计算机应用 该刊多次荣获全国优秀科技期刊奖、国家期刊奖提名奖，被评为中国期刊方阵双奖期刊、中文核心期刊和中国科技核心期刊。找代理比较贵 按字符算 可以去找壹品优问问 我们最近操作核心比较多
哎血泪教训一定要根据课题组现有基础和可以提供的平台决定，比如你师兄师姐在做什么，组里是否有GPU硬件和数据支持等。如果组里有传承是最好不过了，师兄师姐做过或在做的东西你选择的肯定不会错的，毕竟有人带头和指导～ 如果组里这两个方向都有人在做的话，建议和他们当面聊哈哈哈，利弊你自然就知道啦
作为从业出版行业7年的人士，从我的经验来看；最容易发表这个问题就提得不对，为什么，因为不存在最容易发表的，每个期刊都有它的征稿范围、收稿方向，你的稿件如果研究有亮点、有干活，被这个期刊拒了，可能是它的收稿方向不符合，不是你文章不好，你只能找适合你的文章方向的期刊再投；所以是不存在容易发表的核心；核心期刊编辑每天会收到大量作者的投稿，中国学术研究的人这么多，作者投稿多，编辑的时间有限，所以首先会看你文章的题目和摘要是否有亮点、学术创新、以及是否符合本刊的收稿方向；如果不适合，就不会往下看了，直接pass ；另外有的期刊对作者单位、学历也有要求，例如必须硕士或副教授以上，否则也pass ；每个期刊都有它的规矩；还有很多很多审稿要求，不一一列举；但是万变不离其宗，你的稿子需要有创新点，比较新的知识，否则到哪里都会被嫌弃；包括我们推荐发表的稿子，或指导的稿子，质量都是很干活，给对应期刊的编辑打招呼，才能及时发表；所以如果你的稿子质量很差，即使走关系稿渠道也发不了的；打铁还需自身硬；当然还有一种，就是有的作者自己的稿子转让成果的，这种可以直接署名过来；目前计算机 发的比较多的，当然不一定是最好发的有 ；《计算机XX仿真》、《激光XX》、《现代电子技术XX》、计算机EI、计算机的 三区 四区的SCI等；祝你早日顺利发表，回答如果有用，可以给个赞，谢谢
有肯定是有的，因为别人文章好，当然好通过，但是核心可是最难发表的呢
核心期刊一般很难，普刊出版面费基本都可以的！
记得是写论文，我觉得还是比较好写，你也可以查找相关的资料
好。目标跟踪和相关滤波在计算机视觉和信号处理领域都是比较常见的研究方向，相关滤波是一种常用的目标跟踪算法。如果您在这个方向上进行深入的研究，有机会在相关学术期刊或会议上发表论文。不过，发表论文并不是简单的事情，还需要具备一定的研究能力和实践经验，需要具备良好的科研素质和科研方法，以及对目标跟踪和相关滤波等相关领域有较深入的理解和掌握。此外，还需要认真阅读和分析前沿研究成果，找到研究的切入点和突破口，进行系统的分析和实验研究，才能够有机会发表高水平的论文。
以下是几个顶级会议的列表（不完整的，但基本覆盖）(1)机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。(2)另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到。(3)说些自己的感受。对计算机视觉和计算神经科学领域，从方法和模型的角度看，统计模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要，但多关注和结合这些方法也很有意义。
这个要你有看有没有相关的研究了，对这方面是否有些了解，如果有了解的话就还是比较好。
这样的主题论文还是比较好写的，首先必须要抓住论文的中心，确立文章的思想内涵，然后分几个不同的角度进行有效的论证。
以下是几个顶级会议的列表（不完整的，但基本覆盖）(1)机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。(2)另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到。(3)说些自己的感受。对计算机视觉和计算神经科学领域，从方法和模型的角度看，统计模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要，但多关注和结合这些方法也很有意义。
以下是几个顶级会议的列表（不完整的，但基本覆盖）(1)机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。(2)另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到。(3)说些自己的感受。对计算机视觉和计算神经科学领域，从方法和模型的角度看，统计模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要，但多关注和结合这些方法也很有意义。
这个要你有看有没有相关的研究了，对这方面是否有些了解，如果有了解的话就还是比较好。
数据科学专业的表示NLP需要的训练集太大了，也不好找。只能拿预训练模型针对特殊应用做二次开发，而且对硬件要求很高。图像/视频较NLP来说开放的训练集也好找，而且主题也很多，而且你自己编一个好实现又很实际的商用需求就比较好结题。
很抱歉，我是小学毕业的老糟头子。视频、图像处理，涉及领域非常广阔，任何一个应用，都可以写出无数篇有价值的论文。比如CT图像的电脑判读，比如润滑油的色度检测，比如违章人脸识别，比如人脸图像的历史年轮，视频特效，图像特效等等。至于自然语言，不知道你想说啥。计算机领域没有自然语言，只有程序语言。程序语言不外乎是C、Delphi，外加VB。如果你更专，那就必须会汇编语言。不管什么语言，必须能控制硬件、数据库、媒体文件、HTML5等等。但无论如何不要碰python，那是庞氏。搞程序，随便完成一个课题，都可以用代码来实现课题中的程序控制部分，写论文也很容易。其实不管选图像、视频处理，还是程序语言，关键是你得选择一个适合自己的课题，用你的计算机技术来完成这个课题，那就是论文了。
这样的主题论文还是比较好写的，首先必须要抓住论文的中心，确立文章的思想内涵，然后分几个不同的角度进行有效的论证。
这个要你有看有没有相关的研究了，对这方面是否有些了解，如果有了解的话就还是比较好。
标定好的真实数据
ground truth指地面实况。
地面实况表示在地球表面所做的关于遥感研究的观测，通常用地面实况来检验通过传感器数据所做出的判读的准确性。
例如若用传感器数据来鉴定农业土地利用，为了能够确定这种鉴定精确性的百分比，就必须了解农田抽样全域的实际地面情况。
地面实况收集地区的选择，可以根据一系列准则来决定。这包括研究目的、满足统计用的样本大小、实验研究的重复性与连续性、到研究地区的通道、该地区现有数据的可用性、人员、装备来源，以及航天站台的轨道特性等。
扩展资料：
地面实况监测的目的：
地面数据收集的主要目的，是在成象时候提供同时发生的地面情况的记录。实际上，对于几个以上的小地区或选择的采样点，难以取得同步的数据。
不过目的却是在获得传感器数能得据的短时间以内，到采样的地面实况数据。在计划地面数据收集时，应对观测的变量的变化速率予以特别注意。
这些变量可以分为瞬变的或非瞬变的。记录瞬变特征的数据（例如作物生长阶段、落叶层、风速、表面水分）必须是近于同步的。
非瞬变特征的记录（例如坡度、方位、土壤质地）可以在执行感应任务之前或以后去进行。
参考资料来源：百度百科-ground truth