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数字化动画场景设计研究中文摘要3-5英文摘要5-9绪论9-13第一章场景设计的理论表述13-19 1.1 场景的辞源与相关定义13 1.2 场景的类型13-15 1.3 场景的风格15-16 1.4 场景的特性16-17 1.5 场景在影片中的功能17-19第二章数字化下的艺术和动画19-25 2.1 关于数字化19-20 2.2 数字化对艺术的影响20-22 2.3 数字代拓宽了动画艺术的表现空间22-25第三章动画场景设计艺术的发展与概念变迁25-32 3.1 各种类型的场景设计25-30 3.2 传统动画中的场景设计30 3.3 借助数字化手段的场景设计30-32第四章数码技术给动画场景设计带来的转变32-35 4.1 工作方式的改变32-33 4.2 表现形式的改变33 4.3 构思创意的调整33 4.4 对传统的重新认识33-34 4.5 技术与艺术的主仆关系34-35第五章数字三维动画场景设计的表现方法35-44 5.1 场景设计图的设计36-37 5.2 陈设道具的设计37 5.3 场景的搭建37-42 5.4 影视作品场景的后期编辑空间42-44第六章动画场景设计中的设计要素44-51 6.1 动画场景设计中的空间构成和创意44-48 6.2 动画场景设计中的色彩创作48-49 6.3 艺术设计在动画场景中的多层面构建49-51结语51-52参考文献参考文献【l]引用网址}可12]焚水.影视动画短片制作基础.北京:海洋出版社，2005.仍第116页[31韩笑.影视动画场景设计.北京:海洋出版社，2加6.00第1页14]赵前何嵘.动画片场景设计与镜头运用.北京:中国人民大学出版社，2(X)5.04[5』陈汗青吕杰锋.数码设计艺术.北京:人民美术出版社，2的4.12第18页[6】毛小龙.动漫基础.辽宁:辽宁美术出版社，2(X)6.10第7页【刀叶旅.文学作品插图中的场景设计北京印刷学院学报，2仪抖.02.01[8]游戏中的场景设计.中国电脑教育报，Zoo3.12.08，Boo版[9J李异周进.数字影视后期制作高级教程.北京:中国青年出版社，2001.08【ro郭开鹤.计算机图形图像设计.北京:中国传媒大学出版社，2006.01【川查立.康丁斯基文论与作品.北京:中国社会科学出版社，2加3.03【12]曾进方兴.数码艺术带来的新思考.科技创业月刊，20(科.05【13]陈望衡.艺术设计美学.四川:武汉大学出版社，20(刃【141黄鸣奋.数码艺术学.学林出版社，2(X)5【巧』郭道荣.艺术美学.四川出版集团.四川美术出版社，20()6.1【161尼葛洛庞帝.胡冰、范海燕译.数字化生存.海南:海南出版社，1996【1刀孔寿山金石欣等.技术美学概论.上海科学技术出版社，19921181朱其‘新艺术史与视觉叙事.【M」长沙:湖南美术出版社，2003【19]丹纳.艺术哲学.天津:天津社会科学院出版社[20]章利国.设计艺术美学.山东:山东教育出版社，2002.9[211吴彤蒋劲松.科学技术的哲学反思.北京:清华大学出版社，2003[221张歌东.数字时代的电影艺术.北京:中国广播电视出版社，2(X)3.05口3J黑格尔.美学第二卷【叨朱光潜译.北京:商务印书馆，1979[241尹定邦.设计学概论.湖南:湖南科学技术出版社，2003.n[2习马永建.现代主义艺术加讲.上海社会科学院出版社，2(X)5.10126]李兴国.影视艺术与高科技应用.北京:中国传媒大学出版社，2(X)5.07【27】王序.平面设计师之设计历程.北京:中国青年出版社，1998[281王受之.世界现代设计史.北京:中国青年出版社，20()2年版【29谭铁志.演剧与影视舞台空间创意.北京:华文出版社，2005.09第n页口0]斯蒂夫.开普林亚当.班克斯.数码图形艺术.[3l]引用网址h即:旅iki.ss.Pku.edu.[321《Aesthe阮rneasures丈码图形艺术.曹田泉等译，上海人民美术出版社.2《X)4.1cn/t沉一index.Php?page=Anin阳tion%20Scene%20Designforscreendesign》Ngo，D.C耽Byrne，J.G.Co立甲uter

bert是哪篇论文在哪发表的

google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现，NLP任务的两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％（绝对改进7.6％），MultiNLI准确度达到86.7% （绝对改进率5.6％）等，此后，BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火、整个ML界略有耳闻的模型。 BERT的出现，彻底改变了预训练产生词向量和下游具体NLP任务的关系，提出龙骨级的训练词向量概念。词向量，就是用一个向量的形式表示一个词。（1）one-hot编码：词的符号化。（2）词的分布式表示：词的语义由其上下文决定。以（CBOW）为例，如果有一个句子“the cat sits one the mat”，在训练的时候，将“the cat sits one the”作为输入，预测出最后一个词是“mat”。分布式表示的较大优点在于它具有非常强大的表征能力，比如n维向量每维k个值，可以表征k的n次方个概念。其中，词嵌入就是分布式表示的一种：基于神经网络的分布表示一般称为词向量、词嵌入（ word embedding）或分布式表示（ distributed representation）。核心依然是上下文的表示以及上下文与目标词之间的关系的建模。本质：词向量是训练神经网络时候的隐藏层参数或者说矩阵。两种训练模式：CBOW (Continuous Bag-of-Words Model)和Skip-gram (Continuous Skip-gram Model) NLP任务分成两部分，一是预训练产生词向量，二是对词向量操作实现特定功能。而词向量模型是一个工具，可以把抽象存在的文字转换成可以进行数学公式操作的向量，而对这些向量的操作，才是NLP真正要做的任务。从word2vec到ELMo到BERT，做的其实主要是把下游具体NLP任务的活逐渐移到预训练产生词向量上。（1）word2vec：上下文概率的一种表示，但无法对一词多义进行建模（2）ELMo：用的是一个双向的LSTM语言模型，由一个前向和一个后向语言模型构成，目标函数就是取这两个方向语言模型的最大似然。在预训练好这个语言模型之后，ELMo就是根据下面的公式来用作词表示，其实就是把这个双向语言模型的每一中间层进行一个求和。最简单的也可以使用最高层的表示来作为ELMo。然后在进行有监督的NLP任务时，可以将ELMo直接当做特征拼接到具体任务模型的词向量输入或者是模型的最高层表示上。总结一下，不像传统的词向量，每一个词只对应一个词向量，ELMo利用预训练好的双向语言模型，然后根据具体输入从该语言模型中可以得到上下文依赖的当前词表示（对于不同上下文的同一个词的表示是不一样的），再当成特征加入到具体的NLP有监督模型里。（3）bert word2vec——>ELMo：结果：上下文无关的static向量变成上下文相关的dynamic向量，比如苹果在不同语境vector不同。操作：encoder操作转移到预训练产生词向量过程实现。 ELMo——>BERT：结果：训练出的word-level向量变成sentence-level的向量，下游具体NLP任务调用更方便，修正了ELMo模型的潜在问题。操作：使用句子级负采样获得句子表示/句对关系，Transformer模型代替LSTM提升表达和时间上的效率，masked LM解决“自己看到自己”的问题。（1）bert模型证明了双向预训练对于语言表示的重要性。与采用单向语言模型进行预训练的模型不同，BERT使用masked language models 进行预训练的深层双向表示。（2）经过预训练的模型表示解决了许多为特定任务而设计架构的需要。BERT是第一个基于微调的表示模型，它在一系列句子级和词级别的任务上实现了最先进的性能，优于许多具有特定任务架构的系统。 bert架构由两步实现：预训练和模型微调；在预训练阶段，基于无标注数据通过多轮预训练任务完成。在微调阶段，bert模型由预训练的参数进行初始化，然后由待下游的任务数据进行参数微调。 bert模型是多层双向transformer编码器。将层的数量（Transformer blocks）表示为L，隐藏的大小表示为H，而self-attention heads 为A。在所有的情况下，我们将feed-forward/filter大小设置为4H，即H＝768时，为3072， H＝1024时，为4096. bert的两种格式： BERTBASE : L=12, H=768, A=12, Total Parameter=110M， BERTLARGE : L=24, H=1024, A=16, Total Parameters=340M 为了使用bert可以应对各式各样的下游任务，bert的输入为token序列，它可以表示一个句子或句子对（比如对话）。使用该方案，输入可以是任意跨度的相邻文本，即一个token序列可以是单个句子，也可以是多个句子。具体地说，bert使用30000个词的词级别的embeddings。每个序列的起始token是[CLS]。句子对被打包在一个序列中，用两种方式区别句子。方法一，使用特殊token[SEP]；方法二，在每个标记中添加一个学习过的嵌入，表示它是属于句子A还是句子B。两个无监督任务对BERT进行训练。任务一：Masked LM语言模型。为了训练双向表示模型，随机按百分比的方式（一般选15%）屏蔽输入序列中的部分词，然后预测那些屏蔽词。在这种情况下，屏蔽词的最终隐向量经softmax运算后输出。有点类似于中文的完形填空。虽然如些操作可以获得一个双向的预训练模型，但这在预训练和微调之间创建了一个不匹配，因为在微调过程中从来没有见过［MASK］词。为了减轻这一点，我们并不总是用实际的［MASK］词替换被屏蔽的词。相反，生成随机选择15%的词进行预测，例如在句子 my dog is hairy 选择了 hairy。接着执行下面的过程：数据生成器不会总是用［MASK] 替换所选单词，而是执行以下操作： 80%的时间，将单词替换为［MASK］词。例如 my dog is hairy -> my dog is [MASK] 10%的时间，用一个随机词替换这个词，例如 my dog is hairy -> my dog is apple 10%的时间，保持单词不变，例如 my dog is hairy -> my dog is hairy。每一轮使用交叉熵损失来预测原始词。任务二：下一句的预测；许多重要的下游任务，如问答（QA）和自然语言推理（NLI），都基于理解两个文本句之间的关系，而语言建模并不能直接捕获到这两个文本句之间的关系。为了训练一个理解句子关系的模型，我们预训练了一个二分类的预测下一个句子的任务，该任务可以由任何单语语料库生成。具体来说，在为每个训练前的例子选择句子A和B时，50%的时间B是A后面的实际下一个句子，50%的时间B是来自语料库的随机句子。例如： Input ＝[CLS］ the man went to [MASK] store [SEP]，he bought a gallon [MASK] milk [SEP] Label = IsNext Input = [CLS] the man [MASK] to the store [SEP]，penguin [MASK] are flight ##less birds [SEP] Label = NotNext 我们完全随机选择NotNext 句子，最终预测模型在这个任务中达到97%－98%的准确率。预训练数据：预训练过程很大程度上依赖现有语言模型的数据。从维基百科上抽取文本信息，忽略列表，表格和标题。对于预训练过程来说，使用文档级别的语料库而不是经过乱序后的句子级语料库来提取长的连续序列是很重要的。对于序列级别分类任务，BERT微调很简单。BERT使用self-attention机制来统一两个过程。因为编码文本序列中，使用self-attention有效地包含了两上句子之间双向交叉的attention。微调过程，就是对于每一个任务，简单地将特定的输入和输出接入bert，然后端到端地调节全部参数即可。在输入端，句子A和句子B类似于（1）语义句子对（2）假设前提（3）问答中的问句（4）文本分类或序列标记中文本。在输出端，token向量被传递给token级别任务的输出层，例如，序列标签，问答对的答案。[CLS]向量被传递给分类的输出层，用于分类或情感分析。相对于预训练，微调要相对容易。大多数模型超参数与预训练相同，除了批的大小、学习率和训练轮数。可以通过一个额外的输出层对预训练的BERT表示进行微调，以创建适用于各种任务的最先进模型，比如问答和语言推断，无需对特定与任务的架构进行实质性修改。第一，如果NLP任务偏向在语言本身中就包含答案，而不特别依赖文本外的其它特征，往往应用Bert能够极大提升应用效果。第二，Bert特别适合解决句子或者段落的匹配类任务。就是说，Bert特别适合用来解决判断句子关系类问题，这是相对单文本分类任务和序列标注等其它典型NLP任务来说的，很多实验结果表明了这一点。第三，Bert的适用场景，与NLP任务对深层语义特征的需求程度有关。感觉越是需要深层语义特征的任务，越适合利用Bert来解决第四，Bert比较适合解决输入长度不太长的NLP任务，而输入比较长的任务，典型的比如文档级别的任务，Bert解决起来可能就不太好。【引用】： bert论文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

首先我会详细阐述 BERT 原理，然后简单介绍一下 ELMO 以及 GPT

BERT 全称为 B idirectional E ncoder R epresentation from T ransformer，是 Google 以无监督的方式利用大量无标注文本「炼成」的语言模型，其架构为 Transformer 中的 Encoder（BERT=Encoder of Transformer）

我在 Transformer 详解中已经详细的解释了所有 Transformer 的相关概念，这里就不再赘述

以往为了解决不同的 NLP 任务，我们会为该任务设计一个最合适的神经网络架构并做训练，以下是一些简单的例子

不同的 NLP 任务通常需要不同的模型，而设计这些模型并测试其 performance 是非常耗成本的（人力，时间，计算资源）。如果有一个能直接处理各式 NLP 任务的通用架构该有多好？

随着时代演进，不少人很自然地有了这样子的想法，而 BERT 就是其中一个将此概念付诸实践的例子

Google 在预训练 BERT 时让它同时进行两个任务： 1. 漏字填空 2. 下个句子预测

对正常人来说，要完成这两个任务非常简单。只要稍微看一下前后文就知道完形填空任务中 [MASK] 里应该填退了；而醒醒吧后面接你没有妹妹也十分合理(?)

接下来我会分别详细介绍论文中这两个任务的设计细节

在 BERT 中，Masked LM（Masked Language Model）构建了语言模型，简单来说，就是随机遮盖或替换一句话里面的任意字或词，然后让模型通过上下文预测那一个被遮盖或替换的部分，之后做 Loss 的时候也只计算被遮盖部分的 Loss ，这其实是一个很容易理解的任务，实际操作如下：

这样做的好处是，BERT 并不知道 [MASK] 替换的是哪一个词，而且任何一个词都有可能是被替换掉的，比如它看到的 apple 可能是被替换的词。这样强迫模型在编码当前时刻词的时候不能太依赖当前的词，而要考虑它的上下文，甚至根据上下文进行 "纠错"。比如上面的例子中，模型在编码 apple 时，根据上下文 my dog is，应该把 apple 编码成 hairy 的语义而不是 apple 的语义

我们首先拿到属于上下文的一对句子，也就是两个句子，之后我们要在这两个句子中加一些特殊的 token： [CLS]上一句话[SEP]下一句话[SEP] 。也就是在句子开头加一个 [CLS] ，在两句话之间和句末加 [SEP] ，具体地如下图所示

可以看到，上图中的两句话明显是连续的。如果现在有这么一句话 [CLS] 我的狗很可爱 [SEP] 企鹅不擅长飞行 [SEP] ，可见这两句话就不是连续的。在实际训练中，我们会让这两种情况出现的数量为** 1:1**

Token Embedding 就是正常的词向量，即 PyTorch 中的 nn.Embedding() Segment Embedding 的作用是用 embedding 的信息让模型分开上下句，我们给上句的 token 全 0，下句的 token 全 1，让模型得以判断上下句的起止位置，例如

Position Embedding 和 Transformer 中的不一样，不是三角函数，而是学习出来的

BERT 预训练阶段实际上是将上述两个任务结合起来，同时进行，然后将所有的 Loss 相加，例如

BERT 的 Fine-Tuning 共分为 4 种类型，以下内容、图片均来自台大李宏毅老师 Machine Learning 课程（以下内容图在上，解释在下）

为什么要用CLS？这里李宏毅老师有一点没讲到，就是为什么要用第一个位置，即 [CLS] 位置的 output。这里我看了网上的一些博客，结合自己的理解解释一下。因为 BERT 内部是 Transformer，而 Transformer 内部又是 Self-Attention，所以 [CLS] 的 output 里面肯定含有整句话的完整信息，这是毋庸置疑的。但是 Self-Attention 向量中，自己和自己的值其实是占大头的，现在假设使用的 output 做分类，那么这个 output 中实际上会更加看重，而又是一个有实际意义的字或词，这样难免会影响到最终的结果。但是 [CLS] 是没有任何实际意义的，只是一个占位符而已，所以就算 [CLS] 的 output 中自己的值占大头也无所谓。当然你也可以将所有词的 output 进行 concat，作为最终的 output

首先将问题和文章通过 [SEP] 分隔，送入 BERT 之后，得到上图中黄色的输出。此时我们还要训练两个 vector，即上图中橙色和黄色的向量。首先将橙色和所有的黄色向量进行 dot product，然后通过 softmax，看哪一个输出的值最大，例如上图中对应的输出概率最大，那我们就认为 s=2

同样地，我们用蓝色的向量和所有黄色向量进行 dot product，最终预测得的概率最大，因此 e=3。最终，答案就是 s=2,e=3

你可能会觉得这里面有个问题，假设最终的输出 s>e 怎么办，那不就矛盾了吗？其实在某些训练集里，有的问题就是没有答案的，因此此时的预测搞不好是对的，就是没有答案

以上就是 BERT 的详细介绍，参考以下文章

ELMo是Embedding from language Model的缩写，它通过无监督的方式对语言模型进行预训练来学习单词表示

这篇论文的想法其实非常简单，但是效果却很好。它的思路是用深度的双向 Language Model 在大量未标注数据上训练语言模型，如下图所示

在实际任务中，对于输入的句子，我们使用上面的语言模型来处理它，得到输出向量，因此这可以看作是一种特征提取。但是 ELMo 与普通的 Word2Vec 或 GloVe 不同，ELMo 得到的 Embedding 是有上下文信息的

具体来说，给定一个长度为 N 的句子，假设为，语言模型会计算给定的条件下出现的概率：

传统的 N-gram 模型不能考虑很长的历史，因此现在的主流是使用多层双向 LSTM 。在时刻，LSTM 的第层会输出一个隐状态，其中，是 LSTM 的层数。最上层是，对它进行 softmax 之后得到输出词的概率

类似的，我们可以用一个反向来计算概率：

通过这个 LSTM，我们可以得到。我们的损失函数是这两个 LSTM 的加和 :

这两个 LSTM 有各自的参数和，而 Word Embedding 参数和 Softmax 参数是共享的

为了用于下游（DownStream）的特定任务，我们会把不同层的隐状态组合起来，具体组合的参数是根据不同的特定任务学习出来的，公式如下：

GPT 得到的语言模型参数不是固定的，它会根据特定的任务进行调整（通常是微调），这样的到的句子表示能更好的适配特定任务。它的思想也很简单，使用单向 Transformer 学习一个语言模型，对句子进行无监督的 Embedding，然后根据具体任务对 Transformer 的参数进行微调。GPT 与 ELMo 有两个主要的区别：

这里解释一下上面提到的单向 Transformer 。在 Transformer 的文章中，提到了 Encoder 与 Decoder 使用的 Transformer Block 是不同的。在 Decoder Block 中，使用了 Masked Self-Attention ，即句子中的每个词都只能对包括自己在内的前面所有词进行 Attention ，这就是单向 Transformer。GPT 使用的 Transformer 结构就是将 Encoder 中的 Self-Attention 替换成了 Masked Self-Attention ，具体结构如下图所示

训练的过程也非常简单，就是将 n 个词的词嵌入 ( ) 加上位置嵌入 ( )，然后输入到 Transformer 中，n 个输出分别预测该位置的下一个词这里的位置编码没有使用传统 Transformer 固定编码的方式，而是动态学习的

Pretraining 之后，我们还需要针对特定任务进行 Fine-Tuning。假设监督数据集合的输入是一个词序列，输出是一个分类的标签，比如情感分类任务

我们把输入 Transformer 模型，得到最上层最后一个时刻的输出，将其通过我们新增的一个 Softmax 层（参数为）进行分类，最后用 CrossEntropyLoss 计算损失，从而根据标准数据调整 Transformer 的参数以及 Softmax 的参数。这等价于最大似然估计：

正常来说，我们应该调整参数使得最大，但是为了提高训练速度和模型的泛化能力，我们使用 Multi-Task Learning，同时让它最大似然和

这里使用的还是之前语言模型的损失（似然），但是使用的数据不是前面无监督的数据，而是使用当前任务的数据，而且只使用其中的，而不需要标签

针对不同任务，需要简单修改下输入数据的格式，例如对于相似度计算或问答，输入是两个序列，为了能够使用 GPT，我们需要一些特殊的技巧把两个输入序列变成一个输入序列

ELMo 和 GPT 最大的问题就是传统的语言模型是单向的 —— 我们根据之前的历史来预测当前词。但是我们不能利用后面的信息。比如句子 The animal didn’t cross the street because it was too tired 。我们在编码 it 的语义的时候需要同时利用前后的信息，因为在这个句子中， it 可能指代 animal 也可能指代 street 。根据 tired ，我们推断它指代的是 animal 。但是如果把 tired 改成 wide ，那么 it 就是指代 street 了。传统的语言模型，都只能利用单方向的信息。比如前向的 RNN，在编码 it 的时候它看到了 animal 和 street ，但是它还没有看到 tired ，因此它不能确定 it 到底指代什么。如果是后向的 RNN，在编码的时候它看到了 tired ，但是它还根本没看到 animal ，因此它也不能知道指代的是 animal 。 Transformer 的 Self-Attention 理论上是可以同时关注到这两个词的，但是根据前面的介绍，为了使用 Transformer 学习语言模型，必须用 Mask 来让它看不到未来的信息，所以它也不能解决这个问题的

根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。（GPT,ELMO）GPT 就是典型的自回归语言模型。ELMO尽管看上去利用了上文，也利用了下文，但是本质上仍然是自回归LM，这个跟模型具体怎么实现有关系。ELMO是做了两个方向（从左到右以及从右到左两个方向的语言模型），但是是分别有两个方向的自回归LM，然后把LSTM的两个方向的隐节点状态拼接到一起，来体现双向语言模型这个事情的。所以其实是两个自回归语言模型的拼接，本质上仍然是自回归语言模型。

自回归语言模型有优点有缺点，缺点是只能利用上文或者下文的信息，不能同时利用上文和下文的信息，当然，貌似ELMO这种双向都做，然后拼接看上去能够解决这个问题，因为融合模式过于简单，所以效果其实并不是太好。它的优点，其实跟下游NLP任务有关，比如生成类NLP任务，比如文本摘要，机器翻译等，在实际生成内容的时候，就是从左向右的，自回归语言模型天然匹配这个过程。而Bert这种DAE模式，在生成类NLP任务中，就面临训练过程和应用过程不一致的问题，导致生成类的NLP任务到目前为止都做不太好。

自回归语言模型只能根据上文预测下一个单词，或者反过来，只能根据下文预测前面一个单词。相比而言，Bert通过在输入X中随机Mask掉一部分单词，然后预训练过程的主要任务之一是根据上下文单词来预测这些被Mask掉的单词，如果你对Denoising Autoencoder比较熟悉的话，会看出，这确实是典型的DAE的思路。那些被Mask掉的单词就是在输入侧加入的所谓噪音。类似Bert这种预训练模式，被称为DAE LM。

这种DAE LM的优缺点正好和自回归LM反过来，它能比较自然地融入双向语言模型，同时看到被预测单词的上文和下文，这是好处。缺点是啥呢？主要在输入侧引入[Mask]标记，导致预训练阶段和Fine-tuning阶段不一致的问题，因为Fine-tuning阶段是看不到[Mask]标记的。DAE吗，就要引入噪音，[Mask] 标记就是引入噪音的手段，这个正常。

XLNet的出发点就是：能否融合自回归LM和DAE LM两者的优点。就是说如果站在自回归LM的角度，如何引入和双向语言模型等价的效果；如果站在DAE LM的角度看，它本身是融入双向语言模型的，如何抛掉表面的那个[Mask]标记，让预训练和Fine-tuning保持一致。当然，XLNet还讲到了一个Bert被Mask单词之间相互独立的问题。

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1、出版社出书，长篇或短篇的合集；2、杂志社发表文章，将自己写出的文章按照不同杂志的风格去投稿，如果达到杂志的用稿要求，就能发表赚稿费；3、报纸副刊，投稿到各地报纸副刊，一经发表，即有稿酬；4、和网站签约，在网上写连载，如果情节吸引人，能吸引到读者，也是能赚到钱的，如果特别好，还有编辑主动找你谈出版事宜。祝成功！

杂志社报社都行

问题一：哪里投稿有稿费多得很。故事会、读者、意林、读者俱乐部、科学与文化、知识窗。都可以投稿。只要采用就有稿酬。现在故事会千字约400元。优稿优酬。这里顺便给你介绍一些注意事项，以提高采用率：邮件标题写稿件栏目名称、稿件标题、最好再标明原创；正文用宋体5号，文尾留下姓名、电话、邮箱、QQ、地址、邮编；一般一个月音讯皆无便可转投他刊；样刊稿酬都是按你提供的地址邮寄，一般样刊先到，稿酬要等一段时间才发，在此时间内若无人举报你是抄袭人家才发。问题二：发表论文去哪里投稿若你是初次投稿，建议先找些门槛低的省级期刊投稿，这类杂志有《故事》、《故事汇》、《故事世界》、《幽默与笑话》。另外《知识窗》、《青年科学》、《思维与智慧》这些杂志你也可去试试。投稿时，你还要注意投稿格式，电子邮件投稿注意事项。在这里顺便给你介绍一些注意事项，以提高你命中率：稿件后面要有完备的联系方式：作者名字、署名、地址、电话、邮箱，QQ什么的都要详细，以便编辑联系你啊！要是没有这些，发了你文章，难找你拿稿酬！用电子邮件投稿，得注明投什么栏目，写上你名字和稿件名字。另外，现在《故事会》在征稿。其原创稿酬千字400元，笑话每篇最高稿酬100元。希望能解决您的问题。问题三：我写的文章可以去哪里投稿？既然场是一名在校大学生，想必在校图书馆阅读过不少书籍和期刊杂志。比较一下，你所写的与哪些风格与办刊宗旨相近，再往那里投稿，被刊用的可能性自然大些。如果风格不同，你就是写得再好，也没有被发表的可能。就像小说性的期刊不可能发表诗歌，诗歌类的不会刊登小说一样，你说呢？问题四：在哪里可以投稿？如果你想在网上发表文章的话,我建议你去“榕树下”或者“起点中文网”都很不错的哦，另外，值得一提的是，在网上发表作品是没有稿费的，必须要等到你的作品被大家所接受并关注，等到人气飙升的时候，自然就有出版商联系你了。榕树下：rongshuxia/ 起点中文：cmfu/ 如果你想在杂志报刊上发表的话，我建议你去“萌芽”，很有名气的哦！好了，就说这么多吧，最后祝你成功！！！！问题五：发表论文去哪里投稿你还检测了，是收费的吗，这个你可以在发表的时候，人家就帮你免费检测了，看你发表什么期刊了，有些期刊版面对字数的要求也不一样啊，你去众望论文网那去发表啊，他们就可以发表建筑类的论文，还是很不错的，都是正规学术性期刊，刊号也齐全！问题六：如果要投稿，发表文章，去哪投？哪些杂志或报社？可以看看《读者》和《青年文摘》的！要看你的文章类别适合什么的！问题七：本科期间如何发表论文？去哪里投稿？各大学术杂志社。投稿地址自己百度了。有个诀窍，去图书馆查阅学术期刊。问题八：一些明星写的文章在杂志上发表，是杂志社自己去找的还是明星投稿的还是哪里来的？两种情况都有问题九：发表文章去哪里投稿若你是初次投稿，建议先找些门槛低的省级期刊投稿，这类杂志有《故事》、《故事汇》、《故事世界》、《幽默与笑话》。另外《知识窗》、《青年科学》、《思维与智慧》这些杂志你也可去试试。投稿时，你还要注意投稿格式，电子邮件投稿注意事项。在这里顺便给你介绍一些注意事项，以提高你命中率：稿件后面要有完备的联系方式：作者名字、署名、地址、电话、邮箱，QQ什么的都要详细，以便编辑联系你啊！要是没有这些，发了你文章，难找你拿稿酬！用电子邮件投稿，得注明投什么栏目，写上你名字和稿件名字。另外，现在《故事会》在征稿。其原创稿酬千字400元，笑话每篇最高稿酬100元。问题十：想问在哪里可以投稿赚稿费我比较推荐花火，比较可靠啊。。。下面是具体的投稿要求，稿费嘛，在国内的杂志中是很高的了，不太建议天使域和文学网站，第一因为流动性太大，第二，太不可靠了，特别是稿费这种东西，不太容易拿到额。。。《花火》稿费80-100/千字《花火》编辑部郑重承诺： 1、《花火》只收能够震撼和打动编辑的稿件，不要无病 *** 和纯粹赚金之作，须知编辑也是凡人，能打动编辑方能打动读者。 2、电子邮件来稿均在半月内初审完毕（邮箱设有自动回复）。 3、每月10号截上月稿。 4、文章一旦刊发，第一时间即寄样刊，出刊后一个月即寄稿费。 5、稿费100―150/千字。邮件投稿：语笑嫣然的邮箱 [email protected] （设置的是自动回复，投稿之日算起十天内没有收到留用的通知那就表示您的稿子不适合我们杂志，您可以另投。所以，估计可能大约maybe通常的情况下是无法做到来稿必复的，介意的朋友可以选择别的编辑，不介意的朋友，若是您觉得回复是非常非常非常非常……N个非常，必要的，那就请在投稿的时候额外注明，我会根据您的稿子的情况，争取能给您回复。）乐小米QQ：41688395 乐小米邮[email protected] （来稿请注明“花火约稿”）所有筒子们哪，给偶稿子的时候恁千万注意啦。 1、别给我长篇； 2、邮箱投稿不接受附件 3、一次给我一个稿子，让我相信你是现写的。 4、稿子有结果的话，我就在QQ上出签名了，大家可以来问。 5、字数不要太多的，能精致如西湖别让它滔滔如长江。除非，你的稿子确实精彩非常！为了你能上稿，请听我的忠言逆耳。 6、网络上发表过的，我们不能要。请见谅。 7、我的Q抽筋，未必你的留言都能看到，所以请原谅。不介意的话，多给我发一次。 8、我不常在线，并不意味我不负责，只是和你的沟通能少一些。但是一旦涉及到稿子的时候，我不会含糊和你的沟通的。 9、好好写稿子，我能读出你的心来。 10、别来要样稿，要得就是你的风格，只要你适合我们读者年龄就可以了，所以好好写吧。 ------------------------------------------------------------------- 信件投稿地址：湖南省长沙市侯家塘330信箱邮编 410007请在信封上注明要投稿的杂志。------------------------------------------------------------花火B各栏目约稿函如下:《花火》B版约稿函文字干净清澈，风格或温暖美好，或忧伤淡雅，注重故事的可读性。感情真挚，饱满，力图打动人心。注意：花火杂志的整体要求是，文章一定要感人，看完后要给人震撼的感觉。文字要细腻煽情，行文中要突出青春的气息。男女主角的感情发展一定要描写得要充分而曲折，整体风格偏向于伤感。花火B版是校园版，故事要纯情干净，贴近学生生活，语言感觉上讲究一定的文学性，切忌切忌，我们不要内容太成熟语言太都市的文章。栏目版块设置：1 【樱桃盛夏】（2-3篇）暖心或是活泼的校园青春爱情小说。风格纯真绮丽，情节新颖，语言清新温暖，纯真年代里点燃我们青春的第一线阳光。（4000-7000字）注意：此栏目的语言可以稍微活泼温暖，但是内容不能太稚嫩了，同样的，文字也要清新。恶搞的或者太过活泼的也就是那种大大咧咧的文不要给了。另外，......>>

写文章特别是长篇小说，最重要的是故事情节与持久作风，不能虎头蛇尾，而不是起点网页，虽然推销也需要手段，但主要靠勤。写文章，首先在sohu上发表，然后从周围开始散发消息，让大家捧场观看，然后当我们意识到他写的真的有水准时，我们会主动的帮助他，评论，加点击率，收藏在其他BIOG等网页，或推出相关的联接，久而久之，文章的点击上万，排行前3，也就登在sohu文章的首页精品文栏内。所以最重要的是文章本身和自己的勤快，然后借助大家的力量一起实现你的目标。

在哪看一篇论文在哪个期刊发表的

检索期刊论文方法如下：

1、论文检索前，首先要知道你之前所发表的期刊被哪个数据库收录，接下来以知网举例。进入知网，选择检索主题：篇名或作者，直接检索查找即可。

2、点击出版物检索，输入对应的期刊名称。不过这里有个注意事项，知网有部分期刊是不能直接在主页面检索到文章的，需要进到对应的期刊中进行检索，以电子世界举例，示例如下：

3、进入期刊列表，选择对应的刊期，选择检索主题进行检索即可，如下图：

4、打开对应的文章截图保存即可。

你好，查看知网上论文的期刊的方法如下：

先输入检索条件（如论文姓名等）：

输入检索条件

再观察图中黄字部分的信息：

查看类似黄字部分

黄色高亮部分就是期刊名字哦。

中国知网，始建于1999年6月，是中国核工业集团资本控股有限公司控股的同方股份有限公司旗下的学术平台。知网是国家知识基础设施（National Knowledge Infrastructure，NKI）的概念，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。

1、百度搜索：国家新闻出版总署期刊查询，一定要选择带有官网字样的网站。打开。

2、下图箭头所指为报纸的查询办法，打开以后，把您想要查询的报纸名称输进去，可以查到说明是正规刊物。

例如：

3、下图箭头所指为期刊的查询办法，打开以后，把您想要查询的期刊名称输进去，可以查到说明是正规刊物。

例如：

4、下图箭头所指为电子刊物的查询办法，打开以后，把您想要查询的电子刊物名称输进去，可以查到说明是正规刊物。

例如：

注意：