2018年发表论文的情况

具有CN刊号、ISSN刊号的专业期刊都是可以的，比如《派出所工作》、《通信企业管理》、《中国新时代》等。

1、《派出所工作》

一份公安部治安局高度重视的读物，治安局领导亲自担任编委会主任，亲自审定编委名单，亲自撰文阐释政策精神、慰问派出所民警。

2、《通信企业管理》

作为通信行业内发行量最多的期刊之一，是企业进行宣传的最佳选择，也是通信企事业单位组织宣传和活动策划的最佳支撑平台。

3、《中国新时代》

主要发表专论，介绍中外产品，增进中外双方的理解与合作。

扩展资料

由于晋升和评定职称都有相应的规定和要求，故而许多单位都对职称论文投递的期刊有着一定的要求和规定，所以在选择职称论文期刊的时候应该注意：

1、发表论文的用途。如果是晋升职称，期刊的品质毫无疑问是选择因素的重中之重，随便的发表一个品质一般的期刊，对晋升职称没有任何帮助，有时候还会起到反作用。

2、期刊的办刊方向。如果写的是药学方面的文章，那当然不能发表在主打妇产科的杂志上。所以杂志的办刊方向、栏目内容等要与文章相符合才是完美的。

参考资料来源：

百度百科-CN期刊

百度百科-ISSN号

第一步是标红：按照检测报告把相似内容标红，这样能提高修改效率，同时避免来回对比于论文和报告间，毕竟在论文定稿前都需要反复修改，毕竟能一次达标的占极少数。重复率过了，内容一团糟也没用，内容通过，但是重复率不达标，也一样需要降重。第二步是对重复部分做好修改。对于62.8%这种大幅度相似的文章，如果要做好修改，那么就不要信网上的中译英、英译中这些，这一类特殊的修改技巧，就算能达到降重效果，语句也没有可读性了。所以最好是把所有相似的句子先掌握通透，然后在了解原文意思的基础上对相似语句做好重写，在整个过程中要发散自己的思维方式，从不同角度、多种方式综合起来修改，这样能有效达到降重效果。在整个论文降重的过程中最重要的就是坚持，因为在论文重复率过高的情况下，那么论文降重的过程会觉得整个人很烦躁，又觉得工作任务重，所以好多同学改着改着就变懒了，并且在整个论文降重的过程中，又不知道重复率到底降到了多少，这些问题在论文降重的过程中都会出现。所以在论文降重的过程中，心态也会影响降重的效率，并且降重后，仍然没有达到学校要求，就需要再次进行修改，可能就会导致之前做了很多无用功，大家切记不要有头无尾。注意在修改后，最好从头至尾检查一遍，可能在论文降重中会出现一些错别字或是语句不通的情况，所以多检查很重要。还有就是提前了解好学校要求的查重系统以及重复率范围，只有了解了才能根据目标去做，在论文初稿时可以选择一些免费查重系统节省费用，但最终肯定要以学校要求的系统为准！像医学类的文章，这些专有名词又不可以改，结果等自己去查重检测，发现自己费劲心思写了几个月的论文，到头来重复率40%多！怎么办？专业的人做专业的事，具体修改方法可以找誉嘉医学，

文/陈根

人工智能，已经成为中美两国竞争的着力点 。

作为一种变革性技术，人工智能是现代工业发展的产物，具有推动产业革新、提升经济效益和促进 社会 发展的巨大潜力。正是由于具备主导技术发展和推动 社会 形态转变的基本潜质， 因此，人工智能不仅被视为未来创新范式的“技术基底”，更是被世界各国视为推动新一轮 科技 革命和产业变革的关键力量 。

纵观 历史 ，每一次 科技 革命、产业革命及军事变革的耦合与互动，都深刻影响乃至重塑了全球竞争格局。在人工智能的全球博弈中，中美两国作为领先大国，成为人工智能发展最为瞩目的两个国家。而中美两国对于人工智能高地的抢占，更关系着未来国际格局的重塑和全球人工智能的治理。

美国领先，中国跟进

2019年，美信息技术与创新基金会（ITIF）的数据创新中心曾发布百页研究报告《谁将在人工智能角逐中胜出：中国、欧盟或美国？》。报告对中、美、欧人工智能发展现状进行比较测算—— 美国以44.2分领先，中国以32.3分位居第二，欧盟则以23.5分位居第三 。美国的人工智能领先地位彰显无疑，而中国则以追赶之势跟进。

事实上，美国之所以能够占据人工智能全球领先地位，与人工智能在美国的发展密切相关。 1956年，人工智能正式在美国诞生。卡内基梅隆天学、麻省理工学院、IBM公司成为美国最初的3个核心人工智能研究机构。

60年代至90年代初，美国人工智能相关程序设计语言、专家系统等已取得重大进展，产品化方面取得重要成就。 比如，1983年，世界第一家批量生产统一规格电脑的公司诞生。并且，美国开始尝试应用Al研究成果，比如，利用矿藏勘探专家系统PROSPECTOR在华盛顿发现一处矿藏。

而同期的中国，人工智能才刚进入萌芽阶段 。1978年，中国科学大会在北京召开。科学事业思想解放，为中国人工智能产业发展提供基础。同年，“智能模拟”被纳入国家研究计划，中国人工智能产业在国家层面的推动下正式发展。

从研究成果来看，美国在人工智能方面的研究成果在全球处于领先地位 。根据全球最大的引文数据库Scopus的检索结果，2018年美国共发表了16233篇与人工智能有关的同行评审论文。论文数量的快速增长主要发生在2013年之后，5年内增长了2.7倍。

尽管同期中国和欧盟的人工智能论文数量也有类似的快速增长，并且每年发表论文的数量明显超过美国。 但是，就论文质量而言，美国人工智能论文的质量一直大幅度领先于其他地区。 2018年，美国平均每篇论文被引用的次数为2.23次，而中国为1.36 次。美国每个作者被引用的次数也比全球平均水平高出 40%。

尤其是在深度学习领域，美国的发表论文数量远超过其他国家。2015至2018 年，美国共在预印本文库网站arXiv发表了3078篇相关论文，是中国同期的两倍。 近几年，美国每年取得的人工智能专利数量更是占到全球总量的一半左右，专利引证数量占到全球的 60% 。

在关键技术上，美国的研究成果依旧居于世界领先地位 。比如，在计算机视觉领域，谷歌公司和卡内基梅隆大学开发的 Noisy Student方法对图片进行分类的Top-1准确率达到 88.4%，比6年前提高了35个百分点；在云基础设施上训练大型图像分类系统所需的时间，已经从2017年的3个小时减少到 2019年的88 秒，训练费用也从 1112美元下降到12.6美元。

从产业发展来看，根据中国信息通信研究院数据研究中心的《全球人工智能产业数据报告（2019Q1）》研究报告， 截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业注达5386家。仅美国就多达2169家，数量远超过其他国家 。中国大陆达1189家，排名第三的英国则为404家。

而从企业 历史 统计来看，美国人工智能企业的发展也早于中国5年。美国人工智能企业最早从1991年萌芽，1998进入发展期，2005后开始高速成长期，2013后发展趋稳。而中国人工智能企业则诞生于1996年，2003年产业进入发展期，在2015年达到峰值后进入平稳期。

美国公司在专利和主导性人工智能收购方面表现更为强劲 。比如，在15个机器学习子类别中，微软和IBM在8个子类别中申请了比其他任何实体公司都更多的专利，包括监督学习和强化学习类。美国公司在20个领域中的12个领域的专利申请处于领先地位，包括农业（迪尔公司）、安全（IBM公司）以及个人设备、计算机和人机互动（微软公司）。

人才储备是美国在人工智能得以领先的又一关键原因。人工智能产业的竞争，可以说，就是人才和知识储备的竞争。 只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术 。

根据 MacroPolo 智库的研究，在报告所圈定的顶级人工智能研究人才中，59% 在美国工作，中国占了 11%，与美国有四五倍的差距。剩下的人工智能人才则分布在欧洲、加拿大和英国，人才差异显而易见。

中美角逐，追赶和超越

尽管美国在研究成果和人才储备上具有先发优势，但中国作为后起之秀，在政策的引导和宽松的环境下，正以追赶之势加快跟进美国人工智能产业的发展。

经过多年的积累，中国已在人工智能领域取得了一系列重要成果，形成了自身独特的发展优势。 不论是顶层的设计还是研发资源的投入，亦或是产业的发展，都呈加快追赶的态势，甚至在部分人工智能核心技术领域已可与美国比肩。尽管欲见成效仍需时日，但中美两国对于人工智能高地的抢占，已经开始。

从顶层设计来看，中美有近乎相仿的重视程度。 美国和中国政府都已经把人工智能的发展上升至国家战略，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进 。

早在2016 年 10 月，奥巴马政府就发布了两份与人工智能发展相关的重要文件，即《国家人工智能研发战略规划》和《为未来人工智能做准备》。中国政府也在2017年3月，将“人工智能”首次写入全国政府工作报告，并于同年7月发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能全面上升为国家战略。

美国人工智能报告体现了美国政府对新时代维持自身领先优势的战略导向。作为最大的发展中国家，中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。并且，美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，整体推进人工智能发展。

从研发资源的投入来看，美国政府对研发的资金投入相对不足。 纵向来看，在过去的几十年中，联邦政府用于研发的支出占国内生产总值（GDP）的百分比从1964年的1.86%下降到2018年的0.7%。

目前，美国联邦政府的年度财政赤字已超过1万亿美元，累积的政府债务相当于 GDP的107%。 这些因素都会限制美国政府对人工智能及其相关基础研究的长期资金投入。

横向上看，美国政府对研发的投入正在被中国和欧盟追赶 。美国在全球研发投入中所占的份额从1960年的69%下降到2016年的28%。2000-2015年，美国只占全球研发投入增长的 19%，而中国占到了31%。

2019年8月 31日，上海宣布设立人工智能产业投资基金，仅首期就投入了100亿元人民币，最终规模将达到千亿元人民币，美国联邦政府的投资则是相形见绌。

从产业发展来看，尽管中国AI产业基础层整体实力较弱，少有全球领先的芯片公司，但各大厂商正加快布局追赶，包括百度、阿里、腾讯及华为等厂商在基础层软硬件的加快布局 。

对于技术层来说，中国企业则发展势头良好。 百度、阿里、腾讯和华为等综合型厂商在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等核心技术领域均有布局，同时创业独角兽在垂直领域迅速发展。

应用层上，人工智能应用场景多样，中国人工智能企业已在教育、医疗、新零售等领域实现广泛布局，而金融、医疗、零售、安防、教育、机器人等行业亦有为数较多的人工智能企业参与竞争。

着眼未来，我国在人工智能发展方面仍然具有一定优势， 包括对基础理论研究的重视、丰富的技术应用场景、完善的创新生态链、企业数量的规模优势，以及我国在发展人工智能方面的人才优势。

此外，大数据优势是中国发展人工智能的重要优势，人工智能技术发展需要有大量的数据积累进行训练。中国较为完备的工业体系和庞大的人口基数，也使得中国人工智能发展在数据积累方面优势明显。

人工智能的未来难以预测，但可以看到的是，世界的竞争格局将因人工智能而改变。在巨变的环境里，只有通过创新发展以人工智能为代表的新一轮战略前沿技术，成为新竞赛规则的重要制定者、新竞赛领域的重要主导者、新竞赛范式的重要引领者，才能制胜未来而不是尾随未来。

新中国成立以来我国在Nature、 Science、cell三大期刊共发表2362篇文章，2018年我国在三大期刊发表论文332篇，占这三种期刊当年全部论文总数(2157篇)的15.49%。

以他现有的头衔来看，他目前应该称得上是中国最年轻的学者。除此之外，他还是麻省理工学院的博士。曹原是在成都出生的，随后跟随父母一起去了深圳，从小就展现了非凡天赋的他，总能在他身上找出超越同龄人的闪光点。年仅11岁的他进入了深圳耀华实验学校读书，而且仅仅花费相当于常人一半的时间，就将初中和高中的课程全部读完了。也就是在他14岁的时候，他已经学完了全部课程，并且以理科699分的优异成绩考入了中国科学技术大学的少年班进行学习。

这个时期的曹原除了学习成绩非常优秀之外，他还对物理实验产生了浓厚的兴趣。当别的同学正在为考试操心时，他已经轻松完成了所有课业，并且开始利用课余时间做实验。当他听说，若是在常温状态下能够找出拥有超导特性材料，便是能够震动整个科研界的发现之后，本来就对物理学充满兴趣的曹原就将其作为了挑战目标。到了大二时期，他就开始着手石墨烯相关方面的实验，并开始请求学校的教授对自己进行指导，等他18岁的时候，他已经成功的考入了美国麻省理工学院，并且于次年开始攻读博士学位。从这些履历来看，曹原不愧是一个实打实的“天才”人物，他的惊人天赋，使得他做到了常人要花费两倍甚至是三倍时间才能达到的成就。也正是因为如此，当他的事迹被众人知道后，才能引起广泛的讨论，才能引起众人的关注，曹原在物理学方面确实有着非凡的天赋，他在麻省理工学院攻读博士期间，就研究出了“震动世界”的科研成果，并且发表在《自然》杂志上。

曹原在麻省理工学院攻读博士的时候，除了保持自己优异的成绩之外，还花费了大量的课余时间做实验。因为热爱物理学的缘故，他埋头于实验室，坚持不懈的做着自己的工作。经过不懈的努力研究之后，他发现当两层平行石墨烯堆成大约1.1°的角度时，就会产生超导效应。兴奋不已的曹原将自己的研究成果以两篇论文的形式发表在了《自然》杂志上。这一发现轰动了整个国际学术界，直接开辟了凝聚态物理的新篇章。而《自然》科学杂志也发布年度科学人物，而年仅24岁的曹原赫然位列榜单第一名。

曹原取得了震惊学术界的发现之后，收到了来自全世界各国科研机构的橄榄枝，就连向来自大的美国也向他发出邀请，请他加入美国国籍，并且许诺了一系列“好处”。但是面对所谓的“诱惑”，曹原并没有丝毫动心，他并没有觉得美国绿卡有什么特殊之处。他觉得自己是中国人，是祖国培养出来的人才，他能够在物理学上达成里程碑式的成就，离不开祖国的支持，他以中国人的身份而自豪。