发表可视化编程论文

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以GIS为核心的数字化成图系统的设计与实现[摘要]本文阐述了基于组件式GIS来开发以GIS为核心的数字化成图系统的优越性，以及以GIS为核心的数字化成图系统的设计目标和基础地形要素的编码方案。文中还结合SuperMap Survey的开发过程，介绍了如何设计与实现基于GIS内核的专业数字化成图系统。 It’s necessary to develop a Digital Mapping System(DMS) specially for GIS to solve problems resulting from data conversion between DMS and GIS.In this paper,The advantages of development DMS for GIS based on Components GIS(ComGIS) technology are discussed.In addition,the goals for DMS for GIS are listed and how to encode GIS entities is also explained.Specially,SuperMap Survey is used to discuss the details for develop DMS for GIS.[关键词]数字化成图系统 以GIS为核心 组件式GIS 设计目标 SuperMap Survey Digital Mapping System,for GIS,Component GIS,Goals,SuperMap Survey 1． 引言数字化成图技术是目前最为常用的成图技术之一,数字化成图系统所提供的电子数据也是GIS一个非常重要的数据来源。数字化成图系统所提供的电子数据与GIS数据之间的无缝联接问题也是当前GIS发展亟需解决的难点问题之一。虽然当前国内外市场上数字化成图系统很多，但到目前为止，都未能很好地解决现有的问题。数字化成图系统所提交的电子数据进入GIS后存在的问题主要表现在： （1） 在数据转换过程中普遍存在着信息损失。由于传统的数字化成图系统大多是基于CAD内核来开发的，它偏重于对空间几何信息的描述；而GIS则要求空间信息与属性信息联合存储与管理，这就导致了在数据转换的过程中，不仅空间信息会有损失，属性信息损失的情况会更严重。 （2） 数据转入后往往不能直接满足GIS的要求，仍需要大量的后期编辑工作，造成了资源的浪费，延长了系统的建设周期。 （3） GIS基础数据库的维护与更新的难度较大。由于在维护与更新的过程中需要在GIS与数字化成图系统之间进行频繁的数据转换，往往不能直接对基础数据库进行操作，造成了基础数据维护与更新的不便。 （4） 在数据转换的过程中，除了信息损失外，还往往伴随着数据膨胀。数据膨胀的结果有时会导致GIS无法对这些“海量”数据进行管理。 导致上述问题的原因有很多，归纳起来，主要有以下几方面的原因： （1） 数据的复杂性与多样性。主要表现为现实世界的复杂性与多样性以及对同一空间对象在不同成图系统中描述与表达的不一致性。 （2） 对GIS理解的不同。不同的数字化成图系统的开发人员对GIS理解的不同，再加上缺乏相应的统一标准作为参照，这就导致了数据在表达上的差异性。 （3） 由于受到基础开发平台及开发力量的限制，数字化成图系统往往不能很好地兼顾到GIS对数据的要求。目前，绝大多数的数字化成图系统的开发商都不是GIS基础平台的开发商，这也或多或少地影响了数字化成图系统与GIS之间的沟通。 目前，市场上数字化成图系统较多，按其开发方式来分，主要可以分为两大类：（1）以CAD系统为二次开发平台。这些系统很好地利用了CAD系统灵活的编辑和强大的制图功能，但由于CAD系统与GIS在数据结构上存在着较大的差异，这使得其数据往往不能很好地满足GIS的要求。（2）独立平台的数字化成图系统。这样的系统在开发上虽然不必拘泥于二次开发开台的限制，在开发上具有较大的灵活性。但开发这样的系统，需要完全从底层做起，开发难度高，周期长，投资大。 组件式GIS（Components GIS，ComGIS）技术的出现，为开发以GIS为核心的数字化成图系统提供了一种新的开发手段和开发思路。2. ComGIS技术及其作为数字化成图系统开发平台的优越性2.1 什么是组件式GIS技术组件式软件技术已经成为当今软件技术的潮流之一。基于组件开发(Component-Based Development，简称CBD)是软件开发的一次革命。与诸如面向对象和客户/服务器(Client/Server)等新趋势不同，基于组件开发不只是一种分布计算的新花样，而是一种广泛的体系结构，支持包括设计、开发和部署在内的整个生命周期计算的理念。 由于基于组件开发具有高度的重用性和互用性，所以它将影响应用程序构成的各个方面，包括所有类型的客户机，应用程序服务器和数据库服务器，将对应用程序开发的各个方面产生深刻影响。 基于组件开发的两个重要规范分别是MicroSoft的COM/DCOM和OMG的CORBA。目前Microsoft的COM/DCOM占市场领导地位，已经得到广泛应用，并逐渐成为业界事实上的标准。基于COM/DCOM，MicroSoft推出了ActiveX技术，ActiveX控件是当今可视化程序设计中应用最为广泛的标准组件。 所谓组件式GIS，是指基于组件对象平台，以一组具有某种标准通信接口的、允许跨语言应用的组件提供的GIS。这种组件称为GIS组件，GIS组件之间以及GIS组件与其他组件之间可以通过标准的通信接口实现交互，这种交互甚至可以跨计算机实现。 目前，国内外GIS厂商对组件式GIS平台的发展前景十分看好，纷纷推出了各自的GIS产品。如北京超图地理信息技术有限公司推出的全组件式GIS平台SuperMap2000、北京图原公司开发的MapEngineer、ESRI的MapObjects、MapInfo的MapX等。值得欣慰的是，国产的组件式GIS平台在功能上已经完全可以与国外同类产品相抗衡，在许多方面甚至优于国外同类产品，这使得开发以GIS为核心的数字化成图系统有了更大的选择空间。 2.2 使用组件式GIS开发数字化成图系统的优越性组件式GIS的出现为开发以GIS为核心的数字化成图系统提供了一种新的开发手段，与传统的开发手段相比较，其优越性主要表现在： （1） 组件式GIS本身就是一个完整的GIS，其数据模型与GIS的数据模型完全一致。基于此进行开发，可以保证数字化成图系统与GIS之间具有良好的兼容性。 （2） 组件式GIS具有灵活的开发手段。我们可以自由选择自己所熟悉的计算机语言进行开发（如VB，VC，Delphi,C Builder等），而不必专门学习二次开发语言。组件式GIS提供两种不同层次上的开发，一是基于ActiveX控件进行开发；二是直接基于组件式GIS的底层类库（SDK）进行开发。我们可以根据自己的需要灵活选择。 （3） 由于组件式GIS完全封装了GIS的功能，这使是开发人员可以完全专注于专业功能的实现，这就使得开发难度和开发周期大大降低。 （4） 基于组件式GIS开发的数字化成图系统具有良好的可扩充性。组件式GIS可以与包括数字化成图系统在内的其他系统无缝集成，开发人员可以直接使用已经写好的程序代码；组件式GIS平台往往由多个组件组成，开发人员可以根据系统的需要，随时选用新的组件对系统进行升级；在组件平台功能增强的情况下，开发人员甚至不用重新编译整个程序就可直接使用增强的底层功能，这就大大降低了系统维护和升级的难度。表1 使用ComGIS的开发手段与传统的开发手段的比较比较内容\开发手段 基于ComGIS平台 基于CAD平台 完全由底层开发 与GIS的兼容性 完全兼容 差 一般 是否以GIS为核心 是 否 很难做到 对空间数据库的支持 好 很差 差 开发难度 低 低 高 开发周期 短 短 长 开发投资 小 小 大 可扩展性 好 一般 较好 开发语言的选择 很多 少 很多 是否支持可视化开发 是 否 是 是否自主版权 是 否 是 3 以GIS为核心的数字化成图系统的设计3.1 系统的设计目标传统的数字化成图系统经过多年的发展，已经形成了一套比较完整的理论和技术体系。但是，GIS技术的飞速发展和广泛应用，对数字化成图系统提出了更高的要求，ComGIS技术的出现为传统的数字化成图系统向以GIS为核心的数字化成图系统的转变提供了一个较为理想的开发手段。与传统的数字化成图系统相相比较，以GIS为核心的数字化成图系统在设计上需要达到以下目标： （1） 以GIS为核心，面向GIS。这就要求在系统的开发过程中充分考虑GIS对数据的要求，解决当前成图系统数据进入GIS所存在的问题。以GIS为核心是整个系统设计的灵魂和精华所在。（2） 兼顾制图与GIS的双重需求。在满足GIS需要的同时，还必须考虑到制图对于数据表达的要求，其核心是实体的符号化表达。 （3） 开放性设计。不同地区、不同的GIS对数据的要求千差万别，这就要求数字化成图系统具有较大的灵活性和可定制性，以不变应万变。可定制性的内容应包括实体代码、实体属性、实体分层等。 （4） 对空间数据库的支持。近几年来，基于大型关系型数据库（如Oracle,SQL Sever等）的空间数据库技术在GIS工程建设中得到了广泛的应用，如何直接基于空间数据库进行数据的存储、管理、维护与更新是急需解决的问题之一。 （5） 多源数据集成。当前，数字化成图系统的电子数据格式和GIS的数据格式很多，数字化成图系统如果以对这些数据格式有着良好的支持，这会大大降低数据入库的难度，解决GIS工程建设中的数据瓶颈问题。 （6） 操作简便，符合作业人员的作业习惯。面向GIS进行数字化成图系统，工作量的增加是不可避免的。以GIS为核心的数字化成图系统必须提供高效简便的操作方式，以提高作业效率。 （7） 标准化与规范化。 3.2基础地形数据编码的设计地形数据编码是在GIS中唯一标识某一地物的关键字。基础地形数据编码的设计也是在GIS中进行制图的需要,也是实现基础空间信息共享的基础。基础地形数据的编码是开发以GIS为核心的数字化成图系统的基础，是系统成败的关键之一。在进行基础地形数据编码设计时，必须遵循几个原则：（1）遵从国家和行业标准。（2）方便应用。用户可根据不同的需求，分层和按专题要素提取基础地形要素信息，随意定制专题显示及输出。（3）系统实现便利。在实际进行设计时，可在《国家基础地形要素编码》的基础上加以扩充，以满足系统的实际需要。 在实际系统的开发中，我们采用了基于实体特征的城市基础地理信息分类编码方案。该方案的特点是在地理要素分类的基础上，加入构成地理要素的实体的分类与特征属性，能够较好地满足GIS制图与分析的应用需求。有关该编码的详细内容可参考《基于实体特征的城市基础地理信息分类编码方案》（梁军，金文华）一文，本文不再赘述。 下面是一个地形要素的编码示例 编码 = 地形要素分类码（4位） 地形要素特征码 如： 1 1 1 0 2 0 （三角点点状符号的编码） 3.3 系统的功能设计 在功能设计上，以GIS为核心的数字化成图系统必须兼顾制图与GIS的双重需求。按其工作流程，可将其划分为以下几个模块： （1） 数据输入模块。在此模块中，应支持目前常见的几种数据采集手段。包括:野外数字化测图（测绘）、扫描图矢量化、其他格式的电子数据（GIS数据和CAD数据）转入。在数据输入模块中，还需支持空间数据库作为其数据源。 （2） 编辑模块。这是以GIS为核心的数字化成图系统的核心模块。在编辑模块中，所有GIS实体的创建过程都必须是由系统完全封装而且是自动完成的。 （3） 查询、统计与分析。基于现有系统，可以直接完成一些常见的、简单的查询、统计与分析功能。 （4） 输出模块。包括几个方面的内容：制图输出、报表输出、其他格式的GIS数据输出、数据直接存入空间数据库。 4.以GIS为核心的数字化成图系统SuperMap Survey的实现 4.1 组件式GIS平台的选择 SuperMap Survey是北京超图地理信息技术有限公司开发的一套完全以GIS为核心的数字化成图系统。在组件式GIS平台的选择上，我们选择了全组件式GIS平台---SuperMap2000作为SuperMap Survey的开发平台。SuperMap2000是北京超图地理信息技术有限公司推出的全组件式GIS平台，与其他的ComGIS平台相比较，SuperMap2000更加适合作为以GIS为核心的数字化成图系统开发的基础平台，这主要是因为： u SuperMap提供了两种层次的开发手段：ActiveX控件和SDK。特别是提供SDK的开发手段，特别适合开发这样的系统。 u 多组件组成。SuperMap2000由SuperMap核心控件、SuperWorkspace、SuperLegend、SuperTopo、Super3D、SuperLayout等多个组件，在组件的选择上具有很大的灵活性，使得整个系统的扩充性大大增强。 u 开放的线型和符号制作功能。SuperMap 2000 内置功能强大的线型编辑器和符号编辑器，允许用户根据专业需要设计新的线型和符号。 u 强大的制图、编辑和捕捉功能。SuperMap2000提供了可与CAD相媲美的编辑和捕捉功能，缩小了GIS和CAD系统在这方面的差距。 u 独特的多源空间数据无缝集成技术（SIMS）。SuperMap 2000 的数据转换功能可以方便地共享其他GIS软件平台的地理数据，提供了转换多种数据格式的能力。 u 空间数据库支持。通过SuperMap的空间数据库引擎，可以直接支持基于大型关系型数据库（如Oracle,SQL Server等）存储和管理空间数据。 4.2 SuperMap Survey的实现 在开发SuperMap Survey的时候，我们采用了SuperMap的底层SDK，编程语言采用了Visual C 6.0。在SuperMap SDK的支持下，我们针对数字化成图系统的需要进行了功能的扩充。在数据的存储结构上，我们采用了SuperMap2000所提供的SDB格式的数据存储结构，它是最大优点是采用双文件结构，而不是常见的一层一组文件的存储方式，这样就有利于保持数据的完整性。在编辑制图方面，我们对SuperMap底层所提供的编辑功能作了进一步的扩充，增加了适合数字化成图所需要的编辑功能。系统对于空间数据库的支持和其他格式GIS数据的支持，是基于SuperMap2000的空间数据库技术和SIMS技术来实现的。 经过紧张的开发，我们基于SuperMap2000的SDK，现已初步完成了以GIS为核心的数字化成图系统的开发工作，基本上实现了系统的设计目标。在SuperMap Survey中，我们实现了以下功能： （1） 支持常用的测绘手段进行野外数字化测图。包括测记法（包括电子手簿），内外业一体化数据采集（电子平板）。利用SuperMap Survey可进行常规的大比例尺数字化测图。 （2） 扫描图矢量化。SuperMap Survey支持常见图像格式的图像调入、配准、切边、配准和屏幕矢量化。 （3） 支持基于SQL Server和Oracle等的空间数据库操作。可直接编辑数据库中的数据。 （4） 支持多种格式的GIS数据和CAD数据的导入和导出。 （5） 适合数字化成图系统的编辑和捕捉功能。完全自动化的GIS实体创建。专为地籍测量定制的地籍测量模块。 （6） 提供最为常用的GIS查询、统计和分析功能。 （7） 基于模板的标准图件输出。 （8） 开放性设计。使用SuperMap Survey所提供的参数管理程序可方便地定制各种参数。 图1 基于SuperMap2000开发的以GIS为核心的数字化成图系统五 结论 以GIS为核心的数字化成图系统的开发，较好地解决了传统的数字化成图系统所提供的电子数据进入GIS所存在的问题，在实际应用中取得了良好的效果。 在系统开发的过程中，我们深深地体会到，以ComGIS作为数字化成图系统的开发平台，与传统的开发技术相比较，开发难度适中，开发周期短，开发投资小，与GIS的兼容性好，是开发以GIS为核心的数字化成图系统的理想选择。 [参考文献] [1]陈述彭等，《地理信息系统导论》，科学出版社，北京，2000.1 [2]杨德麟等，《大比例尺数字测图的原理、方法和应用》，清华大学出版社，北京，1998.2 [3]宋关福、钟耳顺，”组件式地理信息系统研究与开发”， 《图像图形学报》，Vol.3 No.4 ,1998.4 [4]中科院地理信息产业发展中心，《杭州市土地信息系统基础地形信息编码与分层方案》，2000.2 [5]北京超图地理信息技术有限公司，《理解SuperMap GIS》，2000.9 图片不知道怎么发上来请自己去参考资料查看

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）

1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

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文献可视化期刊投稿流程

发表最快最简单的是郑州论文大学全国发表中心（原郑州职称大学论文发表全国远程指导中心），论文学员只需说明发表目的即可。不招高考生，是全国唯一的综合性论文大学，面向全国开展论文发表、高级职称考试教材编著、学历提升、职称资格证培训、专业技术人员继续教育培训、企业管理培训。有经管系、农业系、工程系、医学系、教育系、政法系、文博系等全部职称论文发表专业，另设全国高级职称考试教材郑州文力编辑部论文办、高级经济师考试科目用书郑州文力编辑部论文办、高级经济师考试辅导教材郑州文力编辑部论文办、高级会计师考试科目用书郑州文力编辑部论文办、高级会计师考试辅导教材郑州文力编辑部论文办、专业技术人员继续教育培训部、中国高级职称协会全国培训中心、中国高级经济师联盟全国公司企业管理培训中心等。经管系（4个专业：高级经济师论文发表专业、高级会计师论文发表专业、高级审计师论文发表专业、高级统计师论文发表专业）。农业系（5个专业：高级农经师论文发表专业、高级农艺师论文发表专业、高级畜牧师论文发表专业、高级兽医师论文发表专业、高级水产师论文发表专业）。教育系（5个专业：各级教育：学前（幼儿）教育论文发表专业，初等教育论文发表专业，中等教育论文发表专业，高等教育论文发表专业，师范教育论文发表专业）。工程系（10个专业：机械、电气、环保、矿山、广电、林业、交通、建设、安全、通信：高级工程师论文发表机械工程专业、高级工程师论文发表电气工程专业、高级工程师论文发表环保工程专业、高级工程师论文发表矿山工程专业、高级工程师论文发表广电工程专业、高级工程师论文发表林业工程专业、高级工程师论文发表交通工程专业、高级工程师论文发表建设工程专业、高级工程师论文发表安全工程专业、高级工程师论文发表通信工程专业）。政法系（高级政工师论文发表专业、律师论文发表专业、检察论文发表专业）。文博系（研究馆员论文发表专业）。新闻系（记者论文发表专业、编辑论文发表专业）。医学系（5个专业：主任医师论文发表专业、主任护师论文发表专业、主任技师论文发表专业、主任药师论文发表专业、主任中医师论文发表专业。其他略……郑州论文大学全国发表中心（原郑州职称大学论文发表全国远程指导中心）可搜“论文发表郑州文力网、郑州论文大学全国发表中心、高级职称考试教材郑州文力编辑部论文办、高级经济师考试科目用书郑州文力编辑部论文办、高级经济师考试辅导教材郑州文力编辑部论文办、高级会计师考试科目用书郑州文力编辑部论文办、高级会计师考试辅导教材郑州文力编辑部论文办、全国专业技术人员继续教育培训中心、中国高级职称协会全国公司企业管理培训中心、中国高级经济师联盟全国公司企业管理培训中心、郑州单位团购房转让中心、高级职称论文发表文力评委打假网、政通路郑密路论文街学历网”。地址：郑州市政通路郑密路论文街郑州论文大学全国发表中心，政通路郑密路西50米，东邻郑密路，西邻金水河，南邻航海路、北邻政通路，即在郑密路、金水河、航海路、政通路之间的方形区域内。

想必SCI老手已经摸透了论文的投稿程序，不过对于那些刚刚接触SCI论文的人来说，sci论文的投稿步骤还是非常重要的。今天就分享一篇sci论文的投稿步骤，希望帮助到你。1．选择合适的 SCI 期刊，结合专业知识，根据年度影响因子表和他人经验来综合选择要投递的期刊，并进入该期刊查询系统查询近年来的文章走向。2. 下载：进入每个杂志的首页，打开 submit paper 一栏，点击 Introduction 查看或下载即可。3. 稿件及其相关材料准备：Manuscript.doc、Tables.doc、Figures.tiff（jpg 等）、Coverletter，有时还有 Title page、Copyright agreement、Conflicts of interest 等。4. 网上投稿：首先进入每个杂志的首页，打开 submit paper 一栏，以通讯作者的身份登录，按照提示依次完成：Select Article Type、Enter Title、Add/Edit/Remove Authors、Submit Abstract、EnterKeywords、Select Classifications、Enter Comments、Request Editor、Attach Files，最后下载 pdf，查看无误后，即可到投稿主页 approve submission 或直接 submit it。5. 不定期关注稿件状态：SubmitNew Manuscript、Submissions Sent Back to Author、Icomplete Submissions、SbmissionsWaiting for Author's Approval、Submissions Being Processed、Submissions NeedingRevision、Rvisions Sent Back to Author、IcompleteSubmissions Being Revised、Risions Waiting for Author's Approval、Declined Revisions。6. 修回稿的投递：主要修改evised manuscript、response to the reviewers、cover letter，还有其他需要修改的相关材料。步骤是先进入投稿主页 main menu，点击 revise，仍然按照原先程序投递，切记把修改的标题、摘要和回复信等内容进行修改。最后上传附件时，先将留下来且未修改的材料打钩，然后点击 next，再上传已经修改的材料，最后下载 pdf，查看无误后，即可投递。7. 校样：一般编辑部先寄出三个电子文档，包括 Query、Proofs、P-annotate，有时也可能伴有纸质文档校样，如 J pineal research。校样后通过 E-mail 寄出即可。8. 版权协议和利益冲突：一般首次投稿时就需要提供，但也有少数杂志是 Accepted 之后才需要提供。参考：查尔斯沃思论文润色小贴士

核心期刊的操作过程过程大概是这几步：选题—实验—统计—成文—投稿—初审—外审—修改—发表，前面4个环节实际上就是写文章并投稿，时间和文章投稿都是自己可以控制的，可以写得快一些也可以慢工出细活，但是投稿以后，审稿速度和审稿结果就把握在别人手里了。这个审稿时间，让很多着急的人甚是烦躁，但没办法也只能等。大部分的核心期刊在征稿启示里都很清楚的写着是3个月，顶级核心期刊身高时间可能更长，达到6个月，这是因为他们这些刊物更权威，审稿需要把文章看得更仔细，更重要的是审稿专家的时间也很紧张，并不是普通期刊那样由编辑坐在办公室天天下载稿件，审稿就是检测一下复制率就完事。当然，申明的3个月或者3-6个月的并不一定要这么长，有时候也会很快。但总的来说核心期刊通常是3个月左右。如果3个月后审稿通过的话，接下来就是排期，即正式发表，大约是审稿通过后的半年左右，这就是说审稿通过并不是马上就能发表的，而要等半年到一年左右才能正式发表出来。相当于你写完文章——投稿——审稿通过——发表的时间大约是9个月到一年左右。

选择合适的期刊，根据写的内容进行选择，可以看看参考的文献中是否有类似的，并且应该根据文章的水平选择学术水平相符的期刊，选择好后根据期刊的投稿要求对论文进行排版，把文章寄到编辑部，论文考试答辩取消、条件放宽文件政策，搜：论文热线要我发先起腰发我就发腰（换成数字）总结的经验教训，翻到158页后，一、大道至简、职称不难。二、对照评审条件找差距。三、业绩技巧。四、不符合评审条件也可能合格。五、2012年后，关系的作用几乎是零。发现规律：搜论文考试答辩取消、条件放宽文件政策，有两个办法，都是搜后翻到158页后。一、11位电话号码在后，搜：论文热线要我发先起腰【发】我就发腰（把【发】换成汉字八，其他换成10位数字，再搜，注意必须搜够11位。否则不但找不到，还会搜到假冒的。下同）、高级职称论文（后同）、高级职称论文取消（后同）、高级职称论文价格（后同）、高级经济师论文（后同）、高级会计师论文（后同）、其他职称论文（后同）。二、11位电话号码在前，搜：要我发先起腰发我就发腰（换成数字）论文热线、（前同即11位号码）高级职称论文、（前同）高级职称论文取消、（前同即11位号码）高级职称论文价格、（前同）高级经济师论文、（前同）高级会计师论文、（前同）其他职称论文。论文取消文件政策搜任何职称论文问题加11位热线都能找到。例：搜：论文加急见刊+要我发先起腰【发】我就发腰（是11位电话号码，把【发】换成汉字八，其他换成10位数字，再搜，翻到158页后，即可找到。注意必须搜11位。否则找不到，还会找到假冒的。下同）。同样搜：靠谱的期刊中介（后同）、论文快速见刊（后同）、职称论文怎么写（后同）、职称论文发表（后同）、职称论文收费标准（后同）、职称论文期刊杂志（后同）、职称论文价格（后同）、职称论文要求（后同）、职称论文查重率（后同）、职称论文三大网站（后同）、同样搜：高级经济师论文（后同）、高级会计师论文（后同）、高级职称论文（后同）、其他论文（后同）、高级职称论文取消（后同）、高级职称论文价格（后同）、高级职称论文的要求（后同）、任何论文问题（后同）、论文热线（后同）、职称热线（后同）。同样搜：论文辅导热线（后同）、论文加急见刊（后同）、职称热线（后同）、课题热线（后同）、靠谱的期刊中介（后同）、论文快速见刊（后同）、职称论文怎么写（后同）、职称论文发表（后同）、职称论文收费标准（后同）、职称论文期刊杂志（后同）、职称论文价格（后同）、职称论文要求（后同）、职称论文查重率（后同）、职称论文三大网站（后同）、搜：要我发先起腰发我就发腰（换成数字）论文热线30年创建的名牌被假冒经历。请转发网友总结，共同防：标“广告保障”的全是假冒子。网上出现顺口溜，搜：看到广告保障，想到假冒上当，令人头昏脑涨。防假冒、论文考试答辩取消、条件放宽文件政策，只能搜：要我发先起腰发我就发腰（换成11位数字）论文热线、（同）职称热线、（同）课题热线。30年创建的名牌被假冒经历。第一阶段：1992年-2022年，假冒名称。搜：河南职称论文大学、郑州职称论文大学、郑州高级职称论文大学、郑密路论文，等。标“广告保障”的全是假冒子、都不在郑州。第二阶段：2022年后，假冒名称被网友揭露后（河南郑州职称论文大学不在河南郑州？），又开始假冒1位电话号码的前3-6位。如搜：论文热线158、全国论文办158371、高级经济师158371、高级会计师论文158371等。标“广告保障”的全是假冒子。所以必须完整搜索11位热线。可见：子只能假冒汉字和11位电话号码的前3-6位，无法全部假冒11位。搜够11位，就难杜绝假冒。如搜：要我发先起腰发我就发腰（换成11位数字）论文热线。防假冒必须搜：问题+11位电话号码（要我发先起腰【发】我就发腰，把第7位【发】换成汉字八，其他换成10位数字，再搜），翻到158页后，即可找到。如：搜：高级职称论文的要求+要我发先起腰【发】我就发腰、高级职称论文价格（后同）、高级职称论文取消（后同）、高级经济师论文（后同）、高级会计师论文（后同）、其他职称论文（后同）。 搜：任何省任何职称论文+要我发先起腰【发】我就发腰，如搜：河南高级经济师论文（后同）、山东高级会计师论文（后同）。必须搜：问题+11位（要我发先起腰【发】我就发腰，【发】换成汉字八，其他换成数字，）。否则会搜到假冒子。以高级经济师为例，搜：高级经济师任何问题+要我发先起腰【发】我就发腰（把【发】换成汉字八，其他换成10位数字再搜，必须搜够11位，否则会搜到假冒的），都能找到答案。如搜：高级经济师论文（后同）、高级经济师论文取消（后同）、高级经济师论文范文（后同）、高级经济师论文选题（后同）、高级经济师报考条件（后同）、高级经济师评审条件（后同）、高级经济师考试科目（后同）、高级经济师考试用书（后同）、高级经济师评审业绩成果（后同），等。把“经济”换成“会计、工程、教师、医师等任何职称”再搜，都能找到答案。以高级职称论文为例，搜：高级职称论文的要求+要我发先起腰【发】我就发腰、高级职称论文价格（后同）、高级职称论文发表要求（后同）、高级职称论文有效期（后同）、高级职称论文期刊（后同）、高级职称论文答辩（后同）、高级经济师论文（后同）、高级会计师论文（后同）、其他职称论文（后同）。必须搜：问题+11位（要我发先起腰【发】我就发腰，【发】换成汉字八，其他换成数字，）。否则会搜到假冒子。

数据可视化发表论文

论文可视化分析的意思是用海量数据关联分析，辅助人工操作将数据进行关联分析，并做出完整的分析图表。

论文可视化分析是在论文查重系统在查重后呈现出的查重报告单，不同的报告单反馈着论文不同方面的数据信息，包括查重率、重合字数、疑似抄袭段落等等；把文中所有的重复部分都进行了标注和相似论文的内容和出处；对文中重复的部分进行标红，并且有引用文献列表。

论文可视化分析数据解读：

总文字复制比：即查重率，查重能不能通过的关键数据。

去除引用文献复制比：即去除文中引用文献后的查重率。

去除本人已发表文献:即去除本人已经发表收录的论文后的查重率。

单篇最大文字复制比：即与本论文相似度最高的论文的查重率。

数据可视化论文发表

能。matlab上的示例更改后不改变发表权限，是能发论文的。MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。

1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

《经济学人》杂志除了色彩鲜明的文章之外，其在数据可视化方面也有着自己独特的风格，许多绝妙的颜色搭配、风格鲜明的图表总是能够让读者过目不忘。然而正如图表编辑编辑Sarah Leo在一篇博客中介绍到，虽然对于每一张图表，他们都尽量准确地以最能支持故事表达的方式来可视化数字，但有时候也会犯错。 为了能够做的更好，从错误中不断总结教训，不断的自我改进。深入了解记录后，找到了几个有用的例子，并将针对数据可视化的问题分为三类： 1. 误导性图表 2. 模糊的图表 3. 未能说明问题的图表 以误导的方式呈现数据是数据可视化中最严重的问题，虽然从不故意这样去呈现结果和数据，但是实际情况误导的方式呈现数据是确实时不时发生，让我们来看看三个例子： 1. 错误：截断标尺 此图表显示了政治左翼Facebook页面上帖子的点赞平均数量，这张图表的重点是显示Corbyn先生与其他帖子之间的差异。原始图表不仅低估了Corbyn先生帖子的数量，还夸大了其他帖子的数量，而在重新设计的版本中，我们完整地展示了Corbyn先生的数据并保证所有其他数据长条仍然可见。 另一个奇怪的是颜色的选择，为了模仿工党的配色方案，原图使用了三种橙色/红色色调来区分Jeremy Corbyn与其他国会议员和政党。虽然颜色背后的逻辑对许多读者来说可能是显而易见的，但对于那些不太熟悉英国政治的人来说，这可能没什么意义。 2. 错误：通过故意操纵坐标轴来假装存在相关关系 上面的图表附有一个关于狗重量下降的故事，乍一看图表呈现的是难得的完美关联，似乎狗的体重和颈部大小完全相关。但这是真的吗？但事实情况其实并不是很相关。 在原始图表中，两个坐标轴的跨度均为三个单位，左边坐标轴数值是21到18，右边坐标轴数值是45到42；按百分比计算，左边的比例下降了14％而右边则下降了7％。在重新设计的图表中，保留了双坐标轴的设计，但调整了它们的范围以反映可比较的比例变化。 考虑到这个图表的休闲主题，这个错误可能看起来并没有那么重要。毕竟，图表的信息在两个版本中都是相同的，但从中学到的事情很重要：如果两个变量过于紧密相关，那么再仔细观察一下坐标轴尺度可能是一个好主意。 3. 错误：选择错误的可视化方法 在每日新闻应用Espresso中发布了此投票图表，它显示了民众对欧盟公投结果的态度，并以折线图绘制。从数据来看，似乎受访者对公投结果的看法相当不稳定，每周都会增加或减少几个百分点。这是因为并未使用平滑曲线绘制单个民意调查来显示趋势，而是连接每个民意调查的实际值。 此图表中需要注意的另一件事是坐标轴如何起点的方式。原始图表将数据扩展到全部空间。而在重新设计的版本中，在坐标轴开始的部位和最小数据点之间留下了更多空间。为此制定了一个很好的规则：应当试着在一个不从零开始的折线图下留出至少33％的空白区域。 虽然模糊的图表没有误导性图表那么严重，但是一份难以阅读的图表还是表明可视化工作做得很糟糕。 1. 错误：“发散性思维”过于发散了 人们总是被鼓励创造“发散性思维”，但是有时候，在工作和呈现结果的过程中会显得有点太过分了。上边左图显示了美国的商品贸易逆差和制造业就业人数，该图表非常难以阅读。 它有两个主要问题。首先，一个变量（贸易逆差）的值完全是负数，而另一变量（制造业就业）都是正数。将这些差异结合在一个图表中而不平坦化任一变量非常不合理。有一个显而易见的解决方案，但这却会导致第二个问题：两个变量不共享共同基线。贸易赤字的基线位于图表的顶部（通过图表左半边那截红线突出显示），而右半部分的基线则位于底部。 重新设计的图表显示其实并没有必要组合这两个数据系列,贸易逆差与制造业就业之间的关系仍然很明显，而这一图表并没有额外占据多少空间。 2. 错误：莫名其妙的颜色使用 该图表明政府在养老金福利方面的支出与国家65岁以上人口比例进行了比较，并特别关注了巴西的情况。为了使图表占据较小版面，可视化工具仅标记了部分国家/地区，并以电蓝色突出显示，经合组织的平均值则以淡蓝色突出显示。 可视化者忽略了这样一个事实，即不同颜色通常意味着不同分类，这个图表似乎也是如此，所有电蓝色似乎属于与深蓝色不同的组合。但其实压根不是这样的，区别只是一个有打上国家标签，一个没有而已。 在重新设计的版本中，所有国家/地区的圆圈颜色保持不变。将没有标签的数据点的透明度调高了。剩下的就靠排版了：巴西是重点国家所以用字体加粗；而经合组织则用斜体字表示。 最后一类的错误不太明显,像这样的图表不会误导读者，也不会让人感到困惑，他们只是没有证明他们存在的合理性。通常是因为可视化不合理，或者因为非要在小版面内塞进过多信息。 1. 错误：包含太多细节 在德国预算盈余的专栏中公布的这张图表，它显示了10个欧元区国家的预算余额和活期账户余额。有这么多颜色，而且其中一些很难被区分。 另外，因为对应的值太小了，压根没有办法得到任何图表信息。它只会让你眼前一愣然后赶紧转移视线。而且更重要的是，由于没有绘制所有欧元区国家，因此堆叠数据没有任何意义。 回过头看看有没有办法简化这个图表，该专栏提到德国、希腊、荷兰、西班牙以及欧元区总数，所以在重新设计的图表版本中，则需要只强调这些。为了解决仅堆叠部分国家的问题，添加了另一个类别（“其他”），其中包括所有其他欧元区国家。（由于欧盟统计局进行了数据修订，重新设计的图表中的流动账户余额总额低于原始图表。） 2. 错误：大量数据，空间不足 受到有限版面空间的限制，我们经常试图将所有数据一股脑儿塞进图表中。虽然这可以节省页面上的宝贵空间，但它还是会有负面影响。比如这张2017年三月的图表，它是关于科学界的论文发表是如何由男性主导的。所有数据点都同样有趣且与主旨紧密相关。但是，一下子提供如此多的数据（四个研究领域类别以及发表人的比例）这些信息很难一起被接受。 如果要保留所有数据，那么图表就会变得过于复杂而不简洁。在这种情况下，削减一些内容会更好。或者，可以展示某种平均化的衡量标准，例如所有领域的女性发表作品的平均比例。 总的来说好的数据可视化能都使人阅读更加顺畅，但同样的未处理好的数据可视化也会误导甚至欺读者的认识，所以在实际操作中数据的呈现仍旧是一个需要深入学习，并且不停反省调优的过程。 ----------------------

论文可视化分析的意思是用海量数据关联分析，辅助人工操作将数据进行关联分析，并做出完整的分析图表。

论文可视化分析是在论文查重系统在查重后呈现出的查重报告单，不同的报告单反馈着论文不同方面的数据信息，包括查重率、重合字数、疑似抄袭段落等等；把文中所有的重复部分都进行了标注和相似论文的内容和出处；对文中重复的部分进行标红，并且有引用文献列表。

论文可视化分析数据解读：

总文字复制比：即查重率，查重能不能通过的关键数据。

去除引用文献复制比：即去除文中引用文献后的查重率。

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