日本论文发表对抗大会
SCI是美国科学信息研究所出版的文献检索工具，是一种代表国际水平的检索数据库。被SCI收录的期刊称为SCI期刊。要说怎么发表，就是写好你本专业的论文，然后你要知道并熟悉你那个专业的一些期刊，然后找一个适合你水平的期刊，投稿过去，然后等着消息就行了，通过了就等着发表，没有通过，继续修改继续再投稿。就是这么个流程。如果你着急发表，你可以去淘淘论文网看下，那边可以协助发表，但是主要是理工科的。如果文章质量比较高，建议你选择合适自己的期刊投稿试试。
中科院教授水平。SIGMOD会议发表难度很高，每年录用的论文一般不超过100篇，中国大陆高校和研究机构历年在SIGMOD上以第一单位身份发表的论文数量基本为个位数。
arxiv上的论文一般是用作发表手稿或者预出版的论文，标准符合康奈尔大学学术要求即可。
arxiv是一个提供学术文章在线发表的服务器,领域涵盖物理学、数学、非线性科学、计算机科学、定量生命科学、计量金融学和统计学。发表arXiv的论文不需要通过审核，因此被用作发表手稿或者预出版的论文，提交到arXiv的文章必须符合康奈尔大学学术标准。
arXiv（X依希腊文的χ发音，读音如英语的archive）是一个收集物理学、数学、计算机科学、生物学与数理经济学的论文预印本的网站，成立于1991年8月14日。
同行评价：
arXiv(3)尽管arXiv上的文章未经同行评审，但在2004年起采行了一套“认可”系统。在这套系统下，作者首先要得到认可，这种认可可能来自另一位具认可资格者的背书，或者依照某些内部规定而自动授予。
来自著名学术机关的作者通常会自动得到认可。包括诺贝尔物理奖得主布赖恩·约瑟夫森在内的十九位科学家曾抗议他们的部分文章被arXiv管理者退回，而其它文章则被强迫更改分类，依其见解，原因出在研究主题的争议性，或者是文章抵触了弦理论的正统观点。
由于arXiv上的文章多半都会投稿到学术期刊，作者对文章多半保持严谨态度。少部分文章则一直保持预印本的形式，其中包括一些极具影响力的作品，例如格里戈里·佩雷尔曼对庞加莱猜想的证明。arXiv上的民间科学家作品为数不多，通常被归入诸如“一般数学”（General Mathematics）等项下。
sci厉害。
1、论文级别上的PK
会议，分为不同的层级，达到顶级会议的级别，自然是国际上最高级别的会议。在顶会上发表的论文，要比其他会议论文，更优秀。
sci，是国际核心期刊，是所有期刊中，质量最好的期刊，在sci上发表的论文，含金量非常高，是其他同领域期刊论文无法比拟的。
所以，顶会论文和sci论文级别非常高，都算是国际核心论文，只不过一个是会议的顶峰，一个是期刊的顶峰。
2、刊物类别上的PK
顶会，代表的是会议，sci代表的是期刊。虽然论文，可以选择会议发表，也可以选择期刊发表，但在认可度上，期刊要高于会议。所以，顶会不如sci认可度高。
通过以上两个方面的比较，我们可以确定sci更胜顶会一筹，即比较顶会论文和sci时，sci更厉害一些。
国内外学术会议为数不少，水平也是各有千秋，有高水平的，也有水平相对一般的，如果是水平相对一般的会议，会议本身学术价值不算高，论文的价值和认可度与sci论文也就无法相提并论了，顶尖学术会议则不同，如果该顶尖会议又是被ei检索收录的会议，那么它在国际范围内的影响力可以说是非常大的，也是非常权威的会议。
对抗样本投稿期刊
比如橡胶工业，轮胎工业，饲料工业，中国水产。这些都是国内比较有权威的学术期刊，大家可以免费去查看，值得赞赏这个行为。
如果是博士，一般一周左右就会收到录用通知，不过都是普刊，但是不收版面费。这些期刊不收版面费，它们是：《宜宾学院学报》《黄河科技大学学报》《许昌学院学报》《辽宁教育行政学院学报》，这几个普刊的老师都很热情，比较容易中。
GAN，全称为Generative Adversarial Nets，直译为“生成式对抗网络”。GAN作为生成模型的代表，自2014年被Ian Goodfellow提出后引起了业界的广泛关注并不断涌现出新的改进模型，深度学习泰斗之一的Yann LeCun高度评价GAN是机器学习界近十年来最有意思的想法。
GAN始终存在训练难、稳定性差以及模型崩塌（Model Collapse）等问题。产生这种不匹配的根本原因其实还是对GAN背后产生作用的理论机制没有探索清楚。
在推动GAN应用方面，2017年有两项技术是非常值得关注的。其中一个是CycleGAN，其本质是利用对偶学习并结合GAN机制来优化生成图片的效果的，采取类似思想的包括DualGAN以及DiscoGAN等，包括后续的很多改进模型例如StarGAN等。CycleGAN的重要性主要在于使得GAN系列的模型不再局限于监督学习，它引入了无监督学习的方式，只要准备两个不同领域的图片集合即可，不需要训练模型所需的两个领域的图片一一对应，这样极大扩展了它的使用范围并降低了应用的普及难度。
另外一项值得关注的技术是英伟达采取“渐进式生成”技术路线的GAN方案，这项方案的引人之处在于使得计算机可以生成1024*1024大小的高清图片，它是目前无论图像清晰度还是图片生成质量都达到最好效果的技术，其生成的明星图片几乎可以达到以假乱真的效果（参考图3）。英伟达这项由粗到细，首先生成图像的模糊轮廓，再逐步添加细节的思想其实并非特别新颖的思路，在之前的StackGAN等很多方案都采用了类似思想，它的独特之处在于这种由粗到细的网络结构是动态生成的而非事先固定的静态网络，更关键的是产生的图片效果特别好
首先，有一个一代的 generator，它能生成一些很差的图片，然后有一个一代的 discriminator，它能准确的把生成的图片，和真实的图片分类，简而言之，这个 discriminator 就是一个二分类器，对生成的图片输出 0，对真实的图片输出 1。
接着，开始训练出二代的 generator，它能生成稍好一点的图片，能够让一代的 discriminator 认为这些生成的图片是真实的图片。然后会训练出一个二代的 discriminator，它能准确的识别出真实的图片，和二代 generator 生成的图片。以此类推，会有三代，四代。。。n 代的 generator 和 discriminator，最后 discriminator 无法分辨生成的图片和真实图片，这个网络就拟合了。
对抗样本（adversarial examples）是机器学习模型的输入，攻击者故意设计它们以引起模型出错;它们就像是机器的视觉错觉。
对抗样本指的是一个经过微小调整就可以让机器学习算法输出错误结果的输入样本。在图像识别中，可以理解为原来被一个卷积神经网络（CNN）分类为一个类（比如“熊猫”）的图片，经过非常细微甚至人眼无法察觉的改动后，突然被误分成另一个类（比如“长臂猿”）。
对抗训练
对抗训练是防御对抗样本攻击的一种方法。将对抗样本和正常样本一起训练是一种有效的正则化，可以提高模型的准确度，同时也能有效降低对抗样本的攻击成功率。不过这种防御也只是针对同样用来产生训练集中的对抗样本的方法。
确实在下图中可以看到，训练集是正常样本和对抗样本，测试集是正常样本的红线比训练集和测试集都是正常样本的错误率要降低，说明对抗训练是有正则化的功能。
Figure 9
在训练的时候直接生成对抗样本是比较低效的，之前提到的FGSM是一个高效的对抗训练方法。只需要改变目标函数就能在训练每个正常样本的同时也考虑了对抗样本。模型训练去给对抗样本赋予和正常样本原分类同样的类别。
用经过FGSM训练的网络，可以有效的防御用FGSM产生的对抗样本攻击，但是如果换其他对抗攻击方法，也会被攻破。
对抗样本的工作思路，可以有以下两个方面的意义：
结论
要为集成模型创建对抗样本，因为梯度方法的问题，难度会加大。但是生成的算法更为可行有效。
单个模型出现盲点可以由其他模型弥补，采用的会是输出结果最好的模型数据。
我们发现当我们用动态创建的对抗模型来训练算法时，能够解决这些对抗样本的问题。这是因为当模型面对这些可能出现问题的对抗低概率区域时，可以产生更高的“免疫力”。这同时也支持了低概率区域的论点，在这些区域的对抗样本更难处理。
DCGAN是继GAN之后比较好的改进，其主要的改进主要是在网络结构上，到目前为止，DCGAN的网络结构还是被广泛的使用，DCGAN极大的提升了GAN训练的稳定性以及生成结果质量。
论文的主要贡献是：
◆ 为GAN的训练提供了一个很好的网络拓扑结构。
◆ 表明生成的特征具有向量的计算特性。
D(x)表示D网络判断真实图片是否真实的概率（因为x是真实的，所以对于D来说，这个值越接近1越好）。而D(G(z))D(G(z))是为了D判断G生成的图片是否真实的概率。
G的目的：G应该希望自己生成的图片“越接近真实越好”。也就是说，G希望D(G(z))D(G(z))尽可能得大，这是V(D,G)V(D,G)会变小。
D的目的：D的能力越强，D(x)D(x)应该越大，D(G(x))D(G(x))应该越小。因此D的目的和G不同，D希望V(D,G)V(D,G)越大越好。
DCGAN对卷积神经网络的结构做了一些改变，以提高样本的质量和收敛的速度，这些改变有：
取消所有pooling层。G网络中使用转置卷积（transposed convolutional layer）进行上采样，D网络中用加入stride的卷积代替pooling。
在D和G中均使用batch normalization
去掉FC层，使网络变为全卷积网络
G网络中使用ReLU作为激活函数，最后一层使用tanh
D网络中使用LeakyReLU作为激活函数
DCGAN中的G网络示意：
DCGAN的生成器网络结构如上图所示，相较原始的GAN，DCGAN几乎完全使用了卷积层代替全链接层，判别器几乎是和生成器对称的，从上图中我们可以看到，整个网络没有pooling层和上采样层的存在，实际上是使用了带步长（fractional-strided）的卷积代替了上采样，以增加训练的稳定性。
DCGAN能改进GAN训练稳定的原因主要有：
◆ 使用步长卷积代替上采样层，卷积在提取图像特征上具有很好的作用，并且使用卷积代替全连接层。
◆ 生成器G和判别器D中几乎每一层都使用batchnorm层，将特征层的输出归一化到一起，加速了训练，提升了训练的稳定性。（生成器的最后一层和判别器的第一层不加batchnorm）
◆ 在判别器中使用leakrelu激活函数，而不是RELU，防止梯度稀疏，生成器中仍然采用relu，但是输出层采用tanh
◆ 使用adam优化器训练，并且学习率最好是0.0002，（我也试过其他学习率，不得不说0.0002是表现最好的了）
BigGAN在训练中 Batch 采用了很大的 Batch，已经达到了 2048（我们平常训练 Batch 正常都是 64 居多），在卷积的通道上也是变大了，还有就是网络的参数变多了，在 2048 的 Batch 下整个网络的参数达到了接近 16 亿
[toc]
参照2013年的论文《Intriguing properties of neural networks》的论文中指出神经网络的两个特性
1.神经网络中包含语义信息的部分并不是在每个独立的神经元，而是整个空间；
2.神经网络学习到的从输入到输出的映射在很大程度上是 不连续 的。
其造成的结果简单直观地用图表示如图1：
对抗攻击中的混淆分类器（ 由Biggo和Szegedy都提出的攻击策略 ）： 寻找一个对抗样本x，使它尽可能被分类为目标类别，并且与某个原来的样本 在样本空间距离小于 。 对于给定的某个样本 ，找到离它最近的样本，使得被分类为标签 。
此时应用梯度下降法（ 或者牛顿法，BFGS，L-BFGS等）
设 为 与 之间的夹角，则有 ,显然 时， 下降最快，从而 下降最快，此时 。 联系混淆分类器，即 从《 Evasion attacks against machine learning at test time 》可知对抗攻击并非神经网络独有。（本人认为是传统的机器学习方法在低纬度的线性空间中表现不明显或者从效果上来说还没有达到需要大量关注对抗攻击的地步。）
对于低纬度空间，可以简单地增加神经元数量通过变换空间完成分类，而实际问题中的数据可能很复杂，某些较宽的神经网络对于这种问题避重就轻地拉伸解决，问题图示和拉伸之后如图2：
截止至2018年，表现最优异的防御对抗攻击方法是图像压缩
由于局部结构中相邻像素之间具有很强的相似性和相关性，因此图像压缩可以在保留显著信息的同时减少图像的冗余信息。在此基础上，论文《 a simple and accurate method to fool deep neural networks》中设计了 ComDefend利用图像压缩来消除对抗扰动或打破对抗扰动的结构 ，如图
在清晰的图像上添加不可察觉的扰动可能会欺训练有素的深度神经网络。本文主要的思想是提出了一种端到端的图像压缩模型来防御对抗性示例。所提出的模型由压缩卷积神经网络（ComCNN）和重建卷积神经网络（ResCNN）组成。ComCNN用于维护原始图像的结构信息并消除对抗性干扰（预处理降噪）。ResCNN用于重建高质量的原始图像。ComDefend将对抗图像转换为其最原始的图像，然后将其输入经过训练的分类器中。预处理模块，并且不会在整个过程中修改分类器的结构。因此，将其与其他特定于模型的防御模型结合使用，以共同提高分类器的鲁棒性。
对抗样本投稿期刊怎么投
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。
向期刊投稿论文步骤如下：
1、投稿期刊的等级区分：
大家经常说的省级和国家级期刊，其实就是他们的主办单位不同，国家级的期刊主办单位就是由国家机构或者中央机构主办，很多北京地区也认定为国家级期刊。
省级的期刊就是由省级或者地方单位主办的。这里值得说一点的就是期刊的质量并不是由主办单位决定的，并不是国家级的期刊就一定比省级期刊好，决定期刊质量的，是影响因子。所以想发好的期刊作者，不要盲目追求国家级期刊。要看期刊的影响因子。
2、期刊的价格问题：
目前期刊三网收录的已经改成至少3版面以上起发了，所以价格相对于以往都会翻倍的上涨，加上中宣部对发行量的限制，所以都是物以稀为贵，建议有发表需求的尽快发表，我看发表期刊的行情也是一天一个价，属实有点夸张。
值得说的，龙源和期刊网的刊物价格便宜，但是确认可用性后再发，不要盲目，因为部分地区是不可用的。
3、投稿期刊的查询方式：
期刊投稿一定要在数据库中查询投稿渠道，切勿随便百度查询，因为随便百度的大概率是中介机构或者一些非法机构，论文内容很可能会被盗用，这点要注意。如何在数据库查找后面的内容会详细阐述。
投稿期刊论文的注意事项：
首先找到知网，首页中有刊物检索页面。根据自己的论文内容在学科导航中查询相关类别，后面的数字代表该类别中有多少本相关的期刊，找到符合论文内容的期刊后进入后会有详细的期刊信息。
方框中的都可以查到该期刊的投稿联系方式，投稿之前看一下目录，会有期刊的相关栏目，投稿到符合期刊的栏目中即可。格式方面也看一下，整理到符合格式要求的内容，格式不对的稿件，杂志社是不予审核的。投稿成果后大概需要1个月左右的周期，期间可以电话咨询审核进度。
日本论文发表会
不管是日本还是中国，都是要问好的啊，首先得大家好，但是日本是个很讲究礼仪的，所以在说之前得鞠一个躬，大概三十度就可以了，但是在结束的时候还是鞠六十度以上的，表示诚意，还有在结束的时候，要说明一下是结束了，再说的时候不要太严肃，用语要用正式场合的语言，但是也不一定全用敬语，还有在结束的时候，要说“以上就是报告的全部内容，谢谢”大概就是这些吧，如果还有什么疑问，可以问啊
一般的发表就是指上节课老师留的作业，小论文之类的，去讲台上把你的小论文给大家简单地说明一下，一般的话，老师知道你是外国人会比较包容你，有说错的地方或者解释的不太好的地方，老师都会帮着你解释。
日本大学论文大发表
【 #日本留学# 导语】日文单词“学部研究生”相当于读修士前的预科，研究生是拿留学签证的，一次签证最长时限2年，实际上研究生并不属于大学里边的正式编制生，需要在在签证期内参加日本大学院的修士入学考试，通过后才能成为正式的修士生，继续攻读修士学位。本文， 将为大家介绍的是日本修士毕业必备技能：修学分、论文及答辩。希望对大家有所帮助。日本修士毕业必备技能：修学分完成了“研究生”阶段，正式考上修士之后，同学们首先要面对的就是修学分的问题。修士一年级开学之前学校会建议去听一个新生guidance（ガイダンス）的课，对整个修士期间的学习做一个整体把握。开学那几天，在学校教务领新生材料时，其中也会拿到修学分的指导手册。建议仔细听讲、阅读手册，并且在研究课的上查一查大学院履修モデル，以便对修学分的规定和方式有个概念。 日本的大学院绝大多数对修士的要求是修满30学分，也就是至少15门课。一般会有一个网上履修系统，用入学时学校给的账号和密码登录，自行选择课程。这个选课的时间在每学期开学的半个月，也就是每年的4月和10月的上中旬。选课时既没有学校预先安排，也没有同学的选课表可以参考，一切要靠自己去把握。通读本研究科的学分要求，结合自己的研究课题和兴趣所在，来进行选课。 关于学校对修学分的要求，一般来讲，对于（1）本讲座的专业课、（2）其他讲座或其他研究科的课程，以及（3）一些特定课程，都会有一个最低的学分限制，比如（1）要求8分，（2）要求4分，（3）要求4分的话，那么我们要注意完成它的要求，同时在30分里面，还余下14分是可以自由选择的。建议同学们从第一次网上选课前，就做一个表格，对每学期修的课程做一个规划，以保证完成总共30学分的要求，以及各类课的最低学分要求。而且，一般建议在修士的第一年完成13门课以上，以便第二年专心写修士论文。 日本修士毕业必备技能：论文 修士论文，就如同有些同学已经知道的，是从报考修士时提交的“研究计划书”开始成型的。我们套磁时所使用的计划书在教授眼里基本是小打小闹，来到日本读“研究生”期间，要写出一份精益求精的计划书，来出愿修士考试。这篇计划书顾名思义，是我们修士两年的研究计划，也即是修士论文的写作计划。 修士入学后，根据研究科的要求，我们可能要找两个教授，把研究计划书给他们看，让他们签字做副指导教授。第二年也会重复这个行动，而这两位教授将在毕业答辩时，与我们的指导教授一起进行提问。 修士的第一年一般用来学习相关科目、阅读文献，对计划书进行一些修改和补充，为写论文做准备。第二年全年都用来写作修士论文。修士论文一般要求写五、六万字左右，如同之前的研究计划书，要有明确的研究目的、充足的文献研究，与计划书不同的是我们执行了研究计划，也得出了最终结论。写修士论文，一要大量地查找和阅读文献，二要坚持完成。虽然日本的修士毕业不像博士那么难，但不写出合格的论文是一定不会准予毕业的。 日本修士毕业必备技能：论文答辩 修士论文的答辩，不是论文完成后一次口头问答那么简单。答辩的第一次预演，就是从修士考试中的面试环节开始的。老师们会对计划书问一番问题，来看你思路的完成程度。而修士入学一年后，一般那还会有一次“修士论文构想发表”，第二年的中间会有“修士论文中间发表”，最后才是毕业前的最终答辩。这是一个步步推进的过程，既可以看出日本大学院和教授们经营学问的严谨，也有助于我们论文思路的完善和整篇论文的推进和完成。 关于日本修士毕业必备技能：修学分、论文及答辩就为大家介绍到这里，希望对申请者能够有所帮助。