需要根据具体情况来进行分析的， 也就是说是从事哪个方向的，有什么要求，然后具体根据要求来写，只有这样才能够真正做到根据需要来进行发表
这个是有关系的。很多感冒都是因为着凉引起的，称之为风寒感冒……太热也会引起感冒，称为风热感冒
h-index又称为h指数或h因子（h-factor），是一种评价学术成就的新方法。h代表“高引用次数”（high citations），一名科研人员的h指数是指他至多有h篇论文分别被引用了至少h次。
h指数能够比较准确地反映一个人的学术成就。一个人的h指数越高，则表明他的论文影响力越大。
科学家H因子的计算方法可描述为：将科学家某个时段（也可是全部）的论文，按被引次数从高往低排，然后每篇论文得到一个序号，将每篇论文的序号和被引次数进 行比较，找到序号h，使得这一篇论文的序号h小于或等于它的被引次数，而下一篇论文（序号为h+1）的序号大于它的被引次数。
扩展资料
例如，某人的h指数是20，这表示他已发表的论文中，每篇被引用了至少20次的论文总共有20篇。要确定一个人的h指数非常容易。
到SCI网站，查出某个人发表的所有SCI论文，让其按被引次数从高到低排列，往下核对，直到某篇论文的序号大于该论文被引次数，那个序号减去1就是h指数。中国读者较为熟悉的霍金的h指数比较高，为62。
生物学家当中h指数最高的为沃尔夫医学奖获得者、约翰斯·霍普金斯大学神经生物学家施奈德，高达191，其次为诺贝尔生理学或医学奖获得者、加州理工学院生物学家巴尔的摩，160。生物学家的h指数都偏高，表明h指数就像其他指标一样，不适合用于跨学科的比较。
参考资料来源：百度百科-h-index
感冒是由多种原因引起的，天冷只是导致感冒的一个因素。人受寒冷刺激，抵抗力下降，容易引发流感，而寒冷本身也是导致感冒的一个原因。所以天冷之后要及时添加衣物，注意防寒。偶尔受凉，可以喝荆防颗粒、板蓝根、红糖姜茶、葱白水等预防感冒。另一方面，你说窗户关得越紧越容易感冒，，这是因为空气不流通，细菌、病毒等病原体易大量滋生。在中午气温高或不在家的时候开窗通风，保持室内空气清新，就可以避免了。流感高发期内，尽量减少外出，尽量减少去公共场所如超市、游乐场、乘地铁等的机会。外出佩戴口罩，可以降低感染概率。
说实话，发表第一篇论文的时候，最清楚的感觉就是“开心”，自己的研究成果终于被认可的感觉。后来才知道，其实发表论文也是有套路的，就跟做饭一样，虽然食材不同，但是制作套路基本上是一样的。
这个钱好找！
第一次发SCI被接收，高兴的和哥们吃了顿烧烤。因为我们专业SCI难法，规定是只要一篇影响因子1以上的SCI就能满足博士毕业要求。那会是博二，特别兴奋，一宿没睡着。等我博士毕业好几年之后回学校和导师聊天，他说你们那会博士好毕业，现在起码得有三四篇SCI，发的杂志的影响因子也高了，而我本人也在当大学老师的时候发了一些一区SCI，但是那种第一篇SCI被接收的喜悦，至今在脑海里挥之不去。
作为我们学校来说，没有单独的稿费，但是每个人都努力发论文，因为不仅涉及到奖学金评定，并且都希望能多发一些高质量论文争取研究生国家奖学金。
如果单要论赚钱的话，那就是发一篇A2级别的期刊，也就是C刊（文科类），在我们学校基本上可以申请到国家奖学金，不过每年要看当年整个学部的学生发文质量和比例。研究生国家奖学金是2万，所以如果你发了一篇C刊，你就可以挣2万。
假如发的是普通中文核心，在研一升研二评奖学金时，这个在我们学校基本上可以拿到当年的一等奖学金，因为那个时候能发论文的不多，一等奖学金是8000。但是我们学校的奖学金是抵消学费的，一等奖学金的8000刚好抵消学费，剩下的是二等奖学金只有4000，所以还需要自己再交4000的学费。有的学校是不以这些来评定奖学金，所有人都是8000，所有人都不用交学费，只需要努力发论文争取国奖。所以我们学校因为一等奖学金和二等奖学金每年也异常激烈。
所以你看，发一篇论文并不能挣多少钱，除非发的是SSCI或CSSCI，普通研究生发论文首先是为了证明自己没有白上几年学，还有的是因为学校有要求，必须要有至少一篇公开发表的论文才能毕业，最后一种就是有读博士的追求，不计较能带来什么，只管他有多少好的成果。
其实作为研究生来讲，写论文是一个修炼的过程，发表了是一个成果，就像自己的孩子出生一样，钱不能完全衡量这个成果，带来的是一种满足。
模仿
imitation
复调音乐的基本技法之一。当某一声部所陈述的主题或动机在另一声部中跟随出现模仿（imitation）
通过观察和仿效其他个体的行为而改进自身技能和学会新技能的一种学习类型。时，即谓模仿。
模仿【词语解释】 mó fǎng
照某种现成的样子学着做：用口哨~~布谷鸟叫。也作摹仿。
抄袭
一、窃取他人的作品当作自己的。包括完全照抄他人作品和在一定程度上改变其形式或内容的行为。
二、也指考试中窃取他人答题内容。
您好。在“仿写”程度上的确不算，但是可能会仿写过度。
1.首先，仿写可分为结构仿写和内容仿写，这里我个人推荐结构仿写，不仅会使阅卷老师感到眼前一亮，而且这完全不算是抄袭。其次，内容仿写上，可以多注重于范文的手法，一些好的、新奇的事例可以记作以后写作的题材。
2.其次，最好不要边看范文边仿写，因为根据人的天性，容易成为抄袭。
以上希望仿写着加以谨犯。其实写作思维的源泉多是来源于平时的多读、多看，单纯对一篇文章的仿写是不能作为长久之计的。
至少算借鉴。
请问是否商用？是的话，如果雷同处所占篇幅比例比较大，或者不指出原梗出处，应当可算抄袭。
以下摘自百科：
著作权法所称抄袭、剽窃，是同一概念（为简略起见，以下统称抄袭），指将他人作品或者作品的片段窃为己有。抄袭侵权与其他侵权行为一样，需具备四个要件：第一，行为具有违法性；第二，有损害的客观事实存在；第三，和损害事实有因果关系；第四，行为人有过错。由于抄袭物需发表才产生侵权后果，即有损害的客观事实，所以通常在认定抄袭时都指经发表的抄袭物。因此，更准确的说法应是，抄袭指将他人作品或者作品的片段窃为己有发表。
著作权侵权同其他民事权利一样，需具备四个要件，其中，行为人的过错包括故意和过失。这一原则也同样适用于对抄袭侵权的认定，而不论主观上是否有将他人之作当做自己之作的故意。
对抄袭的认定，也不以是否使用他人作品的全部还是部分、是否得到外界的好评、是否构成抄袭物的主要或者实质部分为转移。凡构成上述要件的，均应认为属于抄袭。
以上意见，仅供参考。
本科论文一般要求没有说是论文那么高，用自己的话来写是没有问题的，能不能过，1种是重复率能不能达标，这需要进行查重，第二种是导师审核，这个需要看导师的意见，有出现过论文重复率很低，但被导师驳回的案例。
不算。但不要明显抄袭
你觉得呢 学术作弊
SCI属于国际的学术期刊
1.发表sci论文，可以向世界显示我国基础研究的实力，提高我国在世界科学界的地位。在世界著名刊物如Nature和Science上发表一篇重要文章，对于某一学科而言，其意义不亚于在国际体育比赛中取得一块金牌。2.发表SCI论文的多少和论文被引用率的高低，是国际上通用的评价基础研究成果水平的标准。是招聘、提升、考核、评奖的重要指标。3.. 发表SCI或SSCI论文是地理与资源所基础研究领域博士生取得博士学位的必要条件。也是联系出国深造时使国外导师了解自己的最好方式。不是每一位晋升高级职称的作者都要发SCI论文和核心期刊的，所以大家可以根据自己单位要求来发表期刊，毕竟发表一篇SCI论文或核心期刊不是一件容易事。
发表一篇sci意味着是国际学术界的高水平论文,sci论文代表了本专业在世界上被认可的先进成果以及发展趋势。 《科学引文索引》(Science Citation Index,简称SCI)美国科学信息研究所(ISI)的尤金·加菲尔德(Eugene Garfield)于1957年在美国费城...”
sci论文发表被看作是科研能力水平的最高衡量标尺。如果作者可以发表sci论文，毫无疑问，可以充分证明个人的科研能力已经达到国际顶尖水平，也正是因此，国内很多科研机构对sci非常重视，是相关人员晋升与考核的重要指标。
sci的特点
不仅仅是科研机构，高等院校副教授、教授的晋升也十分重视sci论文的发表，包括一些医院或者医疗机构的职称晋升，对sci论文也是硬性要求，在这些领域，不论是晋升还是考核，至少有一篇sci论文是基本要求。
除了晋升，研究生毕业、博士生毕业、保研、保博中，sci论文的作用也是十分明显，尤其在博士生毕业，和保博中，sci论文发表也是硬性标准，一般需要1到3篇sci论文，保研保博中如果有成功发表的sci论文，可以说是很有竞争优势的，一般老师对发过sci的学生青睐有加。
从大的角度来说，发表sci论文也是学术发展的需要，sci论文发表是国际上不同国家进行学术交流的主要途径，随着我国学术水平的不断提高，sci论文必然受到重视，这是推动学术水平进步的主要手段。
首先，最重要的是：认真，认真，认真!有理有据。认真的态度是我们返修必备的前提，在文章有返修意见的时候，我们可以小小开心一下，但绝对不能掉以轻心，只有拿出十二分认真的态度出来，才有机会让我们的返修让审稿人满意并且最终使文章接收.我都是找北京译顶科技，他们做润色和翻译做的很好，长期客户了统一了解
27岁华裔小伙一战成名！搞出美国新冠最准预测模型，一人干翻专业机构
年仅27岁的他，被彭博评价为“新冠病毒数据超级明星”。
为什么？
凭一己之力，仅用一周时间打造的新冠预测模型，准确度方面碾压那些数十亿美元、数十年经验加持的专业机构。
他就是Youyang Gu，拥有 MIT 电气工程和计算机科学硕士学位，以及数学学位。
但值得注意的是，他在医学和流行病学等方面却是一个小白。
他的模型，甚至被著名数据科学家、fast.ai创始人Jeremy Howard高度评价道：
唯一看起来合理的模型。
他是唯一一个真正查看数据，并且做得正确的人。
不仅如此，他的模型还被美国疾控中心采用。
到底是个怎样的预测模型？
时间点要追溯到去年年初。
当时疫情已然在全球蔓延开来，于是公众试图用建模的方式，来预测接下来疫情会带来的影响。
大多数的目光都将希望投向了2家专业机构打造的预测系统——伦敦帝国理工学院、总部位于西雅图的健康指标与评估研究所（IHME）。
但2家机构给出的预测结果却是天差地别：
伦敦帝国理工学院：到夏天，美国因新冠病毒而死亡的人数将达到200万。
IHME：预计到8月，死亡人数将达到6万。
（后来的事实证明，死亡人数是16万。）
2家专业机构给出的预测数据，差距为何能够如此之大？
这就让当时年仅26岁的Youyang Gu引起了注意。
虽然他没有任何医学或流行病方面的经验，但他坚信，数据预测在此时会派上大用场。
于是，大约在4月中旬，Youyang Gu便在家里仅花了一周时间，打造出了自己的预测器，以及一个可以显示相关信息的网站。
但Gu在这个过程中所用到的方法，并不是说有多么的高级，相反，恰恰是比较简单的那种。
他首先考虑的是新冠病毒检测数、住院人数和其他因素之间的关系，但在这个过程中，Gu却发现各个州和联邦政府所提供的数据是存在不一致的现象。
此时，问题就来了——什么样的数据才是靠谱的？
Gu认为，最靠谱的数据，似乎就是每天的死亡人数：
其他的模型用到了很多数据源，但我决定用过去的死亡人数，来预测未来的死亡人数。
至于这样做的原因，Gu给出的解释是“将它作为唯一的输入，有助于在噪音中过滤信号”。
那么，预测结果如何？
可以说是相当的精准了。
在模型刚刚完成时，他预测在5月9日，美国将有8万人死亡，当天的实际死亡人数为79926。
而同样来自IHME的预测数据却是“2020年一整年的死亡人数将不超过8万”。
Gu还预测在5月18日，死亡人数将达到9万；5月27日，死亡人数将达到10万。
事实证明，他的这两次预测再次“押中”！
除了精准数字的预测外，Gu基于许多州从封锁状态逐步转变开放状态，预测将出现第二波大规模感染和死亡。
而在Gu发出这样的预测当天，特朗普所发表的言论却是“IHME所预测的6万死亡人数表明，疫情很快将结束”……
或许正是因为Gu的模型预测之精准，越来越多人开始关注他的作品。
在Twitter上，Gu不仅@了各路记者，还给流行病学专家发邮件，让他们核实自己的数据。
去年4月底，华盛顿大学著名生物学家Carl Bergstrom便在Twitter上发布了Gu的模型。
不久之后，美国疾病控制和预防中心，也在其新冠预测网站上发布了Gu的数据。
不仅如此，随着疫情的发展，身为中国移民的Gu，还参与了由美国专家团队组织的定期会议，每个人都想更好的改善他的模型。
他的网站访问量也呈现出爆炸式增长，每天都有数百万人来看他的数据。
通常情况下，Gu的模型所预测的数据，基本在几周后便会达到，与实际的死亡人数非常接近。
随着类似的预测模型逐渐增多，阿默斯特马萨诸塞大学生物统计学和流行病学系的副教授Nicholas Reich，便统计了50个这样的模型：
Gu的模型一直位居前列。
但到了去年11月，Gu却做出了令人意外的一个决定——结束他的预测任务。
对此，Reich这样评价道：
Youyang Gu是一个非常谦卑的人，他看到其他人的模型也做得很好，便觉得自己的工作已经完成了。
而在Gu决定停止项目的前一个月，他预测11月1日死亡人数将达到231000人，而实际人数为230995人。
但IHME的Chris Murray认为：
Gu使用的机器学习方法，在短期预测方面的效果比较良好，但不太理解“大局中发生了什么”。
对此，Gu没有针对模型的评价做出回应，相反，他这样表态：
我非常感谢 Chris Murray 医生和他的团队所做的工作；没有他们，我就不会有今天的成就。
在休息了一段时间之后，Gu重新投入到了这份事业当中。
这一次，他要做的预测是“美国有多少人感染了新冠病毒”、“疫苗推出的速度有多快”、“美国可能何时（如果可能的话）达到群体免疫”等。
他的预测表明，到今年6月，大约61%的美国人口应该获得某种形式的免疫力——无论是疫苗还是因过去的感染。
Gu一直希望能够找到一份能对社会产生巨大影响的工作，同时避免政治、偏见以及大型机构有时会带来的负担。他认为：
在这个领域，有很多缺点可以通过我这种背景的人来改善。
谁是Youyang Gu？
Youyang Gu出身于美国华裔移民家庭，在伊利诺伊州和加州长大。
Gu从小喜欢数学和科学，直到高中毕业时，才真正接触计算机科学。而他能够进入这个行业得益于他的父亲，因为他的父亲是一名计算机从业者。
Gu本科和硕士都在MIT就读，在那里他获得了计算机科学与数学双学士学位，以及计算机科学的硕士学位。
毕业后他继续在MIT著名的CSAIL实验室的NLP组进行了一年的研究，同年在EMNLP 2016上发表了论文。
这也是他第一次接触大数据，并由此建立统计模型对数据进行预测。
不过他没有因此继续学术研究，而是进入产业界。从MIT离开后，他加入了金融行业，为高频交易系统编写算法。
在那里，他的数据建模能力得到了进一步磨练，因为在金融交易中，数据必须非常定量并尽可能地准确。
之后，他又进入了体育界，继续进行大数据方面的研究。这也为他提供了丰富的跨学科经验，使他能够成功应对新地领域，懂得如何更加准确地建模。
用他自己的话来说，他的专长是使用机器学习来理解数据，将信号与噪声分离并做出准确的预测。
在建立新冠死亡模型时，他起初考虑了确诊数量、住院数量和其他因素之间的关系。然后他发现各州和联邦政府报告的数据不一致，最可靠的数字是每天的死亡人数。
Gu认为，如果输入数据质量很低，那么数据越多，输出的性能就越差。
在一周的时间里，他就根据死亡数据便建立了一个简单模型，并将预测网站上线。
从去年4月以来，Gu已经自愿在这个项目中投入了几千个小时，而且是无偿的。
在接受医学网站Medscape主编Eric Topol采访时，Gu表示自己现在全职投入到新冠预测网站上，没有兼职、没有收入，他靠着过去的积蓄生活。
然而就是这样一个公益的项目却遭到了一些Twitter网友非议，但是他还是坚持了下来。
从12月开始，covid19-projections.com接受网友的捐赠帮助，现在已经完成了5万美元的筹款目标。
除了感染人数外，Gu的新冠网站又有了一个新的功能。从去年12月起，covid19-projections.com开始跟踪和模拟疫苗接种情况以及群体免疫的途径。
这个月，Gu又将“群体免疫”改成了“恢复常态”，因为他的模型预测表明，美国不太可能在2021年达到理论上的群体免疫。
未来的路怎么走？疫情结束后，Gu的职业规划如何？
他说现在还为时过早，虽然他现在的工作是预测疫情发展，但是他很难预测自己3个月或1年后要做什么。
因为这项工作，世界各地的高校和企业已经向他抛出了橄榄枝。
从别人发布的文章来看，大概介绍了美国一位华裔小伙用了没多久的时间建立了一个新冠死亡人数预测模型，他的厉害之处就是在于能准确击败了巨资建模这么个事。
以一己之力建出精确的新冠病毒疫情预测模型，是非常厉害的，因为新冠病毒疫情的发展受到很多因素的影响。影响因素越多，建模越难，准确性越低。