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得分方向，计算机很多方向是相对容易发SCI的，如光通信等，但对于某些方向就难了，更别说顶级了。发一篇可能说刚刚起步～顶级的就另当别论了哈～
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如果我们周围的一切都只是……全息图呢？
问题是，它可能是——密歇根大学的一位物理学家 Enrico Rinaldi 正在使用量子计算和机器学习来更好地理解这个想法，称为全息对偶性（holographic duality）。
全息对偶性是一种数学猜想，它将粒子理论及其相互作用与引力理论联系起来。这个猜想表明，引力理论和粒子理论在数学上是等价的：引力理论在数学上发生的事情发生在粒子理论中，反之亦然。
一些科学家认为我们的整个宇宙是粒子的全息投影，这可能导致一致的量子引力理论。
在《 PRX Quantum 》 杂志上发表的一项研究中，Rinaldi 和他的合著者研究了如何使用量子计算和深度学习来 探索 全息对偶性，以找到称为量子矩阵模型的数学问题的最低能量状态。
研究人员对矩阵量子力学的量子计算和深度学习方法进行了首次系统调查，并将它们与晶格蒙特卡罗模拟进行了比较。它们在解决更复杂的问题之前提供了基线基准。特别是，通过计算低能谱来测试每种方法的性能。
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地图对于我们了解地球及其过程很重要，但通常情况下，我们无法在空间的每一点直接观察我们感兴趣的变量。出于这个原因，我们必须使用模型来填补空白。
然而，科学家们认为，在自然环境中可能存在更多微妙的关系，而基于传统手动特征工程方法的模型可能会忽略这些关系。
来自英国埃克塞特大学（University of Exeter）、格拉斯哥大学（University of Glasgow）和英国埃克塞特气象局的研究人员创造了一种复杂的新方法来更详细和准确地模拟地球的自然特征。
该研究中开发的开创性的新人工智能方法将环境信息提取作为一个优化问题。这样做允许它自动识别和利用关系，否则这些关系可能会被人类使用更传统的建模方法忽视和利用。
除了提高地图质量外，这种方法还释放了人工智能在自然环境中发现新关系的潜力，同时消除了建模过程中的大量试错实验
该研究以「 Bayesian Deep Learning for Spatial Interpolation in the Presence of Auxiliary Information 」为题，发表在《 Mathematical Geosciences 》杂志上。
新技术可以识别地形的复杂特征和方面，远远超出传统方法的能力，并使用它们来生成质量更高的环境地图。至关重要的是，新系统还可以为解锁自然环境中关系的新发现铺平道路，这可能有助于解决 21 世纪一些更大的气候和环境问题。
在 NN-SVG 软件 (LeNail 2019) 的帮助下可视化的深度神经网络架构概述。
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陨石为我们了解太阳系的起源和演化提供了一个独特的视角。南极洲是回收陨石最多产的地区，这些外星岩石集中在陨石搁浅区。迄今为止，含陨石的蓝色冰区大多是通过意外发现和昂贵的侦察任务来识别的。
来自布鲁塞尔自由大学（ULB）、代尔夫特理工大学和的一组研究人员使用人工智能技术寻找隐藏在南极冰层中的陨石。通过在机器学习算法中结合最先进的数据集来识别富含陨石的区域，并提供在整个大陆范围内对在任何给定位置找到陨石的概率的估计。
由此产生的约 600 个陨石搁浅区，估计精度超过 80%，揭示了尚未 探索 的区域的存在，其中一些位于研究站附近。分析表明，迄今为止，南极冰盖表面的所有陨石中，只有不到 15% 被发现。数据驱动的方法将极大地促进以协调和具有成本效益的方式收集剩余陨石的 探索 。
该研究以「 Unexplored Antarctic meteorite collection sites revealed through machine learning 」为题，发表在《 Science Advances 》上。
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从地球大气中去除二氧化碳 (CO2) 是应对气候变化的有力工具。所谓的碳捕获和封存 (CCS) 使用机械和化学技术从空气中去除二氧化碳，将其浓缩，然后将其注入地下进行长期储存。尽管 CCS 目前只代表了减缓气候变化工作的一小部分，但它可能会在未来几十年变得越来越重要。
CCS 的一个关键要素是确保收集的 CO2 浓度安全稳定地储存在注入它们的地质单元中，这主要通过 3D 地震观测的时间序列来完成。随着二氧化碳被注入岩石孔隙中，它会显著改变岩石的整体密度和其他体积特性，从而对传入的地震波产生不同的响应。
延时 3D 地震勘测是详细了解 CO2 随时间变化的关键工具。然而，记录的地震数据必须经过严格的处理路线，以匹配基线和延时数据集，以便人工检测和解释差异。
来自新加坡国立大学和美国普渡大学的研究人员建议使用神经网络 (NN) 来促进人类解释。它提供了直接从 4D 地震图像到 3D CO2 分布的高效端到端映射。通过在训练期间合并不同处理的数据，NN 获得了针对基线和延时图像之间的中度不匹配的稳健性。训练后的神经网络在不同延时数据上的普遍应用显示出在整个监测 历史 中的高度一致性，这为作为时间函数的 CO2 羽流（plume）发展提供了可靠的分析。
在这次 3D 地震观测中，人类评估人员已将二氧化碳储层标记为绿色，但根据一项新研究，机器学习算法可能很快就会取代人类来完成这项任务。
该研究以「 Neural Network-Based CO2 Interpretation From 4D Sleipner Seismic Images 」为题，发布在《 Journal of Geophysical Research: Solid Earth 》上。
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这个学生学习的是人工智能，在大二的时候就已经给互联网进行研发了， 虽然现在还没有毕业但是他的团队已经有十几个人了。
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
期刊名字 JOURNAL OF INTELLIGENT & FUZZY SYSTEMS属于SCI收录，工程技术下4区期刊J INTELL FUZZY SYST 期刊ISSN 1064-1246 2013-2014最新影响因子 0.936 通讯方式 IOS PRESS, NIEUWE HEMWEG 6B, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1013 BG 涉及的研究方向 工程技术-计算机：人工智能 出版国家 NETHERLANDS 出版周期 Bimonthly 出版年份 1993
两个期刊不是同一个期刊
是的。Applied Intelligence是人工智能领域3区SCI期刊，属于“计算机科学”学科，出版社为Springer 。
《APPLIED INTELLIGENCE》是1991年Springer US出版的期刊，刊期为Bimonthly，刊载方向为工程技术-计算机：人工智能。
出版发行：据2021年2月LetPub显示，《APPLIED INTELLIGENCE》年文章数为253篇。
影响因子
据2021年2月LetPub显示，《APPLIED INTELLIGENCE》2019-2020自引率为12.20%，h-index为52，Cite Score为5.00，SJR为0.726，SNIP为1.571，在Artificial Intelligence类期刊（202种）中排第56名。
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。以下是我精心整理的有关人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
浅谈逻辑学与人工智能
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1 人工智能学科的诞生
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与N 形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机) ，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2 逻辑学的发展
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。 从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(G. LEibniz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2 泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
3 逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1 经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(LT)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(GPS)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2 非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型， 1978年查德提出的可能性模型， 1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
4 人工智能——当代逻辑发展的动力
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
5 结语
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
建筑智能化设计的相关探讨
【摘要】智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用，在管理过程中，要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到最佳效果，确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。
【关键词】智能建筑;智能化系统;设计
一、建筑智能化系统的设计原则
(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的，因此，在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况，吸收开放的先进设计理念，以完善智能建筑功能的发挥。
(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念，将智能化系统的各个子系统相互隔离，以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行，由此提高系统运行的可靠性。
(三)标准化。随着智能化系统的快速发展，相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计，以方便系统的施工与维护。
(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、监控设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能，确保其在完善用户的信息沟通与娱乐的同时能够提高用户环境的安全性。
(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统，其子系统又包含多种构件和设备，因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。
(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下，当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以，在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性，确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。
二、建筑智能化系统的设计
(一)供电系统设计
智能化系统的子系统通常需要进行单独供电，因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电，在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电，而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站，也应当采用单独回路进行供电，以避免电路混用危害系统运行，如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电，以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。
(二)接地系统设计
智能建筑的接地将直接影响到设备与工作人员安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计，保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式：
1、联合接地方式，其在应用中需注意：由于计算机等设备的抗雷击性能不高，且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰差，很可能会受到其他系统的干扰，所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω，所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。
2、单独接地方式，在使用统一接地时主要利用自然接地体，若不再使用人工接地体其应当满足以下条件：接地电阻应当在1Ω以下，即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环，且闭合环英应当与地面保持0.7m以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点，因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。
(三)智能化管理间与智能化竖井
通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求，在智能建筑智能化系统设计中，一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路，而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽，所以根据布线标准与规范，应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件，智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜，其周围要留设合理的安装与维护空间，其平面面积应当在5～10m2之间。
(四)综合布线系统设计
在综合布线系统设计中，一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆，以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内，其中水平布线电缆的最佳长度为90m，电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m，对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算：
C=(102-H)/1.2 W=C-5
其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的最大长度，其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。
三、目前智能建筑存在的问题
(一)国产化系统集成产品
现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司，如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权，这就很难使智能建筑完全真正地适应中国国情。
(二)技术障碍
在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷，比如网络频宽的限制：数据传输量迅速增加和多媒体的使用，要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后，通讯空间的问题可获部分解决，但缺乏全面而完整的数据模型，各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾，很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性，以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题，但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话，就会导致无法使用更先进的通讯工具。
(三)人才缺乏
从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、监控产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发)，而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说，工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计，又懂施工方案的人，却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好，关系到工程的进度与质量。
智能建筑是高科技的产物，智能建筑学科是多学科的交叉和融汇，人才培养应该是多层次、多方位的，只有强调理论与实践紧密结合，设计与技术紧密结合，施工与产品紧密结合，才能培养出新一代的智能建筑人才。
四、结束语
智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑，无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理，都要进行优化控制，以达到智能建筑的最优化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此，相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理， 总结 智能化系统施工中的 经验 与问题，以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。
参考文献：
[1] 翟伟盛，浅谈智能化系统管理及维护，消费导刊，2009年10期
[2] 金红峰，浅谈智能化系统管理及维护的一点心得，艺术科技，2007年03期
[3] 邵胜华，智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究，2010(7)
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热门频道首页博客研修院VIPAPP问答下载社区推荐频道活动招聘专题打开CSDN APPCopyright © 1999-2020, CSDN.NET, All Rights Reserved打开APP审稿周期较快的SCI期刊总结：人工智能，神经网络，CV 原创2019-10-14 16:41:02 29点赞乘风万万里 码龄5年关注1.期刊名：Journal of Information Science and Engineering期刊主页：影响因子：0.37审稿周期：平均八个月（台湾）、大概需要一年左右甚至更多期刊收录范围：人工智能大数据与云计算音频、语音和语言处理计算机架构与硬件设计计算机网络和无线通信计算机安全与密码学计算机视觉和模式识别计算机系统数据挖掘与分析数据库和信息系统进化计算模糊系统人机交互图像处理信息检索机器学习多媒体自然语言处理实时和嵌入式系统传感器网络信号处理软件系统2.期刊名：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems期刊主页：投稿指南：影响因子：7.98审稿周期：两个月期刊收录范围：IEEE《神经网络和学习系统学报》发表技术文章，讨论神经网络和相关学习系统的理论、设计和应用。重点将放在人工神经网络和学习系统。3. 期刊名：International Journal of Systems Science期刊主页：
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appliedintelligence多久proof sci文章proof一般7天完成合适，因为sci论文接受后是需要审核的，外审、终审之后才能到校稿环节也就是proof的一个状态，通常来说论文审核的比较顺利，论文接受后没有一个月时间就校稿了。如果审核过程中比较繁琐，尤其是会收到修改的通知，反复修改这样就会耗费不少时间，可能三个月甚至更久才能到校稿环节。
appliedintelligence的proof需要具体看应用的类型，一般来说，appliedintelligence的proof需要花费一些时间来完成，可能需要几天或者几周。
领域不一样，sci杂志即使IF相同，难度也不一样，你这个问题太笼统啦，下面是一些数学领域的几个sci期刊，当然，主要还是看你的内容，内容不好，国内核心都难 1、Pattern Recognition LettersISSN:0167-8655，1983年创刊，全年16期，Elsevier Science出版社，SCI、EI收录期刊2.Pattern RecognitionISSN:0031-3203，1969年创刊，全年12期，Elsevier Science出版社，SCI、EI收录期刊3.Telematics and InformaticsISSN:0736-5853，1984年创刊，全年4期，ElsevierScience出版社，EI收录期刊，刊载远距通信和信息科学在商业、工业、政府、教育等领域应用的研究论文与评论，涉及电子学、计算机图像处理、语言合成、声音识别、卫星电视、人工智能等方面的技术问题。4.Computational GeometryISSN: 0925-7721, 1991年创刊，全年9期，Elsevier Science 出版社出版，SCI、EI收录期刊，刊载计算几何学理论与应用，包括几何算法设计与分析，计算机图形学基本问题、模式识别、机器人学、图像处理、CAD-CAM、超大规模集成电路设计、地理信息系统中应用方面的论文和简报。5.Discrete and Computational GeometryISSN:0179-5376，1986年创刊，全年8期，Springer-Verlag出版社，SCI收录期刊，数学与计算机科学国际期刊，覆盖了与几何学基础应用的广泛研究领域，刊载组合几何学、几何算法设计与分析的研究论文，涉及凸多胞形、极值几何问题、计算拓扑学、数的几何学以及图论、数学规划、组合优化、图像处理、模式识别、结晶学、超大规模集成电路设计、机器人和计算机图学等。
做了好久实验，分析了好多数据，结果还不错，到了写作的时候了。这个时候，发现写作也不是一件容易的事，要会讲故事，语言要准确，详略要得当，引用要准确，方法描述要具体可复现……有了材料，这锅菜也不好炒啊。 首推这款工具，主要是这款工具就是人工智能在翻译领域的应用佳作。这款软件可以中英文互译，可以单独句子翻译，也可以翻译文本。值得尝试。 单有句子不行啊，你不能完全照搬其他文献啊。这个时候QuillBot就能发挥重要作用，可以用来改写句子，可以变换句式，有一些替换。 这个网站，提供了很多词的替换方案，有些时候，为了词语的多样化，应该进行一些替换，但从词的角度考虑，这个网站还是不错的。还提供了树形结构，方便查看。 这个网站能提供相应的润色修改，可以适当了解一下。因为后面还有一项自己用的还不错的工具。 以前觉得国外的网站做的很好，发现CNKI更适合国人。因为这个里面搜索到的，都是专业学术的翻译，不至于出现贻笑大方的尴尬翻译。 这个板块有好几个软件，其中我经常用到的就是grammarly，无所谓好坏，用习惯一项就好。 这个工具既有网页版，也可以word嵌入版，还有浏览器插件版本。值得探索。 以前只是把这个当作是搜索文献的工具，现在 GeenMedical组合了很多的功能，其中就包括，润色功能。 更方便的是，可以搜索相似的句子，进行改写，非常友好方便，尤其适合国人。 说到英文写作，尤其是科技论文的写作，一定要提及到这个网站。这个是The University of Manchester 出品，集合了很权威专业的科技文章的用词和写作，从文章的各个部分都给出了例句。并且还出了一本书，不过收费，当然了，要薅羊毛，总会有方法的。这本书可以时时翻阅，增加写作的感觉。 后面写写关于选刊、投稿相关的几个工具。
编辑/绿萝
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一些科学家认为我们的整个宇宙是粒子的全息投影，这可能导致一致的量子引力理论。
在《 PRX Quantum 》 杂志上发表的一项研究中，Rinaldi 和他的合著者研究了如何使用量子计算和深度学习来 探索 全息对偶性，以找到称为量子矩阵模型的数学问题的最低能量状态。
研究人员对矩阵量子力学的量子计算和深度学习方法进行了首次系统调查，并将它们与晶格蒙特卡罗模拟进行了比较。它们在解决更复杂的问题之前提供了基线基准。特别是，通过计算低能谱来测试每种方法的性能。
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地图对于我们了解地球及其过程很重要，但通常情况下，我们无法在空间的每一点直接观察我们感兴趣的变量。出于这个原因，我们必须使用模型来填补空白。
然而，科学家们认为，在自然环境中可能存在更多微妙的关系，而基于传统手动特征工程方法的模型可能会忽略这些关系。
来自英国埃克塞特大学（University of Exeter）、格拉斯哥大学（University of Glasgow）和英国埃克塞特气象局的研究人员创造了一种复杂的新方法来更详细和准确地模拟地球的自然特征。
该研究中开发的开创性的新人工智能方法将环境信息提取作为一个优化问题。这样做允许它自动识别和利用关系，否则这些关系可能会被人类使用更传统的建模方法忽视和利用。
除了提高地图质量外，这种方法还释放了人工智能在自然环境中发现新关系的潜力，同时消除了建模过程中的大量试错实验
该研究以「 Bayesian Deep Learning for Spatial Interpolation in the Presence of Auxiliary Information 」为题，发表在《 Mathematical Geosciences 》杂志上。
新技术可以识别地形的复杂特征和方面，远远超出传统方法的能力，并使用它们来生成质量更高的环境地图。至关重要的是，新系统还可以为解锁自然环境中关系的新发现铺平道路，这可能有助于解决 21 世纪一些更大的气候和环境问题。
在 NN-SVG 软件 (LeNail 2019) 的帮助下可视化的深度神经网络架构概述。
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陨石为我们了解太阳系的起源和演化提供了一个独特的视角。南极洲是回收陨石最多产的地区，这些外星岩石集中在陨石搁浅区。迄今为止，含陨石的蓝色冰区大多是通过意外发现和昂贵的侦察任务来识别的。
来自布鲁塞尔自由大学（ULB）、代尔夫特理工大学和的一组研究人员使用人工智能技术寻找隐藏在南极冰层中的陨石。通过在机器学习算法中结合最先进的数据集来识别富含陨石的区域，并提供在整个大陆范围内对在任何给定位置找到陨石的概率的估计。
由此产生的约 600 个陨石搁浅区，估计精度超过 80%，揭示了尚未 探索 的区域的存在，其中一些位于研究站附近。分析表明，迄今为止，南极冰盖表面的所有陨石中，只有不到 15% 被发现。数据驱动的方法将极大地促进以协调和具有成本效益的方式收集剩余陨石的 探索 。
该研究以「 Unexplored Antarctic meteorite collection sites revealed through machine learning 」为题，发表在《 Science Advances 》上。
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从地球大气中去除二氧化碳 (CO2) 是应对气候变化的有力工具。所谓的碳捕获和封存 (CCS) 使用机械和化学技术从空气中去除二氧化碳，将其浓缩，然后将其注入地下进行长期储存。尽管 CCS 目前只代表了减缓气候变化工作的一小部分，但它可能会在未来几十年变得越来越重要。
CCS 的一个关键要素是确保收集的 CO2 浓度安全稳定地储存在注入它们的地质单元中，这主要通过 3D 地震观测的时间序列来完成。随着二氧化碳被注入岩石孔隙中，它会显著改变岩石的整体密度和其他体积特性，从而对传入的地震波产生不同的响应。
延时 3D 地震勘测是详细了解 CO2 随时间变化的关键工具。然而，记录的地震数据必须经过严格的处理路线，以匹配基线和延时数据集，以便人工检测和解释差异。
来自新加坡国立大学和美国普渡大学的研究人员建议使用神经网络 (NN) 来促进人类解释。它提供了直接从 4D 地震图像到 3D CO2 分布的高效端到端映射。通过在训练期间合并不同处理的数据，NN 获得了针对基线和延时图像之间的中度不匹配的稳健性。训练后的神经网络在不同延时数据上的普遍应用显示出在整个监测 历史 中的高度一致性，这为作为时间函数的 CO2 羽流（plume）发展提供了可靠的分析。
在这次 3D 地震观测中，人类评估人员已将二氧化碳储层标记为绿色，但根据一项新研究，机器学习算法可能很快就会取代人类来完成这项任务。
该研究以「 Neural Network-Based CO2 Interpretation From 4D Sleipner Seismic Images 」为题，发布在《 Journal of Geophysical Research: Solid Earth 》上。
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得分方向，计算机很多方向是相对容易发SCI的，如光通信等，但对于某些方向就难了，更别说顶级了。发一篇可能说刚刚起步～顶级的就另当别论了哈～