论文发表在Twitter上
今天的干货就是为大家介绍几个实用的抄袭率检测网站，同学们可以边写论文，边检测自己的抄袭率哦。TurnitinTurnitin是使用率最高的查重系统，大多数英国院校都使用这个系统，学生登陆学校网站之后可以将自己的论文上传到系统里，进行检测。对于可不可以重复检测，不同的学校规定不同。学校老师使用的Turnitin的权限是论文检测后，会被系统收录，第二次再检测同一篇文章就会被算作抄袭。不同学校、不同专业学科之间，重复率也不能一概而论，请咨询学校、老师或者学长学姐。一般来说低于10%比较稳妥，但是有的学校对重复率有要求，过低也不符合要求，简直了。Turnitin根据颜色表明重复率，蓝色表明similarity为0，绿色表明0-24%，黄色表明25%-49%，橙色表明50%-74%，红色表明75%-100%，Plagiarisma这个网站既可以直接搜索文字(支持190多个语言)，可以针对某个网页查询，也可以上传文件查询。不过对于文字来说，通过 Google 查询的选项只提供给注册用户。Plagspotter这个主页的画风在众多类似诈网站的论文查重网站中，算的上一股子清流了。不仅可以查询一个网页，还可以使用他们的 Batch Search feature 查询整个网站。即使是免费用户，也不用担心查询结果被限制哟~~服务还包括每日自动监控你的内容并给出百分比数据等。主页下面还有详细的介绍搜索查询的原理。Grammarly一流的在线免费校对+剽窃检查工具。而且它有还一个浏览器扩展程序，不管你是在Twitter Facebook或是其它地方都能帮你检查语法和拼写错误。只需要你注册一个Grammarly account ，你就可以随时随地登陆账号上传你的文章或是修改已经储存在上面的文章。特别是 VocabularyEnhancement（提高词汇量）和 Plagiarism checker （剽窃检查）这两个功能很强大，而且基本都免费。PolishMyWriting只要把写好的文章或是段落粘贴在上面的文本框，系统就会自动识别里面的语法错误和拼写错误。所有的拼写错误都会用红色标记出来，语法错误会用绿色帮你标记出来，最最重要的是PolishMyWriting还会贴心地用蓝色字体给出写作建议，简直不能更好用！检测抄袭率的网站虽然有很多，但是结果通常都会有所偏差，不能作为依赖工具，只能作为借鉴。同时，这些网站上的检测结果也不涵盖学生提交过的作业，也就是说如果你的论文和你其他同学交的论文很相似是不会被检测到的哦，但是老师可以在turnitin里看到。所以，如果学校的turnitin能够查看抄袭率的话还是建议使用turnitin。
两个英文论文网站，需要把你的关键字翻译成英文输入才能查找，找到的也都是英文的，你可以借助壹品优刊看看，能不能找到你合适的就看你自己了
首先，将论文发表在《科学网》个人学术之页，然后再把该页的网址进行粘贴，只需要在哥德巴赫猜想网页上留下网址即可。
twitter发表的nlp论文
27岁华裔小伙一战成名！搞出美国新冠最准预测模型，一人干翻专业机构
年仅27岁的他，被彭博评价为“新冠病毒数据超级明星”。
为什么？
凭一己之力，仅用一周时间打造的新冠预测模型，准确度方面碾压那些数十亿美元、数十年经验加持的专业机构。
他就是Youyang Gu，拥有 MIT 电气工程和计算机科学硕士学位，以及数学学位。
但值得注意的是，他在医学和流行病学等方面却是一个小白。
他的模型，甚至被著名数据科学家、fast.ai创始人Jeremy Howard高度评价道：
唯一看起来合理的模型。
他是唯一一个真正查看数据，并且做得正确的人。
不仅如此，他的模型还被美国疾控中心采用。
到底是个怎样的预测模型？
时间点要追溯到去年年初。
当时疫情已然在全球蔓延开来，于是公众试图用建模的方式，来预测接下来疫情会带来的影响。
大多数的目光都将希望投向了2家专业机构打造的预测系统——伦敦帝国理工学院、总部位于西雅图的健康指标与评估研究所（IHME）。
但2家机构给出的预测结果却是天差地别：
伦敦帝国理工学院：到夏天，美国因新冠病毒而死亡的人数将达到200万。
IHME：预计到8月，死亡人数将达到6万。
（后来的事实证明，死亡人数是16万。）
2家专业机构给出的预测数据，差距为何能够如此之大？
这就让当时年仅26岁的Youyang Gu引起了注意。
虽然他没有任何医学或流行病方面的经验，但他坚信，数据预测在此时会派上大用场。
于是，大约在4月中旬，Youyang Gu便在家里仅花了一周时间，打造出了自己的预测器，以及一个可以显示相关信息的网站。
但Gu在这个过程中所用到的方法，并不是说有多么的高级，相反，恰恰是比较简单的那种。
他首先考虑的是新冠病毒检测数、住院人数和其他因素之间的关系，但在这个过程中，Gu却发现各个州和联邦政府所提供的数据是存在不一致的现象。
此时，问题就来了——什么样的数据才是靠谱的？
Gu认为，最靠谱的数据，似乎就是每天的死亡人数：
其他的模型用到了很多数据源，但我决定用过去的死亡人数，来预测未来的死亡人数。
至于这样做的原因，Gu给出的解释是“将它作为唯一的输入，有助于在噪音中过滤信号”。
那么，预测结果如何？
可以说是相当的精准了。
在模型刚刚完成时，他预测在5月9日，美国将有8万人死亡，当天的实际死亡人数为79926。
而同样来自IHME的预测数据却是“2020年一整年的死亡人数将不超过8万”。
Gu还预测在5月18日，死亡人数将达到9万；5月27日，死亡人数将达到10万。
事实证明，他的这两次预测再次“押中”！
除了精准数字的预测外，Gu基于许多州从封锁状态逐步转变开放状态，预测将出现第二波大规模感染和死亡。
而在Gu发出这样的预测当天，特朗普所发表的言论却是“IHME所预测的6万死亡人数表明，疫情很快将结束”……
或许正是因为Gu的模型预测之精准，越来越多人开始关注他的作品。
在Twitter上，Gu不仅@了各路记者，还给流行病学专家发邮件，让他们核实自己的数据。
去年4月底，华盛顿大学著名生物学家Carl Bergstrom便在Twitter上发布了Gu的模型。
不久之后，美国疾病控制和预防中心，也在其新冠预测网站上发布了Gu的数据。
不仅如此，随着疫情的发展，身为中国移民的Gu，还参与了由美国专家团队组织的定期会议，每个人都想更好的改善他的模型。
他的网站访问量也呈现出爆炸式增长，每天都有数百万人来看他的数据。
通常情况下，Gu的模型所预测的数据，基本在几周后便会达到，与实际的死亡人数非常接近。
随着类似的预测模型逐渐增多，阿默斯特马萨诸塞大学生物统计学和流行病学系的副教授Nicholas Reich，便统计了50个这样的模型：
Gu的模型一直位居前列。
但到了去年11月，Gu却做出了令人意外的一个决定——结束他的预测任务。
对此，Reich这样评价道：
Youyang Gu是一个非常谦卑的人，他看到其他人的模型也做得很好，便觉得自己的工作已经完成了。
而在Gu决定停止项目的前一个月，他预测11月1日死亡人数将达到231000人，而实际人数为230995人。
但IHME的Chris Murray认为：
Gu使用的机器学习方法，在短期预测方面的效果比较良好，但不太理解“大局中发生了什么”。
对此，Gu没有针对模型的评价做出回应，相反，他这样表态：
我非常感谢 Chris Murray 医生和他的团队所做的工作；没有他们，我就不会有今天的成就。
在休息了一段时间之后，Gu重新投入到了这份事业当中。
这一次，他要做的预测是“美国有多少人感染了新冠病毒”、“疫苗推出的速度有多快”、“美国可能何时（如果可能的话）达到群体免疫”等。
他的预测表明，到今年6月，大约61%的美国人口应该获得某种形式的免疫力——无论是疫苗还是因过去的感染。
Gu一直希望能够找到一份能对社会产生巨大影响的工作，同时避免政治、偏见以及大型机构有时会带来的负担。他认为：
在这个领域，有很多缺点可以通过我这种背景的人来改善。
谁是Youyang Gu？
Youyang Gu出身于美国华裔移民家庭，在伊利诺伊州和加州长大。
Gu从小喜欢数学和科学，直到高中毕业时，才真正接触计算机科学。而他能够进入这个行业得益于他的父亲，因为他的父亲是一名计算机从业者。
Gu本科和硕士都在MIT就读，在那里他获得了计算机科学与数学双学士学位，以及计算机科学的硕士学位。
毕业后他继续在MIT著名的CSAIL实验室的NLP组进行了一年的研究，同年在EMNLP 2016上发表了论文。
这也是他第一次接触大数据，并由此建立统计模型对数据进行预测。
不过他没有因此继续学术研究，而是进入产业界。从MIT离开后，他加入了金融行业，为高频交易系统编写算法。
在那里，他的数据建模能力得到了进一步磨练，因为在金融交易中，数据必须非常定量并尽可能地准确。
之后，他又进入了体育界，继续进行大数据方面的研究。这也为他提供了丰富的跨学科经验，使他能够成功应对新地领域，懂得如何更加准确地建模。
用他自己的话来说，他的专长是使用机器学习来理解数据，将信号与噪声分离并做出准确的预测。
在建立新冠死亡模型时，他起初考虑了确诊数量、住院数量和其他因素之间的关系。然后他发现各州和联邦政府报告的数据不一致，最可靠的数字是每天的死亡人数。
Gu认为，如果输入数据质量很低，那么数据越多，输出的性能就越差。
在一周的时间里，他就根据死亡数据便建立了一个简单模型，并将预测网站上线。
从去年4月以来，Gu已经自愿在这个项目中投入了几千个小时，而且是无偿的。
在接受医学网站Medscape主编Eric Topol采访时，Gu表示自己现在全职投入到新冠预测网站上，没有兼职、没有收入，他靠着过去的积蓄生活。
然而就是这样一个公益的项目却遭到了一些Twitter网友非议，但是他还是坚持了下来。
从12月开始，covid19-projections.com接受网友的捐赠帮助，现在已经完成了5万美元的筹款目标。
除了感染人数外，Gu的新冠网站又有了一个新的功能。从去年12月起，covid19-projections.com开始跟踪和模拟疫苗接种情况以及群体免疫的途径。
这个月，Gu又将“群体免疫”改成了“恢复常态”，因为他的模型预测表明，美国不太可能在2021年达到理论上的群体免疫。
未来的路怎么走？疫情结束后，Gu的职业规划如何？
他说现在还为时过早，虽然他现在的工作是预测疫情发展，但是他很难预测自己3个月或1年后要做什么。
因为这项工作，世界各地的高校和企业已经向他抛出了橄榄枝。
从别人发布的文章来看，大概介绍了美国一位华裔小伙用了没多久的时间建立了一个新冠死亡人数预测模型，他的厉害之处就是在于能准确击败了巨资建模这么个事。
推荐下NLP领域内最重要的8篇论文吧（依据学术范标准评价体系得出的8篇名单）： 一、Deep contextualized word representations 摘要：We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (e.g., syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (i.e., to model polysemy). Our word vectors are learned functions of the internal states of a deep bidirectional language model (biLM), which is pre-trained on a large text corpus. We show that these representations can be easily added to existing models and significantly improve the state of the art across six challenging NLP problems, including question answering, textual entailment and sentiment analysis. We also present an analysis showing that exposing the deep internals of the pre-trained network is crucial, allowing downstream models to mix different types of semi-supervision signals. 全文链接： Deep contextualized word representations——学术范 二、Glove: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： Glove: Global Vectors for Word Representation——学术范 三、SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text 摘要：We present the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), a new reading comprehension dataset consisting of 100,000+ questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to each question is a segment of text from the corresponding reading passage. We analyze the dataset to understand the types of reasoning required to answer the questions, leaning heavily on dependency and constituency trees. We build a strong logistic regression model, which achieves an F1 score of 51.0%, a significant improvement over a simple baseline (20%). However, human performance (86.8%) is much higher, indicating that the dataset presents a good challenge problem for future research. The dataset is freely available at this https URL 全文链接： SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text——学术范 四、GloVe: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： GloVe: Global Vectors for Word Representation——学术范 五、Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 摘要：Deep Neural Networks (DNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult learning tasks. Although DNNs work well whenever large labeled training sets are available, they cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal assumptions on the sequence structure. Our method uses a multilayered Long Short-Term Memory (LSTM) to map the input sequence to a vector of a fixed dimensionality, and then another deep LSTM to decode the target sequence from the vector. Our main result is that on an English to French translation task from the WMT-14 dataset, the translations produced by the LSTM achieve a BLEU score of 34.8 on the entire test set, where the LSTM's BLEU score was penalized on out-of-vocabulary words. Additionally, the LSTM did not have difficulty on long sentences. For comparison, a phrase-based SMT system achieves a BLEU score of 33.3 on the same dataset. When we used the LSTM to rerank the 1000 hypotheses produced by the aforementioned SMT system, its BLEU score increases to 36.5, which is close to the previous state of the art. The LSTM also learned sensible phrase and sentence representations that are sensitive to word order and are relatively invariant to the active and the passive voice. Finally, we found that reversing the order of the words in all source sentences (but not target sentences) improved the LSTM's performance markedly, because doing so introduced many short term dependencies between the source and the target sentence which made the optimization problem easier. 全文链接： Sequence to Sequence Learning with Neural Networks——学术范 六、The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit 摘要：We describe the design and use of the Stanford CoreNLP toolkit, an extensible pipeline that provides core natural language analysis. This toolkit is quite widely used, both in the research NLP community and also among commercial and government users of open source NLP technology. We suggest that this follows from a simple, approachable design, straightforward interfaces, the inclusion of robust and good quality analysis components, and not requiring use of a large amount of associated baggage. 全文链接： The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit——学术范 七、Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 摘要：The recently introduced continuous Skip-gram model is an efficient method for learning high-quality distributed vector representations that capture a large number of precise syntactic and semantic word relationships. In this paper we present several extensions that improve both the quality of the vectors and the training speed. By subsampling of the frequent words we obtain significant speedup and also learn more regular word representations. We also describe a simple alternative to the hierarchical softmax called negative sampling. An inherent limitation of word representations is their indifference to word order and their inability to represent idiomatic phrases. For example, the meanings of "Canada" and "Air" cannot be easily combined to obtain "Air Canada". Motivated by this example, we present a simple method for finding phrases in text, and show that learning good vector representations for millions of phrases is possible. 全文链接： Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality——学术范 八、Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank 摘要：Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requires richer supervised training and evaluation resources and more powerful models of composition. To remedy this, we introduce a Sentiment Treebank. It includes fine grained sentiment labels for 215,154 phrases in the parse trees of 11,855 sentences and presents new challenges for sentiment compositionality. To address them, we introduce the Recursive Neural Tensor Network. When trained on the new treebank, this model outperforms all previous methods on several metrics. It pushes the state of the art in single sentence positive/negative classification from 80% up to 85.4%. The accuracy of predicting fine-grained sentiment labels for all phrases reaches 80.7%, an improvement of 9.7% over bag of features baselines. Lastly, it is the only model that can accurately capture the effects of negation and its scope at various tree levels for both positive and negative phrases. 全文链接： Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank——学术范 希望可以对大家有帮助， 学术范 是一个新上线的一站式学术讨论社区，在这里，有海量的计算机外文文献资源与研究领域最新信息、好用的文献阅读及管理工具，更有无数志同道合的同学以及学术科研工作者与你一起，展开热烈且高质量的学术讨论！快来加入我们吧！
美国疾病控制和预防中心在其新冠预测网站上发布了他的数据。不仅如此，随着疫情的发展，身为中国移民的他，还参与了由美国专家团队组织的定期会议，每个人都想更好的改善他的模型 他的网站访问量也呈现出爆炸式增长，每天都有数百万人的数据。
在《上海翻译》上发表论文
多年来，担任过大学英语、英汉翻译、英语语法、英语报刊阅读、英语泛读、英语科技翻译等课程的教学，在包括《中国翻译》、《上海翻译》在内的各类刊物上发表论文多篇。本人的专业方向倾向于翻译理论与实践，曾在第十一届中国韩素音翻译大赛中获翻译优秀奖。在2000年北京大学举办的许渊冲教授翻译理论与实践成就国际研讨会上所提交的论文《“竞赛论”是为了最大限度的忠实 — 与中国翻译2000年第6期“忠实是译者的天职”一文作者商榷》一文的写作中，曾幸得许渊冲教授亲笔写来书信指点和鼓励。2006年和2009年更是承蒙北大周学艺教授相邀参编由他主编的《当代英汉美英报刊词典》和《美英报刊文章阅读（精选本，第四版）》等书，受益匪浅。以下为部分论文的标题：《Generation X究竟怎么译为好？》，中国翻译，2001年第5期《好莱坞一新片为何名为 “Swordfish”?》，大学英语，2002年第4期《谈 “What’s Life”译文中的知识性问题及表达》，上海科技翻译，2002年第1期《“竞赛论”是为了最大限度的忠实 — 与中国翻译2000年第6期“忠实是译者的天职”一文作者商榷》，中国翻译/国际文化出版社，2001年出版《夏济安在和原文竞赛》，现代情报，2002年第8期《如何翻译Swallow One’s Own Lies?》，上海翻译，2005年第1期《Pride and Prejudice中的Opening Line何意何译？》，教与学研究，2005年第10期《Radar Screen的翻译之研究》，沙洋师范高等专科学校学报，2007年第2期《怎么会是“乡土词新解”？》，科技促进发展，2007年第2期参编《当代英汉英美报刊辞典》，2007年6月北京大学出版社出版《日本の振り込め诈欺种种》，日语知识，2008年底一期《美英报刊文章阅读（精选本，第四版）》，北京大学出版社，2010年7月出版，书号是ISBN978-7-301-17462-3.
《每天读点好英文》（吴文智 杨一兰 主编）电子书网盘下载免费在线阅读
资源链接：
链接：
书名：每天读点好英文
作者：吴文智 杨一兰 主编
出版社：南京大学出版社
出版年份：2011-12
页数：288
内容简介：
《每天读点好英文:爱只有0.01的距离》内容简介：爱是什么？爱是一段和弦，爱是一幅图画，爱是一声叹息，爱是一种回忆，爱是一抹青春，爱是一缕夕阳，爱是一个承诺，爱是一份呵护……我们终其一生都在寻求爱——也许就在转身刹那，我们就遇到了世上最美的爱……在《爱只有0.01的距离》中，你能读到温馨的恋情、凄美的恋情，或含情漠漠、或热情洋溢。也许有些故事似曾相识，也许有些经历会让你想着美好或痛苦的回忆……。
《每天读点好英文:爱只有0.01的距离》为中英双语对照版，既是英语学习爱好者、文学爱好者的必备读物，也是忙碌现代人的一片憩息心灵的家园，让读者在欣赏原法原味和凝练生动的英文时，还能多角度、深层次地品读语言特色与艺术之美，再配合文章后附加的多功能、全方位巩固题型，更有助于理解并学习英文。
作者简介：
吴文智，笔名兆彬，南京师范大学外国语学院《江苏外语教学研究》杂志主编，研究员，中国译协专家会员，中国译协理事，江苏省译协秘书长，从事翻译与翻译研究三十余年。2009年获得“江苏省建国六十年来外国语言文学与翻译研究优秀成果”特别贡献奖。在《外语研究》《上海翻译》等十余种公开报刊上发表译文、论文百余篇，在三十余家出版社出版过专著、著作、译著八十余部，总计四千余万字。翻译的作品《YOU：身体使用手册》系列书籍，成为2006年以来的经久畅销书；主编的《实用汉英翻译词典》获“第五届国家辞书”二等奖；《别让医生杀了你》获2004年“全国大学版畅销书”二等奖。
杨一兰，著名翻译，从事翻译十余年，曾翻译过《小王子》《致加西亚的信》《美国总统就职演说》《一只狗狗的遗嘱》等多部作品，主编作品有《伟大的声音》《最美丽的英文》等。
《每天读点好英文》（吴文智 杨一兰 主编）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：每天读点好英文
作者：吴文智 杨一兰 主编
出版社：南京大学出版社
出版年份：2011-12
页数：288
内容简介：《每天读点好英文:爱只有0.01的距离》内容简介：爱是什么？爱是一段和弦，爱是一幅图画，爱是一声叹息，爱是一种回忆，爱是一抹青春，爱是一缕夕阳，爱是一个承诺，爱是一份呵护……我们终其一生都在寻求爱——也许就在转身刹那，我们就遇到了世上最美的爱……在《爱只有0.01的距离》中，你能读到温馨的恋情、凄美的恋情，或含情漠漠、或热情洋溢。也许有些故事似曾相识，也许有些经历会让你想着美好或痛苦的回忆……。
《每天读点好英文:爱只有0.01的距离》为中英双语对照版，既是英语学习爱好者、文学爱好者的必备读物，也是忙碌现代人的一片憩息心灵的家园，让读者在欣赏原法原味和凝练生动的英文时，还能多角度、深层次地品读语言特色与艺术之美，再配合文章后附加的多功能、全方位巩固题型，更有助于理解并学习英文。
作者简介：吴文智，笔名兆彬，南京师范大学外国语学院《江苏外语教学研究》杂志主编，研究员，中国译协专家会员，中国译协理事，江苏省译协秘书长，从事翻译与翻译研究三十余年。2009年获得“江苏省建国六十年来外国语言文学与翻译研究优秀成果”特别贡献奖。在《外语研究》《上海翻译》等十余种公开报刊上发表译文、论文百余篇，在三十余家出版社出版过专著、著作、译著八十余部，总计四千余万字。翻译的作品《YOU：身体使用手册》系列书籍，成为2006年以来的经久畅销书；主编的《实用汉英翻译词典》获“第五届国家辞书”二等奖；《别让医生杀了你》获2004年“全国大学版畅销书”二等奖。
杨一兰，著名翻译，从事翻译十余年，曾翻译过《小王子》《致加西亚的信》《美国总统就职演说》《一只狗狗的遗嘱》等多部作品，主编作品有《伟大的声音》《最美丽的英文》等。
论文发表在医师在线上
医师在线可用于口腔专业副高医师吗：《医生在线》是正规期刊只要所发表的论文满足评职的全部要求，基本上是可以参与各个级别职称评定的(主治医师助理、主治医师、副主任医师、主任医师)。
首选先要准确自己要发表的期刊要求，省级，国家级，科核，北核，不同期刊审稿要求不同，尤其是医学类期刊，对作者的研究方向，工作单位等级，有的甚至需要挂省级课题才可以，总之越是含金量搞得期刊要求越高，其次一定要在投稿前去收录网站看清楚这本期刊的具体征稿要求，比如一本期刊要求作者最少是省级单位，结果你说市级单位，那肯定怎么投也投不进去的，核心期刊每过几年就要评选一次，所以也要做好工作，其次是出刊时间，很多地方晋升职称都有目录，一类二类，一级二级，或者是自己规定的省级 国家级，可是国家级，一定要把规则搞懂然后就是提前一年准备，核心要更早，因为被列入目录的期刊大家都发，肯定稿件排的靠后，其次有的期刊要求提高病例数，或者伦理委员批号，发表期刊是一个很复杂的事情，各省承认的，各省政策，收录网站，期刊不能超过不是页，林林总总非专业人士很难入门，还会有很多中介钱或者给你发一些不承认的非法刊物，增刊，副刊之类的，也有收了钱直接消失的，所以如果是通过投稿建议首选稳妥的操作的不要谈便宜，在稳妥的基础上比价格，一定要找正规的，有营业执照的，各省政策不同，可以联系我告诉具体省份
口腔副高一篇综述要求如下:1、具有本专业较系统的基础理论和专业知识，了解本专业国内外现状和发展趋势；2、具有较丰富的临床或技术工作经验，能解决本专业复杂疑难问题；3、具有指导并组织本专业技术工作和科学研究的能力。口腔医生的工作内容有：1、负责常见及一般的口腔及牙齿治疗；2、治疗后清洁患者的口腔周围血迹、唾液；3、负责患者的口腔健康咨询；4、为患者出具药方，指导药物使用方法，预约复查时间。
在acs上发表论文
第一步：找到投稿网址。ACS的投稿网址是：第二步：登陆投稿系统。如果没有账户，请先注册； 有用户的话，使用账户密码登陆第三步：选择一个你要投稿的期刊，比如说JACS，选中之后点GO第四步：点击GO之后，进入填写界面，开始选择文章类别第五步：填写题目和摘要，并确认文章接收后是否同意以Just accepted的形式发布在JACS网站上，都填写确认后之后，点击Save&Continue第六步：填写作者和研究单位。ACS里面会让你选择是否是投稿代理，如果你是论文的作者（不管几作），选择代表你自己投稿。然后一一通过邮箱添加论文的作者，填写研究单位，调整作者顺序（请严格按照论文中的作者排序），都填好之后点击Save & Continue.第七步：添加推荐的审稿人和屏蔽的审稿人（名字和邮箱一定要准确），都填好之后点击Save & Continue.第八步：填写并上传Cover Letter，然后填写基金（包括基金号码），确定有无利益冲突，文章被拒之后是否接受transfer（系统可以直接将你的文件转交ACS旗下的另外一个期刊，无需重写投稿，被拒之后会发邮件给你确认的，这个对稿件是否接受并没有影响），是否引用了未发表工作等等，如果之前有投过同一期刊或者ACS的其他期刊，要在系统中做出说明，并在cover letter里面说明你做了什么改动等。大家严格按照要求填写确认即可，全部弄好之后，点击Save & Continue.第九步：上传manu，supporting information等文件（记得每个上传的文件都要选择它所对应的是什么）。全部弄好之后，点击Save & Continue.第十步：仔细检查你填写的内容，一定不要出错，如果有需要修改的内容，点击edit进行修改。
科技顶级水平。《ACSNano》是纳米科技领域顶级期刊之一，ACSNano收录了纳米科技领域最前沿的高端论文，ACSNano一直致力于在光电、新能源、纳米催化、绿色环境、纳米医药等领域的基础及应用技术研究。
ACS数据库期刊的版权说明可以在将来和修改稿，也可在投稿的时候就交的 但是，我认为，越早越好吧，如果可以的话，在投稿的时候就交！