计算机论文好写不好发表

计算机论文好写不好发表

要看文章写的好不好，要是文章写的好，那么就是基本上就是没有什么太大的问题的，要是写的不好，那么就是比较容易拒稿

1. 有可行性，只要付得起版面费，高中生都能发。2. 绝对没有。凡是大学学报都属于核心期刊。核心期刊要是想花钱发的话，最少3000。一本的学报基本是不接受中介的，因为稿源充足，发行量也不小，还有各种支持。3. 看你论文的质量，一般理论研究性比较强的领域好发。4. 这没有什么问题，大几都行。关键看你想干什么。5. 最快的发表周期也要一个多月。6. 没有这样的一本学报。要想发论文，钱还不多的话。只能发一些非核心期刊。不过现在子很多，LZ要小心。发表在那些小的杂志上也没有什么用，你去看看那些杂志就知道了，每十天就出一期，每期都几百篇文章，各个领域的文章都有，根本不可能有人看。总结：LZ如果不是必要的话，还是不要发了。发核心的你承受不起，发非核心也没用。我就曾被过一次。PS：非专业人士

找刊物，有投稿邮箱。投稿、等待通知、缴费、等待发表、发表

第一步. 调研、入门1. 确定一个感兴趣的大领域，比如分布式系统或者机器学习，或者深度神经网络。读这个领域经典算法和技术，也可以是几本比较好的书，读完然后再实践实践，动手加深理解。这个过程做完就算是初步入门了。2. 找该领域的顶级会议，比如系统领域的有OSDI、SOSP，机器学习的领域有ICML、CVPR，深度学习的有NIPS、ICLR等等，可以搜CCF会议推荐列表看各领域的顶会列表。然后看近几年这些顶会的论文，因为这代表了最新的研究热点，咱不是说一味的追热点啊，毕竟对于初学者没有足够的领域专业背景，追热点是最快的方法。因为热点往往是该领域最亟待解决的问题，往往是发展最快的小方向，也最容易产生新成果。如果是老问题，人家都研究十几年了，给你留下的待解决的问题就很少或者不是很重要。当然如果是有几十年经验的研究者就不必追热点，他们知道该领域哪些是fundamental的问题，哪些是最值得研究的问题。3. 读了这些前沿论文后，确定一个小方向，比如分布式系统是个大方向，小方向可能是机器学习分布式训练；大方向是深度学习，小方向可能就是graph embedding；大方向是机器学习，小方向可能是半监督学习等等。确定小方向的过程是个知识不断积累的过程，非常重要，这需要你对大方向有很多了解，对小方向有更深入更全面的理解，需要读好至少100篇以上论文，需要你知道该小方向的研究进展历史，这需要你知道该小方向别人都在哪方面做工作，做该小方向的顶级研究组都有哪些，他们正在干什么。第二步. 发现问题这步超级难，如果发现了个好问题，那就是成功的一半。这个问题最好是重要的、本质的、没有直观解决方法的。4. 确定小方向后，你需要阅读大量的这个小方向的论文和了解开源项目，再不断聚焦，再确定一个要改进和优化的小小方向，这个可能就是论文的主题。小小方向可能是机器学习分布式系统中的parameter server通信模型，可能是dynamic graph embedding等。然后就要更聚焦地读这方面的相关论文，这时候论文就比较少了，几篇到几十篇到几百篇都有可能，这些论文要精读，花几个月时间研究一篇论文也不为过。5. 挑几个重要的论文工作实现，也可以找开源的运行跑一跑试一试，idea往往从实际运行中来，光靠读是不行的。这个跑一跑可能需要你尝试不同的运行环境，不同的workload数据集，不同的应用场景等。比如，parameter server（PS）模型在本地集群上跑是不是和paper声明的一样、在异构的动态性极强的集群环境下效果怎么样、除了paper提到的算法处理其他算法的时候效果怎么样、除了paper提到的数据集换另外一类数据集怎么样；graph embedding方法处理密集图和稀疏图都怎么样，处理动态变化的图怎么样，等等吧。你要发现X方法仅在a环境下好用，在b环境不好用。这个就是发现问题的过程。当然，没经验的研究者可能很难想到多种环境、多种workload、多种应用场景，这就需要积累。另外一个发现问题的方法是从实际生产中来，这个当然是最好的，但是往往是大企业环境下才有这个条件。6. 确定你发现的问题还没有被解决。这又需要广泛的阅读和调研，但是问题已经很聚焦了，搜索也会很容易，用你特定问题的关键字在google 搜索（这里强烈建议用google，其他搜索引擎基本搜不到），找到解决相关问题的论文。看看这些论文是不是已经解决了该问题，如果解决了，你有两种方案：第一，该问题已经解决的非常好了，放弃解决该问题。第二，该问题的解决方案还有问题，我还有更好的办法。我建议后者，最起码尽量尝试尝试。5和6步是个迭代的过程…第三步. 分析问题7. 分析问题产生的本质原因。这个往往和第5步发现问题同时进行。这一步靠的是功底和积累，靠的是对问题的理解程度。理解的越深刻，分析的越透测，你之后产生的解决思路就越有可能正确和有效。比如分布式机器学习的PS模型在异构环境下、和在处理数据不均匀的情况下就不好，本质原因是其同步的集中式通信模型，造成PS集中服务器往往需要等待。传统graph embedding方法采用批处理模式，需要graph的全局信息做embedding，当然无法应付动态性非常强的局部更新情况。8. 基于分析，就是对该问题的深刻理解，产生改进的idea。这个可能很难，可能靠运气，但我觉得更多的是靠对问题的理解程度，理解的越深刻，本质原因抓的越准，就越可能产生创新idea。读过一本介绍google企业文化的书，google产品的成功，既不是靠技术能力，也不是靠用户需求，而是靠技术洞见（insight），这就是对问题本质的深刻理解。比如，PS模型在某环境下问题的本质原因是集中式的同步模型，那么我们就可以提出尝试异步通信的模型的idea。分析能力跟个人的批判性思维、独立思考能力都有关，而这正是中国人欠缺的，可以通过读有深刻见地的书籍文章、经常提问来锻炼。第四步. 解决问题9. 实现你的idea，做大量实验验证。这需要动手能力，需要编程能力，需要坐得住。10. 验证你的解决方案，根据实验分析不断优化你的方法。做了大量试验后，得到了若干结果，可能是不好的结果，但是不要一下子否定自己的解决方案，这不能说明你的idea不好用。一个好的方法往往经过千锤百炼，同样，你的idea通常不会一下子就成功。需要你根据实验结果分析不好的原因，然后基于你的理解改进方法，这是一个反复不断迭代的过程。比如，你发现异步PS模型效果还不如原来的呢。那么关键的是，你要问自己为什么？为什么理应提升的却没有提升？你要看实验运行的日志，看看是哪里慢了，差在哪里，最后你经过不断的实验、分析、思考，你发现了，你提出的异步PS模型虽然没有了等待开销，但是计算的有效性却降低了，结果整体性能反而下降了。那么你下一次迭代就要想怎么把这个计算有效性提上来。我又有了个方法，可以评估每次计算的有效性，然后把计算资源都投到有效性高的计算上。OK，idea不错，那么怎么评估有效性呢？不能开销太大，否则又得不偿失了，你可能想到了一种近似地评估方法。重新实现后，发现效果还不错。OK，恭喜你！你可以准备发论文了！整个研究过程，导师将起到关键的作用。导师可能会给你个问题，这是难能可贵的，基本帮你做了一半的事了，否则你可能需要花上一年时间找问题。然后整个研究过程，都是在导师的引导下进行，需要定期向导师汇报，与导师讨论idea和请导师分析实验结果。最好自己也要经常找同门讨论，而不是闭门造车。第五步. 撰写论文11. 设计你的论文，草拟论文的骨架。每一章都写啥，每一段都写啥，实验都做啥。论文的逻辑往往比语言重要的多，逻辑合理的论文更易读懂，即使咱华人有天生的英语语言缺陷，但是好的逻辑就可以弥补这个不足。写论文就和讲故事一样，怎么能把一个事说明白，不那么简单，甚至说很难，需要不断锻炼。写完给老师看，老师同意后进行下一步12. 写作论文。这个就是根据骨架填肉的过程，但是这一步也不简单，特别对于英语不好的同学，写出来的东西简直是不忍直视、不堪入目、毁人三观。最近上海某高校老师辱骂学生这事就是因为这个，我可以说，我每次看到学生论文也都是这个心情，给学生通宵改论文在家里一边改一边骂，但是当面对学生还是要以鼓励为主，要耐心，要耐心，要耐心，尽力压制自己的怒火，以平和的心态帮助学生提高，期望他下次能给个更好的版本。但是往往事与愿违，看淡点吧，仅求写作态度好点就行了，毕竟这不是一朝一夕能提高的，需要你不断积累。有几个写作的方法吧。第一，不要自己想当然，对于不确定的句型，用“”扩上上google搜，看看你这句型有多少人用过，如果没有几个人用，那就别用，换个写法。第二，读别人论文时，遇到好的句型就记下来，不断积累才能提高。第三，避免一切语法错误，我觉得这个是可以做到的，现在网上那么多工具都可以用。语法错误都避免不了那基本就是态度问题。遗憾的是，我很少遇到能避免语法错误的学生，我生气往往是因为态度问题，而不是能力问题。第四，尽量用短句用简单句子，别用长句。你写论文是为了让别人理解你的方法，不是写文艺作品，能说明白就行。13. 提炼总结，改进方法。写作的过程也是屡顺自己思路的过程，写作的过程中往往也能发现自己方法的漏洞，那么就要继续回到8，重新思考解决方案，又或者你发现需要补实验来支撑你的论点，那么就继续实现系统做实验，得到实验结果。14. 关于实验。怎么做实验是学生总问的问题，怎么做科学实验也是一个很重要的问题，有对照组、无偏的、定量的，这些都是科学实验的重要要素。如果有解决该问题的其他方法你首先要说明你的方法更好，至少在某一方面更好，这其中可能要涉及到不同的执行环境，或不同的算法数据集。然后设计实验说明你的方法好在哪里，用实验数据说明，比如异步PS和同步PS对比。然后你要进一步用实验数据说明，异步PS的有效性也提高了，如果不考虑有效性的话那么结果就不好。然后你的方法是否有些重要的超参数，试试variation导致各种结果。在实验结果展示方面，要学会用各种工具画各种图，把重要的因素用可视化方式体现出来。第六步. 投稿和看待审稿意见15. 接下来就是投稿。选一个合适的会议或期刊投稿，这个可以听老师的，老师基本有这方面的常识，根据你工作的方向和档次选择合适的去处。确定好了哪个会议期刊后，就需要按照会议期刊要求来整理论文格式，latex是必会的工具了。之后赶在deadline之前提交论文，这个最后的几天可能很痛苦，因为你的论文和方法总有改进的地方，老师的要求会让你最后几天是最忙的几天。但是需要认识到，凡事无完美，你总也改不到完美，你需要一个deadline来督促你完成一个milestone。开始进一步工作或下一个工作。16. 看待评审意见。接下来是漫长的等待，会议一般是2-3个月的时间，结果可能是接收也可能是拒掉，相比于结果，更应该看评审意见，看看这些意见是否合理，是否能解决，无论是接收还是拒绝，然后接下来就再次回到解决问题的部分，再次开始优化方法的过程。如果是接收了，那就可以准备订机票开会旅游去了。如果是拒掉那一般是有比较大的问题，那就再仔细深思下一下你的方法。继续优化，还是降低档次投个差点的会，就看你导师的了。第七步. 后续17. 宣传你的工作，扩大影响力。首先你可能是要去参加会议，做个漂亮的ppt，反复演练，争取有比较好的演讲效果。有时你导师有机会去一些地方做报告，把这个工作介绍一下，都是扩大影响力的方法。18. 开放源码。还有是尽量把自己工作的代码和数据开放，挂到网上，让别人来使用，接受别人的改进意见或者是简单的debug。咱不是专业的工程人员，也不用指望你的成果可以马上用于生产，个人觉得开放代码主要是为了让别人更好滴了解你的方法，这有助于扩大影响力，产生后续研究工作。如果有人引用你的论文、或咨询论文内容、又或是使用了你的代码和数据，这也算是你对整个科研事业有那么一丁点的贡献了，这比水论文有意义多了。整体来说，发表论文需要你有：批判思维能力，动手能力，知识面，写作能力，表达能力，英语，韧劲（抗打击能力）等等一系列能力，如果在研究生期间真能发表一篇论文，经历了以上这么多磨难和锻炼，我想你的能力也是不知不觉提高了很多，成为了该小小方向的一个小小的专家了。这对你来说，是最最重要的。这里我提到了韧劲，就是说，在解决问题过程中，你会受到不断的打击，包括来自导师的、来自自己的实验结果方面的、来自评审意见的，但是你要做的就是，站起来，继续凿，直到导师满意，知道reviewer满意，直到大家满意。别把这事想简单了，当你想象一下周围好多人都发好多sci了，而你还在为这么一篇完全未知结果的论文而这么努力的时候，我觉得大部分人可能就是缺少这个韧劲才最终以失败告终的…最后，我想再强调一下，发论文不是简单地发论文，而是通过发论文宣传你的工作，以便对某技术或人有那么一丁点影响。无论你发哪个档次的论文，只要目标正确，我觉得你都会有收获和有贡献的。相比较于为了发论文而发论文，你会觉得你是那么地高尚和高大，他们只是造废纸，而你已经对社会有贡献了…（以上内容来源于学术堂）

计算机专业sci论文好不好发表

如果对于一个本科生来说的话，SCI论文并不是那么好发表，但是对研究生或者博士生来说的话，他的毕业要求都需要SCI的

比较困难吧，毕竟是SCI论文的拒稿率是在80%及以上。哈哈，搜索辑文编译，助力你SCI论文投稿。

达晋为你服务。SCI文章不好发的，计算机领域的应该也是这样的。平均下来SCI的拒稿率能够达到70%。难度可想而知。你最好自己写好文章专门找一个审稿人看看，也可以选择我们。

计算机专业发一篇sci相对比较容易，所以必须看你在那个杂志上发表，下面最顶级的也就是计算机一区的期刊，你可以比对下：HUMAN-COMPUTER INTERACTION 计算机：控制论2.905BIOINFORMATICS 计算机：跨学科应用4.328IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING 计算机：跨学科应用4.004JOURNAL OF THE AMERICAN MEDICAL INFORMATICS ASSOCIATION计算机：跨学科应用3.428MEDICAL IMAGE ANALYSIS 计算机：跨学科应用3.602NEUROINFORMATICS 计算机：跨学科应用2.889ACM COMPUTING SURVEYS 计算机：理论方法9.92IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION 计算机：理论方法 3.736IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS 计算机：理论方法3.726JOURNAL OF THE ACM 计算机：理论方法2.339INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION 计算机：人工智能5.358IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE计算机：人工智能5.96MEDICAL IMAGE ANALYSIS 计算机：人工智能3.602IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION 计算机：人工智能 3.736Journal of Web Semantics 计算机：人工智能3.023ACM TRANSACTIONS ON GRAPHICS 计算机：软件工程3.383Journal of Web Semantics 计算机：软件工程3.023JOURNAL OF THE ACM 计算机：软件工程2.339ACM TRANSACTIONS ON SOFTWARE ENGINEERING AND METHODOLOGY计算机：软件工程3.958MIS QUARTERLY 计算机：信息系统5.183VLDB JOURNAL 计算机：信息系统6.8JOURNAL OF THE AMERICAN MEDICAL INFORMATICS ASSOCIATION计算机：信息系统3.428Journal of Chemical Information and Modeling 计算机：信息系统 3.643Journal of Web Semantics 计算机：信息系统3.023VLDB JOURNAL 计算机：硬件6.8IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS 计算机：硬件3.726

现代计算机期刊好不好投稿

基本上100%，给钱就行。建议最好能投到中文核心期刊。我投过，后来被导师臭骂一顿，说投那种杂志丢人！

非常不好发哦！！建议不要投： 1.该期刊档次不高，对稿件的要求很高！一师兄获得“全国百篇优秀”的博士论文的中间的核心创新部分，投过去都没给发！ 2.审稿周期长。 3.版面费高，稿费低，而且除版面费之外还需要额外的审稿费100元。

录用率不算高，约45%。

该稿件特征：

在实验室看到过现代计算机，论文质量还可以，特别是有一册还专门是刊登基金项目论文的。这些正规的期刊审稿比较认真，是否容易发表看论文，原创的论文好发表，百度一下官方网站，有投稿方式。《现代计算机》杂志创刊于1984年，由中山大学主管，中大控股主办，是一本学科性、技术性较强的科技类学术期刊，作者读者群均面向计算机信息技术及应用研究开发设计生产的工程技术人员、大专院校师生及计算机爱好者。已被以下数据库全文收录：中国学术期刊综合评价数据库 CNKI中国期刊全文数据库 万方数据库 中文科技期刊数据库 中国核心期刊（遴选）数据库。——来自网站的简介。

计算机工程期刊好不好投稿

有一下其一，就比较好中：主题跟得上潮流，真有创新，文章写法老道实验与分析完善。要是主题老掉牙，创新瞎比比，实验与分析瞎搞搞，文章也得也不专业自然是不好中。

1 、《计算机工程与设计》和《计算机应用与软件》核心，相对来讲比较好中。2 、《计算机应用研究》国家一级期刊，核心，录用率60%, 通知得较快。3 、《计算机工程》中文核心，最大优点是审稿快。有基金号和项目编号的文章录用概率高。4 、《计算。

如果论文方向独特，自己原创的话通过率会高一点。

一般核心期刊对论文质量的要求都特别高，要经过严格的审核。录用率高否，要看你的论文质量而定。

计算机工程属于很一般的杂志，但是还是属于CSCD，录用的记录很高，如果只要毕业的话，是极容易的。档次比微计算机高一点。呵呵

计算机的论文写什么好发表

计算机科学的毕设可能是最容易过的了， 因为只要找到一份网站或者管理系统个代码, 顺便写个论文就行, 参考资料极多。比如课程管理系统, 学籍管理系统, 如果有要求的话可以拿SSH框架实现一些比较复杂的业务比如电商系统，网上订餐系统, 外卖系统, 这些能用于实际业务的几乎是个人能做的最复杂的业务了, 如果自己喜欢技术的话, 可以尝试做一下。计算机科学与技术，本专业主要学习计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基础知识和基本技能与方法，接受从事计算机应用开发和研究能力的基本训练等。计算机科学与技术，亦即计算机科学与技术专业。下属三个二级学科，本专业培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法。能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级科学技术人才。本专业学生主要学习计算机科学与技术方面的基本理论和基本知识，接受从事研究与应用计算机的基本训练，具有研究和开发计算机系统的基本能力。

1、星连通圈网络和三角塔网络的若干性质研究2、中职《计算机应用基础》分层次教学研究3、基于MSP430单片机的电能质量检测仪设计4、光学遥感相机数据存储系统设计与实现5、基于单片机的级联型升压逆变器的设计及实现6、翻转课堂在职业学校《计算机应用基础》课程中的应用研究7、基于信息物理系统架构的微机接口远程实验系统设计与实现8、基于1553B总线的星务仿真系统设计