推荐下计算机视觉这个领域，依据学术范标准评价体系得出的近年来最重要的9篇论文吧： （对于英语阅读有困难的同学，访问后可以使用翻译功能） 一、Deep Residual Learning for Image Recognition 摘要：Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers—8× deeper than VGG nets [40] but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions1, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 二、Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 摘要：In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3x3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16-19 weight layers. These findings were the basis of our ImageNet Challenge 2014 submission, where our team secured the first and the second places in the localisation and classification tracks respectively. We also show that our representations generalise well to other datasets, where they achieve state-of-the-art results. We have made our two best-performing ConvNet models publicly available to facilitate further research on the use of deep visual representations in computer vision. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 三、U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 摘要：There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated samples more efficiently. The architecture consists of a contracting path to capture context and a symmetric expanding path that enables precise localization. We show that such a network can be trained end-to-end from very few images and outperforms the prior best method (a sliding-window convolutional network) on the ISBI challenge for segmentation of neuronal structures in electron microscopic stacks. Using the same network trained on transmitted light microscopy images (phase contrast and DIC) we won the ISBI cell tracking challenge 2015 in these categories by a large margin. Moreover, the network is fast. Segmentation of a 512x512 image takes less than a second on a recent GPU. The full implementation (based on Caffe) and the trained networks are available at . 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 四、Microsoft COCO: Common Objects in Context 摘要：We present a new dataset with the goal of advancing the state-of-the-art in object recognition by placing the question of object recognition in the context of the broader question of scene understanding. This is achieved by gathering images of complex everyday scenes containing common objects in their natural context. Objects are labeled using per-instance segmentations to aid in precise object localization. Our dataset contains photos of 91 objects types that would be easily recognizable by a 4 year old. With a total of million labeled instances in 328k images, the creation of our dataset drew upon extensive crowd worker involvement via novel user interfaces for category detection, instance spotting and instance segmentation. We present a detailed statistical analysis of the dataset in comparison to PASCAL, ImageNet, and SUN. Finally, we provide baseline performance analysis for bounding box and segmentation detection results using a Deformable Parts Model. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 五、Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 摘要：Convolutional networks are at the core of most state of-the-art computer vision solutions for a wide variety of tasks. Since 2014 very deep convolutional networks started to become mainstream, yielding substantial gains in various benchmarks. Although increased model size and computational cost tend to translate to immediate quality gains for most tasks (as long as enough labeled data is provided for training), computational efficiency and low parameter count are still enabling factors for various use cases such as mobile vision and big-data scenarios. Here we are exploring ways to scale up networks in ways that aim at utilizing the added computation as efficiently as possible by suitably factorized convolutions and aggressive regularization. We benchmark our methods on the ILSVRC 2012 classification challenge validation set demonstrate substantial gains over the state of the art: 21:2% top-1 and 5:6% top-5 error for single frame evaluation using a network with a computational cost of 5 billion multiply-adds per inference and with using less than 25 million parameters. With an ensemble of 4 models and multi-crop evaluation, we report 3:5% top-5 error and 17:3% top-1 error on the validation set and 3:6% top-5 error on the official test set. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 六、Mask R-CNN 摘要：We present a conceptually simple, flexible, and general framework for object instance segmentation. Our approach efficiently detects objects in an image while simultaneously generating a high-quality segmentation mask for each instance. The method, called Mask R-CNN, extends Faster R-CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with the existing branch for bounding box recognition. Mask R-CNN is simple to train and adds only a small overhead to Faster R-CNN, running at 5 fps. Moreover, Mask R-CNN is easy to generalize to other tasks, ., allowing us to estimate human poses in the same framework. We show top results in all three tracks of the COCO suite of challenges, including instance segmentation, bounding-box object detection, and person keypoint detection. Without tricks, Mask R-CNN outperforms all existing, single-model entries on every task, including the COCO 2016 challenge winners. We hope our simple and effective approach will serve as a solid baseline and help ease future research in instance-level recognition. Code will be made available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 七、Feature Pyramid Networks for Object Detection 摘要：Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But pyramid representations have been avoided in recent object detectors that are based on deep convolutional networks, partially because they are slow to compute and memory intensive. In this paper, we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A top-down architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art single-model results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 5 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 八、ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF 摘要：Feature matching is at the base of many computer vision problems, such as object recognition or structure from motion. Current methods rely on costly descriptors for detection and matching. In this paper, we propose a very fast binary descriptor based on BRIEF, called ORB, which is rotation invariant and resistant to noise. We demonstrate through experiments how ORB is at two orders of magnitude faster than SIFT, while performing as well in many situations. The efficiency is tested on several real-world applications, including object detection and patch-tracking on a smart phone. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 九、DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 摘要：In this work we address the task of semantic image segmentation with Deep Learning and make three main contributions that are experimentally shown to have substantial practical merit. First , we highlight convolution with upsampled filters, or ‘atrous convolution’, as a powerful tool in dense prediction tasks. Atrous convolution allows us to explicitly control the resolution at which feature responses are computed within Deep Convolutional Neural Networks. It also allows us to effectively enlarge the field of view of filters to incorporate larger context without increasing the number of parameters or the amount of computation. Second , we propose atrous spatial pyramid pooling (ASPP) to robustly segment objects at multiple scales. ASPP probes an incoming convolutional feature layer with filters at multiple sampling rates and effective fields-of-views, thus capturing objects as well as image context at multiple scales. Third , we improve the localization of object boundaries by combining methods from DCNNs and probabilistic graphical models. The commonly deployed combination of max-pooling and downsampling in DCNNs achieves invariance but has a toll on localization accuracy. We overcome this by combining the responses at the final DCNN layer with a fully connected Conditional Random Field (CRF), which is shown both qualitatively and quantitatively to improve localization performance. Our proposed “DeepLab” system sets the new state-of-art at the PASCAL VOC-2012 semantic image segmentation task, reaching percent mIOU in the test set, and advances the results on three other datasets: PASCAL-Context, PASCAL-Person-Part, and Cityscapes. All of our code is made publicly available online. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 希望对你有帮助！
平面设计论文参考文献范例
在现实的学习、工作中，大家总免不了要接触或使用论文吧，论文是学术界进行成果交流的工具。那么一般论文是怎么写的呢？以下是我精心整理的平面设计论文参考文献范例，仅供参考，欢迎大家阅读。
[1]《古籍版本学概论》，严佐之著，华东师范大学出版社，2008 年 10 月第一次，第二版
[2]《中国雕版源流考》，孙毓修著，商务印书馆，1990 年 9 月第一版第一次印刷
[3]《南宋手工业史》，葛金芳著，上海古籍出版社，2008 年 12 月
[4]《南宋人口史》，吴松弟著，上海古籍出版社，2008 年 10 月第 1 版
[5]《书法通论》，丁文隽著，人民美术出版社，2005 年 5 月第 2 版 第 2 次印刷
[6]《古书版本常谈》毛春朔著，上海古籍出版社出版发行，2002 年 7 月第 1 版，2003 年 4 月第 3 次印刷
[7]《书林清话》(插图本)叶德辉撰，(古籍版本基本知识丛书)上海古籍出版社，2008 年 2 月第 1 版， 2008 年 2 月第 1 次印刷
[8]《宋代地域文化》，程民生著，(宋代研究丛书)，河南大学出版社出版，1997 年 8 月第 1 版第 1 次印刷
[9]《万物》，[德]雷德侯著，张总等译，党晟校，生活·读书·新知 三联书店，2005 年 12 月北京第 1 次印刷
[10]《中国古代书籍装帧》，杨永德著，北京：人民美术出版社，2006 年 4 月
[11]《天工开物》，[明]宋应星著，潘吉星译注，(中国古代科技名著译注丛书，韩寓群，徐传武主编)，上海古籍出版社 2008 年 4 月第 1 次印刷
[1]Krumhansl, C. L. 2002. “Music: A Link between Cognition and Emotion” [A]. InCurrent Directions in Psychological Science, Vol. 11 [C]: 45-50. Oxford: BlackwellPublishers.
[2]Mitnick, K. D., and W. L. Simon. 2002. The Art of Deception: Controlling theHuman Element of Security [M]. Indianapolis: Wiley.
[3]Ekman, P. 2003. Emotions Revealed: Recognizing Faces and Feelings to ImproveCommunication and Emotional Life [M]. New York: Henry Holt & Co./Times Books.
[5]Quentin Newark. 2007. What Is Graphic Design? Essential Design Handbooks [M].RotoVision.
[6]Berryman, Gregg. 1990. Notes on graphic design and visual communication [M].Crisp Publications.
[7]Bojko, Szymon. 1972. New graphic design in revolutionary Russia [M]. LundHumphries.
[8]Thompson, Bradbury. 1988. The art of graphic design: Bradbury Thompson [M]. YaleUniversity Press.
[9]Ades, Dawn, Brown, Robert K.，Friedman, Mildred . The 20th-century poster:Design of the avant-garde [M]. Abbeville Press.
[10]White, Jan V. 1988. Graphic design for the electronic age [M]. Watson-GuptillPublications.
[11]吴国欣.标志设计[M].上海：上海人民美术出版社，2002.
[12]朱锷.现代平面设计巨匠田中一光的设计世界[M].北京：中国青年出版社，1998.
[13](日)Works 社编辑部编著.日本平面创意设计年鉴 2005[M].北京：中国青年出版社，2006.
[14]王受之.世界平面设计史[M].北京：中国青年出版社，2002.
[15]何家讯.现代广告案例——理论与评析[M].上海：复旦大学出版社，1998.
[16]张金海. 世界经典广告案例评析[M].武汉：武汉大学出版社，2000.
[17]威廉 阿伦斯著，丁俊杰，程坪，苑菲，张溪. 当代广告学[M].北京：华夏出版社，2001.
[18][日]直条则夫著，俞纯鳞. 广告文稿策略-策划、创意与表现[M].北京：中国财政经济出版社，2002.
[19]汤义勇. 招贴设计[M].北京：人民美术出版社，2001.
[20]李巍. 广告经典故事——超级名牌的广告战略[M].重庆：重庆大学出版社，2002.
[21]王红卫. 商业海报设计 创意解析范例导航(附光盘)[M].北京：清华大学出版社，2007.
[22](美)斯科勒司，(美)伟德尔. 创意海报版式设计[M].大连：大连理工大学出版社，～48.
[23]周进. 世博会视觉传播设计[M].上海：东华大学出版社，～30.
[24]朱维理. 大型活动标志设计实战案释[M].北京：北京理工大学出版社，2009.
[25]梁明珠. 城市旅游开发与品牌建设研究[M].广州：暨南大学出版社，2009.
[26](日本)秋山孝. 秋山孝海报作品集[M].上海：上海人民美术出版社，～67.
[27]朱锷. 日本海报设计的形态[M].广西：广西美术出版社，～60.
[28](英)赫利. 什么是品牌设计[M].北京：中国青年出版社，2000.
[29](美)马特·马图斯. 设计趋势之上[M].山东：山东画报出版社，～86[30]刘金平. 视觉青岛[M].北京：中国旅游出版社，2007.
[30]金志国. 一杯沧海：我与青岛啤酒[M].北京：中信出版社，2008.
1.[期刊论文]探究视觉传达艺术在平面设计中的体现
期刊：视界观 | 2021 年第 011 期
摘要:平面设计是我国设计领域非常重要的组成部分。伴随人们生活水平的不断提升,对平面设计要求也越来越高。平面设计作为一种艺术行为,将视觉符号巧妙运用其中可以凸显平面设计的独特性。本文主要分析了平面设计中视觉传达艺术的体现情况,目的是凸显视觉传达艺术在平面设计中的优势,促使平面设计更加吸引观众眼球。
关键词:平面设计；视觉传达艺术；视觉符合；体现
2.[期刊论文]基于蓝墨云的《网络平面设计》课程过程性考核评价体系的设计与实践
期刊：湖北函授大学学报 | 2021 年第 004 期
摘要:"互联网+教育"是为了更加高效的教与学,本文章叙述了广告设计与制作专业《网络平面设计》课程特点及课程考核的现状,分析蓝墨云班课平台过程性考核优势,提出基于蓝墨云班课的课程过程性考核评价标准与执行方案并在《网络平面设计》课程教学中进行实践,来验证笔者构建的课程过程性考核评价标准和执行方案的合理性和科学性.
关键词:蓝墨云；过程性考核；评价方式
3.[期刊论文]民间美术色彩在现代平面设计中的运用
期刊：参花 | 2021 年第 010 期
摘要:我国的民间美术色彩经过数千年的发展和更新,已经形成了自己的特色,并且成为中国传统文化的重要组成部分,受到了社会各界的广泛关注.将民间美术色彩运用到现代平面设计之中,在弘扬传统美术的同时,还可以丰富设计作品的内涵.本文将深入探究民间美术色彩在现代平面设计中的应用,为以后的平面设计发展抛砖引玉.
关键词:民间美术；色彩；现代平面设计；融合
4.[期刊论文]浅谈平面设计要素在响应式网页设计中的重要性
期刊：数码设计．CG WORLD | 2021 年第 001 期
摘要:响应式网页设计是从2012年由西方国家开始流行起来的新兴网页设计类型,是目前我国视觉传达等设计领域比较热门的话题之一,其根本目的是要让设计的.网站能够响应用户的行为,根据不同终端设备自动调整尺寸。本文从平面设计的角度,从文字、图形图像、色彩等基本要素进行阐述,分析了响应式网页设计的基本视觉要素在具体设计中的排版、调整等问题,为响应式网页的界面设计的艺术化、个性化提供帮助。
关键词:文字；色彩；图形图像；响应式；界面设计
5.[期刊论文]数字化时代下平面设计的发展趋势
期刊：中外鞋业 | 2021 年第 006 期
摘要:现在我们已经进入了数字化的时代,这个时代呈现出越来越多维化的平面设计手段和表现方式,而且有了软件和电子设备的帮助,平面设计变得更加的平民化和大众化.本文重点分析了数字化时代下平面设计所遇到的困难,以及所面临的机遇,并根据这一现象,对数字化时代下平面设计应该朝什么方向发展进行了讨论,希望能够给相关人员一些有效的建议.
关键词:数字化时代；平面设计；趋势
《VISION青年视觉》的读者是已经获得或者正在走向成功的人们，是中国新兴的中产阶层和正在向中产阶层进步的人们。他们追求有个性的生活，成为中国社会发展中引领潮流的一群。《VISION青年视觉》可以标识他们和他们所处的这个时代，关怀他们的心灵，实现他们的愿望，显示他们的性格，成为他们的朋友。《VISION青年视觉》是为他们准备的一份可以轻松阅读的客厅杂志。《VISION青年视觉》展现国际的视野，第一时间在大陆上演世界时尚艺术生活潮流；突出视觉的魅力，每一个页面都会让人不忍翻过；提倡时尚生活，读者在翻阅中会感受到品位的提高；彰显人性光辉，心灵的震撼使人向往更有创造性的生活。《VISION青年视觉》是一本知道自己应该出现在什么地方的杂志。读者可以认真欣赏，也可以随意翻阅；可以沉浸其中，也可以在某一刻被吸引，被感动，如同偶遇，随意而真实。因此，她不是一本按照传统编辑逻辑操作的杂志，她是一本按视觉逻辑编辑的杂志，她是感性的，流动的，她的理性价值存在于读者内心的感动和惊讶之中。《VISION青年视觉》是一本倡导时尚艺术生活的杂志。在财富与智慧之外，人的生活还应该更美，更优雅，更快乐。《VISION青年视觉》的内容包括人文关怀、时尚潮流、文化艺术、空间美学、工业设计等，涵盖时尚艺术生活的各个层面。时尚不是简单的美容服饰，《VISION青年视觉》也从来不是一本时尚购物指南，《VISION青年视觉》传递给读者的是：什么才是溶化在精神之中的真正时尚，什么才是有国际品位的物质生活，什么才是在潮流中独具的个性，什么才是你看到的美！《VISION青年视觉》不讳言商业价值，因为她是一本以艺术生活的眼光去解读、包容商业的杂志。一本自恋的杂志将无法代表这个时代的精神品质。因此《VISION青年视觉》从不回避她与商业的联盟，而且她以不可替代的传播价值与具有领先精神的企业领导者产生着共鸣，一起为这个时代，为生活在这个时代中的优秀阶层创造着可以尽情享受的生活
ijcv期刊的水平是比较高的。IJCV是International Journal of Computer Vision(计算机视觉国际期刊)的英文缩写。国际期刊计算机视觉，详细描绘了信息科学与工程这一领域的快速发展。一般性发表的文章提出广泛普遍关心的重大技术进步。短文章提供了一个新的研究成果快速发布通道。综述性文章给与了重要的评论，以及当今发展现状的概括。
主要内容包括：数学，物理，计算机视觉计算方面：图像的形成，处理，分析和解释;机器学习方法，统计方法，传感器。
应用：基于图像的绘制，计算机图形学，机器人，照片判读，图像检索，视频分析和注释，多媒体等。
《科学》（英语：Science）是美国科学促进会（英语：American Association for the Advancement of Science，AAAS）出版的一份学术期刊，为全世界最权威的学术期刊之一。《科学》是发表最好的原始研究论文、以及综述和分析当前研究和科学政策的同行评议的期刊之一。该杂志于1880年由爱迪生投资1万美元创办，于1894年成为美国最大的科学团体“美国科学促进会”（American Association for the Advancement of Science ，AAAS)的官方刊物。全年共51期，为周刊，全球发行量超过150万份。
2018年12月，世界品牌实验室发布《2018世界品牌500强》榜单，科学排名第383。
材料类sci一区期刊：
sci期刊除了英文的，其实还有中文的，近几年不少中文的期刊被sci收录。接下来，根据这个问题详细的介绍一下。
1、《Journal of Materials Science Technology》The aims of this journal are to enhance the international exchange of scientific activities.
《Journal of Materials Science Technology》登世界各国的具有创新性和较高学术水平的原始性论文，该杂志已被誉为看中国材料研究发展趋势的一个窗口。所设栏目：letters、review articles、original papers、research notes、brief scientifie achievement.
2、《International Journal of Minerals Metallurgy and Materials》目前已经被多个国际著名检索机构收录，
在国内外享有较好声誉,《International Journal of Minerals Metallurgy and Materials》主要刊载矿业工程(Mineral)、
冶金工艺(Metallurgy)、材料科学(Materials)、信息与控制(Information)等领域的最新研究成果，所设栏目：矿业、冶金、材料。
3、《先进材料界面》英文期刊名称《Advanced Materials Interfaces》是由GERMANY出版。期刊ISSN：2196-7350，2017-2018最新影响因子：，2017-2018自引率：。
4、《应用粘土科学》英文期刊名称《APPLIED CLAY SCIENCE》由NETHERLANDS出版。出版周期：双月刊。期刊ISSN：0169-1317，2017-2018最新影响因子：，2017-2018自引率：20%。
5、《应用表面科学》英文期刊名称《APPLIED SURFACE SCIENCE》由NETHERLANDS出版，出版周期：半月刊。期刊ISSN：0169-4332，2017-2018最新影响因子：，2017-2018自引率：。
医学cscd核心期刊有：《中国中药》、《中国公共卫生》、《中华医院感染学》、《临床检验》、《药学学报》、《法医学》、《中草药》、《临床放射学》等，《实用放射学杂志》为cscd核心期刊。
核心期刊级别。
cscd期刊是核心期刊级别，cscd期刊是收录在cscd（中国科学引文数据库）里的期刊。cscd收录我国数学、物理、化学、天文学、地学、生物学、农林科学、医药卫生、工程技术和环境科学等领域出版的中英文科技核心期刊。
cscd是中国科学引文数据库，是国内七大核心期刊体系中的一类，学科方向上篇理科，在国内各领域中cscd刊物发表的文章认可度也是颇高的，特别是在个人晋升考核中，cscd刊物的作用和影响力仅次于北大核心期刊和南大核心期刊，cscd期刊的发表完全不需要英文写作，中文即可。
收录规模：
中国科学引文数据库来源期刊每两年遴选一次。每次遴选均采用定量与定性相结合的方法，定量数据来自于中国科学引文数据库，定性评价则通过聘请国内专家定性评估对期刊进行评审。定量与定性综合评估结果构成了中国科学引文数据库来源期刊。
2009-2010版本，中国科学引文数据库共遴选了核心库期刊669种；扩展库期刊：378种。
以上内容参考：百度百科-CSCD期刊
对照这个表格什么都明白了。期刊中,国内刊号后的A/B/C/D/E/F/G等意思那是期刊的分类号，期刊类别说明：“期刊类别”是国内统一连续出版物号的分类号。参考文献其他期刊分类号如下：A：马列主义、毛泽东思想、邓小平理论B：哲学、宗教C：社会科学总论D：政治、法律E：军事F：经济G：文化、科学、教育、体育G0：综合性文化G1：世界各国文化与文化事业G2：信息与知识传播G3：科学、科学研究G4：教育G8：体育H：语言、文字I：文学J：艺术K：历史、地理N：自然科学总论O：数理科学和化学O1：数学O3：力学O4：物理学O6：化学O7：晶体学P：天文学、地球科学Q：生物科学R：医药、卫生S：农业科学T：工业技术TB：一般工业技术TD：矿业工程TE：石油、天然气工业TF：冶金工业TG：金属学与金属工业TH：机械、仪表工业TJ：武器工业TK：能源与动力工程TL：原子能技术TM：电工技术TN：无线电电子学、电信技术TP：自动化技术、计算机技术TQ：化学工程TS：轻工业、手工业TU：建筑科学TV：水利工程U：交通运输V：航空、航天X：环境科学、安全科学Z：综合类
第一级-T类：特种刊物论文，指在《SCIENCE》和《NATURE》两本期刊上发表的论文。
第二级-A类：权威的核心期刊，指的是国际通用的SCIE、EI、ISTP、SSCI、A&HCI收录检索系统的论文(中国科学技术信息研究所检索为准)，或同一主题发表在国内中文核心期刊的权威，论文中不包含其他报告总结。
第三级-B类：重要核心刊物论文，指在国外核心期刊上刊登的论文(见《国外科技核心期刊手册》)或在国内同一学科的中文核心期刊中具有重要影响的刊物上发表的论文。
第四级-C类：一般核心刊物论文，指《全国中文核心期刊要目总览?北大图书馆2004版》刊物上发表的论文。
第五级-D类：一般公开刊物论文，指在国内公开发行的刊物上(有期刊号“CN”“ISSN” ，有邮发代号)发表的论文。
第六级-E类：受限公开刊物论文，指在国内公开发行的但受发行限制的刊物上(仅有期刊号、无邮发代号)发表的论文。
《求知导刊》是正规期刊。《求知导刊》是经国家新闻出版总署批准登记，广西壮族自治区新闻出版局主管、广西出版杂志社主办的全国优秀学术刊物（月刊），国内外公开发行。
补充资料： 《求知导刊》于2013年正式发刊，属于一般的普通中文期刊，未被核心期刊数据库收录。其基本信息如下：主办单位：广西出版杂志社；出版周期：半月；ISSN：2095-624X；CN：45-1393/N；出版地：广西壮族自治区南宁市；语种：中文；开本：大16开；邮发代号：48-128；创刊时间：2013。