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我想帮你,不会操作,楼下的来吧
深度学习和机器学习的区别是，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经中国络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经中国络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信中国（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。 深度学习的概念源于人工神经中国络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念由Hinton等人于二00陆年提出。基于深度置信中国络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经中国络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。 比如，Langley（一99陆) 定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。（Machine learning is a science of the The field's main objects of study are artifacts, specifically algorithms that improve their performance with '） Tom Mitchell的机器学习(一99漆)对信息论中的一些概念有详细的解释,其中定义机器学习时提到，“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。（Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through ） Alpaydin（二00四）同时提出自己对机器学习的定义，“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”（Machine learning is programming computers to optimize a performance criterion using example data or past ） 尽管如此，为了便于进行讨论和估计学科的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义， 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。 机器能否象人类一样能具有学习能力呢？一959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。四年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了三年，这个程序战胜了美国一个保持吧年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。 机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。 机器学习有下面几种定义： “机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。 “机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E 机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用
深度学习和机器学习的区别是，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经中国络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经中国络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信中国（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。 深度学习的概念源于人工神经中国络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念由Hinton等人于二00陆年提出。基于深度置信中国络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经中国络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。 比如，Langley（一99陆) 定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。（Machine learning is a science of the The field's main objects of study are artifacts, specifically algorithms that improve their performance with '） Tom Mitchell的机器学习(一99漆)对信息论中的一些概念有详细的解释,其中定义机器学习时提到，“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。（Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through ） Alpaydin（二00四）同时提出自己对机器学习的定义，“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”（Machine learning is programming computers to optimize a performance criterion using example data or past ） 尽管如此，为了便于进行讨论和估计学科的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义， 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。 机器能否象人类一样能具有学习能力呢？一959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。四年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了三年，这个程序战胜了美国一个保持吧年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。 机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。 机器学习有下面几种定义： “机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。 “机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E 机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用
什么是SCI，SSCI CSSCI 目前，在国际科学界，如何正确评价基础科学研究成果已引起越来越广泛的关注。而被SCI、SSCI收录的科技论文的多寡则被看作衡量一个国家的基础科学研究水平、科技实力和科技论文水平高低的重要评价指标。那么，究竟什么是SCI和SSCI呢？一、SCI SCI即《科学引文索引》(Science Citation Index），是由美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information 简称ISI）创建的，收录文献的作者、题目、源期刊、摘要、关键词，不仅可以从文献引证的角度评估文章的学术价值，还可以迅速方便地组建研究课题的参考文献网络。SCI创刊于1961年。经过40年的发展完善，已从开始时单一的印刷型发展成为功能强大的电子化、集成化、网络化的大型多学科、综合性检索系统。 SCI从来源期刊数量划分为SCI和SCI-E。SCI指来源刊为3500多种的SCI印刷版和SCI光盘版（SCI Compact Disc Edition, 简称SCI CDE），SCI-E（SCI Expanded）是SCI的扩展库，收录了5600多种来源期刊，可通过国际联机或因特网进行检索。SCI涵盖学科超过100个，主要涉及农业、生物及环境科学；工程技术及应用科学；医学与生命科学；物理及化学；行为科学。二、SSCI SSCI即社会科学引文索引（Social Sciences Citation Index），为SCI的姊妹篇，亦由美国科学信息研究所创建，是目前世界上可以用来对不同国家和地区的社会科学论文的数量进行统计分析的大型检索工具。1999年SSCI全文收录1809种世界最重要的社会科学期刊，内容覆盖包括人类学、法律、经济、历史、地理、心理学等55个领域。收录文献类型包括：研究论文，书评，专题讨论，社论，人物自传，书信等。选择收录(Selectively Covered)期刊为1300多种。三、CSSCI 科学引文索引是从文献之间的引证关系上，揭示科学文献之间的内在联系。通过引文的统计与分析，可以从一个重要侧面揭示学科研究与发展的基本走向，评价科学研究质量，为人文社会科学事业发展与研究提供第一手资料。由南京大学研制成功的“中文社会科学引文索引”（CSSCI）是国家、教育部重点研究项目。2000年该项目完成了CSSCI引文数据库的构建工作，相继研制成功了CSSCI数据库网络版和光盘版。经过数年的努力，现已开发的CSSCI（1998—2004年）7年数据并在国际互联网上和国内电讯网上向社会各界提供多种形式的查询服务，取得了明显的社会效益。该项成果填补了我国社会科学引文索引的空白，达到了国内领先水平。 目前，教育部已将CSSCI数据作为全国高校机构与基地评估、成果评奖、项目立项、人才培养等方面的重要考核指标。CSSCI数据库已被北京大学、清华大学、中国人民大学、武汉大学、吉林大学、山东大学、南京大学等100多个单位购买使用，并将CSSCI作为地区、机构、学术、学科、职称、项目、成果评价与评审的重要依据。 作为我国社会科学主要文献信息统计查询与评价的重要工具， CSSCI提供多种信息查询、检索途径，可以为社会科学研究者提供国内社会科学研究前沿信息和学科发展的历史轨迹；为社会科学管理者提供地区、机构、学科、学者等多种类型的统计分析数据，从而为制定科学研究发展规划、科研政策提供科学合理的决策参考。目前南京大学CSSCI数据库已向社会开展服务，服务项目有网上包库（包库机构在限定的IP地址范围内的任何一台计算机上、任意时间段使用CSSCI数据库）、网上查询（非包库用户通过网络查询CSSCI数据库）；委托查询（用户委托南京大学代为查询CSSCI数据库，出具查询报告）、手机查询（中国移动手机用户通过发送手机短信形式查询CSSCI数据库），详情可登录南京大学中国社会科学研究评价中心网站（）查询。
是SCI，2015年最新IF：11是13年后进入SCI核心库，16年第一次公布IF（2015的IF 和近5年的IF）。
SCI是科学检索，理工科一般看重这个，SSCI是经济等社会科学。前面两个被看做是国际最顶级的检索数据库，全文一般是用英文书写。CSSCI是属于国内的，是中国社会科学类的数据库，重要程度一般认为低于SSCI。
SCI：(Science Citation Index)是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库。SCI(科学引文索引)、EI(工程索引 )、ISTP(科技会议录索引) 是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，其中以SCI最为重要。优助医学补充SCI 是由美国科学信息研究所创建的，收录文献的作者、题目、源期刊、摘要、关键词，不仅可以从文献引证的角度评估文章的学术价值，还可以迅速方便地组建研究课题的参考文献网络。经过40年的发展完善，已从开始时单一的印刷型发展成为功能强大的电子化、集成化、网络化的大型多学科、综合性检索系统。SCI-E(SCI Expanded)是SCI的扩展库，收录了8000多种来源期刊，可通过国际联机或因特网进行检索。SSCI指社会科学引文索引。社会科学引文索引为SCI的姊妹篇，亦由美国科学信息研究所创建，是目前世界上可以用来对不同国家和地区的社会科学论文的数量进行统计分析的大型检索工具。CSSCI中文社会科学引文索引英文全称为“Chinese Social Sciences Citation Index”，缩写为CSSCI。用来检索中文社会科学领域的论文收录和文献被引用情况。
无论是哪一类分区，sci期刊都是划分为四个区，都是按照影响因子高低进行的划分，影响因子由一区至四区递减，一区最高，四区最低，所以，sci期刊中一区期刊学术价值和影响力是最大的，四区期刊在sci期刊中就是综合实力最弱的期刊。 对于作者来说，期刊分区越高，期刊的发表难度越大，一区期刊必然比四区期刊难以发表，一般普通作者很难发表一区期刊，能发表二区期刊对于国内作者来说就已经实属不易了，三区四区相对容易一些，但也只是相对于一区二区期刊，即便是四区期刊，也比国内核心期刊的发表难度高出不少。
你好，关于SCI分区，主要有两个，一个是中科院分区，一个是汤森路透分区，他们都有四个区，你是的一区和二区，我分别给你说一下你就明白了。中科院分区：前5%为该类的1区，6%-20%为2区，21%-50%为3区，其余的为4区，该分区1-4区呈金字塔状分布，越往上杂志质量越高；汤森路透分区（简称ICR）：前25%（含25%）为Q1区，前25%-50%（含50%）为Q2区，前50%-75%（含75%）为Q3区，75%之后为Q4区，JCR的每个学科分类按照期刊的影响因子高低，平均分为Q1、Q2、Q3、和Q4这四个区的。拓展资料：中科院分区和JCR分区图中科院分区汤森路透（JCR）分区图片来源：百度
中科院自己划的。先是按学科，再按影响因子排列划分。SCI是美国《科学引文索引》的英文简称，[1]其全称为：Science Citation Index,，创刊于1961年，它是根据现代情报学家加菲尔德(Engene Garfield) 1953年提出的引文思想而创立的。时至今日加菲尔德仍是SCI主编之一。SCI是由ISI( Institute for Scientific Information I)美国科学情报所出版。现为双月刊。ISI除了出版SCI外，还有联机型据SCISEARCH。ISTP(Index to Scientific &Technical Proceeding)也由其出版。SCI是一部国际性索引，包括有：自然科学、生物、医学、农业、技术和行为科学等，主要侧重基础科学。所选用的刊物来源于94个类、40多个国家、50多种文字，这些国家主要有美国、英国、荷兰、德国、俄罗斯、法国、日本、加拿大等，也收录一定数量的中国刊物。SCI索引对科技工作者查阅最新文献、跟踪国际学术前沿、科研立项以及在具体的课题研究时及时了解国际动态都有很大帮助。
将所有SCI期刊按影响因子排序，前5%是一区，前20%是二区一般SCI论文分四个区，一区都是国际顶级期刊，二区次之，
政论文是提出问题后重点分析说明原因、关系、影响等，最后说对策只是简说。策论文是提出问题，分析问题，重点说明解决问题的对策。没有什么具体的要求说什么样的要求写什么样的文体。政论文是提出政论文是提出问题后重点分析说明原因、关系、影响等，最后说对策只是简说。策论文是提出问题，分析问题，重点说明解决问题的对策。没有什么具体的要求说什么样的要求写什么样的文体。另外，关于政论文和策论文是某辅导机构首先题出来的，官方没有正式，所以也就没有什么时候应该写政论文，什么时候应该写策论文之说。关于一篇好的申论，你是区分不出来是政论文还是策论文的，只要按照提出问题、分析问题、解决问题来写就好了。
申论大作文中的政论文、策论文和议论文应从以下三个方面区别：一、适用场合不同。政论文、策论文属于申论文章，侧重与分析解决政治、经济文化、社会事务的具体问题，要求具有现实意义；一般议论文则是侧重说理性，从论点、论据、论证三方面剖析事物，论述事理，发表意见，提出主张。二、写作重点不同。政论文重点是分析原因，目的，必要性和迫切性等问题；策论文在针对某一具体问题立论后，其论证过程必须包含解决问题的具体办法措施；议论文是以议论为主要表达方式，通过摆事实，讲道理，直接表达作者的观点和主张。领取公务员考试资料三、论述结构不同。政论文论述结构：第一部分，开头，提出论点；第二部分，分析问题---论述意义、作用、重要性、危害；第三部分，结尾---解决问题，直接收束全文。策论文论述结构：第一部分，开头，提出论点---直接简要分析问题第二部分，解决问题
其实这东西也得看改卷老师口味或者说卡得严不严的，理论上来说策论文也应该是属于议论文，只是策论文偏重解决问题，议论文则是偏向于对某观点进行阐述，重在议。
申论文章可以写成以评论为主的议论文，也可以写成“以对策为主”的策论文 策论文，是申论文章写作中常现的以拟制对策为主的议论文。其基本特点是策论结合，重在对策，以策为主，以论为辅。 题目有“写成对策性文章”或“提出对策建议”等要求的，文章的写作就要以对策的铺展陈述为重点；题目要求“写一篇评论性文章”的，文章就要以对问题的客观评析、论述为重点；题目没有明确要求的，那么既可以评论为主，也可以侧重提出对策。论、策间重心的确定与转移，取决于题意限制和作者的主观把握。
申论大作文中的政论文、策论文和议论文应从以下三个方面区别：一、适用场合不同。政论文、策论文属于申论文章，侧重与分析解决政治、经济文化、社会事务的具体问题，要求具有现实意义；一般议论文则是侧重说理性，从论点、论据、论证三方面剖析事物，论述事理，发表意见，提出主张。二、写作重点不同。政论文重点是分析原因，目的，必要性和迫切性等问题；策论文在针对某一具体问题立论后，其论证过程必须包含解决问题的具体办法措施；议论文是以议论为主要表达方式，通过摆事实，讲道理，直接表达作者的观点和主张。领取公务员考试资料三、论述结构不同。政论文论述结构：第一部分，开头，提出论点；第二部分，分析问题---论述意义、作用、重要性、危害；第三部分，结尾---解决问题，直接收束全文。策论文论述结构：第一部分，开头，提出论点---直接简要分析问题第二部分，解决问题
1、策论文：以政策、时事为写作内容的议论文，与平常议论文写作要求基本一致，论点、论据与论证过程缺一不可。所不同的是，策论文在针对某一具体问题立论后，其论证过程必须包含解决问题的具体办法措施。2、议论文：议论文，又叫说理文，是一种剖析事物，论述事理，发表意见，提出主张的文体。作者通过摆事实、讲道理、辨是非、举例子等方法，来确定其观点正确或错误，树立或否定某种主张。议论文应该观点明确、论据充分、语言精炼、论证合理、有严密的逻辑性。它不同于记叙文以形象生动的记叙来间接地表达作者的思想感情，也不同于说明文侧重介绍或解释事物的形状、性质、成因、功能等。总而言之，议论文是以理服人的文章，记叙文和说明文则是以事感人，以知授人的文章。3、政论文：政治性论文的简称。 政论文是从政治角度阐述和评论重大事件或社会等问题，提出见解或主张并说明理由，使读者信服。它内容广泛，形式多样。扩展资料：议论文写作分析：议论是作者对客观事物进行分析、评论、说服，以表明自己的见解、主张、态度、看法、观点的表达方式，通常由论点 、论据、论证三部分构成。议论文题目分为论题，论点，寓意型。论点型，题目为作者观点但以简洁为主，所以中心论点一般不能直接抄论题；论题型，题目中一般没有观点倾向性，例如：低碳与城市生活；寓意型一般与论题论点并存且不能直接作为中心论点要还原本意。议论文是对某个问题或某件事进行分析、评论，表明自己的观点、立场、态度、看法和主张的一种文体。议论文三要素是论点、论据、论证。又可分为三部分：是什么，为什么，怎么做。论题是有待于证明的命题。参考资料来源：百度百科-策论文参考资料来源：百度百科-议论文参考资料来源：百度百科-政论文
其实这东西也得看改卷老师口味或者说卡得严不严的，理论上来说策论文也应该是属于议论文，只是策论文偏重解决问题，议论文则是偏向于对某观点进行阐述，重在议。
政论文是提出问题后重点分析说明原因、关系、影响等，最后说对策只是简说。策论文是提出问题，分析问题，重点说明解决问题的对策。没有什么具体的要求说什么样的要求写什么样的文体。政论文是提出政论文是提出问题后重点分析说明原因、关系、影响等，最后说对策只是简说。策论文是提出问题，分析问题，重点说明解决问题的对策。没有什么具体的要求说什么样的要求写什么样的文体。另外，关于政论文和策论文是某辅导机构首先题出来的，官方没有正式，所以也就没有什么时候应该写政论文，什么时候应该写策论文之说。关于一篇好的申论，你是区分不出来是政论文还是策论文的，只要按照提出问题、分析问题、解决问题来写就好了。