深度学习好发表论文吗
这个你其实检索一下就可以发现了。深度学习要比嵌入式发论文好得多。 嵌入式发表论文，最好得走交叉学科路线。
中文核心期刊好发吗，回答如下：相比普刊,中文核心期刊发表论文还是有一定难度的。
首先，核心期刊对论文质量要求非常高，需要投入大量的时间和精力去撰写。其次，核心期刊对于全国少说有近百万人是"刚需"、"急需",还有几百万人是先发表了预备着，为以后评职称提前积累竞争的资本。而中文核心期刊数量不足，要求高，便很容易形成"发表难"。
去找一篇自己相关专业的方向一区的，不要找冷门的方向，偏热的，然后去找引用它的其他文章四区三区都行，让国内的审稿人知道你在说啥。
然后读懂以后，就开始找不同，拼接，做两个实验，一般有提高就发，表达能力强会画图的就发水的sci，实验结果一般或者不行，就发中文，描述清楚，说一下为啥不行，结束。
重点还是，公式要专业，图好看，讲清楚，公式就按照你看的那几篇文献，人家怎么推导，你就跟着写，稍微把表示的方式改改就行了。
做深度学习有关，感觉好像很容易吧。但是一般都是往更高看。收费来看，核心比EI SCI贵一点，除开源sci，而且核心主要是中文的，审稿人很挑，我觉得发一个好的核心还不如翻译成英文投EI。
从审稿周期来看，加急1个月，一般两个月就有回复。多检索一下相关方向的文献，在一个点上做一丢丢进展性工作，再画个好点的图体现工作量，应该问题不大。
发表深度学习论文
深度学习发论文会提交代码。
往往出于某些原因，或是作者没有时间整理代码，或是代码涉及商业机密，或是代码可复现存在问题，或是作者忘记把代码贴到论文中，论文的官方代码不会被及时放出(implemented by author) ，这个时候我们可以通过以下方法尝试获取:
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。
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。
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。
深度学习发表论文
深度学习发论文会提交代码。
往往出于某些原因，或是作者没有时间整理代码，或是代码涉及商业机密，或是代码可复现存在问题，或是作者忘记把代码贴到论文中，论文的官方代码不会被及时放出(implemented by author) ，这个时候我们可以通过以下方法尝试获取:
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。
深度学习论文发表
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。
深度学习发论文会提交代码。
往往出于某些原因，或是作者没有时间整理代码，或是代码涉及商业机密，或是代码可复现存在问题，或是作者忘记把代码贴到论文中，论文的官方代码不会被及时放出(implemented by author) ，这个时候我们可以通过以下方法尝试获取:
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。
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！
深度学习sci论文发表
第一步：投稿sci论文发表，要在sci期刊上刊登出来，不把文章投稿给sci期刊，就没有发表的可能。投稿很重要，投错，会带来不少的麻烦。为了更好地完成投稿，作者必须做的三件事：一是匹配sci期刊；二是调整sci论文格式；三是准备投稿所需要的资料。第二步：审核投稿后的文章，要进入审核程序。先是编辑初审，遴选出符合本刊要求且质量不错的文章，推送至审稿人，而未被推送的文章被拒稿。再是审稿人审核，给出评审意见。最后编辑综合审稿人的意见，给予作者拒稿、修改或录用的答复。
第三步：修改修改的文章，附有修改意见，这些意见基本上都很中肯，作者逐条修改后，及时提交返修后的文章。当然有异议的，与编辑沟通解决。文章不同，修改的次数可能不同，有的一次，有的二次，甚至三次、四次。第四步：录用返修后的文章是要进行审核的，审核通过的给出录用，反之拒稿。第五步：签约期刊要与作者签订版权合同。收费的期刊，需要作者支付相应的费用。一篇sci论文多少钱，要看目标期刊怎么给收费标准，版面费越高，版面越多，花钱就越多。第六步：校稿文章在设计排版后，可能会出现错误，期刊会返回给作者校稿。若有错误，要向编辑反馈。
第七步：onlineonline就是线上发表，发表的sci论文通常会在见刊前，先线上发表。第八步：见刊期刊印刷出版，即发表的sci论文随着本期期刊印刷出来。第九步：检索见刊后的文章向数据库送检，一旦收录，即为成功检索。
SCI论文只需要联系相关报刊机构即可发表。（相关机构联系方式是机密，无法透露，请自行收索相关网页获取联系方法）
最重要的是选择意向投稿期刊。根据本领域SCI收录期刊来选择。通过查看期刊的影响因子、发文频次及数量等来判断发文容易程度；
查看期刊近几期或近几年发文情况，判断其主要刊载主题、研究方向。根据所选意向期刊要求，回阅读大量相关中外文文献，进行论文撰写。
扩展资料：
SCI论文本身来说，我国科研工作者大多面临英语能力匮乏的缺陷，尤其对于年龄大和专业性强的科技工作者来说，内容不是问题，英语往往成为了制约的瓶颈。
SCI论文对我国大部分科技工作者来说依然是神秘的，难于发表的，正基于此，大部分科研机构、高校等单位引入作为评价标准，这也是有失公正，破坏了中文期刊的发展，降低了中文在科技领域的“币值”。
据学术堂的了解,想要快速发表SCI论文必须要做到以下几点:1. 要有好的想法(idea)2. 想好文章的核心观点3. 构思论文的大框架4. 提前整理好数据5. 论文写作和修改6. 投稿六步法则一:输出文章的核心观点文章的核心观点,写出来很容易,但要想到好的观点却很难,这里我想跟大家说核心观点不要太宽泛一定要很细致,要让别人一看就明白你要研究什么.核心观点也时常叫做创新点,所有的研究都是基于某个小的创新点而来的,后面的实验设计,数据分析部分都是基于创新点来的.六步法则二:好的想法好的想法是文献的核心,所以在写小论文的时候,要很清楚自己的论文创新点在哪儿?想法需要多看文献才能获得,很多人就卡在第一个点了没有想法,一是文献阅读量绝对不够(绝大部分同学是文献阅读量不够),二是不会深度思考文献意义,导致理解的比较浅显.六步法则三:构思论文的大框架论文逻辑思路严不严谨,能否具有说服力,关键在于论文的框架.框架的设计就涵盖这几部分的整体脉络.其中引言部分、实验设计、结果讨论部分的设计十分重要.六步法则四:提前整理好数据结果和讨论部分是把对照组的样品进行细致的比较和分析,对于那种纯理论或者仿真的文献,讨论部分就是实际验证,往往会通过大量的数据输入,然后对比输出进行验证.六步法则五:论文写作和修改真正开始写的时候,最需要注意的就是写作思路和语法这两点,很多时候我们习惯性用中式英语来表达,所以大家多参考文献的写作技巧,最好是那种老外写的文献.六步法则六:投稿写完并改好后就可以投稿啦,投稿涉及到选期刊的问题,其实解决了写作的问题后,投稿就简单很多了,选刊选自己专业的常用期刊.通常来说,投稿后都会收到修改意见,有的投稿意见只要做小小修改就可以,但也有的需要大改,这时候你需要自己衡量是改还是换投.
如何发表sci论文？这是许多研究者关注的内容。目前，发表sci论文可以给国内作者带来很大的优势。然而，在国际期刊上发表论文是有难度的。发表sci论文都需要掌握一定的技巧。充分的准备才能使论文更顺利地发表，首先需要一篇高质量的论文。这也要求作者阅读大量的英语文学作品，并具有较高的英语水平。如果英文水平不够，你可以先用中文写论文，然后找专业机构翻译成英文，他们也会对论文进行润色，使论文达到投稿的水平。国际sci论文审稿人是不习惯中国式英语的，很多国内作者投稿也是因为语言问题而被拒稿，想要避免这种情况就需要早做准备。论文写好后都会寻找相关的sci刊物投稿，大家阅读相关文献时也会知道一些与自己研究领域相关的sci刊物，掌握其影响因子及相关期刊的名称非常重要。小编建议先发一些比较高质量的期刊论文，如果能被送审，得到一些修改意见，即使被拒，也可以发表一些影响因子较低的期刊。选好期刊后根据“Instructions for Authors”，修改自己文章的格式。虽然比较繁琐的事情，却也能修改格式。比如说：文章标题、作者、通讯方式。对于参考文献也有不同的安排方式。总体来说想要发表sci论文并不容易，建议各位国内作者尽早的咨询专业老师，结合你的论文内容投稿相符合的杂志期刊，这样往往通过率会高一些。