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。
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。
通信对抗期刊怎么投稿
一般投稿杂志社通过率不是很高，之前试过了几次，基本都是石沉大海了，所以目前我们单位都是投稿欣启论文网，应该是属于一个代理机构。价格各方面也比较合理，选择的刊物也很多，如果你不了解可以去问问，我们是评职称用的，如果你是别的用途，可以多了解一下。可以先给杂志社投稿，如果没通过再去找可靠的机构发，不过目前网上很多冒充杂志社的假冒网站，如果是新人建议直接找可靠的机构发，别折腾了半年发了假冒的期刊，得不偿失
1、准备好您的论文，了解清楚单位对期刊的要求（级别、收录网站、见刊时间、有没有目录或者黑名单等等）
2、投稿渠道
（1）尽可能找找身边发表过的朋友。
优点：过来人的经验可以防止被
（2）知网、万方、维普上杂志社的官方联系方式。
优点：能够获得最低价格、绝对靠谱
缺点：需要提前找到适合的期刊
（3）论文中介/代理。
优点：快速匹配期刊、下录用快、极大缩短从投稿到发表的时间。
3、发表期刊流程：
投稿——审核——出结果（录用，或退修）——付版面费（可版权页电话查稿）——出刊邮寄
4、版面费：
期刊定价没有固定的标准，但有很大因素是期刊的收录网站
知网：800-2000元左右。2版4000字符左右起发
万方：600-800元左右。1版2500字符左右起发
维普：500元左右。1版2500字符左右起发
龙源：300元左右。1版2500字符左右起发
最后给安利一个期刊信息查询系统，祝科研顺利！
电脑：华为MateBook
系统：Windows10
软件：维普1.0
1、首先需要撰写一篇初稿，对于最近的研究成果，一个项目，一个成果，按照基本的中英文题目，摘要，正文，结论，参考文献等都要写好，包括详细的数据，图文等等。
2、论文写好后必须要多次修改，明确自己的观点，创新点很重要，数据也要真实。写好之后，寻找自己需要投稿的期刊，可以在万方，知网，维普等查询期刊，比较权威和真实。
3、比如知网，大家可以进入“期刊投稿”——搜索期刊关键字，选择自己领域里面的期刊。
4、这里大家需要注意，期刊是分等级的，有核心期刊，国家级，省级等，比较好的SCI，等，大家可以选择，不过越是好的期刊，要求越是严格，门槛也很高。
5、选择好自己的期刊之后，大家可以进入该期刊的官方，下载投稿须知，及相关的文件，仔细阅读该期刊的投稿要求，按照要求修改稿件，包括内容，文字，标点，字符，排版等。
6、接下来就是投稿，大家可以选择在线投稿，上传稿件，没有官方网站的，部分期刊是邮箱投稿，但是大家一定要注意不要弄错了信息，投错了地方，以防被。
期刊投稿成功之后，等待通知，一般会经历退稿，或初审，退修，外审，等步骤，记得随时关注，尤其是退修之后一定要仔细按照要求修改。
航天对抗期刊投稿
中国航天报是中国航天科技集团有限公司下属的一份官方技术期刊，其发行量较大，一般不收取稿费，但如果稿件被采用，可以获得相应的报酬。
审稿周期短的航空航天类期刊是《航空学报》，《飞行力学》，《航天器环境工程》。1、《航空学报》：作为中国领先的航空学术期刊，审稿周期一般为三个月左右。2、《飞行力学》：该期刊被誉为国际上飞行力学领域的重要期刊，审稿周期一般为三到六个月不等。3、《航天器环境工程》：该期刊创刊于1990年，是围绕航天器环境工程的学术交流平台之一，审稿周期一般为四个月左右。
中国航天报投稿有稿费，根据作品的原创性和质量不同，会有不同的报酬。一般来说，新闻报道可以给出50元~200元/千字的报酬，前景较好的主题稿件则可以获得500元~1500元/千字的报酬。
通信对抗期刊投稿
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。
2004年第一批16家中国军事科学军事学术军事历史军事运筹与系统工程国防大学学报中国军事教育军事通信学术信息工程大学学报信息对抗学术政工导刊南京政治学院学报后勤学术指挥技术学院学报海军学术研究空军军事学术
沈阳理工大学师资条件雄厚，校园干净整洁，很不错。
沈阳理工大学前身是东北军区军工部工业专门学校，创建于1948年。1960年组建成立沈阳工业学院，2004年经教育部批准更名为沈阳理工大学。
2010年辽宁省人民政府与中国兵器装备集团、中国兵器工业集团签署了共建沈阳理工大学协议。2016年获批“国家国防科技工业局与辽宁省人民政府共建高校”，成为省局共建的国防特色院校。
经过七十年的建设和发展，沈阳理工大学已由一所学科单一的军工院校发展成为以工为主，理、经、管、文、法、艺相结合，服务辽宁、面向全国，具有鲜明国防特色的多科性大学。是教育部批准的招收高水平足球运动队的高等院校之一。
扩展资料
沈阳理工大学学科建设：
截至2019年6月，学校博士后科研流动站1个，博士后科研工作站1个；有13个硕士学位授权一级学科，涵盖45个二级学科（学科方向）；有8个工程硕士授权领域和4个专业学位授权点。
博士后科研流动站：兵器科学与技术学科博士后科研流动站。
博士后科研工作站：兵器领域博士后科研工作站。
辽宁省重点学科：机械制造及其自动化，机械设计及理论，计算机应用技术，材料加工工程，火炮、自动武器与弹药工程。
辽宁省高等学校一流学科：材料科学与工程。
硕士学位授权一级学科：工商管理、设计学、机械工程、材料科学与工程、光学工程、软件工程、信息与通信工程、控制科学与工程、计算机科学与技术、化学工程与技术、兵器科学与技术、环境科学与工程。
高中同学有在沈阳理工大学上学的，所以我也去过很多回这个学校，现在来说说我对这个学校的印象。沈阳理工大学在浑南新区，离市区也就四十分钟的车程，交通也算是挺方便的。学校也挺大的，该有的设施都有，有山有水，学校的景色还是挺美的。学校外面有条小吃街，我每次去他们学校都要去小吃街吃好吃的!光是走在香味四溢的街上都觉得好幸福!
沈阳理工大学的宿舍环境一言难尽，可能这是建校时间悠久的学校的通病吧，你们来了要做好心理准备。特别是南方的同学们，北方的宿舍基本上是没有独立卫浴的，很多学校老宿舍的地面都是水泥的。如果遇到了这种宿舍，你可以安慰自己，这样的宿舍不用拖地，不用经常打扫，别问我怎么知道的，我也被坑过。沈阳理工学校里的网络速度真的不太好，看电视剧真的要急死我这种急性子的人。沈阳理工的工科专业都挺不错的，比如机械类专业啊，就业率也很高，但是女生要慎选，因为企业招人的时候会更偏向于招男生。嗯，关于沈阳理工大学我就想到这些，希望对即将报考的同学们有所帮助。