深度科学期刊怎么样投稿
在专业期刊上发表论文，即代表了你的学术成就，也相当于一个学术激励。发表一系列让人印象深刻的论文是一个年轻学者不断进阶的最直观表现。这也是科学家成就的最直接记录。
假设你已经完成研究，有了结果，只剩投稿：
1.写好文章草稿2.根据特定期刊调整格式（通常你的文章草稿也会受限于你的目标期刊和文章类型）3.申请特定期刊的账号，然后就按照在线投稿一步一步填
4.需要的材料还包括一篇cover letter，大致介绍你的研究和文章，这个是给editor看的5. 确定你的文章作者，重要的包括一作和通讯作者6. 确定你想要包括的reviewer以及你想排除的reviewer，通常这个部分跟你的竞争关系确定7. 然后submit，等回复
8. 短则数周，长则数月之后，editor会给反馈： A, editor 直接拒掉，不给reviewer看；B,给reviewer 看后，reviewer觉得不好，拒掉；C,reviewer们看了之后分歧很大，需要修改，那么改了再投；D, reviewer们一致认为好接收；9. 如果你被拒，换期刊再投，回到2
学术期刊的投稿虽然珍贵，等待的过程也是非常折磨人心灵的。伟大的成就必然经过无数的磨难，因此，年轻的科学家们路漫漫其修远兮。
一、稿费不正常（高于or低于正常值）。一般一本杂志，除非特别出名，和同类杂志的稿费水平基本相差不大，遇到杂志稿费高到or低到令人震惊的地步，就要慎重考虑了。二、约稿函定位不清。一般看一个杂志的约稿函，就能看出这家杂志的风格、市场定位和受众范围。那种来稿荤素不忌的，要求很浮夸的，基本都是广撒网的稿帖。三、文学工作室约稿。这条觉得会招黑，我不是说所有文学工作室哈，我说的是那种没有实体刊物没有稿费，还喊着我们有梦想我们最伟大来约稿的；还有那些号称帮投稿百发百中，转眼就把文章换个名字去投稿的。
下面谈一下投稿的基本过程，特别是与Cell、Nature、Science、PNAS等影响因子比较高的杂志有关的一些技术性问题，也许可以打破其神秘感。其实这些杂志的主编，编辑们都经常在介绍其政策，评审标准，过程，等等。他们也经常来中国访问。今天我来代替他们介绍一下。一个系列杂志叫Cell、Neuron、Immunity…..等等，原来都是从Cell分出来的。这个杂志的基本特点是它有一个非常强的编委Editorial Board。怎样的人可以当编委呢？他们往往是有名的科学家，而且也愿意并能够非常快地对投稿做出评估。这些科学家也经常被选来做评审reviewer。大家都知道每篇文章送到杂志社后，都要请该领域的2－3专家看，并匿名写出评审意见给作者。 你不知道是谁写的，但这些专家会给你提出批评，哪些地方不好，哪些地方需要进一步做实验，怎么样做，这就叫杂志评审。 Cell、Neuron、Immunity等这些杂志的评审不少就是编委做的。因为现在杂志竞争的重要因素是发表要快，而做编委的专家能很快写出评审意见来。还有一个特点，Cell等杂志主编，编辑有非常大的权利，他们甚至可以象追星族那样去追科学家，去参加各种各样的科学会议，当看到你有非常重要的最新成果，他们会去竞争，会问你，你的文章写出来了没有，我保证给你多少时间发表，等等。另一个系列是Nature衍生出来的，这些杂志的特点是没有一个编委，但有一个评审专家库, 也就是说谁来评审，不是乱选的。这些杂志主编，编辑也有相当大的权利。这些是什么人呢？他们一般是读完博士，然后到非常好的实验室做博士后，这些人也许自己没有做出什么特别重大的贡献，没有什么好的文章，但他们欣赏能力特别好，文笔非常好，写得又快。你可不要小看他们，虽然自己没有做出什么伟大的工作来，但他们的思想水平学术水平都相当不错，看得多，写得快，Nature、Science的编辑大同小异，都是这样一批年纪不大的人，很活跃，经常参加各种各样的会议和活动。 Science杂志的编辑权利相对小些，因为他们还有一个编委会editorial board，有相当大的权利。一般过程是，当你的文章送到Science杂志社后，编辑先做一个初审，看一下是不是基本够格，然后他还要把文章的摘要Abstract送到编委会的某一个人那里，认可以后，才可以拿出去评审。两道关卡，大部分文章一下子就这样被砍掉了。 PNAS杂志是美国科学院院刊，文章有好有坏，院士自己投稿就不需要经过评审，叫做contribute。 院士原来一年可以五篇，后来减到四篇、三篇，就是院士自己写的文章，只要你投就给你发表，不需要经过评审，相信你是院士，投科学论文应该有责任心的。第二种叫做Communicate，不是院士自己的文章，是你的文章，院士觉得你的文章不错，他来给你通讯，投到PNAS杂志，这文章要评审，但是评审专家由院士自己来选。所以这个也不怎么样。还有一种叫Track C,就象一般杂志，你只要投过去，然后编辑部来给你选一个院士， 由他来找评审专家，相对来说，这比较客观些，所以Track C的文章质量就相对好一些。 我不是说院士的文章都很差，但院士有特权，可以把在其他杂志发不出去的文章，投到PNAS上去，所以在PNAS上有很多不怎么样的文章。
在science和nature上发文章需要做一下准备：
1、选择一本合适的期刊
science和nature的每本子刊所专注的领域不同，投稿前一定要仔细、谨慎选择刊物。
2、了解你的读者
就投稿而言，首要的读者就是编辑和审稿人。学会像编辑和评审一样思考问题。
3、准备稿件
投稿之前，要准备投稿信，详述所投稿件的主要意义、核心内容及发现，以及自己的名字电话、通讯地址等信息。
投稿可以使用science和nature的在线投稿系统。
4、评审过程
一般学术期刊都是先投到主编工作室，主编根据根据稿件摘要，了解研究领域及只要内容后，找两名（至少）评审员一同评审。
《Science》是发表最好的原始研究论文、以及综述和分析当前研究和科学政策的同行评议的期刊之一。该杂志于1880年由爱迪生投资1万美元创办，于1894年成为美国最大的科学团体“美国科学促进会”的官方刊物。
《Nature》杂志1869年创刊于英国，是世界上最早的国际性科技期刊，涵盖生命科学、自然科学、临床医学、物理化学等领域。自成立以来，始终如一地报道和评论全球科技领域里最重要的突破。
参考资料来源：百度百科-SCIENCE
参考资料来源：百度百科-NATURE
文章深度期刊怎么样投稿
论文投稿的流程如下：
1、首先要明确论文投稿的期刊方向，投稿期刊的方向要与论文的研究方向一致。如果您不太了解有哪些期刊可以在搜论文知识网进行查找相关的期刊信息，也可与在线编辑直接咨询适合这类论文投稿的刊物。
2、选择期刊的正确投稿方式，期刊投稿方式有QQ或微信直接发送文件、期刊杂志网页在线投稿功能、邮箱投稿。您可以选择适合您的投稿方式进行投稿。
3、不要一稿多投，如果投到多个期刊，很有可能会将您的论文检测为抄袭，从而导致不能成功发表。注意论文检测是需要收费的，但在投稿之前是一定要进行查重的，能够让论文顺利发表更有保障。
4、投稿后只需等待就可以了，论文通过的话编辑会告诉作者需要缴纳的费用。如果在审稿过程中需要修改的话一定要认真对待，及时修改。这样才能顺利完成论文的发表，得以见刊。
给期刊投稿一般需要遵循以下步骤：
确定投稿期刊：首先需要确定你的研究领域和研究成果所适合的期刊，可以通过学术搜索引擎或者相关学术网站查找。
阅读期刊的投稿要求和指南：不同期刊的投稿要求和指南可能有所不同，需要仔细阅读期刊的投稿要求和指南，了解期刊的主题、范围、格式和投稿流程等。
准备投稿材料：根据期刊的要求，准备好投稿所需的材料，包括论文、摘要、图表、参考文献等。
提交投稿：将准备好的投稿材料通过期刊的在线投稿系统或者邮件发送给期刊的编辑部。
等待审稿结果：期刊的编辑部会将投稿材料送至专家进行审稿，一般需要等待数周至数月不等的时间，根据审稿结果进行修改和完善。
发表文章：如果文章通过审稿并被期刊接受，期刊将会通知作者并安排发表。
首先，投稿的话，你必须找个靠谱的编辑或者书社来投稿，否则，你会遇到许多麻烦，要看准眼光，不要被利益所迷惑
投稿有两种，一种是自己直接找编辑部，一种是找中介代理发。。两种都能发。第一种方法花钱少，耗时间。第二种花钱多，省经历。
深度学习期刊投稿
适合前期初稿使用，如果免费的话同学们可以考虑的，cnkitime机器改重是针对所有用户都是免费降重提供，以上千万篇学术论文数据为训练语料，使用深度学习的方法进行语法和语义分析，挖掘出词汇在语义中的空间向量模型中的关系，进行词语、语句替换重组，达到自动降重效果。同时cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
深度学习论文投稿需要提供实验数据。论文是需要实验数据作为基础的，论文的一切实验数据都必须是真实的，否则没有意义。
可以。期刊可以发表的内容有很多，相似的也是正常现象，只要审核通过，是可以发布的。期刊，定期出版的刊物。
paperyy降重可靠。
自动降重的效果是无法与专业的老师人工修改相提并论的，系统也不能评判修改后的句子是否符合要求。根据目前的语料模型和历史降重数据统计显示，智能版降重修改满意率最高可达89%以上，相比人工降重的价格，极具性价比。
papperyy自动降重基础版和智能版的特点
基础版：基础版的自动降重速度快、价格便宜、对少数句子的准确性欠缺，用户需对修改后的文章句子进行核对。
智能版：智能版自动降重的算法引擎更加深入、对高重复率的句子改重后、语句更加准确、通顺，自动降重后的论文质量更有保障。
深度学习论文期刊投稿
第一步. 调研、入门1. 确定一个感兴趣的大领域，比如分布式系统或者机器学习，或者深度神经网络。读这个领域经典算法和技术，也可以是几本比较好的书，读完然后再实践实践，动手加深理解。这个过程做完就算是初步入门了。2. 找该领域的顶级会议，比如系统领域的有OSDI、SOSP，机器学习的领域有ICML、CVPR，深度学习的有NIPS、ICLR等等，可以搜CCF会议推荐列表看各领域的顶会列表。然后看近几年这些顶会的论文，因为这代表了最新的研究热点，咱不是说一味的追热点啊，毕竟对于初学者没有足够的领域专业背景，追热点是最快的方法。因为热点往往是该领域最亟待解决的问题，往往是发展最快的小方向，也最容易产生新成果。如果是老问题，人家都研究十几年了，给你留下的待解决的问题就很少或者不是很重要。当然如果是有几十年经验的研究者就不必追热点，他们知道该领域哪些是fundamental的问题，哪些是最值得研究的问题。3. 读了这些前沿论文后，确定一个小方向，比如分布式系统是个大方向，小方向可能是机器学习分布式训练；大方向是深度学习，小方向可能就是graph embedding；大方向是机器学习，小方向可能是半监督学习等等。确定小方向的过程是个知识不断积累的过程，非常重要，这需要你对大方向有很多了解，对小方向有更深入更全面的理解，需要读好至少100篇以上论文，需要你知道该小方向的研究进展历史，这需要你知道该小方向别人都在哪方面做工作，做该小方向的顶级研究组都有哪些，他们正在干什么。第二步. 发现问题这步超级难，如果发现了个好问题，那就是成功的一半。这个问题最好是重要的、本质的、没有直观解决方法的。4. 确定小方向后，你需要阅读大量的这个小方向的论文和了解开源项目，再不断聚焦，再确定一个要改进和优化的小小方向，这个可能就是论文的主题。小小方向可能是机器学习分布式系统中的parameter server通信模型，可能是dynamic graph embedding等。然后就要更聚焦地读这方面的相关论文，这时候论文就比较少了，几篇到几十篇到几百篇都有可能，这些论文要精读，花几个月时间研究一篇论文也不为过。5. 挑几个重要的论文工作实现，也可以找开源的运行跑一跑试一试，idea往往从实际运行中来，光靠读是不行的。这个跑一跑可能需要你尝试不同的运行环境，不同的workload数据集，不同的应用场景等。比如，parameter server（PS）模型在本地集群上跑是不是和paper声明的一样、在异构的动态性极强的集群环境下效果怎么样、除了paper提到的算法处理其他算法的时候效果怎么样、除了paper提到的数据集换另外一类数据集怎么样；graph embedding方法处理密集图和稀疏图都怎么样，处理动态变化的图怎么样，等等吧。你要发现X方法仅在a环境下好用，在b环境不好用。这个就是发现问题的过程。当然，没经验的研究者可能很难想到多种环境、多种workload、多种应用场景，这就需要积累。另外一个发现问题的方法是从实际生产中来，这个当然是最好的，但是往往是大企业环境下才有这个条件。6. 确定你发现的问题还没有被解决。这又需要广泛的阅读和调研，但是问题已经很聚焦了，搜索也会很容易，用你特定问题的关键字在google 搜索（这里强烈建议用google，其他搜索引擎基本搜不到），找到解决相关问题的论文。看看这些论文是不是已经解决了该问题，如果解决了，你有两种方案：第一，该问题已经解决的非常好了，放弃解决该问题。第二，该问题的解决方案还有问题，我还有更好的办法。我建议后者，最起码尽量尝试尝试。5和6步是个迭代的过程…第三步. 分析问题7. 分析问题产生的本质原因。这个往往和第5步发现问题同时进行。这一步靠的是功底和积累，靠的是对问题的理解程度。理解的越深刻，分析的越透测，你之后产生的解决思路就越有可能正确和有效。比如分布式机器学习的PS模型在异构环境下、和在处理数据不均匀的情况下就不好，本质原因是其同步的集中式通信模型，造成PS集中服务器往往需要等待。传统graph embedding方法采用批处理模式，需要graph的全局信息做embedding，当然无法应付动态性非常强的局部更新情况。8. 基于分析，就是对该问题的深刻理解，产生改进的idea。这个可能很难，可能靠运气，但我觉得更多的是靠对问题的理解程度，理解的越深刻，本质原因抓的越准，就越可能产生创新idea。读过一本介绍google企业文化的书，google产品的成功，既不是靠技术能力，也不是靠用户需求，而是靠技术洞见（insight），这就是对问题本质的深刻理解。比如，PS模型在某环境下问题的本质原因是集中式的同步模型，那么我们就可以提出尝试异步通信的模型的idea。分析能力跟个人的批判性思维、独立思考能力都有关，而这正是中国人欠缺的，可以通过读有深刻见地的书籍文章、经常提问来锻炼。第四步. 解决问题9. 实现你的idea，做大量实验验证。这需要动手能力，需要编程能力，需要坐得住。10. 验证你的解决方案，根据实验分析不断优化你的方法。做了大量试验后，得到了若干结果，可能是不好的结果，但是不要一下子否定自己的解决方案，这不能说明你的idea不好用。一个好的方法往往经过千锤百炼，同样，你的idea通常不会一下子就成功。需要你根据实验结果分析不好的原因，然后基于你的理解改进方法，这是一个反复不断迭代的过程。比如，你发现异步PS模型效果还不如原来的呢。那么关键的是，你要问自己为什么？为什么理应提升的却没有提升？你要看实验运行的日志，看看是哪里慢了，差在哪里，最后你经过不断的实验、分析、思考，你发现了，你提出的异步PS模型虽然没有了等待开销，但是计算的有效性却降低了，结果整体性能反而下降了。那么你下一次迭代就要想怎么把这个计算有效性提上来。我又有了个方法，可以评估每次计算的有效性，然后把计算资源都投到有效性高的计算上。OK，idea不错，那么怎么评估有效性呢？不能开销太大，否则又得不偿失了，你可能想到了一种近似地评估方法。重新实现后，发现效果还不错。OK，恭喜你！你可以准备发论文了！整个研究过程，导师将起到关键的作用。导师可能会给你个问题，这是难能可贵的，基本帮你做了一半的事了，否则你可能需要花上一年时间找问题。然后整个研究过程，都是在导师的引导下进行，需要定期向导师汇报，与导师讨论idea和请导师分析实验结果。最好自己也要经常找同门讨论，而不是闭门造车。第五步. 撰写论文11. 设计你的论文，草拟论文的骨架。每一章都写啥，每一段都写啥，实验都做啥。论文的逻辑往往比语言重要的多，逻辑合理的论文更易读懂，即使咱华人有天生的英语语言缺陷，但是好的逻辑就可以弥补这个不足。写论文就和讲故事一样，怎么能把一个事说明白，不那么简单，甚至说很难，需要不断锻炼。写完给老师看，老师同意后进行下一步12. 写作论文。这个就是根据骨架填肉的过程，但是这一步也不简单，特别对于英语不好的同学，写出来的东西简直是不忍直视、不堪入目、毁人三观。最近上海某高校老师辱骂学生这事就是因为这个，我可以说，我每次看到学生论文也都是这个心情，给学生通宵改论文在家里一边改一边骂，但是当面对学生还是要以鼓励为主，要耐心，要耐心，要耐心，尽力压制自己的怒火，以平和的心态帮助学生提高，期望他下次能给个更好的版本。但是往往事与愿违，看淡点吧，仅求写作态度好点就行了，毕竟这不是一朝一夕能提高的，需要你不断积累。有几个写作的方法吧。第一，不要自己想当然，对于不确定的句型，用“”扩上上google搜，看看你这句型有多少人用过，如果没有几个人用，那就别用，换个写法。第二，读别人论文时，遇到好的句型就记下来，不断积累才能提高。第三，避免一切语法错误，我觉得这个是可以做到的，现在网上那么多工具都可以用。语法错误都避免不了那基本就是态度问题。遗憾的是，我很少遇到能避免语法错误的学生，我生气往往是因为态度问题，而不是能力问题。第四，尽量用短句用简单句子，别用长句。你写论文是为了让别人理解你的方法，不是写文艺作品，能说明白就行。13. 提炼总结，改进方法。写作的过程也是屡顺自己思路的过程，写作的过程中往往也能发现自己方法的漏洞，那么就要继续回到8，重新思考解决方案，又或者你发现需要补实验来支撑你的论点，那么就继续实现系统做实验，得到实验结果。14. 关于实验。怎么做实验是学生总问的问题，怎么做科学实验也是一个很重要的问题，有对照组、无偏的、定量的，这些都是科学实验的重要要素。如果有解决该问题的其他方法你首先要说明你的方法更好，至少在某一方面更好，这其中可能要涉及到不同的执行环境，或不同的算法数据集。然后设计实验说明你的方法好在哪里，用实验数据说明，比如异步PS和同步PS对比。然后你要进一步用实验数据说明，异步PS的有效性也提高了，如果不考虑有效性的话那么结果就不好。然后你的方法是否有些重要的超参数，试试variation导致各种结果。在实验结果展示方面，要学会用各种工具画各种图，把重要的因素用可视化方式体现出来。第六步. 投稿和看待审稿意见15. 接下来就是投稿。选一个合适的会议或期刊投稿，这个可以听老师的，老师基本有这方面的常识，根据你工作的方向和档次选择合适的去处。确定好了哪个会议期刊后，就需要按照会议期刊要求来整理论文格式，latex是必会的工具了。之后赶在deadline之前提交论文，这个最后的几天可能很痛苦，因为你的论文和方法总有改进的地方，老师的要求会让你最后几天是最忙的几天。但是需要认识到，凡事无完美，你总也改不到完美，你需要一个deadline来督促你完成一个milestone。开始进一步工作或下一个工作。16. 看待评审意见。接下来是漫长的等待，会议一般是2-3个月的时间，结果可能是接收也可能是拒掉，相比于结果，更应该看评审意见，看看这些意见是否合理，是否能解决，无论是接收还是拒绝，然后接下来就再次回到解决问题的部分，再次开始优化方法的过程。如果是接收了，那就可以准备订机票开会旅游去了。如果是拒掉那一般是有比较大的问题，那就再仔细深思下一下你的方法。继续优化，还是降低档次投个差点的会，就看你导师的了。第七步. 后续17. 宣传你的工作，扩大影响力。首先你可能是要去参加会议，做个漂亮的ppt，反复演练，争取有比较好的演讲效果。有时你导师有机会去一些地方做报告，把这个工作介绍一下，都是扩大影响力的方法。18. 开放源码。还有是尽量把自己工作的代码和数据开放，挂到网上，让别人来使用，接受别人的改进意见或者是简单的debug。咱不是专业的工程人员，也不用指望你的成果可以马上用于生产，个人觉得开放代码主要是为了让别人更好滴了解你的方法，这有助于扩大影响力，产生后续研究工作。如果有人引用你的论文、或咨询论文内容、又或是使用了你的代码和数据，这也算是你对整个科研事业有那么一丁点的贡献了，这比水论文有意义多了。整体来说，发表论文需要你有：批判思维能力，动手能力，知识面，写作能力，表达能力，英语，韧劲（抗打击能力）等等一系列能力，如果在研究生期间真能发表一篇论文，经历了以上这么多磨难和锻炼，我想你的能力也是不知不觉提高了很多，成为了该小小方向的一个小小的专家了。这对你来说，是最最重要的。这里我提到了韧劲，就是说，在解决问题过程中，你会受到不断的打击，包括来自导师的、来自自己的实验结果方面的、来自评审意见的，但是你要做的就是，站起来，继续凿，直到导师满意，知道reviewer满意，直到大家满意。别把这事想简单了，当你想象一下周围好多人都发好多sci了，而你还在为这么一篇完全未知结果的论文而这么努力的时候，我觉得大部分人可能就是缺少这个韧劲才最终以失败告终的…最后，我想再强调一下，发论文不是简单地发论文，而是通过发论文宣传你的工作，以便对某技术或人有那么一丁点影响。无论你发哪个档次的论文，只要目标正确，我觉得你都会有收获和有贡献的。相比较于为了发论文而发论文，你会觉得你是那么地高尚和高大，他们只是造废纸，而你已经对社会有贡献了…（以上内容来源于学术堂）
这一切都是关于什么的？在这篇博文中，我将分享三种技术，帮助我充分利用深度学习研究论文。在过去的11个月里，我一直致力于每周阅读五篇研究论文，以便跟上计算机视觉领域最前沿的想法。几个月来，我尝试了许多不同的技术，我将与您分享三种最有效的技术，这些技术对我有用，以便开始理解并喜欢阅读研究论文。为何阅读研究论文？在您的学习之旅中，您将需要真正开始摆脱教程和课程，然后走出去看看人们正在谈论的想法。为了获得在机器学习中实现理想工作所需的真实世界体验，您需要跟上这个领域。机器学习和深度学习正在迅速改变，似乎每天都有一篇论文发表新想法。“跟上这个领域”的好处是了解并实施最先进的技术，以供未来的雇主观看，了解这些技术可能会引导您研究和创造自己的尖端技术。技巧＃1：做笔记即使这看起来很明显，但最简单的事情也很容易做不到。我有一种特殊的方式，我喜欢出去为研究论文做笔记。我发现的内容可以帮助我保留我从深度学习论文中读到的信息，每个部分都有两个注释。即使是论文摘要，我也写下了一些与论文讨论的内容不同的东西。我相信这样做有助于您密切关注论文的想法。技术＃2：可视化实施我所说的“视觉实现”是一种我一直在使用的技术，它最适合学习深度学习研究论文中的不同网络架构。在阅读本文时，以您阅读并将其填写的语言查找当前论文的实现。我相信拥有视觉可以让你的思想与你正在学习的想法联系起来。可视化也是为新复杂材料提供更多上下文的一种非常有效的方法。技巧＃3：数学这项技术的重点是理解深度学习研究论文中的数学。很多人认为他们不够聪明，不能阅读研究论文的原因是他们可能会看数学并认为研究论文不是为了他们的大脑速度。现在这可能是最难使用的技术，但我相信它真实可以让您对阅读的纸张有最清晰的了解。我使用这种技术的一种方法是第一次阅读论文并忽略数学，然后我会再次阅读它并确保我知道所有的数学方程式。理解数学显然不是最容易做到的事情，但能够在阅读和理解研究论文时形成信心，这只会有助于你在人工智能领域未来的发展！
着急吃不着热豆腐!这是我奶奶告诉我滴，这一次不能盲目,不要盲目!
一般来说，在提交深度学习相关的论文时，需要提供实验数据来支持你的研究成果。这些实验数据可以是你在进行实验时所使用的数据集，也可以是你手动构建的数据集。这些数据通常被用来验证你的算法是否有效，并且可以被其他研究人员复现你的实验结果。因此，在提交深度学习相关论文时，需要准备足够的实验数据来支持你的研究成果。
深度学习论文怎么发表
深度学习如何管理学结合发论文。你这个要求太高了，完完全全是150个字解决不了的，因为你这个深度学习和管理学结合的话，那就相当于是什么，相当于是把两个学科弄在一起啊，开玩笑呢，这150个字哪能说得清楚。
首先，题主的问题是需要哪些方面的基础知识，可以看懂深度学习理论方面论文的数学推导。这个问题的答案其实非常宽泛，这里我默认题主已经熟练掌握了数分，高代，概率论，必要的统计知识和贝叶斯方面的理论基础。除此以外，近年来ICLR，ICML上的一些论文中用到的数学知识越来越深，包括但不限于实变，泛函，点集拓扑，微分几何，抽象代数。工科出身的话往往上去一看人家定义一堆希腊字母一堆花写字母就头大了，想要补一些数学基础也不知道该从哪里下手。我个人的体会是，做深度学习方向的工科生想要把这些课全部学一遍，既不现实又浪费时间。但是，以下这些内容即使是工科生也建议去学一下：实变函数（这个是论文里出现最多的部分。至少要知道什么是可测集，什么是不可测集，什么是可积，进一步的黎曼可积和勒贝格可积；理解下测度的概念）泛函，变分法（这门课真的难，我也只学了一部分，但是做机器学习的，变分法Euler-Lagrange方程必须得会吧）基础的拓扑概念（现在的论文里大家都喜欢用manifold这个词，只要说到高维数据就manifold，源头在这里。再比如WGAN里面那个完美分类器的证明，其实就是教科书里面度量空间和Hausdorff空间的一个很基础的证明）一点基础的度量知识（论文中出现的也非常多，不过感觉知道度量张量，知道指数映射，知道测地线方程就差不多了，更深的一些几何概念很少出现）再往下更深的数学，我也没学过。比如今年ICLR那篇球面CNN的文章我也是一脸懵逼一头雾水，不过上面那些基本上足以让你以高屋建瓴的视角看大多数深度方面的理论文章了。
你在中国比较权威的杂志发表 最好在教育报什么 的 这些都是教育部的杂志期刊什么 的 或者在什么教师杂志发表
管理是人类各种活动中最普通和最重要的一种活动。近百年来，人们把研究管理活动规律所形成的管理基本理论与方法，统称为管理学。自从人们开始组成群体来实现个人无法完成的目标以来，管理工作就成为协调个体努力必不可少的因素了。由于人类社会越来越依赖集体的努力以及越来越多的、有组织的群体规模的扩大，管理人员的任务也就愈发重要了。因此，管理者必须具有敬业精神和服务意识，还要有解决突发性事件的能力，最重要的是要靠得住，会办事，能共事，不出事等各方面的素质。 《管理学》这门课是我在上期末选修的。当初我选，是因为，我认为我将来就是一个企业家或是一个公司老板，首先面临的问题就是“人才”，然而，间接面对的就是“管理”，曾听说过“天时不如地利，地利不如人和”，这句话也从侧面说明了管理的重要，因为，要留住人才，关键就在于管理，因此，我选修了这门课。 光阴似箭，时至第十周，这门课也即将修完。我想由于某些原因，我先说明，我写的算不上什么“体会”只能算是“心得”罢了。所谓“心得”即心里年得到的，就这一点，我想每个人只要接触了什么，也都会自然而然的有一点儿心得。因此，我写的是我自己的心得。 谈其事，必先谈其人。先说说我自己吧，本人没有缺席这门课的任何一节，也只是迟到了两次罢了。我想就这一点，老师能够原谅。每节课，我都是认认真真地听课，并且认认真真地做笔记。我的态度是没有把它当作一门选修课，而是一门我的必修课。当然，我是毕恭毕敬了，当然，我是大有心得。 再说说另一个人，自然就是我们的老师了，我想，我的感受绝对跟大多数人的一样。上我们这门课的是经 管院的老师，他姓杨，曰，“杨老师”。不胖不高，不黑也不白，眼睛近视，自然就有一幅眼镜了。顽愚中透露着绅士风度；和谐、自然，因为他从不摆老师的架子；严肃认真，因为他又从不失老师的本性；风趣、幽默是他的最大亮点；尽职尽责是他的无形中的典范模样。因为他的课“与民同乐”：笑，大家一起笑，静，大家都安静。因为他完全没有生搬硬套地照做书本上的知识，而是尽量多举例，多提问，以来丰富课本的空洞和繁琐。每每讲课，他总是繁简得当，浅显易懂的，一笔带过，深奥抽象的，耐人询问的是他的耐心！我曾在上面说过，我没有把它当作一门选修课，而是一门我的必修课。当然，我就肯定有许多心得了！第一：了解了这门学科的组成：《管理学》的出现和发展，古代以及现代的经典《管理学》原理。这一章里，我们学习到了许多经典的管理学榜样。首先，管理的最重要原则——以人为本。这和现代的管理理念一致，到处都是听说的“以人为本”，因此，在这里，我才真正的在书上接触到了这个观念。其次，管理者中的“人际技能”，这又映证了“天时不如地利，地利不如人和”。一个优秀的管理者必须处理好人际关系。同时“人际关系”也是一个人立足社会的基本点。再次：分工与协作，分工要求各尽其职，协作便又是现在热炒的“团队精神”。老师在总结这一章时，提出了以下一些令人受益匪浅的五点意见：1：自我超越（pemonal mastey）;2：改善心智模式（improving mental modls）;3：建立共同的愿望（building shared vision）；4：团体学习（team leaning）;5：系统思考（systems thinking）。第二：了解了这门课的一些基本思想。首先是“道德与社会责任”，我想无论是那门课，这都是非常非常重要的，在这个竞争异常激烈的社会，“道德与责任”便成了我们在这个社会能够得以生存的关键。人生观，价值观，价值取向也被提到了。其次，全球化管理。这一点是当今社会非常流行的，因为现代社会的发展就是面向世界，面向未来，面向21世纪。还有就是“信息管理”，这是一个新观念，因为以往没有，这也是为了适应当今社会的发展而提出的。Internet的建立，改变了人们的思想方式，同时也改变了人类的行为模式，这就不断要求现代人要专门化的从事这门管理。第三：管理的几个方面：决策与计划，组织，领导以及控制和创新。在提到决策时，老师曾说了两句他人的名言：“做一件事情，在没有最好意见之前最好不要做决定（即集思广益）。如果一件事情，看上去只有一种方法，则此种方法可能是错误的。”我想这便说明了我们在做一件事情决策时候应把握的两个基本观点。它教导我们不要“唯心主义”，同时自己也要有自己的观点！同时老师不拘书本上的知识，概括地提出了以下6W和3H的思想，“WHAT、WHY、WHEN、WHICH、WHO、WHERE，HOW、HOW MUCH”，有了这些，我们便能更好的决策一件事了！