论文发表深度
呵呵,我们得先明白什么是议论文的深度,议论文的深度表现在哪些方面.我觉得首先应该考虑文章的立意（命题作文除外）,尤其是给你一段材料让你自己立意的那种,换个角度写出大多数人考虑不到的东西（这个得自己把握,把握不好就成了偏离题意）,其次就是语言,语言功底是提高议论文深度必不可少的.语言要达到优美含蓄有深意或铿锵有力、气势磅礴.再者就是材料使用.忌使用老旧、普通事例. 说句实话,要是讲话估计一节课都不一定讲完,还得结合相应材料分析.在这里,我只能写这些了,希望能帮到你.你得自己去悟.唯有自己静下心来想,才能真正提高议论文的深度,提高作文水平.
读大量的书是基础。理工科需要做实验，文科则需要阅读文献。肚子里没有东西肯定写不出来好文章。自然也没有深度。问你一个问题怎样解决。然后就开始和政府领导讲话似的，全是大方面。例如一部法律存在问题，怎么解决。有的人想到的只能是修改法律这种方法。根本不知道，除了修改法律还有其他很多方法可以用。没有知识储备，思想太僵化，人云亦云，有何用。
差别很大。本科毕业论文的难度不大，根据自己的毕业设计题目和实际情况撰写。包括：提出问题、解决思路、设计方案、项目中发现的问题难点、项目结果以及最后的结论等。论文的格式要尽可能符合标准，其中：关键词、参考文献（引用观点的出处必须翔实）和英文简介等不能少了。如果是研究生的硕士、博士学位答辩论文，或者是技术职称相关的论文，其研究深度比较深，至少要具有理论、应用方面的创新点，或者工程应用方面的完备解决方案。
经得起时间的考验，坐得住冷板凳。我这几天看导师书的时候也在想，哎，老师翻译这些书得花了多长时间，多痛苦啊，将近1000页的书，里面夹杂着很多数学、经济学的东西。当初老师头发还是白的，翻译完这本书头发就白了一半。真的，你费了那么多功夫，天天在思考，不断问自己为什么，吃饭琢磨，睡觉琢磨，干啥都在琢磨这个事一定会有灵感。其实，扪心自问一下，老师说你深度不深的文章，你究竟读了多少书，问了自己多少个为什么，花了多长时间。那天问老师最近在干吗，他说在写一篇标准必要专利的文章，然后顺便让我帮他搬他要看的文章，已经在打印店打印好了。恩，当时我以为也没多少，然后是一箱子。箱子大约厚50cm，a4纸。有中文，有英文。他都对于这个领域已经研究这么深了，还是在不停看，不停地思考。我们又究竟花了多少时间呢。
发表论文的深度
差别很大。本科毕业论文的难度不大，根据自己的毕业设计题目和实际情况撰写。包括：提出问题、解决思路、设计方案、项目中发现的问题难点、项目结果以及最后的结论等。论文的格式要尽可能符合标准，其中：关键词、参考文献（引用观点的出处必须翔实）和英文简介等不能少了。如果是研究生的硕士、博士学位答辩论文，或者是技术职称相关的论文，其研究深度比较深，至少要具有理论、应用方面的创新点，或者工程应用方面的完备解决方案。
社会科学（一般来说包含了社会、政治、法律、经济、教育、行政等学科），在许多专家学者的眼中这门学科并不算科学。很多在科学领域有所成就的专家学者（数学、物理为基础）对他们而言，社科不足以与他们平起平坐。对社科稍微认同一些的学者可能会将社会科学作为一个自然科学的一个学派，会把里面的一些方法应用到社会现象上。
虽然在我读研的时候没有出现过导师不让发表论文的情况，但我认为如果真的有这种现象，那么通常来说导师是有自己的考量的，他完全没有必要阻拦学生正常的论文发表需求。也许有以下几种情况：有可能是学生论文的研究深度达不到发表的标准。导师要为学生的研究成果负责，而如果一篇论文或者研究项目达不到预期的成果，或者创新性不足、内容深度不够等原因，那么老师是不会让学生发表的，毕竟含金量不高的论文发表出去，导师也会觉得丢人。在这种情况下，学生应该尽量的听从导师的意见，向老师虚心请教修改意见，然后继续钻研，把论文的深度提高到能够发表的标准，到时导师自然会让你发表。还有可能是学生的论文存在着学术不端的情况，比如抄袭、洗稿、数据造假或实验结论不准确等等。这种情况下是导师最反感的，老师当然不会冒着名誉受损的危险让学生发表论文。在这种情况下，作为学生应该立即向导师承认错误，端正自己的学术态度，然后通过自己的努力，做出真正令人信服的原创研究成果。另外一种可能，是学生发表论文而没想让导师署名。学生在研究的过程中不可能完全脱离导师的帮助，但有的学生却想要单独或者与他人共同发表文章，忽略了导师的贡献。或者明明是导师提供了研究成果的主要想法和思路，但学生却想要第一作者而降低了导师在论文完成过程中的价值。这种情况有的导师也不会容忍，毕竟科研项目按照贡献程度来排序是通用的规则。在这种情况下，学生不可与老师“争功”。既然你接受了导师的指导，在论文署名的时候把导师放在第一作者是很正常的。作为研究生一定要学会与导师处好关系，导师会在平时的学习中帮助你，但是如果学生真的跟导师闹僵了，那么后悔的一定是学生。
一般意义上的学术论文，应当具有四方面的特点：
1. 学术性
它指研究与探讨的内容具有专门性和系统性，是以科学领域里某一专业性问题作为研究对象。从内容上看，学术论文的专业性较强;从语言表达上看，学术论文很多是采用专业术语、专业性图表和专门符号表达内容的，它的读者主要是专业上的同行。
因此，为了把学术问题表达得简洁、准确和规范，文中即会涉及较多的专业用语。
2. 科学性
它指研究与探讨的内容要准确、思维要严密、推理要合乎逻辑。要求作者在立论上必须从客观实际出发，不得带有个人好恶与偏见，不得主观臆造，在相关基础上得出符合实际的结论。因此，在论据上，应当尽可能多地占有资料，
以最充分的、确凿有力的论据作为立论的依据;在论证时，必须经过周密的思考，并进行严谨地论证。
3. 创新性
它要求作者有自己独到的见解，能提出新的观点和看法。创新性是科学研究的生命，学术论文的科学价值就表现在其具有创新性上。
创新性表现是填补空白的新发现、新发明和新理论，是在继承基础上发展、完善和创新，是在众说纷纭中提出自己的独立见解，是推翻了前人的某种定论，是对已有资料作出创造性综合等。有时在论文中，所体现出的新思路、新方法、新体系和新因素等，也可视为一种创新。
4. 理论性
它指论文中体现出作者思维的理论性、论文结论的理论性和论文表达的论证性。学术论文与一般议论文不同，它必须有自己的理论论证，不能只是材料与文献的简单罗列，应当是在对大量的事实、材料和文献进行分析、研究的基础之上，使感性认识上升到理性认识。
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！