论证型学术论文是学术论文中应用最多的一种文体。所谓论证型学术论文，是指通过与论题密切相关的论据来证实论题的真实性，或揭示一个规律、得出一种科学结论，按照特定范式撰写并公开发表在学术刊物上的文章。
常见的学术论文有：一、公开发表的论文;二、内部期刊发表的论文;三、学术会议发表的论文;一、公开发表的论文中分为6个级别：1.T类：特种期刊论文;2.A类：权威核心期刊论文;3.B类：重要核心期刊论文;4.C类：一般核心期刊论文;5.D类：一般公开期刊论文;6.E类：受一定限制的公开期刊论文;二、内部期刊发表的论文：条件是由教育部门主办1.国家级内部期刊;2.省级内部期刊;3.区级内部期刊;三、学术会议发表的论文：1.参加国际学术会议，论文作者之一在会上发言。正式出版的论文集(含书号)收录的论文被确定为四级(C类)，未发表论文被确定为五级(D类)。2.第五级(D级)为参加全国学术会议的论文确定，论文作者之一在会议上发言，并纳入正式出版的论文集(带书号)。那些不说话的人被确定为6级(E类)。3.参加省级学术会议，论文作者之一在会上发言，正式出版的文集(含书号)收录的论文确定为E级，未发言的确定为区级期刊。
比如： Ye Liu, Jen-Chien Chang, Chung-Chau Hon, Naoshi Fukui, Nobuho Tanaka, Zhenya Zhang, Ming Ta Michael Lee, and Aki Minoda. "Chromatin accessibility landscape of articular knee cartilage reveals aberrant enhancer regulation in osteoarthritis”. Genome Medicine. 2017. In submission.
What does in submission mean? 尽量避免 “in submission” 听起来太slippery
添加这些还没有发表的文章只是为了提高CV的重量，切记不要撒谎，in submission 听起来虽然比 (i) manuscript in preparation 高大上，但其实在reviwer眼里几乎就是没有的状态。以上几种状态是一个PI给我的建议，我当时写的是in submission，不建议我这样写。
如果手稿已经写好了，真的就是这两天（几周）就要投稿了，但是还没有(ii) submitted，个人建议可以把manuscript投到Preprint的 Biorxiv 中。这样可以增加可信度。不知道Biorxiv的同学自己戳连接或者自己知乎一下。
可以在最后用括号写上 Manuscript is deposited on bioRxiv
Ye Liu, Jen-Chien Chang, Chung-Chau Hon, Naoshi Fukui, Nobuho Tanaka, Zhenya Zhang, Ming Ta Michael Lee, and Aki Minoda. "Chromatin accessibility landscape of articular knee cartilage reveals aberrant enhancer regulation in osteoarthritis”. Scientific Reports. 2018. In revision. (Manuscript is deposited on bioRxiv.)
注意： 本文所写的文章状态并不属实，只是写的例子而已，供参考。有更好的意见的同学欢迎留言。
【 #美国留学# 导语】美国大学研究生申请CV需要包含哪些内容?为帮助小伙伴儿们写好这份美国大学文书，考*地准备了以下美国研究生留学资讯，还希望大家务必认真阅读呢!话不多说，现在，就让我们一起了解下! 美国大学研究生申请CV需体现的内容：1、姓名。要与各种学历证明的姓名相同，如有更名情况，务必在公证时予以声明，并附上公证书。 2、性别。 3、出生年月日及地点。力求与各类学历证明的出生年月日一致，出生地点写明国别和省别。 4、国籍。 5、婚否。应分为未婚、己婚、丧偶、独身四种状况。 6、现在工作单位及详细通信地址。 7、个人受教育经历。包括大学、硕士研究生阶段的在读时间，所在大学的名称、专业和所获学位;参加工作后的受教育经历，主要是指脱产接受专门的进修、培训或学习。 8、个人从事专业的经历。填写专业经历应力求抓住重点，突出研究方向;担任教学工作的可列出主讲、助讲的课程名称;担任研究工作的可列出参加各个研究项目的课题名称。 9、美国研究生留学申请人有何著作、论文或研究成果。个人的论文、著作和研究成果要分门别类列出，并一定要与个人专业经历相一致。所列著作要注明名称、出版年月、出版单位。所列论文要注明论文题目，刊载的杂志或期刊名称、期号、语种;对于在学术会议上发表的文章还要注明学术会议的名称、召开的时间和地点等等。如果其中有被外国学者评论过的，附上刊载评论文章的杂志名称及时间。 10、外语水平。注明参加TOEFL、GRE等考试的时间、地点及成绩。若申请者掌握多门外语，则要一一注明语种并说明熟练程度。 11、参加何种学术团体，得到何种荣誉。学术团体一般应是省、市或行业一级以上的专业学术团体，在学术团体中所担任职务可予以注明：荣誉主要是指在专业、技术研究方面获得的奖励和荣誉，要注明获奖名称、颁奖时间和颁奖单位。 12、拟申请的大学和导师的姓名。可根据美国研究生申请者查询到的资料予以注明，需注意按照每个单位、每位导师给一份简历的原则，即在同一份简历中不必注明全部想要联系的单位或导师。 13、拟进行的研究方向和希望从事研究的题目。国外院校的专业面一般较宽，要根据国外情况，力求专业面与其一致;研究课题可根据自己的研究兴趣和需要，同时也要尽量考虑对方的条件。这份美国大学文书打印。上述项目如遇缺项可不必撰写，只需将下一项内容提前即可。简历的字迹要求工整、清楚。既不要言过其实，又必须充分反映自己的实际水平。
英国论文参考文献格式
在投稿前，如果就能根据期刊要求格式化文稿中的参考文献，不仅能给编辑留下良好的印象，也为自己将来修改文章省去很多麻烦，那么英国论文参考文献格式应该怎么样处理？
Journal （期刊）
期刊（Journal）是最常见的参考文献类型，一般需要依次列出以下信息：作者，文章的题目，期刊名称，发表年份，卷号，页码。
提醒：页码也可由DOI、文章编号(Article Number)代替；期刊类型参考文献也可以改成网页类型。
英文学术论文中几种常见的参考文献格式
Book（书）
参考文献为书（Book），一般需要列出的信息有：作者，书名，出版社，出版社地点（包括城市和国家），年份，页码
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书中的Chapter（章节）
书中的某个章节（Chapter），需要流出的信息有：作者，章节的题目，书名，编辑，出版社，出版社地点（包括城市和国家），年份，卷号，页码
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还未发表的文章（Unpublished Work）
引用了一篇还未发表的文章，你需要列出以下信息：作者，文章题目，期刊名称，阶段。
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个人通讯（Personal communication）
个人通讯一般需要你列出作者所在机构和通讯时间。形式一般如图所示。
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论文（Thesis）
在参考文献中，也会出现硕士和博士论文的引用，需要给出的信息有：作者，论文题目，论文级别（硕士还是博士），大学名称，大学地址（城市和国家），完成时间
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会议（Proceedings）
一个学术会议也可以被引用。一般所需的信息有：作者，会议的名称，会议的地址（城市和国家）会议的时间。
比如： Ye Liu, Jen-Chien Chang, Chung-Chau Hon, Naoshi Fukui, Nobuho Tanaka, Zhenya Zhang, Ming Ta Michael Lee, and Aki Minoda. "Chromatin accessibility landscape of articular knee cartilage reveals aberrant enhancer regulation in osteoarthritis”. Genome Medicine. 2017. In submission.
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添加这些还没有发表的文章只是为了提高CV的重量，切记不要撒谎，in submission 听起来虽然比 (i) manuscript in preparation 高大上，但其实在reviwer眼里几乎就是没有的状态。以上几种状态是一个PI给我的建议，我当时写的是in submission，不建议我这样写。
如果手稿已经写好了，真的就是这两天（几周）就要投稿了，但是还没有(ii) submitted，个人建议可以把manuscript投到Preprint的 Biorxiv 中。这样可以增加可信度。不知道Biorxiv的同学自己戳连接或者自己知乎一下。
可以在最后用括号写上 Manuscript is deposited on bioRxiv
Ye Liu, Jen-Chien Chang, Chung-Chau Hon, Naoshi Fukui, Nobuho Tanaka, Zhenya Zhang, Ming Ta Michael Lee, and Aki Minoda. "Chromatin accessibility landscape of articular knee cartilage reveals aberrant enhancer regulation in osteoarthritis”. Scientific Reports. 2018. In revision. (Manuscript is deposited on bioRxiv.)
注意： 本文所写的文章状态并不属实，只是写的例子而已，供参考。有更好的意见的同学欢迎留言。
CV：个人履历，是Curriculum and Vitae的简称，Curriculum 拉丁文，意思是course, Vitae意思是Life.所以CV的意思就是the course of one’s life.用“人生的过程”来解释比较恰当。Resume：个人简历，简述与求职相关的教育背景和工作经历，其目的在于说服用人单位雇用自己。
区别有以下几点：
1、适用领域：
CV：集中说明学术工作，不重视与文化程度和学习成绩无直接关系的资料。
Resume：概述了与求职有关的教育准备和经历，是对经验技能的摘要。
2、特点：
CV强调申请人的全面性。
Resume强调申请人特点的简洁性。
3、篇幅：
CV：长度由其内容确定，有时可长达10页，年轻专业人的履历一般长度都在2—4页，而老资历的通常也在6—8页。
Resume：大多只需1页大小，而具有广泛的工作经验的人也可能写到2页。
4、内容：
CV中应包括：姓名与地址；电子信箱和电话号码；教育程度；奖学金及其它获得奖励；感兴趣教学或研究领域；教学经历；科研经历；发表论文；近期要发表的论文；相关工作经历；语言或其它技能；课外活动及个人爱好；推荐人；毕业论文概要。
Resume中应包括：姓名与地址；电子信箱和电话号码；工作岗位；教育程度；奖学金及其它获得奖励；相关专业；经历（列出组织、地址、日期、工作名称）；成绩和职责简述。
扩展资料：
在写CV时你应当注意的问题：如果你是以申请TA为主，则应将教学经历放置前面；如果以RA为主，则将科研经历放置前面。
工作及学生会经历：凡是与申请目标不同的工作及学生会经历不必赘述。如果你是硕士或者博士即将毕业，CV上简要写上你的 Thesis Topic。
CV中Research 语言尺度：你的语言应该能让非专业人士看懂，同时需要让本专业的专家能对你的学术成就感兴趣。
参考资料来源：百度百科-CV（简历简称）
参考资料来源：百度百科-简历
一般在知网查到的都是正规期刊啊，
ArXiv是计算机领域常用的论文预发表平台，上面发表了完整的论文，甚至只是一点零星的想法。作者们通过将论文预发表至该平台，以声称对某种方法和思路的所有权。当然在该平台预发表后，不影响去其他期刊或会议的投稿和发表。望采纳
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
2018，仍是AI领域激动人心的一年。
这一年成为NLP研究的分水岭，各种突破接连不断；CV领域同样精彩纷呈，与四年前相比GAN生成的假脸逼真到让人不敢相信；新工具、新框架的出现，也让这个领域的明天特别让人期待……近日，Analytics Vidhya发布了一份2018人工智能技术总结与2019趋势预测报告，原文作者PRANAV DAR。量子位在保留这个报告架构的基础上，对内容进行了重新编辑和补充。这份报告总结和梳理了全年主要AI技术领域的重大进展，同时也给出了相关的资源地址，以便大家更好的使用、查询。报告共涉及了五个主要部分：
下面，我们就逐一来盘点和展望，嘿喂狗~
2018年在NLP 历史 上的特殊地位，已经毋庸置疑。
这份报告认为，这一年正是NLP的分水岭。2018年里，NLP领域的突破接连不断：ULMFiT、ELMo、最近大热的BERT……
迁移学习成了NLP进展的重要推动力。从一个预训练模型开始，不断去适应新的数据，带来了无尽的潜力，甚至有“NLP领域的ImageNet时代已经到来”一说。
正是这篇论文，打响了今年NLP迁移学习狂欢的第一枪。论文两名作者一是Fast.ai创始人Jeremy Howard，在迁移学习上经验丰富；一是自然语言处理方向的博士生Sebastian Ruder，他的NLP博客几乎所有同行都在读。两个人的专长综合起来，就有了ULMFiT。想要搞定一项NLP任务，不再需要从0开始训练模型，拿来ULMFiT，用少量数据微调一下，它就可以在新任务上实现更好的性能。
他们的方法，在六项文本分类任务上超越了之前最先进的模型。详细的说明可以读他们的论文：网站上放出了训练脚本、模型等：
这个名字，当然不是指《芝麻街》里那个角色，而是“语言模型的词嵌入”，出自艾伦人工智能研究院和华盛顿大学的论文Deep contextualized word representations，NLP顶会NAACL HLT 2018的优秀论文之一。
ELMo用语言模型（language model）来获取词嵌入，同时也把词语所处句、段的语境考虑进来。
这种语境化的词语表示，能够体现一个词在语法语义用法上的复杂特征，也能体现它在不同语境下如何变化。
当然，ELMo也在试验中展示出了强大功效。把ELMo用到已有的NLP模型上，能够带来各种任务上的性能提升。比如在机器问答数据集SQuAD上，用ELMo能让此前最厉害的模型成绩在提高4.7个百分点。
这里有ELMo的更多介绍和资源：
它由Google推出，全称是 B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers，意思是来自Transformer的双向编码器表示，也是一种预训练语言表示的方法。从性能上来看，没有哪个模型能与BERT一战。它在11项NLP任务上都取得了最顶尖成绩，到现在，SQuAD 2.0前10名只有一个不是BERT变体：
如果你还没有读过BERT的论文，真的应该在2018年结束前补完这一课：另外，Google官方开源了训练代码和预训练模型：如果你是PyTorch党，也不怕。这里还有官方推荐的PyTorch重实现和转换脚本：
BERT之后，NLP圈在2018年还能收获什么惊喜？答案是，一款新工具。
就在上周末，Facebook开源了自家工程师们一直在用的NLP建模框架PyText。这个框架，每天要为Facebook旗下各种应用处理超过10亿次NLP任务，是一个工业级的工具包。
（Facebook开源新NLP框架：简化部署流程，大规模应用也OK）
PyText基于PyTorch，能够加速从研究到应用的进度，从模型的研究到完整实施只需要几天时间。框架里还包含了一些预训练模型，可以直接拿来处理文本分类、序列标注等任务。
想试试？开源地址在此：
它能主动打电话给美发店、餐馆预约服务，全程流畅交流，简直以假乱真。Google董事长John Hennessy后来称之为“非凡的突破”，还说：“在预约领域，这个AI已经通过了图灵测试。”Duplex在多轮对话中表现出的理解能力、合成语音的自然程度，都是NLP目前水平的体现。如果你还没看过它的视频……
NLP在2019年会怎么样？我们借用一下ULMFiT作者Sebastian Ruder的展望：
今年9月，当搭载BigGAN的双盲评审中的ICLR 2019论文现身，行家们就沸腾了： 简直看不出这是GAN自己生成的 。
在计算机图像研究史上，BigGAN的效果比前人进步了一大截。比如在ImageNet上进行128×128分辨率的训练后，它的Inception Score（IS）得分166.3，是之前最佳得分52.52分 3倍 。
除了搞定128×128小图之外，BigGAN还能直接在256×256、512×512的ImageNet数据上训练，生成更让人信服的样本。
在论文中研究人员揭秘，BigGAN的惊人效果背后，真的付出了金钱的代价，最多要用512个TPU训练，费用可达11万美元，合人民币76万元。
不止是模型参数多，训练规模也是有GAN以来最大的。它的参数是前人的2-4倍，批次大小是前人的8倍。
研究论文：
前前后后，Fast.ai团队只用了16个AWS云实例，每个实例搭载8块英伟达V100 GPU，结果比Google用TPU Pod在斯坦福DAWNBench测试上达到的速度还要快40%。这样拔群的成绩，成本价只需要 40美元 ，Fast.ai在博客中将其称作人人可实现。
相关地址： Fast.ai博客介绍：
今年8月，英伟达和MIT的研究团队高出一个 超逼真 高清视频生成AI。
只要一幅动态的语义地图，就可获得和真实世界几乎一模一样的视频。换句话说，只要把你心中的场景勾勒出来，无需实拍，电影级的视频就可以自动P出来：
除了街景，人脸也可生成：
这背后的vid2vid技术，是一种在生成对抗性学习框架下的新方法：精心设计的生成器和鉴别器架构，再加上时空对抗目标。
这种方法可以在分割蒙版、素描草图、人体姿势等多种输入格式上，实现高分辨率、逼真、时间相干的视频效果。
好消息，vid2vid现已被英伟达开源。
研究论文：
GitHub地址
相关地址
相关地址
什、么、时、候、交、呢。
教学的对象是学生，当我们问“教学的结果是什么”的时候，其实是在问“学生经历数学教学之后会变成什么样子”。这个问题在课程标准中可以找到答案。课程标准从知识技能、数学思考、问题解决和情感态度四个方面描述了一大堆，其实简单地说，教学的结果，就是学生能够用数学的“行业术语”，透过事物的表面解释其背后的数量关系和空间结构，同时借助数学的“行业规则”进行处理，让自己能够更加简单地认识和改变世界。举个例子，你去逛超市，买了20块钱的排骨、35块钱的纸巾和65块钱的饼干，逛完后你去买单，你会怎么付钱呢？其实每个价格本质上是一个数字，你要付的钱，就是20、35和65相加，也就是说，你只需要直接付120块就好，不必分别找出20块、35块和65块来买单。数学中的加法，让你可以把买单这件事情变得更加简单。对学生来说，初中三年的数学学习，算是一个不小的工程，但细究下来，其实学生要做的，无非是打磨教材中的每一个数学知识点，而我们要做的，就是助他们一臂之力。理想的结果，是我们所教的每一个学生，都能掌握三年来要学的所有数学知识点。这个显然只是理想，我们在实际教学中，需要有所取舍。一个是教学内容的取舍。既能把每个知识点学完，又能把每个知识点学好，这样的学生肯定有，但不会多，如果过半的学生能够做到，那说明知识点要么不够多，要么不够深。解决的一个办法，就是对知识点进行筛选，先学好一部分，剩下的能学好就学，学不好就学完，学不完就只能这样了。课程标准也很体贴，它会告诉我们哪些知识点需要学生掌握，哪些只需要学生了解，还有的甚至只要学生感受一下就行！课程标准对知识点的要求，实际上已经帮我们做了一轮筛选。可是，如果我们的学生基础实在不行，很有可能连课程标准选出来的核心知识点都学不完，这时，我们就有必要进行第二轮筛选。这意味着我们需要做两三件事：第一件是评估学生的实力水平，了解学生的“底”在哪里；第二件是理清知识点之间的联系，了解知识点的“底”在哪里；第三件是学生学习的底层机制，了解知识点是怎么被学到手的。除了教学内容以外，另一个需要取舍的，是对学生的关注。全面跟进一个学生的学习，或许不是难事；可是如果手握两个四五十人的班级，要全面跟进每一个学生的学习，就有点为难我们了，因为每个学生的基础和特点都不尽相同。解决的一个办法，就是分层教学。把一个班级的学生，按照数学成绩水平的高低，分成优秀层、及格层和后进层三个层次。对同一个层次的学生，采取同一个教学策略，必要时做些微调。优秀层的策略是“超前学习”，后进层的策略是“做有用的事情”，而及格层是我们核心关注的焦点，它的策略是“脚踏实地”。比如课上布置了一个任务，优秀层的学生可能很快就做完了，我会立马批改，然后让他们寻找更难的题目去做；后进层的学生可能会对着题目发呆，我会时不时地提醒他们找到有用的事情，或者直接告诉他们该做什么；及格层的学生可能起伏不定，我会留心观察他们犯下的错误，分析背后的原因，寻找纠正的好办法。由此看来，教学最好的结果，很难用一个固定的终点来衡量，更好的选择，是为学生的学习设置一个进度条，所谓最好的结果，其实就是有更多的学生在自己原有的基础上，实现尽可能多的学习进度。
建议你先去学校图书馆查阅一下计算机里的相应中文核心期刊，根据查阅的资料结合你目前的情况做选择。选期刊1-3册。
常见的学术论文有：一、公开发表的论文;二、内部期刊发表的论文;三、学术会议发表的论文;一、公开发表的论文中分为6个级别：1.T类：特种期刊论文;2.A类：权威核心期刊论文;3.B类：重要核心期刊论文;4.C类：一般核心期刊论文;5.D类：一般公开期刊论文;6.E类：受一定限制的公开期刊论文;二、内部期刊发表的论文：条件是由教育部门主办1.国家级内部期刊;2.省级内部期刊;3.区级内部期刊;三、学术会议发表的论文：1.参加国际学术会议，论文作者之一在会上发言。正式出版的论文集(含书号)收录的论文被确定为四级(C类)，未发表论文被确定为五级(D类)。2.第五级(D级)为参加全国学术会议的论文确定，论文作者之一在会议上发言，并纳入正式出版的论文集(带书号)。那些不说话的人被确定为6级(E类)。3.参加省级学术会议，论文作者之一在会上发言，正式出版的文集(含书号)收录的论文确定为E级，未发言的确定为区级期刊。
学术论文一般可以分为论证型学术论文、实证型学术论文、综述型学术论文和述评型学术论文。论证型学术论文是学术论文中应用最多的一种文体。所谓论证型学术论文，是指通过与论题密切相关的论据来证实论题的真实性，或揭示一个规律、得出一种科学结论，按照特定范式撰写并公开发表在学术刊物上的文章。
1 会查重2 因为学术界对于抄袭和剽窃的惩罚非常严厉，所有的论文都需要经过查重来保证学术诚信3 即使是未发表的论文也需要进行查重，因为未来可能会有机会发表，而且即使不发表，也需要保证自己的论文没有抄袭和剽窃现象。因此，自己的论文也需要进行查重。
1 会进行查重2 因为现在的科研界非常重视学术道德和学术诚信，为了避免出现抄袭等不道德行为，学位论文和科研成果都必须进行查重3 如果你的论文未发表，但已提交到学校或者其他机构，那么也会有专业的查重机构进行检测。因此，博士生研究生在撰写论文时要注意避免抄袭或其他学术不道德行为，确保自己的科研成果真实可信。
写accept就行但是既然你要写英文的论文发表情况 期刊也是必须的啊 格式没有固定的要求 你完全可以按照参考文献的格式去写 比如Bryan. MMT-B, 2019,1(1)（accepted）这样的话 作者+期刊名称+发表年份+接收情况都有了 一目了然
会有查重的可能，未发表的论文一般会进行查重，不过大多数情况下会查重度较低，查重后的结果会影响到论文的发表结果。