论文集发表的发表

论文集发表的发表

翰-林论-文工-作室不错，你去问问看吧

没有。论文被论文集发表不会有影响，文集就是把出版在杂志刊物上的文章集结在一起出版，论文集通常也是会上网收录的。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文，它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具，它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

1.您如果有时间的话建议您自己写文章，投稿的时候杂志社会给您修改意见。您如果没时间的话就可以让杂志社代写。需要找到社内编辑给您安排，代理的话价位会比较高。2.您可以看您评职文件上的要求，对期刊和收录网站有什么要求，需要核心期刊还是国家级或者是省级期刊。在收录网站找到对应期刊，打社内的查稿电话。查稿老师会让社内编辑加您。这样您就不会加到代理。希望对你有帮助，不懂的可以再问我。

发表论文注意事项（1）合理选刊是发表论文的关键，一般核心期刊最难发表，国家级期刊次之，省级最简单。根据中高级职称论文的发表要求，小编建议大家评中级职称选省级期刊，评高级职称选国家级期刊，评行业内最高职称发核心期刊。（2）我们投稿的论文不一定会完全符合杂志社的审核要求，如果文章被退回，但附有修改建议，可以按照要求修改以后继续投稿。如果直接被拒绝，可以重新写文章投稿，或者去别的期刊投稿。（3）无论是什么专业的论文，除了专业性以外，论文主题一定更要符合社会主义价值观，不能写负能量的文章。（4）要想顺利发表一篇论文，必须遵循三个原则：专业性强，且和工作岗位相关；写作能力达到一定水平；严格按照投稿期刊的格式。建议大家在写作之前多读一些专业文献和范文，了解更多的专业术语和写作要求。（5）投稿之前，一定要咨询好论文发表周期。大部分期刊的发表周期为2-3个月，但有的期刊比较热门，投稿人多，可能排到4个月以后，如果时间充裕还好说，如果错过了评职称时间就悔之晚矣。（6）在发表论文时，可能会遇到一些特殊期刊，例如增刊、电子期刊、内部期刊等，这些期刊是不能用于职称评审的。此外，还有一些假刊也要注意。大家在投稿之前可以去国家新闻总署的官网上查询真伪。发表论文有两种方式，一种是自己买本杂志根据杂志版权页上的投稿方式去自己投稿，一种是自己找个靠谱的代理机构去代理投稿，下面介绍一下这两种方式的利弊，你根据自己的需求选择一下合适的投稿方式，自己投稿的利弊：好处就是省钱，只需要给杂志社出版面费就可以，需要出版面费就说明文章要发表了，不用担心投出去的钱白费了。但是弊端也是有的，第一，杂志社的审稿时间很长而且都是来稿不退，使作者的等待时间也很长，也不知道稿件是否被录用，很可能就错过了评职称交材料的时间。第二，杂志社的审稿比较严格，一般都是三次审核，文章质量要保证好才能通过审稿。第三，杂志社的编辑审稿量很大，有时候可能会看不到某些稿件，如果自己的稿件没有被看到，写的再好也无济于事。第四，投稿要自己选择期刊，但是就自己对杂志的了解来说，可供自己选择的期刊并不多，所以自己投的稿件很可能不符合杂志社的办刊宗旨，这样的稿件也不会通过的。找代理投稿的好处：第一，就是快速，最快的一个月左右，比自己投稿要省时间多了。选定了刊物就可以向客服咨询什么时候能发表，看能不能赶在自己交评职称的材料之前发表。这样心里就有底了。第二，网站会根据作者的文章给作者推荐合适的期刊，这样就不会投稿无路了。第三，网站和杂志社都是有合作的，可能有些杂志只在网站征稿不对外征稿，这样的话只能通过网站在这个期刊上发表文章了。第四，文章能通过网站的审核也就能通过杂志社的审核，就能顺利发表了，如果能发表，网站人员会及时通知作者发表的时间，这样作者心里就不再茫然了。发表行业鱼龙混杂，必须得保证自己发的杂志是正刊，也不能是增刊）。找代理机构认准以下几点；一、首先选择国家新闻出版广电局能查到的正规杂志二、其次是某宝担保交易，更有保障三、最后录用通知下来后，亲自打版权页或者收录网站（知网、维普、万方、龙源）上查稿电话查稿确认录用后，再付款。

不发表的论文集

学术论文可以不发表，不过如果不发表的话，意义往往会削弱。这个问题我们要具体分析：首先，如果你的身份是大学生，以大部分同学的论文质量、学术能力和科研经验来说，在毕业前发表论文（尤其是好的期刊）需要比较高的学术要求。其次，论文即使不发表，如果有学术意义那也是论文。同样的，论文即使发表了，如果没有学术价值也是没用的文章。如果是大学生，论文不能发表该怎么办？其实如果你在研究生面试过程中能够对于自己个人陈述或者简历中提到科研经历相关的问题对答如流，或者陈述有价值的个人观点，都是对你有正面加成的。祝你好运，满意请采纳。

学术论论文常见的分类有，比如说像嗯艺术论文或者是调查报告，或者是独特的见解

不能了。即便是在论文集上发表论文，也是算公开发表了，所以不能再拿来发表了。你需要重新写一篇论文然后重新投稿发表，如果你使用你文章之前的内容，就是算抄袭你自己的文章了，不可以的。发表之前，建议你去淘淘论文网上看下期刊真伪查询教程，避免发到假刊上。

发表的论文合集

鲁迅的文集很多呢，不知道你说的哪个《坟》杂文集，作者鲁迅。写于1907年——1925年间《中国小说史略》是鲁迅先生编撰的中国第一部小说史专著，1923年12月至次年6月，始分上下册由北京大学新潮社正式出版《汉文学史纲要》是鲁迅先生1926年在厦门大学担任中国文学史课程时编写的讲义《华盖集》是鲁迅的一部杂文集，收录了鲁迅在1925年间所写的杂文三十一篇。《华盖集续编》收鲁迅1926年所作杂文三十二篇《而已集》是鲁迅1927年所作杂文集《三闲集》收集鲁迅1927年至1929年所作杂文三十四篇。《二心集》是鲁迅的一部杂文集，收录了鲁迅在1930年-1931年间所写的杂文三十七篇。《南腔北调集》是鲁迅的一部杂文集，收录了鲁迅在1927年-1929年间所写的杂文五十一篇。《伪自由书》是1933年1月底至5月中旬，鲁迅写给《申报》副刊《自由谈》的短评合集。《准风月谈》是鲁迅的一部杂文集，收录了鲁迅在1933年所写的杂文六十四篇。《且介亭杂文》1935年出版，收录了1934年在上海北四川路帝国主义越界筑路区域年所作杂文《古籍序跋集》收入1912年至1935年间鲁迅为自己辑录或校勘的古籍而写的三十五篇序跋。按各篇协作时间先后排列，对正文中的资料性差错，参照相关文献作了必要的订正《朝花夕拾》是鲁迅所写的唯一一部回忆散文集，本书为鲁迅一九二六年所作回忆散文的结集，共十篇。《野草》是鲁迅先生唯一的一本散文诗集。1927年7月由北京北新书局出版。收入1924～1926年所作23篇散文诗，《故事新编》是鲁迅的一部短篇小说集，收录了鲁迅在1922年～1935年间创作的短篇小说八篇《彷徨》收入鲁迅1924年至1925年所作小说十一篇。《呐喊》收录鲁迅1918年至1922年所作小说十四篇。《集外集拾遗》书名由作者自己拟定，未编完而因病终止，共收文一百二十六篇，为1903年到1936年间所作，包括当时搜集到的所有未曾编入各文集中各种体裁的作品。另有附录两部分，一为作者早年（1898至于1902年）诗文十七篇，均从周作人日记中录出；一为1919至于1936年间所拟启事、广告、说明等短文二十三篇。《花边文学》是鲁迅的一部杂文集，收录了鲁迅在1934年所写的杂文六十一篇。

学术会议论文集查找方法如下：

1、网页搜索“百度学术”并点击进入首页，首页下面有变化的名人名言。2、进入精准搜索，可以导入自己的时间要求、主题、关键词、出版物等信息进行精确搜索。3、进入搜索页面后，大量相关论文排列，可以点击开自己所需文件。4、点击进入了知网的页面，可以利用校园内网下载或者知网账户下载。

学术会议论文集是一些学术会议的衍生出版物，但也并不是所有学术会议都会出版论文集，有些会议也是不出版的，论文集就是在学术会议上宣读的文章汇总出版的合集，论文集也是有一定用途的，但在国内，论文集较受争议，因此要看具体情况。

在国内评职晋升中，如果文件中明确不认可论文集，那么会议论文集就需要作者慎重选择了，这种要求在国内并不少见，很多职称晋升中不认可论文集上发表的文章，但会议论文有时需要区别对待，会议论文的发表在评职晋升中还是受认可的，尤其是一些高水平的学术会议，宣读的文章与其他国际学术论文具有同等价值。

ICLR发表的论文集

论文: Characterizing signal propagation to close the performance gap in unnormalized ResNets

BatchNorm是深度学习中核心计算组件，大部分的SOTA图像模型都使用它，主要有以下几个优点：

然而，尽管BatchNorm很好，但还是有以下缺点：

目前，很多研究开始寻找替代BatchNorm的归一化层，但这些替代层要么表现不行，要么会带来新的问题，比如增加推理的计算消耗。而另外一些研究则尝试去掉归一化层，比如初始化残差分支的权值，使其输出为零，保证训练初期大部分的信息通过skip path进行传递。虽然能够训练很深的网络，但使用简单的初始化方法的网络的准确率较差，而且这样的初始化很难用于更复杂的网络中。   因此，论文希望找出一种有效地训练不含BatchNorm的深度残差网络的方法，而且测试集性能能够媲美当前的SOTA，论文主要贡献如下：

许多研究从理论上分析ResNet的信号传播，却很少会在设计或魔改网络的时候实地验证不同层数的特征缩放情况。实际上，用任意输入进行前向推理，然后记录网络不同位置特征的统计信息，可以很直观地了解信息传播状况并尽快发现隐藏的问题，不用经历漫长的失败训练。于是，论文提出了信号传播图(Signal Propagation Plots,SPPs)，输入随机高斯输入或真实训练样本，然后分别统计每个残差block输出的以下信息：

论文对常见的BN-ReLU-Conv结构和不常见的ReLU-BN-Conv结构进行了实验统计，实验的网络为600层ResNet，采用He初始化，定义residual block为 ，从SPPs可以发现了以下现象：

假如直接去掉BatchNorm，Average Squared Channel Means和Average Channel Variance将会不断地增加，这也是深层网络难以训练的原因。所以要去掉BatchNorm，必须设法模拟BatchNorm的信号传递效果。

根据前面的SPPs，论文设计了新的redsidual block ，主要模拟BatchNorm在均值和方差上的表现，具体如下：

根据上面的设计，给定 和 ，可根据 直接计算第 个residual block的输出的方差。为了模拟ResNet中的累积方差在transition block处被重置，需要将transition block的skip path的输入缩小为 ，保证每个stage开头的transition block输出方差满足 。将上述简单缩放策略应用到残差网络并去掉BatchNorm层，就得到了Normalizer-Free ResNets(NF-ResNets)。

论文对使用He初始化的NF-ResNet进行SPPs分析，结果如图2，发现了两个比较意外的现象：

为了验证上述现象，论文将网络的ReLU去掉再进行SPPs分析。如图7所示，当去掉ReLU后，Average Channel Squared Mean接近于0，而且残差分支输出的接近1，这表明是ReLU导致了mean-shift现象。   论文也从理论的角度分析了这一现象，首先定义转化 ， 为任意且固定的矩阵， 为作用于独立同分布输入 上的elememt-wise激活函数，所以 也是独立同分布的。假设每个维度 都有 以及 ，则输出 的均值和方差为：

其中， 和 为 的 行(fan-in)的均值和方差：

当 为ReLU激活函数时，则 ，意味着后续的线性层的输入都为正均值。如果 ，则 。由于 ，如果 也是非零，则 同样有非零均值。需要注意的是，即使 从均值为零的分布中采样而来，其实际的矩阵均值肯定不会为零，所以残差分支的任意维度的输出也不会为零，随着网络深度的增加，越来越难训练。

为了消除mean-shift现象以及保证残差分支 具有方差不变的特性，论文借鉴了Weight Standardization和Centered Weight Standardization，提出Scaled Weight Standardization(Scaled WS)方法，该方法对卷积层的权值重新进行如下的初始化：

和 为卷积核的fan-in的均值和方差，权值 初始为高斯权值， 为固定常量。代入公式1可以得出，对于 ，有 ，去除了mean-shift现象。另外，方差变为 ， 值由使用的激活函数决定，可保持方差不变。   Scaled WS训练时增加的开销很少，而且与batch数据无关，在推理的时候更是无额外开销的。另外，训练和测试时的计算逻辑保持一致，对分布式训练也很友好。从图2的SPPs曲线可以看出，加入Scaled WS的NF-ResNet-600的表现跟ReLU-BN-Conv十分相似。

最后的因素是 值的确定，保证残差分支输出的方差在初始阶段接近1。 值由网络使用的非线性激活类型决定，假设非线性的输入 ，则ReLU输出 相当于从方差为 的高斯分布采样而来。由于 ，可设置 来保证 。虽然真实的输入不是完全符合 ，在实践中上述的 设定依然有不错的表现。   对于其他复杂的非线性激活，如SiLU和Swish，公式推导会涉及复杂的积分，甚至推出不出来。在这种情况下，可使用数值近似的方法。先从高斯分布中采样多个 维向量 ，计算每个向量的激活输出的实际方差 ，再取实际方差均值的平方根即可。

本文的核心在于保持正确的信息传递，所以许多常见的网络结构都要进行修改。如同选择 值一样，可通过分析或实践判断必要的修改。比如SE模块 ，输出需要与 的权值进行相乘，导致信息传递减弱，网络变得不稳定。使用上面提到的数值近似进行单独分析，发现期望方差为0.5，这意味着输出需要乘以2来恢复正确的信息传递。   实际上，有时相对简单的网络结构修改就可以保持很好的信息传递，而有时候即便网络结构不修改，网络本身也能够对网络结构导致的信息衰减有很好的鲁棒性。因此，论文也尝试在维持稳定训练的前提下，测试Scaled WS层的约束的最大放松程度。比如，为Scaled WS层恢复一些卷积的表达能力，加入可学习的缩放因子和偏置，分别用于权值相乘和非线性输出相加。当这些可学习参数没有任何约束时，训练的稳定性没有受到很大的影响，反而对大于150层的网络训练有一定的帮助。所以，NF-ResNet直接放松了约束，加入两个可学习参数。   论文的附录有详细的网络实现细节，有兴趣的可以去看看。

总结一下，Normalizer-Free ResNet的核心有以下几点：

对比RegNet的Normalizer-Free变种与其他方法的对比，相对于EfficientNet还是差点，但已经十分接近了。

论文提出NF-ResNet，根据网络的实际信号传递进行分析，模拟BatchNorm在均值和方差传递上的表现，进而代替BatchNorm。论文实验和分析十分足，出来的效果也很不错。一些初始化方法的理论效果是对的，但实际使用会有偏差，论文通过实践分析发现了这一点进行补充，贯彻了实践出真知的道理。

论文: LiftPool: Bidirectional ConvNet Pooling

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空间池化是卷积网络中很重要的操作，关键在于缩小分辨率的同时保留最重要的特征值，方便后续的模型辨别。简单的池化操作，如最大池化和平均池化，不仅池化时忽略了局部特性，还不支持逆向恢复丢失的信息。为此，论文提出了双向池化层LiftPool，包含保留细节特征的下采样操作LiftDownPool以及产生精细特征图的上采样操作LiftUpPool。

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LiftPool的灵感来自于信号处理中的提升方案(Lifting Scheme)，下采样时将输入分解成多个次频带(sub-band)，上采样时能够完美地逆向恢复。如图1所示，LiftDownPool产生四个次频带，其中LL次频带是去掉细节的输入近似，LH、HL和HH则包含水平、垂直和对角方向的细节信息。用户可以选择一个或多个次频带作为输出，保留其它次频带用于恢复。LiftUpPool根据次频带恢复上采样输入，对比MaxUpPool的效果，LiftUpPool则能产生更精细的输出。

下采样特征图时，池化操作核心在于减少下采样造成的信息损失，而信号处理中的提升方案(Lift Scheme)恰好能满足这一需求。提升方案利用信号的相关结构，在空间域构造其下采样的近似信号以及多个包含细节信息的次频带(sub-band)，在逆转换时能完美重构输入信号。借用提升方案，论文提出了双向池化层LiftPool。

以一维信号 为例，LiftDownPool将其分解成下采样近似信号 和差分信号 ：

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其中 包含3个函数， 表示函数组合。

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LiftDownPool-1D的整体过程如图2所示，包含以下步骤：

实际上，经典的提升方案就是低通滤波和高通滤波来完成的，通过预设的滤波器将图片分解成四个次频带。但一般来说，以预设滤波器的形式定义 和 是很难的。为此，Zheng等人提出通过网络的反向传播来优化这些滤波器。借用此思路，论文通过1D卷积+非线性激活来实现LiftDownPool中的 和 功能：

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为了能够更好地进行端到端地训练，需要对最终的损失函数添加两个约束。首先， 是从 变化得到的，基本上要跟 相似，添加正则项 最小化 和 的L2-norm距离：

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另外， 的设想是将 转换为 ，所以添加正则项 最小化细节差异 ：

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完整的损失函数为：

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为特定任务的损失函数，如分类或语义分割损失。设置 和 ，能够给模型带来不错的正则化效果。

LiftDownPool-2D可分解成几个LiftDownPool-1D操作。根据标准提升方案，先在水平方向执行LiftDownPool-1D获得 (水平方向的低频)以及 (水平方向的高频)。随后对这两部分分别执行垂直方向的LiftDownPool-1D， 被进一步分解成LL(垂直和水平方向的低频)和LH(垂直方向的低频和水平方向的高频)，而 则被进一步分解成HL(垂直方向的高频和水平方向的低频)和HH(垂直和水平方向的高频)。  用户可灵活选择其中一个或多个次频带作为结果，保留其它次频带用于恢复。一般来说，LiftDownPool-1D可以进一步泛化到n维信号。

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图3为VGG13的首个LiftDownPool层的几个特征输出，LL特征更平滑，细节较少，LH、HL和HH则分别捕捉了水平方向、垂直方向和对角方向的细节。

LiftUpPool继承了提升方案的可逆性。继续以1D信号为例，LiftUpPool可从 中恢复上采样信号 ：

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包含update、predict、merge函数，即 ：

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通过上述公式获得 和 ，进而合成 ，得到包含丰富信息的上采样特征图。  上采样在image-to-image转换中经常使用，比如语义分割，超分辨率和图片上色等任务。但目前大多数池化操作是不可逆的，比如MaxPool上采样的输出较为稀疏且损失大部分的结构信息。而LiftUpPool能对LiftDownPool的输出进行逆转换，借助次频带产出更好的输出。

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以kernel size=2、stride=2的池化为例，LiftPool和MaxPool的逻辑如图6所示。

Maxpool选择局部最大值作为输出，会丢失75%的信息，这其中很可能包含了跟图像识别相关的重要信息。  LiftDownPool将特征图分解成次频带LL、LH、HL和HH，其中LL为输入的近似，其它为不同方向的细节信息。LiftDownPool将所有次频带相加作为输出，包含了近似信息和细节信息，能够更高效地用于图像分类。

MaxPool是不可逆的，通过记录的的最大值下标进行MaxUpPool。MaxUpPool将输出的特征图的特征值对应回下标位置，其余均为零，所以恢复的特征图十分稀疏。  LiftDownPool是可逆的，根据提升方案的属性对LiftDownPool进行反向恢复，而且LiftUpPool能生成包含记录的细节的高质量结果。

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在CIFAR-100上对比次频带和正则项效果。

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在ImageNet上，搭配不同主干网络上进行对比。

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进行抗干扰数据集测试对比。

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不同数据集上的语义分割性能对比。

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语义分割上采样结果对比。

论文参考提升方案提出双向池化操作LiftPool，不仅下采样时能保留尽可能多的细节，上采样时也能恢复更多的细节。从实验结果来看，LiftPool对图像分类能的准确率和鲁棒性有很好的提升，而对语义分割的准确性更能有可观的提升。不过目前论文还在准备开源阶段，期待开源后的复现，特别是在速度和显存方面结果。

未发表的论文集

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。

常见的学术论文有：议论文，策论文，政论文，调研报告等。

学术论论文常见的分类有，比如说像嗯艺术论文或者是调查报告，或者是独特的见解

您好，一般来说，不列入论文参考文献中的文章包括：1. 广播节目、电视节目、网络节目；2. 广播、电视、网络新闻报道；3. 报纸文章；4. 会议记录；5. 小册子、小册子；6. 广告、宣传材料；7. 公开发表的演讲、报告；8. 公开发表的简短论文；9. 电子邮件、论坛讨论；10. 社交媒体；11. 学术会议摘要；12. 电子书籍、电子杂志；13. 电影、电视剧、网络剧；14. 游戏、漫画、动画片；15. 音乐、歌曲、舞蹈；16. 专利文献；17. 其他非学术性文献。