论文发表。
方法是1.成为会员就可以下载；2.去图书馆查找3.买书
集成电路设计领域，也就是芯片设计领域，而大陆的集成电路设计起步较晚，所以所占的比重极低，而且各种技术都不太比得上国外。
isscc论文算高水平了 ISSCC入选的论文数量可以看做一个国家在集成电路方面的实力指标，60多年来美国在这方面一直是最强的，日本、韩国最近二三十年来也非常强大，相比之下中国学术界、产业界在这方面就差太远了。远的不说，2013年国内入选的论文也只有5篇，在ISSCC每年入选的200多篇论文中可以忽略不计。
ieee期刊含金量
IEEE电介质与电气绝缘汇刊的含金量很高，其内容涵盖了电介质和电气绝缘领域的最新研究成果、新进展，以及应用技术等，汇聚了来自专家学者的最新研究成果，为读者提供有价值的参考资料。此外，汇刊还提供了丰富的信息资源，汇集了国内外电介质与电气绝缘领域的最新研究动态，提供给读者参考。总之，IEEE电介质与电气绝缘汇刊的含金量非常高，为读者提供了丰富的研究资源。
含金量极高。ieee是当前世界上大的非营利性专业技术学会，会员人数超过40万人，遍布全球160多个国家。ieee全称InstituteofElectricalandElectronicsEngineers，中文名电气与电子工程师协会。是美国的一个电子技术与信息科学工程师协会，在电气、电子、计算机工程和科学有关的开发和研究，制定了900+的行业标准，现在已经是国际影响力巨大的学术组织，目前国内也有多地50多所高校成立了ieee学生分会。可以说如果发表一篇ieee论文在电子技术和信息科学方面是很巨大的成功。