大名鼎鼎的DenseNet，17年CVPR的best paper（当然有争议是后话），不得不读。黄高博士的扛鼎之作，之前在读他的Snapshot-Ensembles时感觉就很舒服，整个文章逻辑很清楚，实验对比做的也十分全面，相信这篇best paper更是没有问题，会给读者一种爽的感觉。
2019.2.20 2852次。绝对值很高，但相比其他经典网络，ResNet，GoogLeNet之类，有些差距。
本篇在16年8月挂到arXiv上，中了2017年CVPR，是继16年何大神的ResNet之后，第二个华人的best paper， 这里 有个作者本尊的talk，现场讲解。一作Gao Huang（黄高）05年北航的本科生（GPA第一），15年清华博士毕业（读了6年。。），后来在康奈尔待了3年做博后，此刻在清华作青椒，本篇是在康奈尔时的工作。二作刘壮（同等贡献）也是碉堡，现在在伯克利做博士生，之前是清华姚班的（13级），发这篇文章时还在清华，也就是说 本科生 。。。最近以一作的身份新发了一篇《Rethinking the Value of Network Pruning》，中了19年的ICLR，同时也是18年NIPS的best paper award。。这个世界太疯狂了，这都不是潜力股了，而是才华横溢溢的不行了。
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先前的研究中说明只要网络包含短路连接，基本上就能更深，更准确，更有效的训练。本文基于这个观察，引入了密集卷积网络（DenseNet），它以前馈方式将每个层连接到所有层。传统的卷积网络L层有L个连接，而DenseNet有 个直接连接。对于每一层，它前面所有层的特征图都当作输入，而其本身的特征图作为所有后面层的输入（短路连接被发挥到极致，网络中每两层都相连）。DenseNet具有几个引入注目的优点： 可以缓解梯度消失问题，加强特征传播，鼓励特征重用，并大幅减少参数数量。
随着CNN变得越来越深，一个新的研究问题出现了：随着输入信息或梯度通过多层，它在到达网络结尾（或开始）处就消失了。ResNets和Highway Networks通过恒等连接将信号从一层传输到下一层。Stochastic depth通过在训练期间随机丢弃层来缩短ResNets，以得到更好的信息和梯度流。FractalNets重复组合几个并行层序列和不同数量的卷积块，以获得较深的标准深度，同时在网络中保持许多短路径。尽管上述方法的网络结构都有所不同，但它们有一个共同特征：创建从早期层到后期层的短路径。
本文提出一个简单的连接模式：为了确保网络中各层之间的最大信息流， 将所有层（匹配特征图大小）直接相互连接 。为了保持前向传播性质，每个层从所有前面的层获得附加输入，并将其自身特征图传递给所有后续层。
至关重要的是，与ResNets相比，在传递给下一层之前， 不是通过求和来合并特征，而是通过concat来合并特征 。因此， 层有 个输入，包括所有先前卷积块的特征图。其特征图被传递到后续所有 层。这在L层网络中引入了 个连接，而不是传统架构的L个连接。正是因为这种密集连接模式，所以称本文方法为密集连接网络（ Dense Convolutional Network DenseNet）。
相比传统卷积网络，这种密集连接模式有有一点可能违反直觉的是，它需要更少的参数，因为无需重新学习冗余的特征图。本文提出的DenseNet架构显式区分了添加到网络的信息和保留的信息。DenseNet的层非常窄（如每层只有12个滤波器），只给网络的"集体知识"增加一小组特征图，并保持其余的特征图不变。
除了更好的参数利用率之外，DenseNet的一大优势是它改善了整个网络中的信息流和梯度，使得网络更易于训练。每层都可以直接访问损失函数和原始输入信号的梯度（ 我屮，这不就是GoogLeNet当时为解决梯度消失而在中间层引入分类器那种ugly办法的替代吗 ），从而导致隐式的深度监督。这有助于训练更深的网络。
与DenseNet相似的级联结构早在1989年就提出来了。。Adanet的提出差不多是与DenseNet并行的，跨层连接也相似（话说竞争真激烈。。）
本文作者提出的另一个网络Stochastic depth说明并非所有层都需要，在深度残差网络中存在大量冗余的层。本文的部分灵感也来源于此。
相比从极深或极宽的架构中提取表示能力，DenseNet是通过 特征重用 来利用网络的潜力，得到易于训练和高参数效率的压缩模型。相比从不同层拼接特征的Inception网络，DenseNet更简单有效（看来Inception因其结构复杂性没少被批判）。
定义 为单张输入图像，网络由 层组成，每一层实现非线性变换 ，其中 为层的索引号。 可以是BN，ReLU，Pooling，Conv等操作的复合函数，定义 层的输出为 。
传统的层连接： 。ResNets增加了跳跃连接： 。ResNets的一个优势是梯度可以通过恒等函数直接从后面的层流向前面的层。然而，恒等函数和 的输出通过加法合并，有可能会阻碍网络的信息流。
本文引入与ResNets不同的连接模式：从任意层到所有后续层的直接连接（图1）。结果就是，第 层接收所有之前层的特征图作为输入： 。为了便于实现，concat 的多个输入为单一张量。
受ResNet v2启发，定义 为三个连续运算的复合函数：BN，ReLU，3 x 3 Conv
当特征图的大小改变时，concat运算是不可能的，然鹅，卷积网络的一个关键组成部分就是下采样层，通过它可以改变特征图大小。为了便于在架构中进行下采样，将网络划分为多个密集连接的密集块（dense blocks），如图2所示。
将密集块之间的层称为过渡层（transition layers），它们进行卷积和池化。本文实验中的过渡层由BN，1 x 1卷积和 2 x 2平均池化组成。
如果每个函数 生成 个特征图，它后面跟着的 层有 个输入特征图，其中 是输入层的通道数。DenseNet和现有网络架构的一个重要区别是DenseNet可以有非常窄的层，如 。本文将超参数 定义为网络的成长率（growth rate）。对此的一种解释是，每一层都可以访问其块中所有前面的特征图，即，网络的『集体知识』。可以将特征图视为网络的全局状态。每一层增加自己的 个特征图到这个状态。成长率反映了每层由多少新信息对全局状态有贡献。全局状态一旦写入，就可以被网络中的任何地方访问，而不像传统网络那样，无需从一层复制到另一层。（全文精华应该就是这一段了）
1x1 conv非常有用（提升计算效率），本文也大用特用。本文定义DenseNet-B的 为 BN-ReLU-Conv(1x1)-BN-ReLU-Conv(3x3)
为了使模型更紧凑，可以减少过渡层的特征图数量。如果密集块包含 个特征图，定义接下来的过渡层生成 个特征图，其中 表示压缩率。定义 的DenseNet为DenseNet-C，本位实验中设置为 。当同时使用瓶颈层和压缩过渡层时，定义模型为DenseNet-BC。
非ImageNet数据集采用同一个架构，由3个密集块构成。ImageNet的架构如表1所示
CIFAR SVHN ImageNet
所有网络都用SGD。
CIFAR和SVHN的batch size为64，epoch分别为300和40，初始学习率为0.1，在50%和75%的epoch时分别除10。
ImageNet的batch size为256，90个epoch，初始学习率为0.1，在30和60epoch时分别除10。
weight decay为 ，动量为0.9。用He初始化。
对于CIFAR和SVHN，还在每个卷积层后接了dropout层（除第一个卷积层外），丢失率为0.2。
看表2的最后一行
DenseNet可以利用更大更深模型表示能力的增长。
如图4所示
主要用DenseNet-BC和ResNet作比较。
表面上看，DenseNets和ResNets没什么不同，两个式子的差别仅仅是输入从加法变为concat，然而，这种看似很小的修改导致两种网络架构的行为明显不同。
因为鼓励特征重用，所以得到更紧凑的模型。
如图4所示。
对DenseNets准确率提升的一种解释是各个层通过短路连接从损失函数接收额外的监督（某种深度监督）。DenseNets用隐式的方式执行相似的深度监督：网络顶部的单个分类器通过最多两到三个过渡层为所有层提供直接监督。 然而，由于在所有层之间共享相同的损失函数，因此DenseNets的损失函数和梯度基本上不那么复杂。
和随机深度的对比，随机深度有点类似DenseNet：如果所有中间层都随机丢弃，那么在相同的池化层之间的任意两层都有可能直接连接。
DenseNet就是好，就是好啊就是好。在遵循简单的连接规则的同时，DenseNets自然地整合了恒等映射，深度监督和多样化深度的属性。
又是一篇没有什么数学公式的paper，越来越感觉深度学习像物理，很多结果都是基于做实验得到的。通过对实验的观察对比分析，找出实验中的缺陷不足，从而去改进，然后发paper。黄高博士的写作套路还是非常讨喜的，特别是开头的地方，娓娓道来，一步一步告诉你为什么要这么做，为什么要引入这一步。此外，DenseNets和作者本人的工作『随机深度』也有千丝万缕的关系，看来功夫做扎实了，沿着一条道路是可以出一系列成果的。
这是个好问题。。是要进一步衍生ResNet吗？
提出密集连接结构，将ResNet的跳跃连接发扬光大为两两连接
效果比ResNet还好，通过减少滤波器个数（文中称作成长率），参数量也下来了
感觉效果提升并没有那么明显，被后续出来的ResNeXt超过了
各种网络结构的实现：
黄高本人视频讲解：
作者本人的解答： CVPR 2017最佳论文作者解读：DenseNet 的“what”、“why”和“how”
DenseNet的3个优势：
CVPR的workshop审稿还是很严格的。虽然reviewers和主会不是一套班子，但也都是来自Google/Facebook的顶级学者。难度上，CVPR workshop=B类主会>C类主会。
CVPR录用标准
CVPR有着较为严苛的录用标准，会议整体的录取率通常不超过30%，而口头报告的论文比例更是不高于5%。而会议的组织方是一个循环的志愿群体，通常在某次会议召开的三年之前通过遴选产生。CVPR的审稿一般是双盲的，也就是说会议的审稿与投稿方均不知道对方的信息。
通常某一篇论文需要由三位审稿者进行审读。最后再由会议的领域主席(area chair)决定论文是否可被接收。
第一届CVPR会议于1983年在华盛顿由金出武雄和Dana Ballard举办，此后每年都在美国本土举行。会议一般在六月举行，而举办地通常情况下是在美国的西部，中部和东部地区之间循环。
例如，2013年该会议在波特兰召开。而2014年有超过1900人参加了在哥伦比亚举办的会议。而接下来的2015,2016和2017年，该会议分别于波士顿，拉斯维加斯和夏威夷举办。
CVPR有着较为严苛的录用标准，会议整体的录取率通常不超过30%，而口头报告的论文比例更是不高于5%。
而会议的组织方是一个循环的志愿群体，通常在某次会议召开的三年之前通过遴选产生。CVPR的审稿一般是双盲的，也就是说会议的审稿与投稿方均不知道对方的信息。通常某一篇论文需要由三位审稿者进行审读。最后再由会议的领域主席(area chair)决定论文是否可被接收。
在各种学术会议统计中，CVPR被认为有着很强的影响力和很高的排名。目前在中国计算机学会推荐国际学术会议的排名中，CVPR为人工智能领域的A类会议 。在巴西教育部的排名中排名为A1。基于微软学术搜索(Microsoft Academic Search)2014年的统计，CVPR中的论文总共被引用了169,936次。
最近利用知识蒸馏的方法，对业务中的性能有了可观的提升，因此在这里总结一波。本文主要从宏观的角度分析一下各个蒸馏算法的蒸馏方式，具体细节可以根据兴趣阅读论文~ 知识蒸馏是一种模型压缩常见方法，用于模型压缩指的是在teacher-student框架中，将复杂、学习能力强的网络学到的特征表示“知识蒸馏”出来，传递给参数量小、学习能力弱的网络。从而我们会得到一个速度快，能力强的网络，因此这是一个概念上的模型压缩方案。从另一个角度来说，蒸馏可以使得student学习到teacher中更加软化的知识，这里面包含了类别间的信息，这是传统one-hot label中所没有的。由于蒸馏中软化标签的本质，因此蒸馏也可以被认为是一种正则化的策略。总结来说，知识蒸馏除了能够学习到大模型的特征表征能力，也能学习到one-hot label中不存在的类别间信息。现有的知识蒸馏方法主要侧重于两点： 从teacher的什么位置学习 和 用什么方式学习 。以下的总结图概述了本文要介绍的蒸馏方法。 目录结构： （1）KL：知识蒸馏:蒸馏开山之作 如上图所示，本文中直接利用KL散度来衡量教师模型和学生模型的输出分布，通过最小化KL散度的方式，使得学生模型的输出分布能够尽可能的逼近教师模型，从而实现知识蒸馏的目的。KL散度是一种衡量两个概率分布之间的差异的数学概念，有不懂的同学请出门左拐百度一下，右拐也行Google一下。 （2）FT:相关性因子加权学习法 （3）PKT:概率分布学习法 上述两篇文章的作者认为学生一般都是不聪明的，为了让学生能够更好的理解教师模型，FT算法这篇文章提出了一种新的知识转移方式，如图所示，利用卷积运算对教师模型的输出进行编码，并解码（翻译）给学生。而位于学生模块部分也添加一个卷积操作，用来学习翻译后的教师知识。实验证明这种方式要比直接学习效果好。PKT算法这篇文章提出了另一种新的知识转移方式，如图所示，该文章让学生模型学习教师模型的概率分布，使得整体的学习更加容易，更鲁棒。作者提出了一种通过匹配数据在特征空间中的概率分布进行知识蒸馏，PKT算法的另一个优势是该方法可以直接转移不同架构和维度层之间的知识。 （4）RKD:关系型学习法 （5）CC:多输入联系型学习法 所谓的单打独斗就是一个样本进行自我学习，单打独斗的蒸馏方法使得学生模型只能学习教师模型的输出表现，无法真正学习到教师模型的结构信息。而这两篇文章的作者都提出了多个样本之间进行合作学习的蒸馏学习方法，使得学生模型能够更好的学习到教师模型的结构信息。RKD关系型学习算法的核心是以多个教师模型的输出为结构单元，取代传统蒸馏学习中以单个教师模型输出学习的方式，利用多输出组合成结构单元，更能体现出教师模型的结构化特征，使得学生模型得到更好的指导。CC多输入联系型学习法在上述RKD算法的基础上，为了更好的扩大类间差异，更好的缩小类间距离，CC算法提出了两种采样方法：包括均衡类别采样法和均衡超类别采样法。所谓的均衡类别采样法，即假设每个batch大小为48，则这48个样本分布来自于6个类别，每个类别8个样本，使得整体的学习样本不像RKD算法那样是随机的。 （1）Fitnet：阶段性知识蒸馏 FItnet这篇文章首次提出了从教室模型的中间层去进行蒸馏学习，而不仅仅关注教室模型的输出。因为通过中间层的引导，使得学生模型进行了提前学习，使得最终的蒸馏学习效果变得更好。 （2）VID：互信息学习法 （3）SP：相似性矩阵学习 （4）AT：注意力学习法 为了更好的表征神经网络中间层的特征，如上图所示，本文列举了三种不同形式的用于更好抽象的表征中间层特征的新的蒸馏形式。其中VID互信息学习法，将中间层知识蒸馏的最优性能定义为最大化教师和学生网络之间的互信息。那么为什么通过最大化互信息可以使得蒸馏学习变得有效呢？首先作者对互信息做了定义：互信息为[教师模型的熵值] - [已知学生模型的条件下的教师模型熵值]。而我们又有如下常识：当学生模型已知，能够使得教师模型的熵很小，这说明学生模型以及获得了能够恢复教师模型所需要的“压缩”知识，间接说明了此时学生模型已经学习的很好了。而这种情况下也就是说明上述公式中的熵很小，从而使得互信息会很大。作者从这个角度解释了为什么可以通过最大化互信息的方式来进行蒸馏学习。而在SP相似性矩阵学习法中，作者提出了一种新的知识蒸馏形式，该方法是作者观察到相似语义的输入往往会使得神经网络输出相似的激活模式这一现象启发得到的。该知识蒸馏方法被称为保持相似性知识蒸馏（SPKD），该方法使得教师网络中相似（不同）激活的输入样本对，能够在学生网络中产生相同（不同）的激活，从而指导学生网络的学习。而在AT注意力学习法中，作者认为注意力在人类视觉体验中起着至关重要的作用。以图像分类为例，注意力地图展示了学习完成后的网络模型更关注于图像的哪个区域，是网络模型学习成果的体现。本文通过迫使学生模型模仿强大的教师模型的注意力特征图，来显著提高学生模型的性能。为此，本文提出了基于激活注意力地图的蒸馏法。 （5）NST：基于滤波器的知识蒸馏 （6）FSP：授之以鱼不如授之以渔 和之前对中间层特征进行直接学习的方式不同，本文提出了一个偏哲学的论点：授之以鱼不如授之以渔。具体来说就是，如上图所示，本文将教师模型网络层与层之间的映射关系作为学生网络学习的目标，而不是像之前提到的直接对教师模型的中间结果进行学习。通过让学生学习这种获得特征的方法，而不是直接学习特征本身，文章的结果显示，这种方式确实有助于提高学生模型的鲁棒性。 （1）AB:激活边界学习 （2）利用对抗样本进行激活边界学习 在分类任务中，小模型真正的缺陷更多的在于对边界样本（难例样本）的分类困难。而这真是我们在分类任务中最关心的问题。而教师模型处理边界的能力一定是要优于学生模型的。因此尝试用学生模型学习教师模型的边界分布，这将是蒸馏学习的新思路。本部分列举了两种不同的边界学习方法。AB激活边界学习法，通过最大化边界误差的方式，来引导学生模型学习更强的边界约束能力。利用对抗样本进行边界激活学习的方法，首先定义一个基类并通过基类找到各个类别中的对抗边界，最终通过对抗边界样本进行蒸馏学习。 （1）be your own teacherr （2）强制拉近类内距离:regularzing class-wise （3）类内的鲁棒性学习：Data-Distortion Guided 由于我们不一定可以在所有任务中都顺利的获取教师模型，有的大模型由于数据的缺失，很难被正常的训练出来。基于这种情况，很多研究者提出了自我学习的策略。简单来说该策略就是自己作为自己的老师，进行自我优化。本部分列举了三种自学习的方式。be your own teacher这篇文章将网络较深部分的知识压缩到较浅部分，也就是说该蒸馏策略的教师模型和学生模型来自与同一个模型，这大大降低了蒸馏学习的复杂度，并且通过增加额外的训练检测模型，在不增加前向推理时间的前提下提升了自我学习的能力。举例来说，如上图中以resnet50为例，在每个block之后都接出一个bottleneck作为隐藏层的监督输出模块，并接出一个全连接层作为每个子模块的子分类器。每个子分类器都作为一个小的学生模型，其对应的教师模型为主分类层的输出，最终实现自我蒸馏的学习。另外两篇文章的思路主要从同一个类内的样本出发进行自我学习。其中强制拉近类内距离这篇文章，在训练的过程中，首先我们会从数据迭代器中提取batch1大小的数据，同时选出和当前batch1中类别相同的样本形成batch2，并将两个batch的样本组合起来进行联合训练。具体来说就是每一此计算loss时，从batch1和batch2中各挑选出一个同类样本，在loss计算中尽可能的是的这两个同类样本的输出分布一致，这种方式是一种广义上的自我学习的策略，且这种训练方式能够强制减小类内的差异，且可以利用这种方式减小某些过度自信的异常值的预测。其中增强类内鲁棒性这篇文章，也是从对同一个类别的样本进行联合学习，具体操作如下：对输入batch中每个图片利用不同的数据增强方式增强层两份输入，这两份输入的标签为同一个类别，将两份输入特征concat之后通过卷积层提取全局特征，并将得到的特征向量进行对应的切分，在训练过程中通过最小化切分后特征向量间的差异，从而增强同一个类内的多样性提升鲁棒性，该过程也可以被认为是自己和自己学习。 （1）DML：互相学习 （2）知识嫁接 与自学习类似的是互相学习策略中不存在教师模型，与自学习不同的是互相学习的方式通用是多个模型之间的学习，而自学习仅仅只有一个模型。其中DML：互相学习这篇文章就是一种典型的互相学习的方式，DML是在训练过程中，几个需要反向传播的待训学生网络协同学习，互相传递知识。每个互相学习的网络都有一个标准的分类Loss和互学习Loss，其中互学习Loss是一个KL散度。 具体而言，两个网络的softmax输出为p1,p2.则互学习的意义在于，对于Net1（Net2亦然），对了提高其泛化能力，使用Net2的p2作为一种后验概率，然后最小化p1,p2的KL散度。而知识蒸馏这篇文章更像是一种广义上的互相学习方法，该文章的主要是思想是并行地训练多个网络，对所有网络的参数进行重要性排序，并另一个并行网络中的更有效的权重替换到当前网络的不重要权重的位置，在训练过程中通过这种重要性权重的互相替换实现互相学习。 （1）GAN对抗学习 （2）无监督对抗学习 本部分主要列举了两种利用GAN网络进行蒸馏的文章。GAN对抗学习这篇文章就是典型的利用生成对抗网络的例子，具体来说，学生网络作为生成器，生成对应的输出结果，而教师网络用来表征GT信息，而鉴别器主要被用来鉴别学生网络的输出和教师网络的输出，最终学习的目的就是是的学生网络能够欺鉴别器，是的鉴别起无法区分出学生网络和教师网络的输出。最终实现学生网络学习到了教师网络的输出特征和分布。而无监督对抗学习这篇文章的出发点有点不一样，由于一些实践问题（如隐私、法律等问题），给定深度网络的训练数据往往不可用，除了一些接口之外，给定网络的架构也是未知的。基于此，本文提出了一种利用生成对抗网络训练高效深度神经网络的新框架。讲预先训练好的教师网络看作一个固定的鉴别器，利用该鉴别器产生的训练样本可以得到最大的鉴别结果。然后，利用生成的数据和教师网络，同时训练出模型尺寸较小、计算复杂度较低的高效网络。
怎么样发表论文：
1、想要发表论文，事先要做的就是写好一篇查重率合格，且具备一定价值的论文，论文查重率的具体要求，要根据想要发表的期刊来定，若为普通期刊，则查重率在20%或是30%左右即可，若是核心期刊，则查重率一般要在10%以内。
2、在期刊上发表论文，主要途径就是投稿，最好是通过一些比较熟悉和了解的渠道进行投稿，因为这样通过的概率会更高一些，审批也会比较快，发表的时间也能够往前安排。
3、如果是缺乏有关渠道的，可以向有经验的同学或是学长学姐咨询，也可以向有关的老师询问，一般也能够得到一些可靠的方式方法。
4、对于社内投稿，即在官网投稿系统或邮箱投稿，或者是在知网投稿系统投稿，它对于所有类型的期刊都是合适的，缺乏有关渠道的，也可以通过这种方式进行投稿。
5、还有一类投稿，是社内会公布联系方式，或是在线系统投稿，但是这一类投稿的要求会比较高，对于缺乏经验的投稿人来说，也有可能遇到假冒或是的，因此选择这类投稿方式的，建议事先进行必要的验证，确定无误后在进行投稿。
6、可供大家选择的投稿、发表论文的方式其实有不少，但大家也要对各类方式、途径进行甄别对比，还有非常重要的一点是：不得一稿多投。
以下是发表论文或期刊的方法：
一、写作
首先要写好一篇论文，选题要与专业、研究方向密切相关，论文的格式要规范，应包括题目、作者（姓名、单位、邮编及简介）内容摘要、关键词、正文等；论文篇幅不宜过长，因为期刊版面的字符数是固定的，字符数越多，版面增加，相应的费用就会越高；最后还要注意控制重复率，一般期刊要5%-20%以下才合格录用。
二、选刊
选择一本合适的期刊进行投稿，是成功发表论文极其关键的一步，要遵循几个原则，即
1、 国家新闻出版署能查到的正规期刊；
2、知网、万方、维普、龙源四大数据库之一正常收录的期刊；
3、符合学校、单位要求的期刊；
最后还要考虑论文是否符合期刊的收稿范围，避免因为文章方向不合适出现拒稿的情况。
三、投稿
投稿的途径有两种，一种是通过杂志社邮箱，官网或者在线系统投稿。（注意：数据库和期刊的目录页上面的联系方式才是准确的），虽然这种方式完全不用担心，但缺点是审稿时间较长，沟通不及时，无法了解期刊最新出刊时间，费用，收稿要求等等。
第二种就是找代理投稿 。这个方法也是现在大多数人用的要给方法，为什么会这样的，我只能说谁用谁知道。这个是最简单最省事儿的。以前我就是找的一个文化公司安排文章，服务没得说，只需要提供文章，剩余的事情全由他们搞定。
中介投稿也是有很多优势的
1、刊物比较丰富和全面，各类的刊物都有，可以根据作者的要求快速推荐推荐合适的刊物。
2、 期刊信息非常的全名，从刊物的收稿栏目，出刊时间，版面字符数要求，期刊级别、出刊周期、审核标准、是否可以开社内发票、刊号邮发代号、电子刊号、是否可以查稿、封面以及影响因子区间
3、他们基本上是和杂志社或是承包商直接对接的，沟通速度比较的迅速。
4、查稿后付款。这点已经算是标配了，绝大多数的刊物都是可以查稿后付款的，而且查稿电话是数据库可以查询到的哦 。
5、 最要是不收定金和知道一个刊物的审稿要求和难度。
期刊上发表论文，适合有文章需要发表、但是对投稿一头雾水无从下手的作者，无论是准备自投还是找中介代发，话不多说，下面干货。发表论文的整个流程，简单概括就是：定稿-选择期刊-审核-通过/返修-支付费用-定版-排版校对-印刷-出刊邮寄-上传数据库接下来按照步骤详细说说每个发表环节以及注意事项。定稿：其实就是写论文，这个我也不是专业的，所以不多说，仅从发表的角度简单说几句。1.关于论文主题：如果你的文章是准备用来发表的，尤其是准备投稿普刊，那么有些选题千万不要碰，比如港ao台、疫情、涉党涉政、宗教、神学、封jian迷xin、校园bao力等等，不要问为什么，这类主题写了大概率发表不出去！即便有收的，审核也严格，论文内容不能有不适合刊登的点。总之，发表论文不要只知道埋头苦写，动笔之前先去问问某个主题能不能发、好不好发，不能发、不好发就尽量不要写。2.关于语言逻辑：普刊在大家眼里通常就是要求低，但是要求低不等于没有要求！！文章内容如何就不说了，最起码得是篇论文吧，不能语病、错字一堆，不能毫无逻辑、前言不搭后语，不能让人不知所云，不能过于口语化......所以论文写好后建议自己先通读一遍，如果自己看不出毛病，就找同学、同事、朋友随便谁帮你看看，毕竟一篇连语言基本功都有问题的论文，即便内容写得再好，又有谁愿意看？3.关于起发字符、重复率：现在基本所有正规学术期刊都是5000字符左右/3版起发，能够2版起发的很少，即便遇到了也建议发3版，因为2版的文章后续存在被要求整改的可能。至于重复率，每个期刊的要求不一样，从10%到30%都有，有的期刊审核的时候会查重，有的则文责自负（即万一后续数据库抽查发现重复率过高而导致论文被下架，作者自己负责），这种的就建议自己提前查下，那些杂志社会查重的，如果对自己论文没把握的（特别是复制较多的），也建议提前查下，之前遇到个作者论文审核的时候查重结果直接七八十，这种就很尴尬了，这让编辑怎么想？选择期刊：我个人认为这是发表论文最重要的一个环节，这个说起来很简单，做起来其实很难，很耗费精力和时间。选择期刊分为两步——第一步，大家务必要先弄清楚自己对期刊的要求，尤其是因为评职称、评奖学金、保研等这些原因需要发表论文的，一定要先去看看学校、单位对期刊的具体要求是什么，比如期刊等级，是要普刊、学报还是核心？是不是非知网收录的期刊不可？最晚什么时候需要提交评审材料
如何发表论文如下：
论文发表，一个是可以直接投稿杂志社，一个是可以通过论文代理机构。
费用方面，杂志社肯定要比代理便宜。因为，杂志社只是收取非常小部分的版面费。而代理方面，收取的比较多。
时间方面，杂志社的编辑一般很少自己采集稿件。毕竟，每个编辑其实都会跟很多代理合作。他们会直接从代理方面得到稿件，并且从中抽取部分好处费。代理手中的稿件比较多，所以杂志社的编辑们一般都非常乐于跟他们合作。
关键是，自己也能从中得到额外的收入，何乐而不为。 审稿方面，杂志社不是所有的稿件都给你发。当然，作为代理方，也不可能所有的稿件都能承诺给你发。但是，只要代理方面承诺可以发。那么，就百分之百可以发表了。
毕竟，只要是气候成熟的代理，都会固定的和一些杂志社编辑有长期合作。这样，就会无形中生成一种关系户的效果。
所以，审稿方面，找代理确实要比杂志社容易多。 也就是说，杂志社便宜是便宜，但是没有时间保证，审稿麻烦切周期长。而，代理方面，贵也贵不到哪儿去，审稿速度快，时间短。现在需要发表论文的作者，时间方面大多都比较紧迫，而且论文方面也都比较麻烦。
项目：
校外:可以去的地方有大公司的研究机构(如MSRA IBM CRL等)，有中科研的各个著名院所等。
校内:一种途径是参与校内著名实验室每年定期的暑期实习，比如电信学员的网安实验室,比如材料学院的微纳中心等，一种途径 是自己联系在科研上比如活跃的老师(此如自己的任课老师，
指导老师:找一个好的指导老师很重要,他的作用=好的科研指导+好的科研推荐信+挂高质量论文的机会+给美国教授内推的机会
在日常生活中,无论是评职称还是大学生毕业都离不开发表论文.在公开发行的学术期刊上发表论文,成为职称评选硬性条件之一,可以说发表论文,在职称评审中占据非常重要的作用.下面学术堂就来简单的说一下如何凭借个人经验发表论文.发表论文首先需要写一篇好的论文,论文不光主题鲜明,论点创新,还应该结构严谨,层次分明.与此同时,还应该注意论文标准格式、文句通顺,确保论文通过审核.发表论文流程主要包括以下几方面.根据杂志办刊盘方向以及办刊宗旨,确定要发表的刊物.然后投稿到杂志社邮箱,杂志社审稿录用排版印刷,到最后出版发行.如果稿件有问题会出现两种情况出现退稿与返修.返修的稿件要求整理好发回杂志社.觉得注意的是杂志社审稿在一周到一年不等根据杂志社实际情况来定排班时间在一周左右交稿三天左右印刷七到十天左右发行时间为一周左右.在进行发表期刊论文的过程中,要根据自己的实际情况选择合理的时间进行发表.个人如何发表论文.1、发表论文的重要性.不同的人发表论文的作用也不同:(1)评职称(晋升职称):研究生 毕业需要;教师 、医护人员 、科研院所的人员、企业员工 等 晋升高一级的职称时,发表期刊论文是作为一项必须的参考指标.(2)申报基金、课题 :教育、科技、卫生系统 每年申报的国家自然科学基金项目、其它各种基金项目、各种研究课题时,发表论文 是作为 基金或课题 完成的一种研究成果的结论性展示.(3)世界性基础领域的研究,比如在医学、数字、物理、化学、生命科学 等领域开展的基础性研究,公开发表论文 是对最新科技 科学研究成果、研究方法的一种展示和报道.以推动整个社会的科技进步等.(4)提升自身竞争力:本科生和研究生在校期间发表具有一定水准的论文,有助于提升个人学术素养,进入社会,也可能会有更高的起点.2、发布论文的流程.(1)确定自己的研究课题,验证其写作价值,如果具有一定价值,就着手开始筹备论文,第一次发表论文,可以多向前辈请教,多查阅一些资料文献,在前人的基础上寻找突破口,选题立意要新颖实用,不要为了写论文而写论文.(2)论文经过多次修改完善以后,接下来我们就可以准备发表论文,发表论文第一步就是要选择对应的期刊,如果稿件投向不合适的期刊可能会遭遇退稿和不公正评判.如何选择合适的期刊?在知网或其他数据库中检索本篇论文相关领域的期刊,查看期刊级别以及刊物号等,确保其为正规期刊,然后阅读其刊登发表过的论文,看自己的论文是否适合在这些期刊上发表,从中挑出2-3个期刊作为备选,进一步了解这些刊物的审稿周期、投稿费用、投稿要求等,从中选出将要投稿的1个期刊,联系期刊编辑将自己的稿件投递过去,然后等待审稿人员的回复.
论文发表流程有哪些？我看到：通知：部分论文取消、条件放宽。查阅各省最新政策可搜：全国论文办郑州郑密路20号办（简称、统称，搜索可查各省全部政策，在百度、360、搜狗58-68页，17年前是郑州郑密路18号全国论文办）、全国职称办郑州郑密路20号办、高级职称全国办郑州郑密路20号办。搜：高级经济师全国办郑州郑密路20号办、高级会计师全国办郑州郑密路20号办、高级农经师全国办郑州郑密路20号办、高级审计师全国办郑州郑密路20号办、高级统计师全国办郑州郑密路20号办、高级政工师全国办郑州郑密路20号办、高级工程师全国办郑州郑密路20号办、高级教师全国办郑州郑密路20号办、高级人力资源管理师全国办郑州郑密路20号办。在百度、360、搜狗58-68页。查阅最新政策、论文（选题、题目、范文、辅导）、报考条件、评审条件、考试科目、大纲，搜：高级经济师最新政策郑州郑密路20号办、高级经济师论文郑州郑密路20号办、高级经济师论文选题郑州郑密路20号办、高级经济师论文题目郑州郑密路20号办、高级经济师论文范文郑州郑密路20号办、高级经济师论文辅导郑州郑密路20号办、高级经济师报考条件郑州郑密路20号办、高级经济师评审条件郑州郑密路20号办、高级经济师考试科目郑州郑密路20号办、高级经济师考试大纲郑州郑密路20号办。后面把“高级经济师”依次换成“高级会计师、高级农经师、高级审计师、高级统计师、高级政工师、高级工程师、高级教师、高级人力资源管理师等”再搜索。在百度、360、搜狗58-68页。
论文发表流程有哪些？完成一篇SCI论文后，下一个任务是如何准备和组织所需的文件和提交的材料。稿件提交后，总刊编辑将进行正式审稿，检查稿件在格式和内容上是否符合本刊要求。稿件通过正式评审后，即可进入实质性评审阶段。因此，应高度重视提交文件的准备工作。投稿前，在选择投稿期刊后，首先要认真阅读期刊作者主页指南上的每一个细节要求，并严格按照目标期刊投稿指南准备相关投稿材料。如果投稿指南上的描述不清楚，你可以下载最新一期的期刊供阅读和参考。许多杂志都会在提交指南页面提供免费下载的样本供作者参考。不同的杂志需要准备不同的文件，但它们也有某些共同点。例如，提交材料通常包括：正文（手稿或正文）、扉页（全称或扉页）、附件、图片（图）、表格（表）、补充资料文件（辅助资料或补充材料）及其他相关文件等。以下是提交文件的准备和注意事项的简要说明：文本（text）正文是对一篇论文的完整描述，按优先顺序，通常包括标题、摘要、导言、材料与方法、结果、讨论、致谢、参考文献、表格、图片说明（图例或图注）等主要部分。材料、方法和结果往往内容丰富。每个段落都可以设置副标题。副标题可以加粗或斜体，以便于阅读。少数杂志要求表格和图片说明不能放在全文中，而是放在单独的Word文档中。在正常情况下，提交指南将对文章的结构、格式和字数作出规定和详细介绍。整个稿件的每一部分都必须严格按照投稿指南的要求编写。标题页（完整标题或标题页）标题页包含文章的标题、所有作者信息（姓名、最高学位、单位及其通信地址）以及相应作者的联系信息（单位、地址、电话、传真和电子邮件）。大多数SCI期刊要求文章标题不得超过100个印刷体字符（包括字母、标点符号和空格），应为10-12个（不超过25个）英文单词的名词性短语或句子。作者排名的顺序应根据论文的写作贡献来决定。共同第一作者或共同通讯作者通常用“*”等符号标记，并单独解释。有些杂志需要在标题页上写基金支持，通常在标题页的下半部分。此外，大多数SCI期刊要求作者提供不超过40个印刷字符的标题（行标题、短标题）。求职信期刊编辑通常允许作者简要介绍论文的亮点和价值，作者也希望能为编辑提供一些信息，帮助他们的论文进行评审和决策。以上信息可写在提交信中，一封好的投稿信必须特别注意内容和格式。一些医学期刊在作者指南中对投稿信的内容和格式有具体要求。送审函的格式与一般公函相似，包括标题、标题、正文、背书、签名和附件等，正文是送审函的主体部分。在这一部分，你需要：完整地列出文章的标题。并简要介绍了本研究的主要意义、创新点、投稿意愿和适合期刊稿件的栏目。
评职称发表论文可以自己投稿给杂志社，也可以找杂志社的编辑，让他们帮你投。自己投稿需要自己把稿件写好修饰好，字符数以及查重等都要符合要求才可以。找杂志社的编辑要认清别是，价格太低的要小心，因为检索网站可能不稳定。主要就看自己的需求，看评职文件的要求，别到时花钱了却不能用，白花钱不说还耽误了评职，得不偿失。
如何发表sci论文？这是许多研究者关注的内容。目前，发表sci论文可以给国内作者带来很大的优势。然而，在国际期刊上发表论文是有难度的。发表sci论文都需要掌握一定的技巧。充分的准备才能使论文更顺利地发表，首先需要一篇高质量的论文。这也要求作者阅读大量的英语文学作品，并具有较高的英语水平。如果英文水平不够，你可以先用中文写论文，然后找专业机构翻译成英文，他们也会对论文进行润色，使论文达到投稿的水平。国际sci论文审稿人是不习惯中国式英语的，很多国内作者投稿也是因为语言问题而被拒稿，想要避免这种情况就需要早做准备。论文写好后都会寻找相关的sci刊物投稿，大家阅读相关文献时也会知道一些与自己研究领域相关的sci刊物，掌握其影响因子及相关期刊的名称非常重要。小编建议先发一些比较高质量的期刊论文，如果能被送审，得到一些修改意见，即使被拒，也可以发表一些影响因子较低的期刊。选好期刊后根据“Instructions for Authors”，修改自己文章的格式。虽然比较繁琐的事情，却也能修改格式。比如说：文章标题、作者、通讯方式。对于参考文献也有不同的安排方式。总体来说想要发表sci论文并不容易，建议各位国内作者尽早的咨询专业老师，结合你的论文内容投稿相符合的杂志期刊，这样往往通过率会高一些。
1.中国知网，CNKI，是清华大学和清华同方创办的，是国内最权威是学术期刊数据库，凡是知网收录的期刊一定是正规的，不被知网收录的期刊就不一定了。2.万方数据库，也是比较大的论文数据库，权威性比知网差一点。3.维普网，重庆维普科技公司创办的，也是比较大的论文数据库，这个比较鱼龙混杂了，之前很多假刊，现在假刊上了，但是相对来说比知网万方差了不少。4.淘淘论文网，一个分享论文发表知识的平台，上面有讲到一些论文发表防的知识，比较实用，还可以帮忙快速发表论文，着急发表论文的时候可以用下。。有不明白的随时追问
省级刊物：《民营科技》 主管单位：云南省科学技术厅 主办单位：云南省民办科技机构管委会 国际刊号：ISSN 1673-4033，国内刊号：CN 53-1125/N， 国家新闻出版总署收录、知网、维普、万方收录。 省级刊物：《科技资讯》 主管单位：山东省科技厅 主办单位：山东省技术开发服务中心 国际标准刊号：ISSN 1001-9960 国内统一刊号：CN 37-1021/N 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录。 省级刊物：《黑龙江科技资讯》 主管单位：黑龙江科协 主办单位：黑龙江省科学技术学会 国际标准刊号ISSN 1673-1328 国内统一刊号CN 23-1400/G3 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录。 国家级刊物：《文体用品与科技》 主管单位：国家轻工联合会 主办单位：全国文教体育用品资讯中心和中国文教体育用品协会 国际标准刊号：`ISSNI006-8902 国内统一刊号：CN11-3762/TS 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录 国家级刊物：《数字技术与应用》 主管单位：天津市中环电子资讯集团有限公司 主办单位：天津市电子仪表资讯研究所 国际标准刊号：ISSN 1007-9416 国内统一刊号：CN12-1369/TN 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录。 由于篇幅有限，中国期刊库就只介绍这么多科技期刊给大家，如果您还需要了解更多，或者您需要找我们快速发表论文的话，可以联络中国期刊库线上编辑。 中国期刊库---------论文发表，专业期刊论文发表网站
这个比较多了，中外都有，有的含金量高，有的花钱就行
推早发表网，投稿过一次流程不复杂觉得很好。
直接到中国知网或者图书馆去找你本专业的学术期刊，与杂志社直接联络，网上很多都是中介，并不是杂志社的人，有的可靠有的不可靠，特别是那些说包发包过一上来就要打订金打多少钱的十有八九是。如果是艺术类职称可以再问我
1、期刊备案、收录查询。鉴别期刊真伪，尽量不要发增刊、特刊。首先要到新闻出版总署网站查询其备案情况；2、选择可靠的代理会事半功倍。我先后在网上找过三个代理，有一家收了定金找不到人了，有一家到是每次电话话都说的好听，可是出版的杂志一而再再而三的拖，过了一年多才来通知书，早就过了我的发表时间，之后也没有退定金，幸好在这期间有一家叫博雅论文辅导中心的网站还算靠谱，虽然站长脾气有点大，不过最终事情是办成了。
去找早发表网，出刊只花了21天。
这个一般来说，有两种为主要， 一，投稿到各大杂志社， 通过他们的稽核后 就可以发表了。 二，是在网上找个机构帮你发， 这样的好处是 发表得快点 因为他们有关系 而且专业 不过 坏处是 你可能会遇上， 这个的话， 我跟你说个网 你自己去看， 诚信 义论文 发表， 这站挺不错的 。
这样的网站有很多，建议找几个编辑问问！
核心期刊、国家级期刊、学术期刊、CN类期刊、ISSN期刊等，这些类别之间有交叉关系。具体论文发表资讯，你可以去找早发表网看！
只要查重的时候，抄袭的重复率没有太多，都不会有什么发表的问题。早发表投稿还是挺放心的。
就国内来说，其实比较有权威的论文发表网站就那几个，知网，万方，还有一些资源比较丰富的网站，区别就在于一个早，一个晚，其实相差不多，现在很多网站也都入驻到知网这样的大网站，给你分享几个详细的，望采纳!
首先，第一个让我们想到的是中国知网。
中国知网，是国家知识基础设施(National Knowledge Infrastructure，NKI)，是由世界银行提出的1998。CNKI项目是实现全社会促进知识资源共享和增值利用为目标的信息技术项目，由清华大学发起，Tsinghua Tongfang于1999六月成立。在党的领导和国家教育部、中央宣传部、科学技术部、新闻出版总署、国家版权局总局的大力支持下，国家计划委员会，与清华大学和国家学术、教育、出版的直接领导密切CNKI工程集团合作，在图书馆和信息科学界，经过多年的努力，具有国际领先水平的数字图书馆自主开发技术，建成世界上最大的“CNKI数字图书馆”文本的信息量，并正式启动建设“中国E知识资源数据库和CNKI网格资源共享平台，通过产业化运作，提供知识和信息资源最丰富、最有效的知识资源的全社会共享的数字化学习平台有效传播知识。(通常被称为的中国期刊网，即中国知网)作为论文的数据库，HowNet是目前最权威的期刊文献的收集，并且知网的收录不会有假刊物。
第二个：万方数据库。
万方数据库是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库;也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。其开发公司——万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业，是在互联网领域，集信息资源产品、信息增值服务和信息处理方案为一体的综合信息服务商。相对于知网，万方数据库也算比较大的了，但是在数据库里，只能屈居第二，但是很多单位也算把万方数据库收录的期刊，作为一个职称论文评定的标准，论文发表后，论文被万方收录，通过检索已发表的职称论文，进行职称评定。但是万方数据库，偶尔也会有些假的刊物，还会收录个别的电子版期刊，所以作者也需要提高警惕。
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第三个是维普数据库。
维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司，是中文期刊数据库建设事业的奠基人，公司全称重庆维普资讯有限公司。目前已经成为中国最大的综合文献数据库。从1989年初开始，一直致力于对大量报刊资料进行科学严谨的研究、分析、收集、加工等深度开发和应用。自1993成立以来，公司的业务范围已涉及数据库出版、网络通讯和期刊分布知识，电子杂志制作数字数据工程问题、网络广告、文学以及基于电子信息资源个性化服务品种。
阅读延伸：国家级期刊论文发表版面费多少?
国家级期刊论文发表版面费多少?大多数学术期刊为了实现自收自支的运营方式，都会向作者收取一定的版面费，那么发表一篇正规的学术论文需要交纳多少钱呢?国家对期刊费用没有特别的要求，根据当前期刊市场，级别越高的期刊，越冷门的期刊或者是影响力越大的刊物一般版面费会越高，我们可以通过学术期刊的级别来判断期刊的版面费。
国家级期刊论文发表版面费多少?期刊根据级别不同，类别不同，价格会有不同。比如普通的省级，国家级期刊，一般2000多字符的文章价格在800元，-1000元左右，篇幅长一点的价格高些，而同样是省级期刊的医学期刊，价格则可能一千多元甚至更多。而核心期刊则价格更贵，从几千元到上万元，主要是一些期刊，即便花钱也是发表不出去的，对文章的质量要求比较高，而且周期也比较长。
国家级期刊论文发表版面费多少?发表论文最重要的是要确定期刊的正规性，否则就算发上去了也是没用的，单位不承认的，那么什么是真刊什么是假刊呢?
真刊，是指国内公开发行的，拥有独立的CN刊号的，国家新闻出版总署批准的正规出版物的原本。因为期刊是连续出版物，所以期刊的原本是每期的原本。
假刊，假刊就是不是真刊的所以版本。它包含，私自编造刊名，克隆伪造真刊原本，盗用他人刊号，规定外出版的增刊，副刊等一切刊物。
国家级期刊论文发表版面费多少?发表论文之前，作者必须了解自身单位评定职称与发表论文的要求，阅读单位与职称协会发布的相关文件，如：建筑中级职称，要求CN issn刊号的两篇以上的论文发表，字数不得低于3000字!当然也不是所有评职称都明确规定，就拿核心期刊发表为例，这个时候往往并不是你单位的要求，而是你的文章质量有多高，你能出多少钱给杂志社作为版面费，因此，此类发表价格十分昂贵!综述所述，每个要求职称论文发表的作者，必须与单位进行沟通，确定好发表杂志的类型与要求，才能真正地发表对自身有用且价格低的期刊。
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