元数据论文适合投稿的期刊
1、首先看期刊是否是正规合法期刊2、看期刊收稿方向是否符合自己论文的方向3、了解期刊的需求，同一行业的期刊也有细节上的不同，找更接近自己文章主题的期刊。4、看期刊级别是否合适，作者初稿投刊时，找和自己文章质量相符的期刊，这样才能降低拒稿率。如果是评职称，更要投相对应的级别。5、看期刊的投稿截止日期，了解期刊的选题指南，作者根据自己的能力和兴趣选择某一选题，把握好投稿截止日期前投稿。6、看版面费，根据自己经济状况选择。
一、了解期刊的定位和方向，作者在进行投稿时，要选择那些针对自己专业方向的期刊，如新闻类、出版类、体育类等。二、了解期刊的需求，同一行业的期刊也有细节上的不同，找更接近自己文章主题的期刊。三、作者初稿投刊时，找和自己文章质量相符的期刊，这样才能降低拒稿率。四、了解期刊的投稿截止日期，了解期刊的选题指南，作者根据自己的能力和兴趣选择某一选题，把握好投稿截止日期前投稿。五、根据自己经济情况选择版面费相当的期刊。六、辨别真假期刊，投稿要选择正规期刊投稿，避免上当受。
现在好多期刊都只收会员单位的稿件，不好投稿的。
你可以到处咨询一下吧，论文期刊其实都是有很多的论文和你的比较符合的，那么你也可以观察你是什么样的性格，你喜欢的是哪方面的，如果是美食就要去美食的网上去观察。
元数据适合投稿的期刊
机械与齿轮方面的研究，主要涉及的是几何问题。我记得这方面有一本专门书籍。你可将你的研究成果稍加修饰，直接投到应用数学的外国杂志。应用数学方面的杂志比较多，一般都是SCI，至少也是SCIE；而且你的是偏应用，更容易发表。
科研人员，在 SCI 期刊等国外期刊发表论文一方面，可以使我国科研与国际接轨，另一方面通过 SCI 索引对现有论文和科技成果进行查询和搜索，有利于提升科研水平。
在论文投稿的过程中，应该根据对自己论文的主题选择合适的期刊，通常都需要根据大类来分，比如说工科农科，这些都是我们大学所学习的分类。
1、一定要发表正规期刊。一般期刊都有国际标准刊号ISSN*****;国内统一刊号：CN******，这个刊号就像人的身份证号，有刊号的才是公开发行的正规期刊，是不是正规期刊登录国家新闻出版广电总局一查就知道了。2、论文要在期刊网上查到在正规期刊上发表的论文都可以在期刊网站查到，常见的期刊网站有中国知网、万方数据库、龙源期刊网、维普网等，不同期刊和不同的网站合作，所以在投稿的时候要问清楚可以上哪个网，一般都是先出刊后上网。3、找单位确定评职要求!不同地区不同单位要求是不一样的，投稿前一定要先弄清楚单位要求你发表什么样的刊物。大部分单位要求只要是有CN刊号公开发行的正规期刊就行，有的单位对刊物的级别有要求(省级、国家级、科技核心、RCCSE核心、北大核心、CSSCI核心..............)，有的单位会要求必须在指定的期刊网查到论文，有的单位还会对期刊的出版周期(周刊、旬刊、半月刊、月刊、双月刊、季刊)有要求，有的单位甚至对期刊的页码有要求，有的单位还有指定发表的期刊目录，所以一定要先确定好单位要求才能去找合适的刊物。国内评职称的朋友，就从以上三个方面，找适合投稿的期刊，发表论文吧。
发表论文数据多少合适
期刊使用查重软件查重论文，大多数用户希望了解查重率的要求。一般来说，如果用户在普通期刊上发表论文，对查重率的要求将在30％以内。例如，核心期刊上发表的论文查重率一般应在15％以内。
期刊上发表的论文的质量必须是一个主要指标。论文上的查重率太高，证明论文上很可能有抄袭，会受到严重打击。那么发表的论文查重率为多少合格？
提交的paperbye论文查重率需要满足要求，才能通过审核，后续才能顺利发表。一般来说，我们的论文提交期刊后，期刊使用查重软件查重论文，用户希望了解查重率的要求。一般来说，如果用户在普通期刊上发表论文，查重率的要求会在30％以内。比如核心期刊上发表的论文查重率一般要保证在15％以内。
一、发表期刊论文查重率合格。 发表期刊论文对于需要评定职称的人来说非常重要，在发表论文之前，也需要查重。一般来说，期刊上发表的论文查重率取决于杂志或学报的要求。如果你想知道你需要发表期刊的查重率，你可以查看杂志上发表论文的查重规定。如果没有，请参考以下查重范围值: 1.普通（省级或国家级）期刊的查重率在25％-30％之间。 2.核心期刊的查重率一般应控制在5％-10％以内。 二、期刊论文查重软件有哪些？ 很多作者在提交论文到杂志或学报之前都会主动查重论文，但面对复杂的查重软件，作者通常会感到困惑，不知道杂志或学报用什么查重软件来检查论文的重复率。 一般来说，杂志和学报发表的论文都需要通过内容查重系统检测，期刊内部检测系统主要分为科技期刊学术不端文献检测系统(AMLC)和社会科学期刊学术不端文献检测系统(SMLC)，涵盖的数据库和收录的文章有很大的不同。 如果使用这两种查重系统进行检测，作者必须根据自己的文章是科技期刊还是社会科学期刊，然后选择合适的论文查重系统来检测要发表的论文。 paperfree 和papertime ，由于价格优势，也有很多人用来检测他们的论文初稿和中稿。但需要提醒大家的是，在提交之前，一定要及时了解杂志或学报使用什么样的论文检测系统。最终定稿时，一定要用杂志规定的系统进行检测。
专科论文查重应该是30%才算合格；硕士论文查重应该是20%才算合格；博士论文查重应该是10%才算合格；期刊论文查重应该是30%才算合格；核心期刊论文查重应该是10%才算合格。
发表论文的查重率是是低于百分之二十，在这个之内就是合格的，但是还是要看具体的要求。
适合应用数学投稿的期刊
数学的就太多了！《中国数学教育》期刊级别： 国家级期刊《中学数学教学参考》期刊级别： 北大核心期刊《数学教学》期刊级别： 国家级期刊《中等数学》期刊级别： 国家级期刊《数学通报》期刊级别： 北大核心期刊《高校应用数学学报A辑(中文版)》期刊级别： CSCD核心期刊 北大核心期刊 统计源期刊杂志之家还有很多适合你的推荐！发表老师还会推荐最适合你的期刊。
Google发表的元数据论文
大数据技术发展史：大数据的前世今生
今天我们常说的大数据技术，其实起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，也就是我们经常听到的“三驾马车”，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable。
你知道，搜索引擎主要就做两件事情，一个是网页抓取，一个是索引构建，而在这个过程中，有大量的数据需要存储和计算。这“三驾马车”其实就是用来解决这个问题的，你从介绍中也能看出来，一个文件系统、一个计算框架、一个数据库系统。
现在你听到分布式、大数据之类的词，肯定一点儿也不陌生。但你要知道，在2004年那会儿，整个互联网还处于懵懂时代，Google发布的论文实在是让业界为之一振，大家恍然大悟，原来还可以这么玩。
因为那个时间段，大多数公司的关注点其实还是聚焦在单机上，在思考如何提升单机的性能，寻找更贵更好的服务器。而Google的思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上，然后利用集群上的所有机器进行数据计算。 这样，Google其实不需要买很多很贵的服务器，它只要把这些普通的机器组织到一起，就非常厉害了。
当时的天才程序员，也是Lucene开源项目的创始人Doug Cutting正在开发开源搜索引擎Nutch，阅读了Google的论文后，他非常兴奋，紧接着就根据论文原理初步实现了类似GFS和MapReduce的功能。
两年后的2006年，Doug Cutting将这些大数据相关的功能从Nutch中分离了出来，然后启动了一个独立的项目专门开发维护大数据技术，这就是后来赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce。
当我们回顾软件开发的历史，包括我们自己开发的软件，你会发现，有的软件在开发出来以后无人问津或者寥寥数人使用，这样的软件其实在所有开发出来的软件中占大多数。而有的软件则可能会开创一个行业，每年创造数百亿美元的价值，创造百万计的就业岗位，这些软件曾经是Windows、Linux、Java，而现在这个名单要加上Hadoop的名字。
如果有时间，你可以简单浏览下Hadoop的代码，这个纯用Java编写的软件其实并没有什么高深的技术难点，使用的也都是一些最基础的编程技巧，也没有什么出奇之处，但是它却给社会带来巨大的影响，甚至带动一场深刻的科技革命，推动了人工智能的发展与进步。
我觉得，我们在做软件开发的时候，也可以多思考一下，我们所开发软件的价值点在哪里？真正需要使用软件实现价值的地方在哪里？你应该关注业务、理解业务，有价值导向，用自己的技术为公司创造真正的价值，进而实现自己的人生价值。而不是整天埋头在需求说明文档里，做一个没有思考的代码机器人。
Hadoop发布之后，Yahoo很快就用了起来。大概又过了一年到了2007年，百度和阿里巴巴也开始使用Hadoop进行大数据存储与计算。
2008年，Hadoop正式成为Apache的顶级项目，后来Doug Cutting本人也成为了Apache基金会的主席。自此，Hadoop作为软件开发领域的一颗明星冉冉升起。
同年，专门运营Hadoop的商业公司Cloudera成立，Hadoop得到进一步的商业支持。
这个时候，Yahoo的一些人觉得用MapReduce进行大数据编程太麻烦了，于是便开发了Pig。Pig是一种脚本语言，使用类SQL的语法，开发者可以用Pig脚本描述要对大数据集上进行的操作，Pig经过编译后会生成MapReduce程序，然后在Hadoop上运行。
编写Pig脚本虽然比直接MapReduce编程容易，但是依然需要学习新的脚本语法。于是Facebook又发布了Hive。Hive支持使用SQL语法来进行大数据计算，比如说你可以写个Select语句进行数据查询，然后Hive会把SQL语句转化成MapReduce的计算程序。
这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分析和处理了。Hive出现后极大程度地降低了Hadoop的使用难度，迅速得到开发者和企业的追捧。据说，2011年的时候，Facebook大数据平台上运行的作业90%都来源于Hive。
随后，众多Hadoop周边产品开始出现，大数据生态体系逐渐形成，其中包括：专门将关系数据库中的数据导入导出到Hadoop平台的Sqoop；针对大规模日志进行分布式收集、聚合和传输的Flume；MapReduce工作流调度引擎Oozie等。
在Hadoop早期，MapReduce既是一个执行引擎，又是一个资源调度框架，服务器集群的资源调度管理由MapReduce自己完成。但是这样不利于资源复用，也使得MapReduce非常臃肿。于是一个新项目启动了，将MapReduce执行引擎和资源调度分离开来，这就是Yarn。2012年，Yarn成为一个独立的项目开始运营，随后被各类大数据产品支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。
同样是在2012年，UC伯克利AMP实验室（Algorithms、Machine和People的缩写）开发的Spark开始崭露头角。当时AMP实验室的马铁博士发现使用MapReduce进行机器学习计算的时候性能非常差，因为机器学习算法通常需要进行很多次的迭代计算，而MapReduce每执行一次Map和Reduce计算都需要重新启动一次作业，带来大量的无谓消耗。还有一点就是MapReduce主要使用磁盘作为存储介质，而2012年的时候，内存已经突破容量和成本限制，成为数据运行过程中主要的存储介质。Spark一经推出，立即受到业界的追捧，并逐步替代MapReduce在企业应用中的地位。
一般说来，像MapReduce、Spark这类计算框架处理的业务场景都被称作批处理计算，因为它们通常针对以“天”为单位产生的数据进行一次计算，然后得到需要的结果，这中间计算需要花费的时间大概是几十分钟甚至更长的时间。因为计算的数据是非在线得到的实时数据，而是历史数据，所以这类计算也被称为大数据离线计算。
而在大数据领域，还有另外一类应用场景，它们需要对实时产生的大量数据进行即时计算，比如对于遍布城市的监控摄像头进行人脸识别和嫌犯追踪。这类计算称为大数据流计算，相应地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流计算框架来满足此类大数据应用的场景。 流式计算要处理的数据是实时在线产生的数据，所以这类计算也被称为大数据实时计算。
在典型的大数据的业务场景下，数据业务最通用的做法是，采用批处理的技术处理历史全量数据，采用流式计算处理实时新增数据。而像Flink这样的计算引擎，可以同时支持流式计算和批处理计算。
除了大数据批处理和流处理，NoSQL系统处理的主要也是大规模海量数据的存储与访问，所以也被归为大数据技术。 NoSQL曾经在2011年左右非常火爆，涌现出HBase、Cassandra等许多优秀的产品，其中HBase是从Hadoop中分离出来的、基于HDFS的NoSQL系统。
我们回顾软件发展的历史会发现，差不多类似功能的软件，它们出现的时间都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出现，Java开发中的各类MVC框架也基本都是同期出现，Android和iOS也是前脚后脚问世。2011年前后，各种NoSQL数据库也是层出不群，我也是在那个时候参与开发了阿里巴巴自己的NoSQL系统。
事物发展有自己的潮流和规律，当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会，想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏，收获珍贵的知识和经验。而如果潮流已经退去，这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑，对时代、对自己都没有什么帮助。
但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花，总是一浪接着一浪，只要你站在海边，身处这个行业之中，下一个浪潮很快又会到来。你需要敏感而又深刻地去观察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的机会，奋力一搏，不管成败，都不会遗憾。
正所谓在历史前进的逻辑中前进，在时代发展的潮流中发展。通俗的说，就是要在风口中飞翔。
上面我讲的这些基本上都可以归类为大数据引擎或者大数据框架。而大数据处理的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘与机器学习。数据分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；数据挖掘与机器学习则有专门的机器学习框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，内置了主要的机器学习和数据挖掘算法。
此外，大数据要存入分布式文件系统（HDFS），要有序调度MapReduce和Spark作业执行，并能把执行结果写入到各个应用系统的数据库中，还需要有一个大数据平台整合所有这些大数据组件和企业应用系统。
图中的所有这些框架、平台以及相关的算法共同构成了大数据的技术体系，我将会在专栏后面逐个分析，帮你能够对大数据技术原理和应用算法构建起完整的知识体系，进可以专职从事大数据开发，退可以在自己的应用开发中更好地和大数据集成，掌控自己的项目。
希望对您有所帮助！~
第一阶段，运营式系统阶段。在上世纪七八十年代，用户购物时产生的记录一条条输入数据库，当时都是由这些运营系统生成这些数据的。
第二阶段，由用户原创内容阶段。2002年的时候，开始有了博客，后来发展成微博，到后来出现的微信，这些让每个网民都成了自媒体，都可以自己随心所欲地向网络发布相关的信息，这个时候数据产生的速度要远远大于之前的仅仅由运营系统产生的数据。
第三阶段，感知式系统阶段。真正让大数据时代由量变到质变是因为数据产生的方式到了第三个阶段——感知式系统阶段。
感知式系统阶段也就是物联网的大规模普及，物联网的迅速发展让大数据时代最终到来。
大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物：
由于互联网在资源整合方面的能力在不断增强，互联网本身必须通过数据来体现出自身的价值，所以从这个角度来看，大数据正在充当互联网价值的体现者。
随着更多的社会资源进行网络化和数据化改造，大数据所能承载的价值也必将不断提到提高，大数据的应用边界也会不断得到拓展，所以在未来的网络化时代，大数据自身不仅能够代表价值，大数据自身更是能够创造价值。
Google已经被大陆屏蔽了 你可以去Google香港的服务器
相信这两天大家朋友圈都被Google Map新功能演示刷屏了，视频中介绍说Google Map将在一些城市实现实景渲染，在手机中能够就从不同视角能逼真地浏览城市场景，甚至还能实现从室外到室内的无缝融合。
这个视频引发很多讨论，看明白的、看不明白的都在各抒己见，真的非常有意思。有人看到视频中从室外飞到室内，就联想到国内房地产行业做的一些卖房应用，直言房地产公司已经吊打谷歌；也有人看到视频中围绕着威斯敏特大教堂转一圈，就觉得这不就是倾斜摄影，早就烂大街的东西。
那正在看这篇文章的读者，你的心里又是什么看法呢？
究竟是不是谷歌不行了呢？
02
Block-NeRF是什么？
伟人说过，没有调查就没有发言权。想搞清楚这背后的技术细节，最好的办法就是去看文献。刚好在CVPR 2022会议上就有一篇Google员工发表的论文《 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 》，该论文就是Google Map这次产品更新背后的实现技术。
单看论文题目，可以知道这篇文章主要介绍一种叫做Block-NeRF的新方法，这个方法可以进行大场景神经视图合成。
视图合成，简单来说就是根据已有的视图（也就是图片）来合成一张不同视角下的新图片。举个不恰当的例子，你站在一个人左侧拍了一张照片，又站在一个人的右侧拍了一张照片，这时候你想知道站在这个人正前方拍的照片是什么样的。你在这个人左右两侧拍的照片就是已有的视图，而你想要的正前方的照片就是需要合成的视图。
当然，实际操作中一般会拍摄更多的照片，否则就难以达到理想的效果。视图合成并不是什么新概念，早期很多Image Based Rendering方向的论文就是做这个的，比较基础的方法也就是通过对现有图像进行插值来生成新的图像。当然，为了不断地提升合成图像的质量，方法变得越来越复杂。
来到AI时代，自然也会有人考虑用AI做视图合成，其中的佼佼者就是NeRF。NeRF 是 2020 年 ECCV 上获得最佳论文荣誉提名的工作，其影响力是十分巨大的。NeRF 将隐式表达推上了一个新的高度，仅用2D的姿态已知的图像作为监督，即可表示复杂的三维场景，在新视角合成这一任务上取得非常好的效果。但是NeRF受限于有限的模型容量，只能重建小尺度场景，比如一个物体、一个房间、一栋建筑等等。
Google在NeRF的基础上更进一步，通过将场景分割为多个部分，每个部分单独用一个NeRF进行训练，最后将各个NeRF合成的视图混合，从而实现大场景的视图合成。这就是Block-NeRF最核心的思想。
03
你还认为Google Map渲染的是倾斜吗？
我们现在文章里找找证据。文章在研究现状首先就介绍了大场景三维重建的内容，提到COLMAP、PMVS等知名计算机视觉项目，但同时也提到通过3D重建得到的模型存在很多变形和黑洞，这正是现在倾斜摄影模型存在的严重问题。
最后，总结说三维重建更加注重精度，而本文的任务属于新视图合成领域，甚至Block-NeRF算法都没有利用SfM(Structure from Motion)算法来获取相机位姿，仅利用车载传感器读数作为模型训练数据。
看到这里，我想大家都知道Google Map渲染的不是倾斜模型了。可是为什么要大费周章地用几百万张图片来训练Block-NeRF模型呢？从视频中不难看出，浏览过程中非常平滑，没有倾斜那种LOD过渡的感觉，而且，合成出来的图像还可以进行光照、天气等效果的调整。
当然，肯定还会有人说，现在把倾斜摄影模型导入 游戏 引擎也能有各种光照和天气效果，但是倾斜摄影模型本身的纹理就已经记录拍摄时的光照信息，即使添加一些 游戏 引擎的效果，所看到的画面也没有Google Map那么纯净。
另外，Block-Neft里还提到在制作训练数据时，把图片中的移动目标（如车和行人）等遮罩掉，使得合成的图像里不会出现车和行人的干扰。相较之下，倾斜摄影模型中的车辆和行人往往需要人工去压平修复。
从个人角度来说，我觉得Block-NeRF比倾斜摄影更加优雅。只要根据用户浏览的位置和朝向，就可以在云端实时渲染出一张以假乱真的图片。虽然倾斜也可以走云渲染的路线，但就显示效果和渲染效率来说，目前看到的应用案例也仅仅时刚刚够用而已。至于Block-NeRF会不会取代倾斜摄影，个人觉得目前并不需要此类的担心。