能量守恒定律是在5个国家、由各种不同职业的10余位科学家从不同侧面各自独立发现的。其中迈尔、 焦耳、亥姆霍兹是主要贡献者。迈尔是德国医生，从新陈代谢的研究中得出，1842年，迈尔发表了题为《论无机界的力》的论文，进一步表达了物理化学过程中 能量守恒的思想。焦耳是英国物理学家，1843年，他钻研并测定了热能和机械功之间的当量关系。1847年，他做了迄今认为确定热功当量的 最好实验。此后不断改进实验方法，直到1878年还有测量结果的报告，精确的实验结果为能量守恒定律的确立，提供了无可置疑的实验证据。亥姆霍兹是德国物 理学家、生理学家，于1847年出版了《论力的守恒》一书，给出了对不同形式的能的数学表示式，并研究了它们之间相互转化的情况，从而这部著作成了能量守 恒定律论证方面影响较大的一篇历史性文献。该定律发现的过程中，除了上述3位外，还有法国卡诺、德国莫尔、法国塞甘、瑞士赫斯、德国霍耳兹曼、英国格罗夫、丹麦柯耳丁以及法国伊伦，都曾独立地发表过有关能量守恒方面的论文，对能量守恒定律的发现作出了贡献。 能量守恒定律:能量既不会消灭，也不会创生,它只会从一种形式转化为其他形式，或者从一个物体转移到另一个物体，而在转化和转移的过程中,能量的总量保持不变. 能源在一定条件下可以转换成人们所需要的各种形式的能量。例如，煤燃烧后放出热量，可以用来取 暖；可以用来生产蒸汽，推动蒸汽机转换为机械能，推动汽轮发电机转变为电能。电能又可以通过电动机、电灯或其它用电器转换为机械能、光能或热能等。又如太 阳能，可以通过聚热气加热水，也可以产生蒸汽用以发电；还可以通过太阳能电池直接将太阳能转换为电能。当然，这些转换都遵循能量守恒定律。 在英文中，能量守恒被称为：Energy Conservation
能量守恒和能量转化定律与细胞学说，进化论合称19世纪自然科学的三大发现。而其中能量守恒和转化定律的发现，却是和一个“疯子”医生联系起来的。 迈尔的研究
迈尔 这个被称为“疯子”的医生名叫迈尔（1814~1878），德国汉堡人，1840年开始在汉堡独立行医。他对 迈尔万事总 要问个为什么，而且必亲自观察，研究，实验。1840年2月22日，他作为一名随船医生跟着一支船队来到印度。一日，船队在加尔各达登陆，船员因水土不服都生起病来，于是迈尔依老办法给船员们放血治疗。在德国，医治这种病时只需在病人静脉血管上扎一针，就会放出一股黑红的血来，可是在这里，从静脉里流出的仍然是鲜红的血。于是，迈尔开始思考：人的血液所以是红的是因为里面含有氧，氧在人体内燃烧产生热量，维持人的体温。这里天气炎热，人要维持体温不需要燃烧那么多氧了，所以静脉里的血仍然是鲜红的。那么，人身上的热量到底是从哪来的？顶多500克的心脏，它的运动根本无法产生如此多的热，无法光靠它维持人的体温。那体温是靠全身血肉维持的了，而这又靠人吃的食物而来，不论吃肉吃菜，都一定是由植物而来，植物是靠太阳的光热而生长的。太阳的光热呢？太阳如果是一块煤，那么它能烧4600年，这当然不可能，那一定是别的原因了，是我们未知的能量了。他大胆地推出，太阳中心约2750万度（现在我们知道是1500万度）。迈尔越想越多，最后归结到一点：能量如何转化（转移）？
迈尔 他一回到汉堡就写了一篇《论无机界的力》，并用自己的方法测得热功当量为365千克米/千卡。他将论 迈尔文投 到《物理年鉴》，却得不到发表，只好发表在一本名不见经传的医学杂志上。他到处演说：“你们看，太阳挥洒着光与热，地球上的植物吸收了它们，并生出化学物质……”可是即使物理学家们也无法相信他的话，很不尊敬地称他为“疯子”，而迈尔的家人也怀疑他疯了，竟要请医生来医治他。他不仅在学术上不被人理解，而且又先后经历了生活上的打击，幼子逝世，弟弟也因革命活动受到牵连，在一连串的打击迈尔于1849年从三层楼上跳下自杀，但是未遂，却造成双腿伤残，从而成了跛子。随后他被送到哥根廷精神病院，遭受了八年的非人折磨。1858年，世界又重新发现了迈尔，他从精神病院出来以后，被瑞士巴塞尔自然科学院授为荣誉博士。晚年的迈尔也可以说是苦尽甘来，在晚年他先后获得了英国皇家学会的科普利奖章，还获得了蒂宾根大学的荣誉哲学博士、巴伐利亚和意大利都令科学院院士的称号。1878年3月20日迈尔在海尔布逝世。 焦耳的坚持不懈 和迈尔同时期研究能量守恒的还有一个英国人——焦耳（1818~1889），他自幼在道尔顿门下学习化学、数学、物理，他一边经营父亲留下的啤酒厂，一边搞科学研究。1840年，他发现将通电的金属丝放入水中，水会发热，通过精密的测试，他发现：通电导体所产生的热量与电流强度的平方，导体的电阻和通电时间成正比。这就是焦耳定律。1841年10月，他的论文在《哲学杂志》上刊出。随后，他又发现无论化学能，电能所产生的热都相当于一定功，即460千克米/千卡。1845年，他带上自己的实验仪器及报告，参加在剑桥举行的学术会议。他当场做完实验，并宣布：自然界的力（能）是不能毁灭的，哪里消耗了机械力（能），总得到相当的热。可台下那些赫赫有名的大科学家对这种新理论都摇头，连法拉第也说：“这不太可能吧。”更有一个叫威廉·汤姆孙（1824~1907）的数学教授，他8岁随父亲去大学听课，10岁正式考入该大学，乃是一位奇才，而今天听到一个啤酒匠在这里乱嚷一些奇怪的理论，就非常不礼貌地当场退出会场。
焦耳 焦耳不把人们的不理解放在心上，他回家继续做着实验，这样一直做了40年，他把热功当量精确到了 焦耳423.9 千克米/千卡。1847年，他带着自己新设计的实验又来到英国科学协会的会议现场。在他极力恳求下，会议主席才给他很少的时间让他只做实验，不做报告。焦耳一边当众演示他的新实验，一边解释：“你们看，机械能是可以定量地转化为热的，反之一千卡的热也可以转化为423.9千克米的功……”突然，台下有人大叫道：“胡说，热是一种物质，是热素，他与功毫无关系”这人正是汤姆孙。焦耳冷静地回答到：“热不能做功，那蒸汽机的活塞为什么会动？能量要是不守恒，永动机为什么总也造不成？”焦耳平淡的几句话顿时使全场鸦雀无声。台下的教授们不由得认真思考起来，有的对焦耳的仪器左看右看，有的就开始争论起来。 汤姆孙碰了钉子后，也开始思考，他自己开始做试验，找资料，没想到竟发现了迈尔几年前发表的那篇文章，其思想与焦耳的完全一致！他带上自己的试验成果和迈尔的论文去找焦耳，他抱定负荆请罪的决心，要请焦耳共同探讨这个发现。 在啤酒厂里汤姆孙见到了焦耳，看着焦耳的试验室里各种自制的仪器，他深深为焦耳的坚韧不拔而感动。汤姆孙拿出迈尔的论文，说道：“焦耳先生，看来您是对的，我今天是专程来认错的。您看，我是看了这篇论文后，才感到您是对的。”焦耳看到论文，脸上顿时喜色全失：“汤姆孙教授，可惜您再也不能和他讨论问题了。这样一个天才因为不被人理解，已经跳楼自杀了，虽然没摔死，但已经神经错乱了。” 汤姆孙低下头，半天无语。一会儿，他抬起头，说道：“真的对不起，我这才知道我的罪过。过去，我们这些人给了您多大的压力呀。请您原谅，一个科学家在新观点面前有时也会表现得很无知的。”一切都变得光明了，两人并肩而坐，开始研究起实验来。 1853年，两人终于共同完成能量守恒和转化定律的精确表述。
能量不会被创造 也不会消失 只是从一种形式转换成另一种形式
根据唯物主义的观点，世界是守恒的。
简单的讲，质量守恒，说的是“质量”，即反应物的总质量等于生成物的总质量；能量守恒说的是“能量”，即反应物的总能量等于生成物的总能量加吸收或放出的总能量。 比如，在检查化学方程式是否正确时，先用“质量守恒”，检查反应前后的元素的种类是否一致，各元素的原子总数是否相等；再用“能量守恒”，检查反应前后的带电情况是否一样，反应需要什么样的条件。
1.反应物能量减去生成物能量，多出来的能量就放出来了 2.断键的时候吸收能量，生成键的时候放出能量 反应就是反应物先断键，然后再生成键 反应物键能大则需要吸收更多的能量
化学能和电能 思考的时候，脑电波不要太活跃哦
关于守恒，你只要关注进入的能量和流出的能量就可以啦！只要把它当作一个封闭的空间来思考！
能量不会凭空出现或消失，只会从一个物体转移到另一个物体或者从一个物体的一部分转移到另一部分。
要由具体题目具体分析， 要说通式就是：后来能量=原来能量
能量守恒是相对性的，人给了手枪1J的能量后，这1J的能转化为手枪的开动机关的机械能，然后这部分机械能转化为手枪和子弹间的弹性势能，弹性势能最终转化为子弹的动能，其中也有部分能量经过摩擦等外界条件转化为内能，所以由手枪给的“推力”带来的能量经过转移和转化变成了其他形式的能，这些能既不会凭空消失也不会凭空出现，所以这些能的总和保持不变，是守恒的。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
好发论文，进化算法的顶级期刊。注重理论和结果，要求idea新颖，数据充实，结论合理。之前投稿有4个审稿人，审稿速度较快，但比较难中，并且非常注重圈子文化，基本需要IEEE fellow压阵才有几率中稿，不然除非论文特别新颖，创新点巨大。当然TEVC作为本领域TOP难度大也是正常。
进化算法好发论文。该刊号称控制领域顶刊，但目前来看影响因子虚高。至少在进化算法领域，里面的论文鱼龙混杂，好的论文非常好，差的非常水，部分算法甚至完全无法复现论文效果。非常吃圈子关系，必须有IEEE fellow压阵，2021年全年该刊发表论文1329篇，其中国人发表1121篇。。。懂的都懂，没有大佬挂名慎投。该刊从侧面反映了目前进化算法领域存在的主要问题，圈子太小，部分人掌握了期刊话语权的诟病投稿方面审稿速度在三到四个月，四个审稿人，会为你打分，投稿时必须引用推荐与本论文最相近的三篇论文。
是的，进化算法可以用来发表论文。它是一种基于进化策略的算法，可以用来解决复杂的优化问题。进化算法通过模拟自然界的进化过程，以适应不断变化的环境，来解决复杂的优化问题。它可以用来解决机器学习中的多种问题，如回归、分类和聚类等。因此，进化算法可以用来发表论文，并且可以帮助您解决复杂的优化问题。
1. 国家级的, 任何地方都有说服力.2. 你如果跟教授说什么国家和核心, 他最大可能是听不懂, 然后怀疑其真实性. 你只要说国家级就好.3. 这里对各种科技杂志还是很看重的, 因为这代表了对科技的认可和尊重, 还有发表人对自己工作的严谨. 所以你根本不要提国内杂志的种种内幕或不同之处, 对你没好处. 只要按杂志的名称翻译过来说一说就可以了, 甚至你可以带上杂志给教授看. 这样给人的感觉也是你态度客观. 对你有好处.
发表论文，在实际生活中，是一项硬性指标，大学生发表论文为将来毕业和考研做铺垫，在职人员发表论文，打开了晋级职称的大门。可在实际操作中，由于他们忙于学业、忙于工作，没有时间和精力深入研究，发表论文对他们来说，确实是一个不小的难题。 现在有这么一些代发机构，可使论文轻松发表，当然啦！前提是论文的质量可要靠谱奥！下面小编带你走进代发机构，看看他们是怎么代发论文的。 首先他们对于客户的的投稿做具体的剖析，若是小有瑕疵的论文，他们会征得作者本人的同意稍作修改、编辑，直到能达到发表的条件，若对于瑕疵比较大的论文，不是单纯修改就能解决问题，要么返回稿件让作者重新撰写，若作者本人由于时间或者自身条件，实在写不出像样的的论文来，可由辅导论文老师亲自执笔，解决燃眉之急。当然这个决定权在于需求者本人。 再者这些代发机构的老师长期与各大核心期刊合作，他们最了解发表论文的程序和关键所在，只要你的论文有质量保证，那么请放心的把论文交给发表实力宏厚的代发机构，你的论文会带着芳香的油墨，醒目的出现在核心期刊上。 若您是积极向上的学子，忙于学业，不了解发表论文的渠道；若您是兢兢业业的白领，忙于工作，无暇顾及发表论文，那么就把这些事情交给代发机构吧！他们会为您扫清前进道路上的障碍，让您的论文顺利发表，不再是遥远的梦！---来源于诚悦论文网
只要发表了国外都认可的。
本科学历的话申请出国应该发表省级以上的刊物就没有问题的，大部分核心期刊不单单是要求文章质量，还要看你的学历或者职称（研究生以上或者副高以上），所以核心期刊对于你来说是困难了点，另外对于出国来说也没有必要，因为核心期刊的评审机构也是国内的知名的高校图书馆根据刊物的搜索和引用量等综合来评定的，评审机构属于是民间组织而并非官方，核心期刊也只在我国被认可，在国外是不承认的，我是专门从事论文发表的采编，以前有碰到过出国需要发表论文的客户，省级和国家级的正规刊物有几篇就没有问题了，如果需要帮忙的话可以加下我的QQ412404439，希望能够对你有所帮助！
二本中的中下等，校风有一点不正，学习条件还行，衡水市是一个比较小的城市，是河北省最穷的的市，这个市只有一个本科学校，所以不能指望宿舍环境有多好。虽说学校不是特别好，但是它有一个很好的的图书馆，是衡水学院最好的建筑，教室一般般，没有自习室，可以自己找空教室，大多数老师很负责，总的来说如果你是能刻苦学习，自主能力强的人，不注重物质享受，那么你在这个学校能很愉快的学习下去。宿舍有六人间800元一年，八人间600元一年，都有独立阳台。都是上下铺住人，六人间有桌子，八人间没桌子。没有空调只有风扇，不限电，但有电压限制，晚上有门禁10:30关门。宿舍楼分2部分，北公寓的学生公寓都有独立卫生间，学校内的也就是南边有新楼有公共水房，公共厕所。有一座已建好的高层公寓是不是新生住就不知道了。四人间好像是给研究生的。
就光说这宿舍条件就绝对不能去，除非你极能忍耐，否则你绝会后悔
你在二本线上喽 祝好运 廊坊师范学院除了硬件不太好以外 （教室不太理想 住宿没问题 女生）丛地理位置 教学手段和内容 学生来源上都略胜于另外两 廊坊的本科也要比邢台衡水成熟些 师资上几乎哪个专业都有好老师 不过上大学还是要靠自己于老师交流 老师是不会主动关照你的 自觉学习的 实际上 廊坊的分数也比较高（当然在二本里）如果你在（专业）6500名左右小圈里可以报 超出这个名次 你最好还是选 邢台或衡水 我比较倾向于邢台 硬件不错 就城市的发展 廊坊好些 毕竟离首都比较近 展览 活动都比较多 交通便利 城市也比较开放
廊坊师院好点，我是廊坊师院的、 我们楼层有几个从邢台学院接本过来的。 他们当初的选择比较结果是廊坊师院好点。 他们辛辛苦苦上完专科再接本，一定会选择最有前途发展的学校吧？所以，我认为他们的选择已经代表了这个问题的最终的结果。 （他们说的也详细，参考一下无妨） 以后廊坊开发区或者北京，发展的机会太多了。
看发的什么科目，可以去早发表网，把要求和论文的内容发过去，他们一看就知道发什么。
有的, 我资料里有扣扣..加我.
什么专业的？于发表的话可以既可以联系期刊社进行投稿安排审稿，也可以需找有实力的论文发表代理机构进行代理发表。但是实践证明，除非你的文章质量水平很好，否则期刊社直接投稿往往如石沉大海，
303236528职称发表