我知道 工搜网上有类似的，资料，应该是在资料文库频道 的 机器视觉标签，国外关于机器视觉的期刊 其实挺少的，感觉这个站上的资料，还行，免费请求，可以找找看
《视觉系统设计》（Vision Systems Design China）
是不是专业性比较高，可以上悠悠期刊看看编辑是不是有相关的介绍。
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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。
中国视觉网
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。
计算机、自动化类期刊
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
如何从图像中解析出可供计算机理解的信息，是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力，加之数据量的积累和计算力的进步，成为机器视觉的热点研究方向。 那么，如何理解一张图片？根据后续任务的需要，有三个主要的层次。 一是分类（Classification），即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别(string)或实例ID来描述图片。这一任务是最简单、最基础的图像理解任务，也是深度学习模型最先取得突破和实现大规模应用的任务。其中，ImageNet是最权威的评测集，每年的ILSVRC催生了大量的优秀深度网络结构，为其他任务提供了基础。在应用领域，人脸、场景的识别等都可以归为分类任务。 二是检测（Detection）。分类任务关心整体，给出的是整张图片的内容描述，而检测则关注特定的物体目标，要求同时获得这一目标的类别信息和位置信息。相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述（类别和位置），因而，检测模型的输出是一个列表，列表的每一项使用一个数据组给出检出目标的类别和位置（常用矩形检测框的坐标表示）。 三是分割（Segmentation）。分割包括语义分割（semantic segmentation）和实例分割（instance segmentation），前者是对前背景分离的拓展，要求分离开具有不同语义的图像部分，而后者是检测任务的拓展，要求描述出目标的轮廓（相比检测框更为精细）。分割是对图像的像素级描述，它赋予每个像素类别（实例）意义，适用于理解要求较高的场景，如无人驾驶中对道路和非道路的分割。 两阶段模型因其对图片的两阶段处理得名，也称为基于区域（Region-based）的方法，我们选取R-CNN系列工作作为这一类型的代表。 本文的两大贡献：1）CNN可用于基于区域的定位和分割物体；2）监督训练样本数紧缺时，在额外的数据上预训练的模型经过fine-tuning可以取得很好的效果。第一个贡献影响了之后几乎所有2-stage方法，而第二个贡献中用分类任务（Imagenet）中训练好的模型作为基网络，在检测问题上fine-tuning的做法也在之后的工作中一直沿用。 传统的计算机视觉方法常用精心设计的手工特征(如SIFT, HOG)描述图像，而深度学习的方法则倡导习得特征，从图像分类任务的经验来看，CNN网络自动习得的特征取得的效果已经超出了手工设计的特征。本篇在局部区域应用卷积网络，以发挥卷积网络学习高质量特征的能力。 R-CNN将检测抽象为两个过程，一是基于图片提出若干可能包含物体的区域（即图片的局部裁剪，被称为Region Proposal），文中使用的是Selective Search算法；二是在提出的这些区域上运行当时表现最好的分类网络（AlexNet），得到每个区域内物体的类别。 另外，文章中的两个做法值得注意。 一是数据的准备。输入CNN前，我们需要根据Ground Truth对提出的Region Proposal进行标记，这里使用的指标是IoU（Intersection over Union，交并比）。IoU计算了两个区域之交的面积跟它们之并的比，描述了两个区域的重合程度。 文章中特别提到，IoU阈值的选择对结果影响显著，这里要谈两个threshold，一个用来识别正样本（如跟ground truth的IoU大于），另一个用来标记负样本（即背景类，如IoU小于），而介于两者之间的则为难例（Hard Negatives），若标为正类，则包含了过多的背景信息，反之又包含了要检测物体的特征，因而这些Proposal便被忽略掉。 另一点是位置坐标的回归（Bounding-Box Regression），这一过程是Region Proposal向Ground Truth调整，实现时加入了log/exp变换来使损失保持在合理的量级上，可以看做一种标准化（Normalization)操作。 R-CNN的想法直接明了，即将检测任务转化为区域上的分类任务，是深度学习方法在检测任务上的试水。模型本身存在的问题也很多，如需要训练三个不同的模型（proposal, classification, regression）、重复计算过多导致的性能问题等。尽管如此，这篇论文的很多做法仍然广泛地影响着检测任务上的深度模型革命，后续的很多工作也都是针对改进这一工作而展开，此篇可以称得上"The First Paper"。 文章指出R-CNN耗时的原因是CNN是在每一个Proposal上单独进行的，没有共享计算，便提出将基础网络在图片整体上运行完毕后，再传入R-CNN子网络，共享了大部分计算，故有Fast之名。 上图是Fast R-CNN的架构。图片经过feature extractor得到feature map, 同时在原图上运行Selective Search算法并将RoI（Region of Interset，实为坐标组，可与Region Proposal混用）映射到到feature map上，再对每个RoI进行RoI Pooling操作便得到等长的feature vector，将这些得到的feature vector进行正负样本的整理（保持一定的正负样本比例），分batch传入并行的R-CNN子网络，同时进行分类和回归，并将两者的损失统一起来。 文章最后的讨论也有一定的借鉴意义： Fast R-CNN的这一结构正是检测任务主流2-stage方法所采用的元结构的雏形。文章将Proposal, Feature Extractor, Object Classification&Localization统一在一个整体的结构中，并通过共享卷积计算提高特征利用效率，是最有贡献的地方。 Faster R-CNN是2-stage方法的奠基性工作，提出的RPN网络取代Selective Search算法使得检测任务可以由神经网络端到端地完成。粗略的讲，Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN，跟RCNN共享卷积计算的特性使得RPN引入的计算量很小，使得Faster R-CNN可以在单个GPU上以5fps的速度运行，而在精度方面达到SOTA（State of the Art，当前最佳）。 本文的主要贡献是提出Regional Proposal Networks，替代之前的SS算法。RPN网络将Proposal这一任务建模为二分类（是否为物体）的问题。 第一步是在一个滑动窗口上生成不同大小和长宽比例的anchor box（如上图右边部分），取定IoU的阈值，按Ground Truth标定这些anchor box的正负。于是，传入RPN网络的样本数据被整理为anchor box（坐标）和每个anchor box是否有物体（二分类标签）。RPN网络将每个样本映射为一个概率值和四个坐标值，概率值反应这个anchor box有物体的概率，四个坐标值用于回归定义物体的位置。最后将二分类和坐标回归的损失统一起来，作为RPN网络的目标训练。 由RPN得到Region Proposal在根据概率值筛选后经过类似的标记过程，被传入R-CNN子网络，进行多分类和坐标回归，同样用多任务损失将二者的损失联合。 Faster R-CNN的成功之处在于用RPN网络完成了检测任务的"深度化"。使用滑动窗口生成anchor box的思想也在后来的工作中越来越多地被采用（YOLO v2等）。这项工作奠定了"RPN+RCNN"的两阶段方法元结构，影响了大部分后续工作。 单阶段模型没有中间的区域检出过程，直接从图片获得预测结果，也被成为Region-free方法。 YOLO是单阶段方法的开山之作。它将检测任务表述成一个统一的、端到端的回归问题，并且以只处理一次图片同时得到位置和分类而得名。 YOLO的主要优点： 1.准备数据：将图片缩放，划分为等分的网格，每个网格按跟Ground Truth的IoU分配到所要预测的样本。 2.卷积网络：由GoogLeNet更改而来，每个网格对每个类别预测一个条件概率值，并在网格基础上生成B个box，每个box预测五个回归值，四个表征位置，第五个表征这个box含有物体（注意不是某一类物体）的概率和位置的准确程度（由IoU表示）。测试时，分数如下计算： 等式左边第一项由网格预测，后两项由每个box预测，以条件概率的方式得到每个box含有不同类别物体的分数。 因而，卷积网络共输出的预测值个数为S×S×(B×5+C)，其中S为网格数，B为每个网格生成box个数，C为类别数。 3.后处理：使用NMS（Non-Maximum Suppression，非极大抑制）过滤得到最后的预测框 损失函数被分为三部分：坐标误差、物体误差、类别误差。为了平衡类别不均衡和大小物体等带来的影响，损失函数中添加了权重并将长宽取根号。 YOLO提出了单阶段的新思路，相比两阶段方法，其速度优势明显，实时的特性令人印象深刻。但YOLO本身也存在一些问题，如划分网格较为粗糙，每个网格生成的box个数等限制了对小尺度物体和相近物体的检测。 SSD相比YOLO有以下突出的特点： SSD是单阶段模型早期的集大成者，达到跟接近两阶段模型精度的同时，拥有比两阶段模型快一个数量级的速度。后续的单阶段模型工作大多基于SSD改进展开。 最后，我们对检测模型的基本特征做一个简单的归纳。 检测模型整体上由基础网络（Backbone Network）和检测头部（Detection Head）构成。前者作为特征提取器，给出图像不同大小、不同抽象层次的表示；后者则依据这些表示和监督信息学习类别和位置关联。检测头部负责的类别预测和位置回归两个任务常常是并行进行的，构成多任务的损失进行联合训练。 另一方面，单阶段模型只有一次类别预测和位置回归，卷积运算的共享程度更高，拥有更快的速度和更小的内存占用。读者将会在接下来的文章中看到，两种类型的模型也在互相吸收彼此的优点，这也使得两者的界限更为模糊。
找你导师沟通，让他帮你推荐几篇跟课题相关的论文和几本专业书籍。这种只给学生一个题目而不做任何指导的导师，在中国高校有一大堆。不能指导学生怎么能被称作导师呢？这群滥竽充数者实际上是应该剔除出导师队伍的。误人子弟！当前你这种迷茫不是你的问题。问题是你先要知道想做什么，也就是先找到你要着手解决的问题。然后针对这个问题看看别人是怎么做的，别人在做的过程中出现了什么问题。研究别人怎么做的过程中，你可以照猫画虎把别人的方法实现一遍，练练手。在动手的过程中，你会逐渐发现不少细节性问题。有些地方是你可以改进或者创新的。把能改进的做了改进，能创新的做了创新。有了文章发表，你的研究生生涯基本也就结束了。如果没有根据要解决的课题作为导向，胡子眉毛一把抓。凡是计算机视觉和机器视觉的相关的资料都去看，到头来也没有找出要解决的问题。这样下去，在研究方向上很难有进展。至少是你做起来会很慢。该看不该看的都看了，该学不该学的都学了，具体能不能用来解决你要面对的问题，答案却还是不知道。总之，一句话以你要解决的问题为导向来入手。用啥学啥就好！能解决问题就行！研究生阶段不过是导师带你科研入门的一种训练而已。如果连入门都带不了，这样的导师是没有最起码的科研素质的。也就是说你导师没有受过科研训练，他不知道该怎么搞科研。建议尽快换导师为好！越快越好，省得浪费你的青春岁月。
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。
1.筑路机械与施工机械化
具体设置有特别策划、本刊专访、行业动态、产品大观、路面机械与施工技术、养护机械与施工技术、压实机械与施工技术、桥梁机械与施工技术、隧道机械与施工技术、土石方机械与施工技术、专题讲座等栏目；稿件方面也...
2.农业机械学报
同时还将及时提供中国农业机械学会举办的国内外学术活动信息。 《农业机械学报》可供农机乃至机械行业中、高级技术人员、大专院校师生及科研单位的有关人员阅读参考。多年来《农业机械学报》形成了自己的办刊风格...
3.机械工程学报
两刊的正文均采用双栏排版（可到《机械工程学报》工作平台首页的“下载中心”下载《机械工程学报》论文投稿模板、《中国机械工程学报》论文投稿模板）。 题名题名应概括文章主题、简单明了。必要时可加副标题。...
一、下面这些国际数学杂志，您可以从网上找一下投稿信箱，把您的论文投过去。Journal of the American Mathematical Society 美国数学会杂志Annals of Mathematics 数学年报Advances in Applied Mathematics 应用数学进展Advances in Applied Probability 应用概率论进展Advances in Computational Mathematics 计算数学进展Advances in Mathematics 数学进展Algebra Colloquium 代数学讨论会Algebras and Representation Theory 代数和表示理论American Mathematical Monthly 美国数学月刊American Statistician 美国统计员Annals of Applied Probability 应用概率论年报Annals of Global Analysis and Geometry 整体分析与几何学年报Annals of Mathematics and Artificial Intelligence 人工智能论题年报Annals of Operations Research 运筹学研究年报Annals of Probability 概率论年报Annals of Pure and Applied Logic 抽象和应用逻辑年报Annals of Statistics 统计学年报Annals of The Institute of Statistical Mathematics 统计数学学会年报Applicable Algebra in Engineering Communication and Computing 代数在工程通信与计算中的应用Applied and Computational Harmonic Analysis 调和分析应用和计算Applied Categorical Structures 应用范畴结构Applied Mathematics and Computation 应用数学与计算Applied Mathematics and Optimization 应用数学与最优化Applied Mathematics Letters 应用数学快报Archive for History of Exact Sciences 科学史档案Archive for Mathematical Logic 数理逻辑档案Archive for Rational Mechanics and Analysis 理性力学和分析档案Archives of Computational Methods in Engineering 工程计算方法档案Asymptotic Analysis 渐近线分析Autonomous Robots 机器人British Journal of Mathematical Statistical Psychology 英国数学与统计心理学杂志Bulletin of The American Mathematical Society 美国数学会快报Bulletin of the London Mathematical Society 伦敦数学会快报Calculus of Variations and Partial Differential Equations 变分法与偏微分方程Combinatorics Probability Computing 组合概率与计算Combustion Theory and Modeling 燃烧理论建模Communications in Algebra 代数通讯Communications in Contemporary Mathematics 当代数学通讯Communications in Mathematical Physics 数学物理学通讯Communications in Partial Differential Equations 偏微分方程通讯Communications in Statistics-Simulation and Computation 统计通讯 – 模拟与计算Communications on Pure and Applied Mathematics 纯数学与应用数学通讯Computational Geometry-Theory and Applications 计算几何 - 理论与应用Computational Optimization and Applications 优化计算与应用Computational Statistics Data Analysis 统计计算与数据分析Computer Aided Geometric Design 计算机辅助几何设计Computer Physics Communications 计算机物理通讯Computers Mathematics with Applications 计算机与数学应用Computers Operations Research 计算机与运筹学研究Concurrent Engineering-Research and Applications 共点工程 - 研究与应用Conformal Geometry and Dynamics 投影几何与力学Decision Support Systems 决策支持系统Designs Codes and Cryptography 编码设计与密码系统Differential Geometry and Its Applications 微分几何及其应用Discrete and Continuous Dynamical Systems 离散与连续动力系统Discrete Applied Mathematics 应用离散数学Discrete Computational Geometry 离散计算几何学Discrete Event Dynamic Systems-Theory and Applications 离散事件动态系统 - 理论和应用Discrete Mathematics 离散数学Educational and Psychological Measurement 教育与心理测量方法Engineering Analysis with Boundary Elements 工程边界元素分析Ergodic Theory and Dynamical Systems 遍历理论和动力系统European Journal of Applied Mathematics 欧洲应用数学杂志European Journal of Combinatorics 欧洲组合数学杂志European Journal of Operational Research 欧洲运筹学杂志Experimental Mathematics 实验数学Expert Systems with Applications 专家系统应用Finite Fields and Their Applications 有限域及其应用Foundations of Computational Mathematics 计算数学基础Fuzzy Sets and Systems 模糊集与模糊系统Glasgow Mathematical Journal 英国格拉斯哥数学杂志Graphs and Combinatorics 图论与组合数学IEEE Robotics Automation Magazine IEEE机器人与自动化杂志IEEE Transactions on Robotics and Automation IEEE机器人与自动化学报IMA Journal of Applied Mathematics IMA应用数学学报IMA Journal of Mathematics Applied in Medicine and Biology IMA数学在医与生物中的应用杂志IMA Journal of Numerical Analysis IMA数值分析学报Information and Computation 信息与计算Insurance Mathematics Economics 保险数学和经济学International Journal for Numerical Methods in Engineering 国际工程数值方法杂志International Journal of Algebra and Computation 国际代数和计算杂志International Journal of Computational Geometry Applications 国际计算几何应用杂志International Journal of Computer Integrated Manufacturing 国际计算机集成制造业国际杂志International Journal of Game Theory 国际对策论国际杂志International Journal of Mathematics 国际数学杂志International Journal of Production Research 国际研究成果杂志International Journal of Robotics Research 国际机器人研究杂志International Journal of Systems Science 国际系统科学杂志International Statistical Review 国际统计评论Inverse Problems 反比问题Journal of Algebra 代数学报Journal of Algebraic Combinatorics 代数组合数学学报Journal of Algebraic Geometry 代数几何学报Journal of Algorithms 算法学报Journal of Applied Mathematics and Mechanics 数学应用与力学学报Journal of Applied Probability 应用概率杂志Journal of Approximation Theory 近似值理论杂志Journal of Combinatorial Optimization 组合最优化学报Journal of Combinatorial Theory Series B 组合理论学报B辑Journal of Combinatorial Theory Series A 组合理论学报A辑Journal of Computational Acoustics 声学计算杂志Journal of Computational Analysis and Applications 计算分析与应用学报Journal of Computational and Applied Mathematics 计算与应用数学杂志Journal of Computational Biology 生物计算杂志Journal of Computational Mathematics 计算数学学报Journal of Computational Neuroscience 神经系统计算杂志Journal of Computational Neuroscience 神经系统计算杂志Journal of Differential Equations 微分方程组学报Journal of Econometrics 计量经济学会会刊Journal of Engineering Mathematics 工程数学学报Journal of Functional Analysis 泛函分析学报Journal of Geometry and Physics 几何学和物理学学报Journal of Global Optimization 整体优化学报Journal of Graph Theory 图论理论学报Journal of Group Theory 群论理论学报Journal of Lie Theory 展开理论杂志Journal of Mathematical Analysis and Applications 数学分析和应用学报Journal of Mathematical Biology 数学生物学杂志Journal of Mathematical Economics 数学经济学学报Journal of Mathematical Imaging and Vision 成像和视觉数学学报Journal of Mathematical Physics 数学物理学的杂志Journal of Mathematical Psychology 数学心理学杂志Journal of Multivariate Analysis 多变量分析杂志Journal of Nonlinear Science 非线性数学学报Journal of Number Theory 数论学报Journal of Operations Management 操作管理杂志Journal of Pure and Applied Algebra 纯代数与应用代数学学报Journal of Statistical Planning and Inference 统计规划和推论杂志Journal of Symbolic Computation 符号计算学报Journal of the London Mathematical Society-Second Series 伦敦数学会杂志 - 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机械类最容易中的核心期刊有哪些?《食品与机械》杂志是中国食品科学技术学会会刊，系统地介绍我国食品工业、食品机械、包装机械、包装材料等领域的新研究成果和发展动态。是一本机械领域的核心期刊，期刊收录机械类论文有“影响鲜莲子机械去心定位精度的几何参数测量”、“无氧磨浆工艺对腐竹品质的影响”等。《机械科学与技术》由西北工业大学主办。本刊为专业技术性刊物。反映机械科学与技术的研究成果及其在生产实践中的应用成果，刊登理论研究、设计计算、机构分析、成果报道及评述，介绍新方法、新工艺、新材料、新设备。是一本机械领域的北大核心期刊。以上两本机械类核心期刊，对于论文的收稿方向是不同的，一个是食品领域、一个是科学领域，面向不同各行业的作者征稿。想要更加容易的发表核心论文，可以通过树人论文网这种平台投稿，提高论文收录率。
普通的就容易些，普通的难度没有那么大