安全科学领域发一区论文

SCI一区论文基本上是Nature、Science、PNAS级别的论文，可以说都是顶尖级别的期刊，对于学术界来说，能在这些期刊发表论文都是行业的精英，相对来说SCI一区论文是很难发的。当然，有志者事竟成，找准研究方向也可以的！

一区、二区、三区、四区paper有使用方法的区别：一区论文不仅对创新性有比较高的要求，而且在论文的呈现方式上也有严格的要求，包括文章的组织架构是否合理、图表展示是否清晰、语言使用是否规范等。一区论文的审稿人大多是该领域的大牛，要求自然会高一些。

二区论文则是在各方面都相较于一区论文差一些，但至少会有比较明显的创新点。此外，我觉得一区和二区论文有一个潜在的共同点，那就是要有足够的工作量，实验内容要十分的丰富，其实这也是与它们的创新性要求相辅相成的，因为要证明一个新思想是对的、有效的，必须有大量的实验结果作为支撑。

三区和四区论文曾经审过一些，这些论文与一区和二区比起来差别就比较明显了。抛开创新性和工作量不谈，有些三、四区期刊对论文格式的要求十分宽松，排版五花八门，而且图表可能会出现很多不清晰、不明确的地方。

主要优势：

SCI创刊于1964年。分印刷版、光盘版和联机版等载体。印刷版、光盘版从全球数万种期刊中选出3300种科技期刊，涉及基础科学的100余个领域。每年报道60余万篇最新文献，涉及引文900万条。进入SCI这一刊物的论文即为SCI论文。

SCI选录刊物的依据是文献分析法，即美国情报学家加费尔德提出的科学引文分析法。该分析法以期刊论文被引用的频次作为评价指标，被引频次越高，则该期刊影响越大。

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可不是难发，那是相当难发。能在一区发表SCI期刊的，基本是大神了，不是大神也差不多了。一区是高分区，非常厉害，绝大多数人是够不上的。如果你想发表SCI期刊，可以先从四区开始投稿，四区能发表也已经很厉害了。你可以先去淘淘论文网上学习下SCI论文写作与发表知识。

中科院一区的含金量是非常高的，且ssci的国际认可度也较高，虽然在国内可能由于意识形态原因认可度不高，但大多还是相当有说服力的并且还是中科院一区。

SCI：ScienceCitationIndex，科学引文索引SSCI：SocialScienceCitationIndex，社会科学引文索引，按照中科院分区分为一至四区，越靠前越牛逼。

sci期刊分为一区、二区、三区和四区。sci期刊位于一区，影响因素最高，属于相关领域的顶级期刊。它发表的论文必须有分量才能保持其在该领域的地位。因此，在sci论文发表中，sci区论文发表难度最大。

sci一区是国际顶级期刊，一区刊是指各类期刊三年平均影响因子的前百分之五，相当于体育界的国际冠军，代表发表者的科研水平达到了本专业中的最高水平。sci是当代世界最为重要的大型数据库，被列在国际六大著名检索系统之首。

它不仅是重要的检索工具书，也是科学研究成果评价的一项重要依据。sci如今已经成为目前国际上最具权威性的、用于基础研究和应用基础研究成果的重要评价体系。sci是评价一个国家、一个科学研究机构、一所高等学校、一本期刊，乃至一个研究人员学术水平的重要指标之一。

中科院分区：

一区刊是指各类期刊三年平均影响因子的前5%。

二区刊是指各类期刊三年平均影响因子的前6%—20%。

三区刊是指各类期刊三年平均影响因子的前21%—50%。

四区刊是指各类期刊三年平均影响因子的后51%—100%。

安全领域顶级论文发表

《中国安全生产报》、《劳动保护》、《中国安全生产杂志》、《中国安全生产科学技术》、《中国安全生产》、《现代职业安全》、《安全生产与监督》等国家和地方安全报刊。

《交通信息与安全》是这方面的期刊之一，有一些交通综合类或者是安全综合类《安全》的也可以尝试去检索了解一下。如果感觉自己找会比较费时间，期刊之家qikanzj可比较快的根据每一位作者的情况提供一些可以去了解的期刊。

全球脑科学领域发表论文

美国、英国、德国、法国、瑞典、挪威、瑞士、澳大利亚、日本、中国确定的奥地利、比利时、加拿大、捷克、丹麦、芬兰、希腊、匈牙利、爱尔兰、意大利、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、波兰、葡萄牙、斯洛伐克、西班牙、韩国、土耳其是这几个国家中的，但是不确定是哪几个

人类脑计划包括神经科学和信息科学这当今自然科学两大热点的相互结合研究，其目标是利用现代化信息工具，将大量、不同层次的有关脑的研究数据分析、处理、整合与建模，建立神经信息学数据库和有关神经系统所有数据的全球知识管理系统，以便从分子水平到整体系统水平研究、认识、保护、开发大脑。美国在这方面处于领先地位。人类脑计划是继人类基因组计划之后又一国际性的科研计划。近年来， N ature、Science、Trends in Neuroscience等著名学术期刊对人类脑计划与神经信息学纷纷进行了报道。他们认为人类脑计划比基因组计划更大，囊括了更加广泛的内容，是一项更加伟大的工程。 1996年，以美国为首的神经信息学工作组建立，其目的是组织和协调全世界神经科学和信息学家共同研究脑、开发脑、保护脑和创造脑。根据规定，成员国之间可利用电子网络寻求研究协作伙伴，进行数据交换和科研协作，可以免费使用通用神经信息学数据库和信息工具，承担科研任务，同享科研成果和脑研究资源。 2001年7月，唐一源教授应美国国立卫生研究院神经信息学部主任、全球人类脑计划负责人考斯陆博士的邀请，访问美国 N IH人类脑计划与神经信息学总部，并做专题报告“中华人类脑计划与神经信息学的进展”，使考斯陆博士及美国其他科学家认识到中国的实力和决心。于是考斯陆博士发出专函：“同意中国唐一源、唐孝威和尹岭博士参加始建于2000年的经济合作与发展全球科学论坛神经信息学工作组”。考斯陆博士认为中国专家参加这一活动具有极其重要的意义，这将有助于中国在这一领域的研究与国际发展保持同步，中国的参与将会对全球神经信息学的形成和发展产生重大影响。 2001年10月4—5日，我国科学家赴瑞典参加了人类脑计划的第四次工作会议，成为参加此计划的第20个成员国。中国科学家表示，要积极配合国际神经信息网络及数据库，建立中国独特的神经信息平台、电子网络和信息数据库，才能在合作中不受制于人，更好地和国外科学家协作，共享科研成果和国际资源。揭示大脑的奥秘是新世纪人类面临的最大挑战生命是什么？“人活着”是怎么一回事？大脑如何思维？数不清的疑问浮现在人类的脑海中。人之所以成为万物之灵，有别于其它物种，是因为人类有极其复杂的大脑，它是千百万年进化的结晶。在过去的六亿年中，生物体通过进化产生出由大量神经元相互联结而形成的神经网络，解决了在不断变化的复杂环境中人脑如何处理各种复杂信息的问题。尤其是人的高级认知功能的高度发展，使得人类成为万物之首，具备了主宰世界的能力。科学研究发现，一个成人大脑重约3．3磅，体积1．5公升，脑内有上千亿个神经细胞，还有超过10（上角14，即10的14次方）个神经突触。大脑是生物体内结构和功能最复杂的组织，是接受外界信号、产生感觉、形成意识、进行逻辑思维、发出指令产生行为的指挥部，它掌管着人类每天的语言、思维、感觉、情绪、运动等高级活动。人脑也是极为精巧和完善的信息处理系统，是人体内外环境信息获得、存储、处理、加工和整合的中枢。由于人脑的结构和功能极其复杂，需要从分子、细胞、系统、全脑和行为等不同层次进行研究和整合，才有可能揭示其奥秘。为此，世界各国投入了大量的人力和财力进行专门研究，美国把九十年代最后十年定为“脑的十年”，欧洲确定了“脑的二十年研究计划”，日本将21世纪视为“脑科学世纪”，脑科学的研究热潮遍布全球。科学家们提出了“认识脑、保护脑、创造脑”三大目标，人们相信脑科学的研究成果将为人类更好地了解自己、保护自己、防治脑疾病和开发大脑潜能等方面做出重要的贡献，“了解大脑、认识自身”是21世纪的科学面临的最大挑战。海量脑研究的数据呼唤新的学科 1970年至2000年的30年间，美国神经科学学会的会员人数增长了近30倍，2000年达到28，000人左右，每年年会的论文摘要增长了近100倍，2000年已达到15，000篇左右，遍布神经科学研究的各个领域。以往有关脑的研究包括神经解剖、神经生理、神经病理、神经生化、神经免疫、神经电生理、神经心理等，已经获得了大量有关动物脑和人脑的实验数据和研究结果。近年来分子神经生物学研究从基因水平来揭示人脑的奥秘，先进的基因芯片技术在每秒钟就可以得到大量的实验数据。脑功能成像（ f MRI、PET等）的应用使我们能够从活体和整体水平来研究脑，好比窥探脑的窗口，可以在无创伤条件下了解到人的思维、行为活动时脑的功能活动。这些新方法、新技术极大增强了我们从微观与宏观两个水平上进行脑研究的能力，同时也产生了海量的实验数据。没有哪个科学家、实验室能够掌握所有的信息并独立地进行脑的全面研究。面对这样的信息爆炸，我们应该怎么办？我们以往的科研模式是否需要变革？答案只有一个：新的需要产生新的学科，新的模式产生新的突破。神经科学家面临的重要问题之一，就是能否灵活有效地管理数据，最大限度地利用实验数据，减少不必要的重复性研究和人力、物力的浪费。计算机和信息技术的飞速发展为我们提供了解决方案，信息工具的应用为我们解决这一问题创造了条件。所以，建立全球神经信息数据库和神经信息电子网络，已经迫在眉睫。神经科学家和信息学家都在呼吁，应加强神经科学和信息学的合作和相互渗透，采用一种新的研究模式，即实验数据→数学理论→计算机模拟和预测→生物学实验验证→数学模型与验证后的理论，往往可以达到事半功倍的作用，大大加快脑的研究进程。人类脑计划与神经信息学的缘起曼哈顿计划、阿波罗登月计划和人类基因组计划是划时代的三大科学工程，它们给整个人类社会带来了深远的影响。人类基因组计划是生物实验结果和信息学的完美结合，人类基因库将为人类健康、疾病诊断、药物开发、生态平衡和生物学研究作出不可估量的贡献。许多科学家认为，在人类基因组计划之后应该是人类蛋白质组计划和人类脑计划。人类脑计划包括神经科学和信息学相互结合的研究，其核心内容是神经信息学。脑科学和信息学是当今国际科学研究的两大热点，神经信息学是这两大学科相结合的新兴的边缘学科。其目标是利用现代化信息工具，使神经科学家和信息学家能够将脑的结构和功能研究结果联系起来，建立神经信息学数据库和有关神经系统所有数据的全球知识管理系统，将不同层次有关脑的研究数据进行检索、比较、分析、整合、建模和仿真，绘制出脑功能、结构和神经网络图谱，从而解决目前神经科学所面临的海量数据问题，从基因到行为各个水平加深人类对大脑的理解，达到“认识脑、保护脑和创造脑”的目标。人脑的复杂性远远超出了我们目前的认识能力，传统的细胞生物学等的实验室研究对于解决人脑对复杂信息的获取、处理与加工及高级认知功能的机制，犹如只见树木不见森林。神经信息学工具和数据库的应用，使得我们可能从有限的实验数据中找出神经信息获取、处理和整合的规律和法则，提出在各种刺激条件下，脑内信息加工的数学模型的实验假设和用计算机模拟脑内神经信息网络。可以说，人类脑计划近20年的发展历程处处与神经信息学紧密相连。 1997年人类脑计划在美国正式启动，美国20多家著名的大学和研究所参加了这个研究计划。50多位神经信息学的课题负责人得到该项目的基金资助。他们充分利用神经科学和信息科学的优势条件进行研究，相互间建立合作关系，利用电子网络互通信息，运用数据库进行资源共享。 1996年在巴黎的政府间实体———经济合作发展组织（OECD）的科学论坛批准建立以美国为领头国家的神经信息学工作组，参与国包括美国、英国、德国、法国、瑞典、挪威、瑞士、澳大利亚、日本等19个国家，欧洲委员会也作为正式成员参加。其目的是组织和协调全世界神经科学和信息学家共同研究脑、开发脑、保护脑和创造脑。根据规定，成员国之间可利用电子网络寻求研究协作伙伴，进行数据交换和科研协作，可以免费使用通用神经信息学数据库和信息工具，承担科研任务，同享科研成果和脑研究资源。美国国立精神卫生研究院副主任，美国国立卫生研究院神经信息学部主任——考斯陆博士是全球人类脑计划的负责人。考斯陆博士是一名神经药理学家，他在神经科学、心理学和药理学等领域出版了多本著作，发表了100多篇科研论文，还得到了十几个不同的荣誉和奖章。考斯陆博士创建 N IH第一个神经科学项目，并出任 N IMH基础与临床神经科学部主任。几年前他又创建了著名的人类脑计划并出任 N IH该机构主任，该机构目前已资助数千万美元专项科研经费用于人类脑计划和神经信息学的研究。美国的几个著名大学，如哈佛大学、耶鲁大学、加州大学、康乃尔大学等都承担了人类脑计划的研究课题。没有一个国家能独立完成“人类脑计划”这项巨大的工程，它需要像人类基因组计划那样开展国际间的大规模协作。目前，国际性的神经信息合作组织已在全球召开了4次工作会议，共同策划“全球性人类脑计划和神经信息学”。具体已提出几项重大建议：创建全球性的神经信息学电子网络，开发先进的神经信息学工具、方法和数据库，通过数据资源共享和建模仿真来了解神经系统的结构和功能，推动科学进步。加入人类脑计划共享神经信息资源许多科学家认为，我国的神经信息学的总体研究水平落后于发达国家，今后10年是神经信息学快速发展的阶段，也是竞争性最强的阶段。我们加入越晚，失去的机会就越多，造成的损失就越大。由于我们没有足够的时间和财力去开发研制自己的数据库和信息工具，即使研制出来，也得不到国际上的承认，难以与国际接轨。如果购买或租用国外的信息工具，不但造成经济损失，而且中国在这方面的研究会永远处于被动状态。同时，神经科学研究日益深入和专业化，几乎没有哪一个科研人员能够精通脑科学的全部领域。显然，以往通过发表论文或参加会议来进行学术交流的形式已严重制约了科研思路和成果的产生。而国际人类脑计划中的神经信息电子网络可以为研究人员提供信息交流的快速工具，成员国的科学家可以利用神经信息电子网络进行数据交换、分析、整合、建模等工作。参加国际的合作会极大促进国内有关工作的进行。不过，所有这一切都必须有一个大前提———加入国际性神经信息合作组织，参加国际人类脑计划的研究工作。在人类基因组计划这个宏伟的全球性科研大计划中，我国科学家经过艰苦卓绝的努力，克服了重重困难，争取到1％的测序任务。然而，就是这1％产生了巨大的政治和经济效益，再一次向世界宣告，中国科学家具有做出世界一流科研成果的能力，使中国跻身于人类基因组计划的行列，站到了这一研究领域的前沿，并理所当然地分享人类基因组计划的研究成果。唐一源教授与美国 N IH神经信息学部主任、国际人类脑计划与神经信息学工作组织总负责人考斯陆博士一直保持着紧密的联系。经过持续不懈的努力，考斯陆博士终于同意唐一源教授作为特邀代表，首次参加在日本理化研究所举行的“全球科学论坛神经信息学工作组”第三次会议。唐一源教授在这次会议上，首次向全世界19个国家的代表介绍了中国在本领域的工作，引起强烈反响。同时应邀访问美国几个重要的“人类脑计划与神经信息学”研究基地，与负责人广泛交流探讨，探索国际合作研究项目，参与人类脑计划。此举使考斯陆博士及美国其他科学家认识到中国的实力和决心，于是考斯陆博士发出专函：“同意中国唐一源、唐孝威和尹岭博士参加始建于2000年的经济合作与发展全球科学论坛神经信息学工作组”。考斯陆博士认为中国专家参加这一活动具有极其重要的意义，这将有助于中国在这一领域的研究与国际发展保持同步，中国的参与将会对全球神经信息学的形成和发展产生重大影响。考斯陆博士应唐一源教授邀请访问中国，在大连理工大学、解放军301医院、168次香山科学会议分别做了“人类脑计划及其资助机会”的科学报告，引起强烈反响。同时国家自然基金委、科技部等有关部门的领导非常重视和关注人类脑计划与神经信息在国内的发展，分别会见了考斯陆博士并进行了友好协商，支持中国参与全球人类脑计划。在国家科技部、自然基金委、301医院、大连理工大学、浙江大学、中国科学院等单位领导的支持下，经国内本领域科学家的共同努力，2001年9月，中国正式成为参与人类脑计划与神经信息学研究的第20个国家，意味着中国在这一研究领域已经和国际接轨。凭中国特色加入国际人类脑计划在国家自然科学基金委和科技部的大力支持下，我国脑科学在基础和临床研究方面取得了不少科研成果，在某些领域达到了国际先进水平。解放军301医院、大连理工大学、浙江大学、中科院等单位积极参与并组织关于中华人类脑计划和神经信息学的工作，在近一年中，先后召开了两次“中华人类脑计划和神经信息学”的专家研讨会，专家们就许多关键的问题进行了深入探讨。今年9月，由国内40余位神经、化学、数学、信息等方面的专家会聚香山，召开了题为“人类脑计划与神经信息学”的第168次香山科学会议，专家们认真讨论了国内外脑研究的状况、我们如何应对国际形势等问题，一个关键性的问题已逐渐明朗———凭中国特色加入国际人类脑计划。在美国人类脑计划的资助下，美国各相关科研机构已初步汇集和建立了各种神经信息数据库和信息处理工具，并正与超级计算机中心、欧洲联盟等联网合作，建立全球神经信息工作平台，该系统有数据质量控制的标准和规定，也有一系列数据检索、分析、整合、建模等工具。目前人类脑计划开展的国际大合作，使用通用数据库，统一格式、统一标准，将脑的结构和功能、微观和宏观的研究结果联系起来，绘制出健康和疾病状态下脑的功能、结构、神经网络、细胞和分子生物学的“图谱”。成员国的科学家们可以在数据库中进行搜索、比较、分析和整合，并进行数学模拟和仿真计算，这将十分有利于理论假设的形成和研究者之间的电子合作，也可以避免不必要的重复性研究。我国专家在深入探讨、反复论证后，大家普遍认为，在浩大的人类脑计划中，中国不可能处处涉足，必须发挥自己的长处，利用我们人类脑资源丰富和计算机信息学研究方面的一定优势，在具有中国特色的传统医学（如针刺等）、汉语认知与特殊感知觉的神经信息学研究等领域深入开展工作。将具有中国特色的人类脑计划和神经信息学研究项目加入全球人类脑计划之中，建立中国独特的神经信息平台、电子网络和信息数据库，才能在合作中不受制于人，更好地和国外科学家协作，共享科研成果和国际资源。开展中国特色的人类脑计划与神经信息学研究，无疑将大大加深人类对大脑的认识和自身的认识。可以预料，像人类基因组计划一样，在国家的支持下，引进新的科研协作和风险投资运行模式，通过国内本领域的专家齐心协力、联合攻关，以开放的新模式吸纳社会资源，从研究、产业等几个方面同时启动，必将会极大推动人类对自身的认识，造福全人类。

深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。除了这篇这篇研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]

农学领域发表一区英文论文

法律分析：sci 一区、二区、三区、四区指的是SCI论文分区，SCI期刊分区影响较为广泛的有两种：一种是 Thomson Reuters 公司制定的分区（简称汤森路透分区）；第二种是中国科学院国家科学图书馆制定的分区（简称中科院分区）。汤森路透分区，汤森路透每年出版一本《期刊引用报告》（Journal Citation Reports，简称JCR）。JCR对86 000多种SCI期刊的影响因子（Impact Factor）等指数加以统计。JCR将收录期刊分为176个不同学科类别。每个学科分类按照期刊的影响因子高低，平均分为Q1、Q2、Q3和Q4四个区：各学科分类中影响因子前25%(含25%)期刊划分为Q1区，前25%～50% (含50%)为Q2区，前50%～75% (含75% )为Q3区， 75%之后的为Q4区。汤森路透分区中期刊的数量是均匀分为四个部分。中科院分区，中科院将数学、物理、化学、生物、地学、天文、工程技术、医学、环境科学、农林科学、社会科学、管理科学及综合性期刊13 大类。然后，将13大类期刊分各自为4 个等级，即4 个区。按照各类期刊影响因子划分，前5% 为该类1 区、6% ～ 20% 为2 区、21% ～ 50% 为3 区，其余的为4 区。在中科院的分区中，1区和2区杂志很少，杂志质量相对也高，基本都是本领域的顶级期刊。法律依据：《教育部、科技部印发的通知》一、准确理解SCI论文及相关指标。SCI（Science Citation Index，科学引文索引）是国内外广泛使用的科技文献索引系统。SCI论文是发表在SCI收录期刊上的论文，相关指标包括论文数量、被引次数、高被引论文、影响因子、ESI（基本科学指标数据库）排名等，不是评价学术水平与创新贡献的直接依据。

主要优势：

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PART A、B、C：

1、A类一级

被SSCI、A&HCI收录的期刊。

SSCI、A&HCI是衡量科研水平的重要标志，学术界通常会把SSCI、A&HCI论文放在最前边。

2、A类二级

CSSCI期刊。

CSSCI期刊的学术水平在国内教育界被认可和推崇，是统计“211工程”建设成效、申报各级重点学科、博士点的重要数据，部分CSSCI期刊是高校公认的具有代表性的顶尖期刊。

3、A类三级

属二级学科的全国权威性专业期刊。

比B类水平高的重要期刊，可以作为高校科研能力比较、博士论文、省级国家级重点学科申报、教师高级职称评审的重要指标，通常都是某专业内的重要期刊。

4、B类

其他被CSSCI收录的期刊，以及ISSHP收录的论文、新华文摘、中国社会科学文摘、光明日报、人民日报发表的论文都算是B类。

5、C类

没有被CSSCI收录但被《中文核心期刊要目总览》收录的期刊，在学科内有重要影响，多为青年高校教师论文发表的期刊。

一二三区：

中科院分区表选择学术影响力作为划分方式，把每个学科的所有期刊按照学术影响力（3年平均IF）由高到底降序排列，依次划分为4个区，使得每个分区期刊影响力总和相同。

具体方法如下：

1、把每一个学科的期刊集合（数量为n本）按照3年平均IF降序排列，以下各步计算，均基于此顺序。

2、前5%期刊（该学科期刊总数量的5%，即5%*n）为1区期刊。

3、剩下的95%期刊中，计算它们的3年平均IF的总和（S），然后求总和的1/3（S/3），剩下3个区的每区的期刊影响力累积和各为S/3。

4、上一步的期刊集合（也即除1区期刊外的期刊集合）中，从第1本期刊往后计数，如果它们的3年平均IF的总和(S2)等于上个步骤计算出的总和S/3，那么这些期刊就是2区期刊；相同的方式可以划分出3区期刊，剩下所有期刊为4区期刊（S2=S3=S4= S/3）。

扩展资料：

Top期刊遴选：

为了在分区方法的基础上遴选出更多优秀的期刊，在大类分区中还设置了Top期刊。

Top期刊遴选方法如下：

将1区期刊划入Top范围内；2区中2年总被引频次指标位于前10%的期刊也归入Top期刊集合。

2015年，Top期刊的界定原则有所变化，在上述定量测度规则的基础上新增同行评议的考量因素。

对于少数期刊，尽管不在上述定量方法划分出来的Top期刊的范围中，但经过科学共同体评议，被认为是高学术影响力期刊，直接被采纳加入Top期刊。

参考资料来源：百度百科-中科院JCR期刊分区

一二三区是对期刊的分区。中国科学院文献情报中心按照期刊的影响因子，投稿难易程度和影响力分为1-4区。一区为顶级期刊，在自然科学领域有Nature，Science，Cell三大顶刊。

国家安全生物领域论文发表

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著作[1] 万方浩，李保平，郭建英. 2008. 生物入侵：生物防治篇. 北京：科学出版社. 596pp.[2] 万方浩，郑小波，郭建英. 2005. 重要农林外来入侵物种的生物学与控制. 北京：科学出版社. 820pp.[3] 郭建英，万方浩. 2004. 中国主要农林入侵物种与控制（第一辑）. 北京：中国农业出版社. 130pp.[4] 徐海根，强胜主编；郭建英，韩正敏，孙红英，黄宗国副主编. 2004. 中国外来入侵物种编目. 北京：中国环境科学出版社.[5] 刘玉升，郭建英，万方浩，叶保华. 2000. 果树害虫生物防治. 北京：金盾出版社. 151pp.[6] 谢明，周伟儒，万方浩，郭建英. 2000. 保护地害虫天敌的生产与应用. 北京：金盾出版社. 154pp.[7] 万方浩，王军武，郭建英，谢明编剧. 2000. 蚜虫生物防治. 北京：中国农业电影制片厂.科技论文（第一/通讯作者29篇，其中SCI 2篇，一级学报9篇）[1] 郭建英，何华，万方浩，张桂芬，韩召军. 2009. 转基因抗虫棉田二代棉铃虫的不完全生命表. 棉花学报, 21(1): 67-69.[2] Gui FR, Wan FH, Guo JY. 2009. Population structure of the invasive species, Ageratina adenophora as revealed by ISSR-PCR markers. Russian Journal of Plant Physiology, in press.[3] Huang WK, Wan FH, Guo JY, Gao BD, Xie BY, Peng DL. 2009. AFLP analyses of genetic variation of Eupatorium adenophorum (Asteraceae) populations in China. Canadian Journal of Plant Science, in press.[4] Guo JY, Wan FH, Dong L, Lovei GL, Han ZJ. 2008. 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可以。发表论文只要符合论发展的条件就可以，不是相同的专业也可以发表，微生物专业是可以发表生物论文的。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。