不认可。
知网曾经叫作中国期刊网，但是这两年，这个名字已经越来越少被提及了，大家都是习惯称之为知网，知网的背景不必说了，国内最大最全最专业最权威的论文数据库。
但是，这个中国期刊网和知网是没有任何关系的，确切地说，就是碰瓷知网的一个网站，上面的期刊可以说是垃圾期刊集中区域了，这样的所谓期刊网，上面发表收录的论文，别说评职称了，干啥也不会被认可的。
注意
这两年给作者发表论文的经验，越来越多的单位评职称要求比以前严格了，不光得发到正规期刊上，还必须得知网收录，以前如果只是维普收录的就行，现在根本不行了，维普至少还是三大论文数据库，这样都不行了，中国期刊网就更不行了。
2017年 10 月 11 日，阿里巴巴达摩院正式成立，马云的一句 “ 活得要比阿里巴巴长”，让外界对它的未来发展，有了更 “意味深长” 的期待。
在近三年多的时间里，达摩院在人工智能学术科研与应用上齐头并进，无论在国际学术顶会以及各类竞赛上，还是在推动学术成果的商业化落地上，都交出了亮眼的成绩单，这也反过来吸引着人工智能领域的顶尖研究者们都汇聚于此。
对于这些顶尖研究者们目前正在开展的研究工作，想必大家都充满了探知欲！
7月9日（晚）19:30-21:00 ，AI科技评论就将联合阿里达摩院，外加阿里集团在学术科研上同样“坚挺”的存在——阿里安全，给大家呈上一场 “ACL 2020 系列论文解读·阿里巴巴专场” 直播！
届时，来自阿里达摩院机器智能技术团队和阿里安全安全智能团队的 6 位高级算法专家、算法工程师以及研究型实习生们，将分别聚焦于多任务学习、少样本文本分类、 任务型对话、神经机器翻译、知识蒸馏、跨域分词标注等NLP 细分领域，为大家带来一场论文解读盛宴！
本次分享的嘉宾具体都有谁呢？下面一一揭晓：****分享主题： SpanMlt：一种基于跨度的用于属性词和观点词配对抽取的多任务学习框架 ****分享嘉宾：黄龙涛
分享内容：
属性词和观点词抽取，是细粒度的基于属性的情感分析（ABSA）的两个关键问题。属性－观点词对（ aspect-opinion pairs）可以为消费者和观点挖掘系统提供相关产品或服务的全局配置文件。但是，传统方法无法在没有给定属性词和观点词的情况下，直接输出属性－观点词对。尽管研究者最近提出了一些共提取方法来联合提取属性词和观点词，但是并不能配对抽取两者。为此，本文提出了一种端到端方法来解决属性词和观点词的配对抽取（PAOTE）任务。此外，本文从联合词和关系抽取的角度而非此前大多数工作中执行的序列标注方法的角度，来处理该问题。我们提出了一个基于共享跨度的多任务学习框架，其中在跨度边界的监督下提取词。同时，使用跨度表示法来联合识别配对关系。大量实验表明，我们的模型始终优于 SOTA 方法。
分享内容：
现有的工作往往使用元学习（meta learning）的方法，通过在一系列meta-task中切换来获得少样本学习的能力，但是在task间的切换会带来遗忘的问题，因此考虑使用记忆机制来辅助meta learning的训练。在本工作中，我们将监督学习得到的分类参数作为meta learning的全局记忆，并提出了动态记忆路由算法，基于dynamic routing的方式将全局记忆信息融入到meta task的训练和预测阶段。此外，动态记忆路由算法还可以使用query信息来增强归纳类别表示的能力，对口语场景下的语言多样性表达有更好的泛化性能。在中英文场景少样本分类任务数据集上，均取得了STOA的结果。
分享主题：多领域对话动作和回复联合生成****分享嘉宾：田俊峰
分享内容： 在任务型对话中，产生流畅且信息丰富的回复至关重要。现有pipeline方法通常先预测多个对话动作，然后使用它们的全局表示来辅助回复生成。这种方法有两个缺陷：第一，在预测对话动作时，多领域的固有结构被忽略了；其次，在生成回复时没有考虑到对话动作和回复之间的语义联系。为了解决这些问题，我们提出了一种同时生成对话动作和回复的神经联合生成模型。与以往的方法不同，我们的对话动作生成模块可以保留多领域对话动作的层次结构，同时我们的回复生成模块可以动态地关注到相关的对话动作。在训练时，我们采用不确定性损失函数来自适应地调整两个任务的权重。在大规模MultiWOZ数据集上进行了评估，实验结果表明，我们的模型在自动评估和人工评估上都比SOTA模型有很好的提升。****分享主题：神经机器翻译的多尺度协同深度模型******分享嘉宾：魏相鹏**
近年来，神经机器翻译(NMT)方法凭借其出色的翻译性能在大量应用场景中取代了基于统计的机器翻译方法。目前，制约NMT模型性能的因素主要包括模型的特征表达能力和数据规模。因此，我们提出一种基于多尺度协作(MSC)机制的深度神经机器翻译模型，以提高模型对底层（具象化）和高层（抽象化）特征的建模能力。
实验证明，(1) 多尺度协作机制有助于构建极深的NMT模型的同时带来性能上的提升，(2) 基于MSC机制的深度NMT模型能够更好地翻译语义结构复杂的自然语言句子。
****分享主题：多语种序列标注的结构级知识蒸馏******分享嘉宾：王新宇**
多语言序列标注是一项使用单一统一模型预测多语言标签序列的任务。与依赖于多个单语模型相比，使用多语言模型具有模型规模小、在线服务容易和对低资源语言通用的优点。然而，由于模型容量的限制，目前的多语种模型仍然远远低于单独的单语模型。本文提出将多个单语言模型（teachers）的结构知识提取到统一的多语言模型（student）中，以缩小单语言模型与统一的多语言模型之间的差距。我们提出了两种基于结构层次信息的知识挖掘方法：
****分享主题：跨域中文分词的远程标注与对抗耦合训练******分享嘉宾：丁宁**
完全监督神经方法在中文分词（CWS）的任务上取得了重大进展。但是，如果由于域间的分布差异和集外词（OOV）问题导致域迁移，则监督模型的性能始终一直大幅下降。为了实时缓解此问题，本文将跨域中文分词的远程标注和对抗性训练直观地结合在一起。
7月9日，6位来自阿里的分享嘉宾，与大家不见不散！
ACL 2020原定于2020年7月5日至10日在美国华盛顿西雅图举行，因新冠肺炎疫情改为线上会议。为促进学术交流，方便国内师生提早了解自然语言处理（NLP）前沿研究，AI 科技评论将推出「ACL 实验室系列论文解读」内容，同时欢迎更多实验室参与分享，敬请期待！
ACL大会由国际计算语言学协会主办，是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议。
前面写了对话系统中的SLU之领域 分类/意图识别 、 槽填充 、 上下文LU和结构化LU 以及 NLG ，DST是对话管理（DM）的一部分，而DM是任务型对话中至关重要的一部分。说个 非严格的对比 ：如果把对话系统比作计算机的话，SLU相当于输入，NLG相当于输出设备，而DM相当于CPU（运算器+控制器）。
对话系统按功能来划分的话，分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。在不同类型的聊天系统中，DM也不尽相同。
闲聊型对话中的DM就是对上下文进行序列建模、对候选回复进行评分、排序和筛选等，以便于NLG阶段生成更好的回复；
任务型对话中的DM就是在NLU(领域分类和意图识别、槽填充)的基础上，进行对话状态的追踪（DST）以及对话策略的学习（DPL，下次分享），以便于DPL阶段策略的学习以及NLG阶段澄清需求、引导用户、询问、确认、对话结束语等。
知识问答型对话中的DM就是在问句的类型识别与分类的基础上，进行文本的检索以及知识库的匹配，以便于NLG阶段生成用户想要的文本片段或知识库实体。
推荐型对话系统中的DM就是进行用户兴趣的匹配以及推荐内容评分、排序和筛选等，以便于NLG阶段生成更好的给用户推荐的内容。
什么是对话状态？其实状态St就是一种 包含0时刻到t时刻的对话历史、用户目标、意图和槽值对的数据结构 ，这种数据结构可以给DPL阶段提供学习策略(比如定机票时，是询问出发地还是确定订单？)继而完成NLG阶段的回复。
对话状态追踪（DST）的作用： 根据领域(domain)/意图(intention) 、曹植对(slot-value pairs)、之前的状态以及之前系统的Action等来追踪当前状态 。他的 输入是Un（n时刻的意图和槽值对，也叫用户Action）、An-1（n-1时刻的系统Action）和Sn-1（n-1时刻的状态），输出是Sn（n时刻的状态） 。 这里用户Action和系统Action不同，且需要注意
S = {Gn,Un,Hn}，Gn是用户目标、Un同上、Hn是聊天的历史，Hn= {U0, A0, U1, A1, ... , U −1, A −1}，S =f(S −1,A −1,U )。
DST涉及到两方面内容： 状态表示、状态追踪 。另外为了解决领域数据不足的问题，DST还有很多迁移学习(Transfer Learning)方面的工作。比如基于特征的迁移学习、基于模型的迁移学习等。
为了在抽象的建模的基础上加深理解，看个小例子：
通过前面的建模和实例化，不难看出对话状态数跟意图和槽值对的数成 指数关系 ，维护所有状态的一个分布非常非常浪费资源，因此需要比较好的状态表示法来减少状态维护的资源开销（相当于特定任务下，更合理的数据结构设计，好的数据结构带来的直接影响就是算法开销变小）。
常见的状态表示法包括两种：
Hidden Information State Model (HIS)
这种方法就是：使用 状态分组 和 状态分割 减少跟踪复杂度。其实就是类似于二分查找、剪枝。
Bayesian Update of Dialogue States (BUDS)
这种方法就是：假设不同槽值的转移概率是相互独立的，或者具有非常简单的依赖关系。这样就将状态数从意图和槽值数的 指数 减少到了 线性 。
下面简单对比下两种不同状态表示法的优缺点：
讲到DST就不得不讲DSTC，DSTC是 Dialog System Technology Challenge ，主要包括6个Challenge。DSTC对DST的作用就相当于目标函数对机器学习任务的作用，真正起到了评估DST技术以及促进DST技术发展的作用。之所以在DST前先说DSTC是因为后面的很多DST的方法是在某个DSTC（大多是DSTC2、DSTC3、DSTC4、DSTC5）上做的。
先来看看DST的形象化
再来看看我总结的DST的方法汇总，注意我没有整理基于规则的DST（ 基于规则的方法虽然可以较好利用先验知识从而可以较好解决冷启动等问题，但是需要太多人工、非常不灵活、扩展性和移植性很差、不能同时追踪多种状态 ）。
下面分别介绍一下对话系统中的不同DST技术。
论文： （ Lee, SIGDIAL 2013 ）（ Kim et al., 2014 ）
从BUDS中对不同槽值的转移概率是相互独立的假设（是不是很像马尔可夫假设？）以及St的预测需要Un、An-1和Sn-1（转移概率和发射概率），是不是想到了HMM和CRF？没错，前期的基于统计的DST就是用了很多CRF。 n = （S −1, A −1, U ）。
Lee, SIGDIAL 2013 的主要思想如下：
Kim et al., 2014 的主要思想如下：
论文： （ Mrkšić et al., ACL 2015 ）（ Henderson et al., 2013 ）（ Henderson et al., 2014 ）（ Zilka el al., 2015 ）
关于神经网络的介绍、神经网络的好处和坏处，不再赘述，已经烂大街。基于神经网络的很多方法是在DSTC上做的，这里选取了几篇有针对性的经典论文简单介绍下。
Mrkšić et al., ACL 2015 是ACL2015的一篇论文，它是用RNN进行多领域的对话状态追踪，主要贡献是证明：利用多个领域的数据来训练一个通用的状态追踪模型比利用单领域数据训练追踪模型效果要好。
Henderson et al., 2013 是利用DNN来解决DSTC，它把DST当分类问题，输入时间窗口内对话轮次提取的特征，输出slot值的概率分布。该方法不太容易过拟合，领域迁移性很好。模型结构图如下：
Henderson et al., 2014 ，基于DRNN和无监督的自适应的对话状态鲁棒性跟踪，从论文名字就能看出因为使用DRNN和无监督的自适应导致DST 鲁棒性很好 。
先来看看特征提取的办法：主要提取f，fs，fv三种特征，f是针对原始输入提取，fs和fv是对原始输入中的词做Tag替换得到 泛化特征 。
再来看下模型结构：对slot训练一个模型，利用无监督的自适应学习，将模型泛化到新的domain以便于提高模型的泛化能力。
Zilka el al., 2015 ，基于增量LSTM在DSTC2做对话状态追踪，具体思想如下：
（ Williams 2013 ）（ Mrkšic, ACL 2015 ）
目前对话系统数据较少，我比较看好迁移学习在任务型对话中的应用，尤其是DST这种较复杂的任务。
Williams 2013 ，这是通过 多领域学习与泛化 来做对话状态追踪，比较好的解决了数据目标领域数据不足的问题。
Mrkšic, ACL 2015 ，这是ACL 2015的一篇paper，基于RNN做多领域的对话状态追踪，主要贡献是证明：利用多个领域的数据来训练一个通用的状态追踪模型比利用单领域数据训练追踪模型效果要好。顺便说一句，这篇论文涵盖了很多任务型对话领域比较高产的学者。
Shietal., 2016 ，基于 多通道卷积神经网络 做 跨语言 的对话状态跟踪。为每一个slot训练一个多通道CNN（中文character CNN、中文word CNN、英文word CNN），然后跨语言做对话状态追踪，我个人很喜欢这篇paper，也非常推荐大家好好读读这篇paper。
先来看看方法的整体结构：
再来看看多通道CNN的结构图：
最后看看输入之前的预处理：
（ Mrkšić et al., ACL 2017 ）
这是发表于ACL 2017的一篇论文，个人觉得水平很高。
先来看一下基于word2vec的表示学习模型，本文提出两种架构：NBT-DNN、NBT+CNN，结构图如下：
再来看看整个模型的结构图，它包含语义解码和上下文建模两部分：语义解码：判断槽值对是否出现在当前query；上下文建模：解析上一轮系统Act，系统询问（tq）+ 系统确认（ts+tv）。
模型还有一部分：二元决策器，用来判定当前轮的槽值对的状态。本文的状态更新机制采用简单的基于规则的状态更新机制。
另外，ACL 2018在本文的基础上提出完全NBT（ Fully NBT） ，主要变动是修改基于规则的状态更新机制，把更新机制融合到模型来做 联合训练 。具体更新状态的机制包括One-Step Markovian Update（ 一步马尔科夫更新，使用两个矩阵学习当前状态和前一时刻状态间的更新关系和系数）和Constrained Markovian Update（约束马尔科夫更新，利用对角线和非对角线来构建前一种方法中的矩阵，对角线学习当前状态和前一时刻状态间的关系，非对角线学习不同value间如何相互影响）。总之，这个工作扩展的比较细致。
其实还有很多种对话状态追踪的方法，比如基于贝叶斯网络做DST、基于POMDP（部分可观测马尔可夫决策过程）做DST等，因为时间相对比较久远，这里不再赘述。
以上介绍了多种对话系统中的DST技术，下面简单总结下它们的优势和劣势。
任何一项技术想要取得进步，那么他的评测方法是至关重要的（就相当于目标函数之于机器学习算法），所以我列出一些关于DST的评估。遗憾的是，目前DST的评估我感觉并不成熟，这也是制约DST发展的一个重要原因，如果谁能想出更好的评估方法或整理出一个业内公认的高质量数据集，那么一定会在DST（甚至是对话系统）领域有一席之地，引用量也会蹭蹭的上涨。
6.1.Dialog State Tracking Challenge (DSTC)
Williams et al. 2013, Henderson et al. 2014, Henderson et al. 2014, Kim et al. 2016, Kim et al. 2016, Hori et al. 2017
6.2. State Representation:
6.2.1 HIS
Steve Young, Jost Schatzmann, Karl Weilhammer, and Hui Ye. The hidden information state approach to dialog management.
6.2.2 BUDS
Blaise Thomson, Jost Schatzmann, and Steve Young. Bayesian update of dialogue state for robust dialogue systems.
6.3.DST
6.3.1 CRF
Sungjin Lee. Structured discriminative model for dialog state tracking. In Proceedings of the SIGDIAL 2013 Conference. Lee, SIGDIAL 2013
Seokhwan Kim and Rafael E Banchs. Sequential labeling for tracking dynamic dialog states. Kim et al., 2014
6.3.2 NN-Based DST
Multi-domain Dialog State Tracking using Recurrent Neural Network, Mrkšić et al., ACL 2015
Deep Neural Network Approach for the Dialog State Tracking Challenge, Henderson et al., 2013
Robust dialog state tracking using delexicalised recurrent neural networks and unsupervised adaptation, Henderson et al., 2014
Incremental lstm-based dialog state tracker, Zilka el al., 2015 .
6.3.3 Neural Belief Tracker
Neural Belief Tracker: Data-Driven Dialogue State Tracking , Mrkšić et al., ACL 2017
6.3.4 Multichannel Tracker
A Multichannel Convolutional Neural Network For Cross-language Dialog State Tracking, Shi et al., 2016
6.3.5 Transfer learning for DST
6.3.5.1 Feature based transfer for DST
Jason Williams. Multi-domain learning and generalization in dialog state tracking . In Proceedings of SIGDIAL. Williams 2013
Hang Ren, Weiqun Xu, and Yonghong Yan. Markovian discriminative modeling for cross-domain dialog state tracking .
6.3.5.2 Model based transfer for DST
Nikola Mrkšic, Diarmuid O Séaghdha, Blaise Thomson,Milica Gaši ́c, Pei-Hao Su, David Vandyke, Tsung-Hsien Wen, and Steve Young. Multi- domain dialog state tracking using recurrent neural networks . Mrkšic, ACL 2015
PRL那是相当牛逼啊！这么说吧，如果是博士，他这三篇加起来应该可以搞个“全国百优”了。
下丘脑的TRH能促进PRL的分泌。吸吮乳头的刺激引起传入神经冲动，经脊髓上传至下丘脑，使PRF神经元发生兴奋，PRF释放增多，促使腺垂体分泌PRL增加，这是一个典型的神经内分泌反射。
PRL参与应激反应。 在应激状态下，血中PRL浓度升高，而且往往与ACTH和GH浓度的增高一出现，刺激停止数小时后才逐渐恢复到正常水平。看来，PRL可能与ACTH及GH一样，是应激反应中腺垂体分泌的三大激素之一。
腺垂体PRL的分泌受下丘脑PRF与PIF的双重控制，前者促进PRL分泌，而执行者则抑制其分泌。多巴胺通过下丘脑或直接对腺垂体PRL分泌有抑制作用。
物理类的老大了bikebi(站内联系TA)是非常牛啊，哪个专业mopsite(站内联系TA)热能动力， 做颗粒震动分离的。人比人，比死人啊 呵呵。炫耀自己在中国文化中是不对的，但是引入一个第三方借着来炫耀，那就很自然而然。beiguo(站内联系TA)不少科学家因为在这上面发表的论文拿了诺贝尔物理学奖，你说牛不……要论物理领域专业性，比SN都还牛……SHY31(站内联系TA)特别是现在PRL 砍了一半的发行量 要中真的是 超级牛极高的物理意义 创新意义你同学能发基本保他飞黄腾达了tower598(站内联系TA)敬仰啊，真高啊:rol:souron(站内联系TA)除了NSP，JACS是化学第一期刊，PRL算物理第一期刊除了NSP，JACS是化学第一期刊，PRL算物理第一期刊这么说没啥问题吧 对搞物理的学者看来，最多学贼学的，数学的值得对对话， 其它的学科都是些只有小意思的应用而而已， 不能登大雅之堂的。 生物，医学，化学等现实生活中很重要， 搞的人多，文章期刊都多，IF 看起来就大， 其实学问门槛很低 (如同流行歌) 。虽然说得有点过分，但基本就是事实。duxiushan6(站内联系TA)按市俗价值算，等于两篇左右jacs 一片pnas，0。?呛
PRL(Physical Review Letters)(物理评论快报)的简称，为美国物理学会主办的高水平的学术期刊，影响因子高达7.328（2010年数据），在物理学领域几乎是最权威的杂志，除去综合性的期刊Science和Nature，以及刊载综述文献的Reviews of Modern Physics，以及像nanoletter、JHEP等具体学科的期刊之外，PRL是物理类影响因子最高的学科内综合性期刊。
在sci发表论文也是一件很正常的事情，论文是代表一个人的学术能力，还有一个人学理能力的一个代表。美国《科学引文索引》（ScienceCitationIndex,简称SCI）于1957年由美国科学信息研究所（InstituteforScientificInformation,简称ISI）在美国费城创办，是由美国科学信息研究所（ISI）1961年创办出版的引文数据库。SCI（科学引文索引）、EI（工程索引）、ISTP（科技会议录索引）是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，其中以SCI最为重要。SCI创办人为尤金·加菲尔德（EugeneGarfield,September16,1925～2017）。
大学生发sci很厉害。
SCI是美国《科学引文索引》的英文简称，其全称为：Science Citation Index，创刊于1961年，它是根据现代情报学家加菲尔德（Engene Garfield）1953年提出的引文思想而创立的。时至今日加菲尔德仍是SCI主编之一。
SCI是由ISI（Institute for Scientific Information Inc.）美国科学情报所出版。现为双月刊，ISI除了出版SCI外，还有联机型据SCISEARCH。ISTP（Index to Scientific &Technical Proceeding）也由其出版。
SCI是一部国际性索引，包括有：自然科学、生物、医学、农业、技术和行为科学等，主要侧重基础科学。
sci的科学影响：
科学引文索引以布拉德福文献离散律理论、以加菲尔德引文分析理论为主要基础，通过论文的被引用频次等的统计，对学术期刊和科研成果进行多方位的评价研究，从而评判一个国家或地区、科研单位、个人的科研产出绩效，来反映其在国际上的学术水平。因此，SCI是目前国际上被公认的最具权威的科技文献检索工具。
科学引文索引以其独特的引证途径和综合全面的科学数据，通过大量的引文进行统计，然后得出某期刊某论文在某学科内的影响因子、被引频次、即时指数等量化指标来对期刊、论文等进行排行，被引频次高，说明该论文在它所研究的领域里产生了巨大的影响。
发表核心期刊论文是有难度的，核心论文的字数要求应控制在4000-5000字之间。
文科方向的核心论文，所需字数应在5000-8000字左右。当然，具体还的结合作者实际期刊情况来确定。期刊论文除字数要求外，还对论文的质量有严格的要求，并且对论文的重复率比较低。
作者对论文的重复率尽可能地控制在10％以内，并且核心期刊发表的时间更长。从安排到发表，总共一起的时间大约是8-12个月，因此，建议至少提前一年开始着手自己的论文，因为核心论文发表的难度也相对较大。
扩展资料：
发表核心期刊论文介绍如下：
文科类核心期刊职称评定时，须合理的控制论文的字数，因为论文的字数和论文发表的版面有直接关系，在一定程度上，适当的字数能减少论文发表的版面。毕竟，字数越多，占据的页面就越多，所需的版面费也就越高。
论文发表还有很多的注意事项，例如，论文的格式要求、字数不够该怎么办、职称论文发表的费用是多少、职称论文的级别是怎么评判的等等。
参考资料来源：新华网-论文发媒体、网站可等同发核心期刊？专家：支持！
参考资料来源：人民网-网站发文等同核心期刊应有前置条件
1、C刊如果取C等期刊的意思，那c刊等级就低于核心期刊；c刊如果取cssci南大核心期刊的意思，那c刊等级跟核心期刊差不多，或者说C刊就属于核心期刊。
2、核心期刊的论文录用率明显低于c刊，核心期刊对于论文的质量要求更高；
3、核心期刊的审核周期更久，核心期刊审稿周期大概1-2个月，而普刊周期则1-2周就可以；
4、核心期刊论文的篇幅较长，c刊论文篇幅比较简练。
5、核心期刊是指所含专业情报信息量大，质量高，能够代表专业学科发展水平并受到本学科读者重视的专业期刊。核心期刊是期刊中学术水平较高的刊物，是我国学术评价体系的一个重要组成部分。而c刊主要指国家级普刊、省级普刊等。
核心期刊和c刊六个级别（类）的划分：
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：权威核心刊物论文，指被国际通用的SCIE、EI、ISTP、SSCI以及A&HCI检索系统所收录的论文（以中国科技信息研究所检索为准），或同一学科在国内具有权威影响的中文核心刊物上发表的论文，论文不含报道性综述、摘要、消息等。
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》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。
北大核心论文水平很高。
北大核心是学术界对某类期刊的定义，通常又叫中文核心，是北大图书馆收录的，4年更新。核心期刊是指中国科技情报研究所选出的目录，1年更新。一般来说北大核心的级别是要比核心的级别高的，有的期刊同时被这两个目录收录，俗称双核。
北大核心是北京大学图书馆主导制作并发布的一份期刊收录建议，用于指导中文世界的图书馆收藏、订阅期刊。
其分级评定的对象以中文期刊为主，服务的对象是图书馆。同时，北大核心收录也被众多高校或项目评定机构作为参考评价的指标。
核心期刊简介：
核心期刊是某学科的主要期刊。一般是指所含专业情报信息量大，质量高，能够代表专业学科发展水平并受到本学科读者重视的专业期刊。
有关专家研究发现，在文献情报源的实际分布中，存在着一种核心期刊效应，即某一专业的世界上的大量科学论文，是集中在少量的科学期刊中。
这一现象，可以从许多领域中看到，例如，从对法国《信号通报》中物理学的世界文献的研究看到，有90%的文摘条目仅取自占全部期刊总数的30%，《化学文摘》从9%的期刊中可摘录到全部文摘条目的75%。
分步骤给你说、首先、其次、最后。
首先，你的文章是你自己提出的东西，没有抄袭他人的成果。
其次，要有一定的理论深度，最好是什么科研项目，重点实验课题
最后，还要注意投稿的地方。如果想录用率较高学校期刊应该还可以。