发表论文使用谷歌地图

发表论文使用谷歌地图

GoogleMaps、百度地图、高德地图。根据查询相关信息显示，在论文中需要标注某个具体位置，可以使用地图进行标注，常用的地图应用包括GoogleMaps、百度地图、高德地图等。

用网页版谷歌地图，可以手工多次截屏，手工拼接起来。软件现在恐怕不行了，因为新版地球默认显示地形，从前用软件截屏的时候也都要求关闭地形的，地形开着有透视效果，近大远小，还有视偏角，山头东倒西倒的，根本拼不起来。

期刊投稿用谷歌影像图

首先，可以通过百度、谷歌、360、搜狗等搜索引擎来检索目标期刊杂志。

最常用的方式，莫过于使用“期刊名”+“投稿方式”或者“联系电话”等方式来查找相关期刊的联系信息。这种方式的最大的好处就是可以查询到海量的目标期刊信息，我们可以经过筛选和不断的确认来最终定位我们的目标期刊。但这种方式的缺点是比较耗时费劲。

其次，中国知网、万方、维普等三大数据库平台不仅收录了大量的期刊杂志的全文，同时，也对收录期刊进行了整理和归类，部分期刊的联系方式可以在这些平台上找到。有的期刊如果找不到联系方式，可以在检索这类数据库时，使用组合查询。

例如“中国远程教育”+ "投稿"的形式，获取能查到期刊发布的投稿通知。此外，如果学校购买过知网的数据库，可以通过浏览目录页面的形式，找到相关期刊杂志的杂志封面、封底及目录页。具体请参见百度经验篇：投核心期刊的投稿指南。

这种方式的优点就是查到的信息准确，一般不要筛选，查到了就没有什么问题。

注意事项：

无论通过哪种方式查到了期刊的联系方式和投稿方式，当我们有幸被录用的时候，切不可掉以轻心。特别是投出后没有多久就收到录用通知，并且让我们几天之内就要汇款的时候，千万长个心眼，一定要找杂志社官方电话进行确认。

给您推荐一个自助投稿网站——万维书刊，我知道上面有你要的这三种刊物的电子邮箱，并且还能连接登录他们的官方网站。此投稿网用着很方便，过去看看吧！奖励您看着给就行！ 顺便告一下此投稿网的特点：自助投稿、非中介、高校教师创办、免费、直接投稿编辑部、可以收藏期刊、保存投稿记录、期刊点评、连接期刊官网等，功能齐全。每个刊物的电子邮箱都来自官网。 如果您感觉不错的话，请收藏并且介绍给朋友吧，让他们投稿时也省一份心！祝您投稿顺利！心情愉快！ 您在百度、谷歌键入“万维书刊”，首页便是！

俗话说，一图胜千言。质量上乘的SCI的图片表格无疑是论文的加分项，能极大得提高论文的质量。总体上还是建议大家先阅读目标期刊对图表投稿的具体要求，毕竟每个期刊对图表的要求都有略微的区别，这里给大家介绍一些图表的通用规则和注意要点，帮大家少走弯路。1.图表是放在正文中还是单独上传。绝大多数期刊要求正文、图片、表格、附加材料都单独上传；个别期刊要求正文里附带表格，图片另外上传；有的期刊要求将图表都添加到正文的末尾部分。2.期刊对彩色图表是否另外收费。3.版权问题。如果引用别人或者自己之前发表过的图表，要得到著作权持有者（各个作者、出版社）的许可，并说明图表的来源和用途。4.期刊对Figure legend要求是提倡详尽还是简略略写(是否需要写明缩写，图例，统计学差异等，对图表的描述是否要详细，还是体现在结果部分，还是把专业内学术常识部分省略，直接写图片要点)。最好参考已经发表的文献对图注的描述方法。5.图表的数量。大多数期刊对图表的数量没有要求，但小编也遇到有的期刊要求图表的数量总共不超过6个的情况，大家投稿前一定要按照期刊要求进行合理拼图或者删减不重要的图作为补充材料。6.图片格式。一般期刊更推荐作者提交矢量图。图片可提交的格式有：（1）矢量图格式.eps, .ai, .pdf, .svg,（2）用于位图的 .psd, .tiff, .jpeg, .png。.tiff格式的图片用PS处理后采用LZW格式无损压缩进行提交。（3） 没有格式影响可编辑的 .ppt最好将图表转换成图片时，就将图片格式设定为 .tiff或者.eps的矢量图格式。7.图片大小。出版社多采用分栏排版，分为左右两栏。一般排版的格式分为三种。图片左右最好不要留空白，或者仅留极少的空白。一般图片高度没有限制，不可过高超过20 cm；根据宽度分类，可分为三种：（1）半版图。图片总的宽度为8-9cm,（2）2/3版图。图片总宽度为12-15cm。（3）全版图。图片总宽度为17-19cm。8.图片色彩要求。RGB（red, green, blue)用于在线出版，CMYK(cyan, magenta, yellow, CMY) 为印刷业通用标准。如果期刊接受纸质出版，一般要求色彩模式为CMYK，现在越来越多期刊接受RGB模式的图片，一般不要求作者对色彩模式进行修改。如果文章按黑白模式印刷，应把所有的图片转化为灰度模式提交。9.图片的字体字号。英文标注大多使用和期刊正文相同的字体，一般是Arial, Times New Roman, Helvetica。图表上字体最大不能超过14号字，尽量使用8-12号字，尽量少使用6号以下的字体。同一张图内的字体大小尽量保持一致，如果不一致，相差字体的比例是否有要求。10.图片的标注方法，同一个大图不同小图的字母大小写；字母标注在图片内容的内部还是外部。11.图片分辨率。彩色图或者灰度图，分辨率要求300 dpi。复合型图，包括标注或者细线的图片，分辨率要求600 dpi。线条图，没有中间颜色的黑白图片，分辨率要求1200 dpi或者600 dpi。12.图片占内存容量。图片过大，会影响上传速度，有的期刊对单个附件的大小有要求。一般单张图片大小不可以超过10M。13.遵循统一和对齐原则。同一张大图的不同小图之间，尽量图片间水平和垂直对齐；相同类型的图片保持相同的规格。14.线条的粗细，一般在0.25-1.5pt之间。避免线条过粗影响美观或者线条过细出现裂痕。15.柱状图或者条形统计图的X轴、Y轴的legend部分的标注不要超过X轴和Y轴的边界两边的极值边界部分。16.图片中第一次出现的缩写、数字、字母、标注符号、不同的色彩，最好在图片的figure legend部分进行详细描述。

关于邮件投稿格式我也需要啊。。有没有哪位好心人贴出来呢？？

谷歌三大论文的发表地点

你说的可能是这三个吧：2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》

等会让他赶紧染发剂对人体

知网，万方数据库，维普网。

知网：

内容服务： 网络出版， 论文数据，出版平台，文献数据，分类统计，知识检索，专业主题

CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、同方股份有限公司发起，始建于1999年6月。在党和国家领导以及教育部、中宣部、科技部、国家新闻出版署、国家版权局、国家发改委的大力支持下，在全国学术界、教育界、出版界、图书情报界等社会各界的密切配合和清华大学的直接领导下，CNKI工程集团经过多年努力，采用自主开发并具有国际领先水平的数字图书馆技术，建成了世界上全文信息量规模最大的"CNKI数字图书馆"，并正式启动建设《中国知识资源总库》及CNKI网格资源共享平台，通过产业化运作，为全社会知识资源高效共享提供最丰富的知识信息资源和最有效的知识传播与数字化学习平台。

万方数据库

万方数据库是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库；也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。其开发公司——万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业，是在互联网领域，集信息资源产品、信息增值服务和信息处理方案为一体的综合信息服务商。

维普网

维普网，建立于2000年。经过多年的商业运营，维普网已经成为全球著名的中文专业信息服务网站。

网站陆续建立了与谷歌学术搜索频道、百度文库、百度百科的战略合作关系。网站遥遥领先数字出版行业发展水平，数次名列中国出版业网站百强，并在中国图书馆业、情报业网站排名中名列前茅

CNKI，万方数据库，维普网，龙源期刊网。其中以知网最权威，也最具说服力，其次是万方数据库。发表的论文如果被知网收录，能在知网检索到，说明是比较正规的，评职称是管用的。

其他的几个权威性依次递减。除此之外，还有一个比较小的论文知识型网站，叫淘淘论文网，上面有很多论文写作知识和发表知识，发表前建议你去阅读下上面的文章，比较实用。

2021年10月8日，为防止未成年人沉迷网络游戏，维护未成年人合法权益，文化和旅游部印发通知，部署各地文化市场综合执法机构进一步加强网络游戏市场执法监管。据悉，文化和旅游部要求各地文化市场综合执法机构会同行业管理部门。

重点针对时段时长限制、实名注册和登录等防止未成年人沉迷网络游戏管理措施落实情况，加大辖区内网络游戏企业的执法检查频次和力度；加强网络巡查，严查擅自上网出版的网络游戏；加强互联网上网服务营业场所、游艺娱乐场所等相关文化市场领域执法监管，防止未成年人违规进入营业场所。

谷歌发表论文

可解释性仍然是现代深度学习应用的最大挑战之一

相信这两天大家朋友圈都被Google Map新功能演示刷屏了，视频中介绍说Google Map将在一些城市实现实景渲染，在手机中能够就从不同视角能逼真地浏览城市场景，甚至还能实现从室外到室内的无缝融合。

这个视频引发很多讨论，看明白的、看不明白的都在各抒己见，真的非常有意思。有人看到视频中从室外飞到室内，就联想到国内房地产行业做的一些卖房应用，直言房地产公司已经吊打谷歌；也有人看到视频中围绕着威斯敏特大教堂转一圈，就觉得这不就是倾斜摄影，早就烂大街的东西。

那正在看这篇文章的读者，你的心里又是什么看法呢？

究竟是不是谷歌不行了呢？

02

Block-NeRF是什么？

伟人说过，没有调查就没有发言权。想搞清楚这背后的技术细节，最好的办法就是去看文献。刚好在CVPR 2022会议上就有一篇Google员工发表的论文《 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 》，该论文就是Google Map这次产品更新背后的实现技术。

单看论文题目，可以知道这篇文章主要介绍一种叫做Block-NeRF的新方法，这个方法可以进行大场景神经视图合成。

视图合成，简单来说就是根据已有的视图（也就是图片）来合成一张不同视角下的新图片。举个不恰当的例子，你站在一个人左侧拍了一张照片，又站在一个人的右侧拍了一张照片，这时候你想知道站在这个人正前方拍的照片是什么样的。你在这个人左右两侧拍的照片就是已有的视图，而你想要的正前方的照片就是需要合成的视图。

当然，实际操作中一般会拍摄更多的照片，否则就难以达到理想的效果。视图合成并不是什么新概念，早期很多Image Based Rendering方向的论文就是做这个的，比较基础的方法也就是通过对现有图像进行插值来生成新的图像。当然，为了不断地提升合成图像的质量，方法变得越来越复杂。

来到AI时代，自然也会有人考虑用AI做视图合成，其中的佼佼者就是NeRF。NeRF 是 2020 年 ECCV 上获得最佳论文荣誉提名的工作，其影响力是十分巨大的。NeRF 将隐式表达推上了一个新的高度，仅用2D的姿态已知的图像作为监督，即可表示复杂的三维场景，在新视角合成这一任务上取得非常好的效果。但是NeRF受限于有限的模型容量，只能重建小尺度场景，比如一个物体、一个房间、一栋建筑等等。

Google在NeRF的基础上更进一步，通过将场景分割为多个部分，每个部分单独用一个NeRF进行训练，最后将各个NeRF合成的视图混合，从而实现大场景的视图合成。这就是Block-NeRF最核心的思想。

03

你还认为Google Map渲染的是倾斜吗？

我们现在文章里找找证据。文章在研究现状首先就介绍了大场景三维重建的内容，提到COLMAP、PMVS等知名计算机视觉项目，但同时也提到通过3D重建得到的模型存在很多变形和黑洞，这正是现在倾斜摄影模型存在的严重问题。

最后，总结说三维重建更加注重精度，而本文的任务属于新视图合成领域，甚至Block-NeRF算法都没有利用SfM(Structure from Motion)算法来获取相机位姿，仅利用车载传感器读数作为模型训练数据。

看到这里，我想大家都知道Google Map渲染的不是倾斜模型了。可是为什么要大费周章地用几百万张图片来训练Block-NeRF模型呢？从视频中不难看出，浏览过程中非常平滑，没有倾斜那种LOD过渡的感觉，而且，合成出来的图像还可以进行光照、天气等效果的调整。

当然，肯定还会有人说，现在把倾斜摄影模型导入 游戏 引擎也能有各种光照和天气效果，但是倾斜摄影模型本身的纹理就已经记录拍摄时的光照信息，即使添加一些 游戏 引擎的效果，所看到的画面也没有Google Map那么纯净。

另外，Block-Neft里还提到在制作训练数据时，把图片中的移动目标（如车和行人）等遮罩掉，使得合成的图像里不会出现车和行人的干扰。相较之下，倾斜摄影模型中的车辆和行人往往需要人工去压平修复。

从个人角度来说，我觉得Block-NeRF比倾斜摄影更加优雅。只要根据用户浏览的位置和朝向，就可以在云端实时渲染出一张以假乱真的图片。虽然倾斜也可以走云渲染的路线，但就显示效果和渲染效率来说，目前看到的应用案例也仅仅时刚刚够用而已。至于Block-NeRF会不会取代倾斜摄影，个人觉得目前并不需要此类的担心。

推动神经网络的研究，使得人们对其更加了解

最近，谷歌大脑团队发表了一篇论文，文中提出了一种叫做概念激活向量（Concept Activation vectors，CAV）的新方法，这种方法为深度学习模型的可解释性提供了一个全新的视角。

可解释性仍然是现代深度学习应用的最大挑战之一。计算模型和深度学习研究领域近期取得了很大进展，创建了非常复杂的模型，这些模型可以包括数千个隐藏层、数千万神经元。虽然创建高级深度神经网络相对简单，但理解如何创建这些模型以及它们如何使用知识仍然是一个挑战。最近，谷歌大脑（Google Brain）团队发表了一篇论文《Interpretability Beyond Feature Attribution: Quantitative Testing with Concept Activation Vectors (TCAV)》，提出一种叫作「概念激活向量」（Concept Activation Vectors，CAV）的新方法，为深度学习模型的可解释性提供了全新视角。

可解释性与准确率：理解 CAV 技术，需要首先理解深度学习模型可解释性难题的本质。在这一代深度学习技术中，模型准确率与可解释性之间存在永久的冲突。可解释性与准确性之间的冲突也是实现复杂知识任务与如何实现这些任务之间的冲突。知识与控制、性能与可解释性、效率与简洁……这些问题都可以通过权衡准确率与可解释性来解释。

你想要最佳结果还是想理解这些结果是如何产生的？这是数据科学家在每个深度学习场景中都要回答的问题。很多深度学习技术本质上是复杂的，尽管在很多情况下它们产生的结果是准确的，但是它们难以解释。如果我们绘制一些著名深度学习模型的可解释性和准确率，可以得到：深度学习模型的可解释性不是一个单一的概念，可以跨多个层次来理解：要跨越上图定义的层次来解释模型，需要一些基础的构建块。在近期的一篇文章中，谷歌的研究人员概述了他们认为解释模型所需的基础构建块。

谷歌将可解释性原则总结如下：理解隐藏层做了什么：深度学习模型中的大部分知识是在隐藏层中形成的。要解释深度学习模型，必须要从宏观角度理解不同隐藏层的功能。理解节点是如何激活的：可解释性的关键不是理解网络中单一神经元的功能，而是要理解在同一空间位置一起激活的互相连接的神经元组。通过互相连接的神经元组分割网络可以从更简单的抽象层次来理解其功能。理解概念是如何形成的：深度神经网络如何形成可组装成最终输出的单个概念，理解这一问题是另一个关键的可解释性构建块。

谷歌论文发表

看你发到哪了，含金量高的就不怕找不到

Google已经被大陆屏蔽了 你可以去Google香港的服务器

原来棋手正通过这些电子产品与外界同伙沟通，试图利用AI作弊。其衣扣上的微型相机实时拍摄棋局信息，负责接收的同伙利用AI技术分析棋盘局势，并将反馈结果传递到棋手的无线耳机中。据了解，棋手所使用的AI技术正是由比利时程序员Gian-Carlo Pascutto（GCP）开发的AI项目Leela Zero，它是围棋领域为数不多的开源项目之一，所有人在Github上都可以下载使用。由于裁判发现及时，棋手及同伙的作弊行为并未成功。不过，韩国棋院认为二人行为影响恶劣，触犯了“业务妨碍罪”，交由警察处理后，还委托律师拟定起诉书，对二人提起了刑事诉讼。近日，韩国东部地方法院作出最终判决：嫌疑人A以职业定段为目的，与同伙B经过周密计划，利用智能技术违规比赛规则，严重破坏了比赛的公平、公正，性质非常恶劣。经认定，判处嫌疑人A一年有期徒刑，其同伙B一年有期徒刑，缓期一年执行，并提供120小时社会服务。”至此，这场令人不齿的作弊事件算是以应有的惩罚收尾。不过，在事件的背后，有网友感叹，现在随便一个AI都可以战胜职业选手了吗？还有网友调侃道，人工智能已经开始奴役人类了！谈到AI在围棋中击败人类，大部分人可能首先想到的都是谷歌出品的AlphaGo。2016年，AlphaGo以4:1战胜世界顶级职业选手李世石2017年，AlphaGo Master再次以3:0战胜中国围棋甲级联赛主将柯洁事实上，在此之后，AI在围棋领域的技术研发从未间断，经过四年的发展，能够战胜人类世界冠军水平的AI，也已经远不止AlphaGo一个。作弊工具Leela Zero，战绩颇丰熟悉围棋的朋友可能了解，Leela Zero 并不是一个名不见经传的AI棋手。它曾在第32、38、42届KGS计算机围棋大赛多次夺冠，在2008年计算机奥林匹克赛上获得九路围棋银牌和十九路围棋铜牌。Leela Zero是GCP根据谷歌最强开源项目Alpha Zero扩展而来。如同Alpha Zero的发展路径，它不借助任何人类知识，完全从零开始训练。同时，它采用分布式计算，通过他人电脑生成的自对弈棋谱传送到服务器上进行训练，以此借助全球志愿者的力量为Leela Zero项目提供算力支持。据了解，Leela Zero的棋力正是通过神经网络权重的不断更迭而提升的（权重：表征神经网络内部联系的一系列参数）。当服务器对棋谱进行训练后，会产生新的网络权重，新的权重会与之前的最强权重对局，用以检验棋力，如果它在400局中胜率超过55%就会被更新为当前的最强权重。现在每天有近600人为Leela Zero提供训练棋谱，在最近半年时间内，Leela Zero已经自我对弈700万局，经历128次权重更迭。另外，Leela-Zero凭借出色的棋力已经成为了人类最佳围棋陪练师。它非常规性的打法、出其不意的布局，常常能够带给人类突破性的启发。因此很多围棋爱好者喜欢通过与它博弈或者复盘训练来提升自己的棋力。一位微博网友还分享了他看Leela-Zero自战局的感受，特别赏心悦目。中国棋士柯洁也发文表示：Leela Zero训练厉害了，我是不是也要攒钱买一台超级计算机来跑AI，现在学编程还来得及吗？这款Leela Zero项目从2017年就在Github开源了，目前已经收割了4.1k星标。Github开源地址奉上，链接内含详细下载安装流程，按提示操作完成后，就可以与AI棋手在线博弈了。AI碾压人类，轻轻松松如柯洁所说现在国内外的AI棋手已经非常之多，而且能够打败世界级职业选手的也不再少数。如国内经典棋手腾讯绝艺。在最近的2019年，绝艺第四次夺得了“世界智能围棋公开赛冠军”。它是腾讯AI Lab自研的一款围棋AI。从2016年发布首个版本到现在，已经在各大赛事中，先后战胜过柯洁，古力，朴廷桓等一百多位职业棋手。不过，值得一提的是，这位AI围棋常胜将军却在2018年的世界人工智能围棋大赛中，败给了自家兄弟“PhoenixGo”。PhoenixGo，俗称“金毛”（因比赛时的头像而得名），是微信翻译团队研发人工智能围棋程序。在这场世界级AI围棋大赛中，PhoenixGo一举夺冠，战胜了来自中、日、韩、欧美等国家和地区的一流AI围棋高手。如LeelaZero、TSGo、DolBaram（石子旋风）、Golois，HEROZ Kishi、Baduki等。（Github开源地址）说到国内比较出色的AI棋手，还有一位不得不提，它就是“星阵围棋”。在2018年，“贝瑞基因杯”世界人工智能围棋大赛人机大战中，星阵围棋执黑145手战胜柯洁，之后，在“让先三十番棋”挑战赛中，轮番对战职业选手时越、江维杰、崔哲瀚、元晟溱、周俊勋等世界冠军，最终以40:1的战绩夺冠，胜率达到97.6%。更重要的是，星阵围棋是一款纯国产AI。其他AI棋手大部分都是师从谷歌论文，星阵是独创了自己的研发程序，而且它的对战策略也与谷歌明显不同。谷歌算法更偏向胜率，为保持大局经常会选择暂时退让，而星阵的策略是强势进攻，把人类按在地上摩擦，能前进绝不退让。据了解，星际围棋的前身是清华大学的“神算子”，后经过深客科技完成了后续的技术升级。该公司董事长金涬博士，在大数据、深度学习、人工智能领域深耕多年，是人工智能在围棋产业应用的重要推动者。历数国外的围棋AI，除了谷歌的Alpha系列外，最出色的可能就是Facebook出品的ELF OpenGo了。这款AI围棋项目也于2018年在Github开源了。研究团队表示，此次开放源代码是希望激励相关爱好者思考这项技术新的应用和研究方向。在战绩方面，ELF OpenGo曾与Leela Zero在一场比赛中交手，最终以200:0的战绩获胜。此外，它还在与世界级职业选手的对战赛中，创造了14胜0负的记录。据官方介绍，在比赛中 OpenGo 使用单块 GPU 每步 50 秒的搜索时间（每步搜索 8 万个局面），而人类棋手并没有限制下棋思考的时间。从围棋转战RTS看到这里，AI在围棋界碾压人类顶级选手已经成为一个非常轻松的事儿。不过，AI研发的目的并不在此，围棋因其游戏规则和策略的复杂性被研究人员视为AI训练的最佳试验田，一方面，AI通过与人类的博弈对抗，可以快速提升其深度学习和思考能力。另一方面，其综合大数据而获得作战布局，也可以为人类带来更多的启发性思考。可以说二者在相互博弈同共同成长。此外，围棋的复杂性已经不能满足AI的需求了。近些年，AI的训练场景已经逐步从围棋、德州扑克转向了更为复杂的RTS即时策略性游戏。作为经典RTS游戏，《星际争霸》因非完全信息、作战空间复杂、毫秒级决策等特点，而成为众多团队的研发目标。目前，以谷歌为首的人工智能公司在该领域探索也取得了突破性进展。 去年10月，谷歌发表最新论文登上《Nature》杂志，论文指出其研发的AlphaStar在排行榜单上超越了 99.8％的活跃玩家，而且最高达到了星际争霸 2 人类对战天梯的顶级水平，并给出了对战影像资料。此外，国内一家人工智能公司启元世界异军突起，其研发“星际AI”在最近的挑战赛中以2:0战胜了世界顶级职业选手。该研发团队表示，公司自成立之初便围绕《星际争霸》开展星际AI的研发工作，其目的一是在游戏行业，为玩家们提供更好的游戏体验，二是是通过AI智能体的训练，敲开通向通用人工智能（AGI）的大门。

国内没办法直接上谷歌的网站 你可以搜索下载个E9代理加速器 这样就能上Google下载东西了