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不难，只要有心人世上无难事
专业的问题，我来回答吧。回答这类问题之前，我总是要自我介绍下。我觉得这样才对得起自己的价值。我是 山东期刊采编中心 的编辑。我们单位主要从事论文发表的事业。四川大学发表的论文：共有记录14846条（2009年1月1日到2009年12月31日之间）其中： 临床医学(720) 肿瘤学(679) 有机化工(621) 外科学(616) 企业经济(614) 宏观经济管理与可持续发展(469) 计算机软件及计算机应用(468) 化学(431) 口腔科学(374) 中国文学(348) 金融(326) 新闻与传媒(321) 电力工业(292) 轻工业手工业(282) 环境科学与资源利用(280)至于再统计出来SCI的有多少，那就比较难了。上万条信息来赛选，太难。望理解。
自己投稿确实会比较困难，需要准备的很多。过去能够发表论文的期刊非常多，对发表论文的版面要求也没有那么严格。比如以前2000字的论文也可以发表，这也就只占一个版面而已，不过现在已经做不到了，上知网的期刊必须三版起发，有的期刊甚至四版起发。也就是说过去可以发表两个或者是三个作者的版面，现在只能够由一个作者来发表了，但是期刊的总页数并没有增加。也就是说，允许发表论文的版面比过去反而减少了，但是想要发表论文的作者没有少，而且还比以前多了。其实光看每年的考研大军数量，大家就能够知道了。因为供需关系比过去要紧张很多，所以发表论文的周期也就变长了，因为投稿人多了，过去两三个月可以发表的论文，现在已经发表不了了。即使是普刊，现在的发表周期也要4个月到8个月左右，有的比较难发表的专业，就算是一年才能见刊也并不奇怪，一些好的期刊也是这样子。发表核心期刊的话，一年到一年半的时间很正常。如果是发表SCI论文的话，时间也差不多。不过有的SCI论文可能会稍微快一点，这个和审稿人也有关系。总的来说，现在发表论文的周期比过去发表论文的周期要长上不少，而且发表的难度要大很多，连费用都比过去高了。
大学生发表论文，如果不难就有问题了。你一个大学生，也就是完成本科基础教育，理论上来说你没有写出高质量的论文的条件的，所以不建议大学生一窝蜂的发表论文。如果水平真到了另说，本来就没有到能够完成论文的水平，也没有足够的知识积累，也没有做课题研究，这样纯粹为了奖学金什么的发表论文，就不太好了，不建议这样的去发表。当然，换个角度，如果就是纯粹感兴趣，想写某个专业，或者你有自己的独特研究，发表出来，那也不错，这种是可以的。但是大多数大学生没有发表论文的水平，所以只能发比较水的文章，意义不是很大。如果你实在想发表，就写好自己投稿试试，录用了当然更好。如果必须不得不发表论文，那你可以找一些快速发表论文的机构，比如淘淘论文网这种，可以快速审核快速发表。如果不是特别必须，不建议大学生发表论文。
数据科学专业的表示NLP需要的训练集太大了，也不好找。只能拿预训练模型针对特殊应用做二次开发，而且对硬件要求很高。图像/视频较NLP来说开放的训练集也好找，而且主题也很多，而且你自己编一个好实现又很实际的商用需求就比较好结题。
之所以对生化环材毫无兴趣，大概率是因为被称作“天坑”专业，就业难、收入低、发展空间小。俗话说“三十年河东、三十年河西”、“风水轮流转”，这是社会规律，任何事物都是呈曲线发展变化的，经历了低谷，就会迎来高潮。福兮，祸之所伏；祸兮，福之所依。环境和客观条件一旦变化，“好事”可以变“坏事”，而“坏事”也可能变成“好事”。曾经很火爆的金融、外贸、法学等专业，近几年人才过剩，已在高招中亮出“红牌”。生化环材专业目前不被看好，是“冷门”专业，谁又能保证今后不会成为“稀缺”和“热门”专业呢？实际上，我国实施创新发展战略，提出科技自立自强，实行举国体制进行科技攻关，力争关键核心技术取得突破，其中很多重要领域就涉及到生化环材专业。比如，载人航天、深海行动、导弹制造就需要化学、材料、机械专业；抗击新冠病毒药物和疫苗研制，需要生物、化学技术支撑；应对气候变化、推进节能减排，实现“碳达峰”、“碳中和”，改善人类生存环境，需要致力环境工程研究。生化环材专业前景不仅体现在国家战略上，和我们日常生活联系也非常紧密，随着生态、健康、环保理念的普及，人们对家居、办公、出行以及家俱、家电、服装、日用品等要求也越来越高，而环境的改善、新材料、绿色产品的开发都离不开生化环材专业。所以，生化环材专业并没有想象中的那么“坑”，也并不局限于搞科研，其应用性非常广泛，涉及到很多行业和领域，学成必大有用武之地。对职业前景的担心和忧虑，是你想放弃的最大障碍，加上考研带来的压力，造成你彷徨犹豫的心态，这种心情可以理解。
数学在基础数学、应用数学、计算数学、运筹学与控制论、机器学习、概率论与数理统计、基础数学的泛函分析方向和金融数学精算数学这些方面都比较容易发论文。
数学发论文首先你需要确定发表刊物的级别，学报，还是普通的期刊杂志等。然后再确定是需要什么收录，比如知网，万方等。全部确定好了，接着再看看自己选好的刊物，多少版面起发。等到都确定好了以后，开始拟题，写作，写完以后检查重复率。完成，交给编辑审核，通过后给版面费，等通知函。
论文是一个汉语词语古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。
当代，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。
以上内容参考 百度百科-论文
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核心有点难 普刊简单
核心期刊正常都是3-7月左右录用，录用后2-4个月左右出刊，这个是正常的周期，有部分方向以及期刊 可以加急录用。
学术，是指系统专门的学问，泛指高等 教育 和研究，而学术论文是培养我们的科学研究能力的 方法 。下面是我为大家整理AAAAA的方法，希望你们喜欢。 发表学术论文的方法 1、确定自己的学术论文专业和分类方向。 2、查阅期刊，寻找合适自己学术论文的相关期刊，并对其规范性，合法性，及专业程度进行综合的了解和考评。 3、寻找代理机构或者杂志社。在此杂志之家网就得提醒各位，一定确认其合法性，正规性了，对于这些机构，杂志社也要做一个全面的了解和考评，并作出慎重的结论。 4、达成协议，支付定金。然后按照编辑或者审稿专家的意见对学术论文进行修正。 5、收到用稿通知后，付清余款。学术论文成功发表之后，杂志社或者相关机构会给你寄去样刊。 6、收到样刊，确认自己的学术论文已经成功发表。(记得确认期刊是正刊，并到知网去查询下有没有被收录) 关于经济的学术论文 关于高校科技统计中的问题及对策探讨 摘 要：高校科技统计工作是科研管理工作的一部份，准确的科技统计数据将为国家、为学校制定科技规划与决策提供重要的参考依据。然而，目前的全国普通高等学校科技统计工作仍然存在许多问题。本文描述了高校科技统计工作实际操作过程中存在的几个重点问题： 课题中的投入人员工作量统计数据严重失真;配套经费计算太复杂;国民经济行业分类与社会经济目标分类要求太细。文中提出了相应的对策方案及建议与同行者探讨。 关键词：高校科技统计 重点问题 探讨 引 言 高校科技统计工作由人文社会科学类与理、工、农、医类科技统计组成。统计数据的上报方式是以年报报表上报。年报报表内容包括[1]: 科技活动人员情况、科学研究与发展人员情况、科技活动经费情况、科学研究机构情况、科技项目情况、研究成果情况、学术交流情况、技术转让与知识产权情况。科技统计指标和教育部科技统计系统是开展科技统计工作的准则和工具，然而在执行科技指标和操作科技统计系统过程中仍然存在着许多的问题。 1. 科技统计过程中存在的几个重点问题 1.1课题中投入的人员工作量统计数据(即社科年报2表[2]与科技年报4-1表、4-2表[3]中的课题投入人员数)严重失真 课题中投入的人员工作量是指高等院校教职工中,在本年度内承担立项科研课题研究任务且研究工作时间累计在一个月以上(包括外籍或高教系统以外的专家和访问学者)的全时人员人数与非全时折合成全时人员人数之和,全时人员是指专职科技人员,非全时人员是指教师岗、教辅岗、行政岗中从事立项科研课题研究的人员。非全时人员折合成全时人员是按一年10个月的工作时间为标准进行折合。 课题中投入的人员工作量数据来源于科研项目中的各类专业技术职称人员的科研工作时间及参与项目的研究生人数。数据需要具体到参与某一科研项目中的每一个人具体在此课题中工作多少折合全时时间。需要所有科研工作者将每天就某一科研项目的工作小时登记记录然后到年底进行累计，累计之后再折合成全时工作量。由此可见，此项统计数据对数据的来源要求范围广、数据细。可是在实际操作过程中，课题中投入的人员并没有对具体的课题投入的工作时间的进行细致记录。从而使得课题中投入的人员工作量数据无准确来源依据。在目前的统计操作过程中，此项数据都是统计工作者根据数据的逻辑范围无可奈何地主观发挥，凭空设想数据，然后东拼西凑，将数据调整到数据的规定范围内，从而完成“课题中投入的人员工作量”的统计工作。这样的统计数据毫无意义，不尽加重统计工作者的无用工作量，而且有助于统计工作者对统计工作意义的负面思考。统计数据存在的这种不真实性，也是多年来统计工作得不到重视的一个重要因素。 1.2配套经费计算太复杂，数据的准确性得不到保证 在高校科技年报“科技项目情况表”(即科技年报st4-1表与st4-2表)中，配套经费要求根据项目类型(973、863、国家自然科学基金等)进行分类统计，而在年报“科技活动经费情况表”(即科技年报st2表)中，配套经费又需根据项目来源进行分类统计(即当年学校科技活动经费，其中为国家科技计划项目配套)。如果只有为数不多的几个项目有配套经费，所带来的工作量不会太大。对于配套经费涉及面大的单位，此项经费的计算太复杂。目前，各高校配套经费在财务建档时有两种情况：第一种情况，自财务建档时，配套经费就与项目下达经费一并做成一个经费帐号，这种情况下的配套经费经经过数据处理后，在“科技项目情况表”(即科技年报st4-1表与st4-2表)中能够很准确地体现出来，而在“科技活动经费情况表”(即科技年报st2表)中却无法正确体现。第二种情况，自财务建档时，配套经费就独立设立经费帐号，这种情况的配套经费可以分别在“科技项目情况表”及“科技活动经费情况表”中准确体现，但是需要通过复杂计算才能得出准确数据，计算非常繁琐，并且需要统计工作者有相当的计算机数据处理能力。由于当前的教育部科技统计系统在科技项目计算库中没有设有“配套经费”这一项指标，所以教育部科技统计系统在针对科技项目进行汇总计算时不会显示配套经费的汇总数量。计算“科技活动经费情况表”中的配套经费，需要统计工作者自建程序进行数据处理。这样的统计工作，给统计工作者增加了巨大的工作量。在实际的统计工作中，具备计算机编程能力的统计工作者很少，为了方便与显示数据，统计工作者会将全年的配套经费进行主观的分配，数据的准确性得不到保证。 1.3年报中“国民经济行业分类与代码”要求太细，数据不准确 在年报中的科技项目统计指标(即st4表)中，其中有一项指标为“国民经济行业分类与代码”(即L17)，统计中要求选择的分类代码为3位码。此项指标要求每一个项目(课题)按照《国民经济行业分类与代码》GB/T 4754-2002》标准，从396项分类代码表[3]中选择合适的分类代码，这种分类代码在项目下达的合同书上(从国家课题到自立课题)没有进行具体的设置归类。而在做年报统计时，要求统计工作者对每一项项目进行如此细致的分类。如果有2000个在研的项目，就需要统计工作者进行2000*396=792000次选择，假设做一次选择的时间是10秒钟，那么完成项目统计中选择“国民经济行业分类与代码”的工作时间就需2200个小时。事实表明这种统计分类指标要求太细，不切实际。实际中得到的结果只能是统计工作者根据项目所属学科做大致选择，然后以复制拷贝的方式填充相同学科项目中的“国民经济行业分类与代码”(即L17)栏的其他空白项。 1.4年报中的“社会经济目标分类与代码”要求太细，数据不准确 在年报中的科技项目统计指标(即st4表)中，其中有一项指标为“社会经济目标分类与代码”(即L18)，统计中要求选择的分类代码为4位码。此项指标要求每一个项目(课题)按照《社会经济目标分类与代码GB/T 24450-2009》标准，从98项分类代码表[3]中选择合适的分类代码，与“国民经济行业分类与代码”一样，“社会经济目标分类与代码”在项目下达的合同书上(从国家课题到自设课题)没有进行具体的设置归类。选择“社会经济目标分类与代码”的工作量同样很大。如按2000个在研项目进行统计计算，需要进行的选择次数应该为2000*98=196000次。如果做一次选择的时间是10秒钟，完成项目统计中选择“社会经济目标分类与代码”的工作时间就需544个小时。事实表明这种统计指标要求太高，不切实际。实际中得到是的结果也只能是统计工作者根据项目的承担单位做大致选择，然后以复制拷贝的方式填充相同承担单位项目中“社会经济目标分类与代码”(即L18)栏的其他空白项。 2. 针对科技统计工作中存在的几个重点问题，提出相应的对策方案 2.1课题中投入的人员工作量的数据无准确依据，统计出来的数据太虚假，建议在年报的统计中取消对课题中投入的工作量进行统计。 2.2关于配套经费的分类汇总，建议在项目统计指标中增加“配套经费”，进一步完善教育部科技统计系统中的汇总计算程序，使得配套经费能够根据项目来源及项目类型进行分别汇总。 2.3对于“国民经济行业分类代码” 及“社会经济目标分类代码”，建议在年报统计时只需统计到大类。“国民经济行业分类代码”选择到2位码，“社会经济目标分类代码”同样选择到2位码，这样不尽能减轻统计工作者大量的工作量，更重要的是能保证数据的准确性。 3.做好高校科技统计工作的几点建议 3.1适时地修订统计指标 我国的高校统计工作是自1985年开始[4]，至今已有27年的统计历史。虽然统计系统和统计水平也在不断地提升，但是我国科技的进步是跳跃式的大发展，各类科研项目及投入经费都在跳跃式地猛增，科技统计的数据呈直线上升，可是各项统计指标20多年来还是基本上没变。以致出现当前科技统计中的某些指标与某些统计方法跟不上当前科技发展的变化。比如项目中各项工作量指标，以前一个人就从事一个项目，估算一下还可以基本准确地统计到实际科研工作量，可是现在一个人同时进行的项目有2个到10个不等，一个项目的参与人数一般有3人到30人不等，造成对工作量的统计难度极大。使得用现行的统计系统及统计手段来计算科研工作量已经变得不可行。根据实际情况，适时地修订统计指标是非常必要的。 3.2增加高校科技统计研究课题的投入 每年的高校科技统计工作都是一项枯燥而又艰巨的工作。由于科技统计工作看似简单，实是艰难，对专项研究课题的投入也极少，致使实际从事科技统计的统计人员频繁变换。为了使科技统计与科技进步同步，稳定科技统计人员队伍，增强科技统计的科学技术含量[5]，增加科技统计研究课题的投入是非常必要的。 3.3增强高校科技统计数据的应用性 高校科技统计年报是需要耗费科研统计工作者几个月的加班加点的艰辛努力而得出的数据结果。但是大多数学校领导并不太重视这份报表数据，原因之一是年报中的数据与各高校实际需要用于做科技决策的数据的统计口径及统计指标不大一致，原因之二是上级部门对高校科技统计年报数据没有做出评价结果。只有通过提高数据的应用价值，才能使科技统计工作得到各高校领导们的进一步重视，才能使统计工作做得更好更实。 基金项目：广西教育厅基金项目“基于普通高等学校科技统计年报前期数据处理研究”(200911MS21)。 参考文献： [1] 吴利平，对高校科技统计的几点思考[J] 重庆邮电学院学报，2006年第6期，986-987 [2]全国普通高等学校科技统计年报表(人文、社科类)，中华人民共和国教育部，2010.10 [3]高等学校科技统计(理、工、农、医类)工 作文 件, 教育部科学技术司, 2006.11 [4] 刘仁义，对高校科技统计数据真实性和准确性的思考[J]，统计与决策，2006年 11月(下)65-66 [5] 徐芳，加强高校科技统计创新 提高科研管理水平[J]，科技管理研究，2008年第 9期，150-151 作者简介： 龙凤英(1965.9-)，女，汉族，湖南邵东人，广西大学科技处，高级工程师，从事科研管理及研究工作。 看了“发表学术论文难不难”的人还看： 1. 大学生如何发表学术论文 2. 大学发表学术论文 3. 发表一篇职称论文要交纳多少钱 4. 学术论文都要花钱 5. 对学术论文重要性的认识
只要你能入门，就没有什么难度！SCI论文讲究的是创新性，有充足的论点、数据支持，同时也要有好的英语底子！
发表SCI论文的难易程度因个人能力、研究领域、期刊选择等因素而异。一般来说，SCI论文发表的难度比较大，需要具备较高的研究水平和科学素养。同时，SCI期刊的发表要求也较为严格，需要符合其发表要求和规范。一些研究领域的SCI期刊，例如医学、化学、生物等领域的SCI期刊，对文章的质量和发表要求非常高，因此这些领域的SCI论文发表相对困难。相反，某些其他领域的SCI期刊，例如社会科学、人文科学等领域的SCI期刊，对文章的发表要求较为宽松，因此这些领域的SCI论文发表相对容易一些。此外，星科SCIER觉得期刊的影响因子也是影响SCI论文发表难易程度的重要因素之一。影响因子较高的期刊，意味着该期刊所发表的文章被引用的频率较高，因此其发表要求也相对更加严格。
肯定是不好发的呀，要不然就不叫sci了。我一直都认为，选择期刊的时候，不一定影响因子越高期刊就越好，你的文章不背录用也是白忙活，我建议还是在录用率高的期刊，如 汉 斯 出 版 社的
SCI是美国科学信息研究所出版的文献检索工具，是一种代表国际水平的检索数据库。被SCI收录的期刊称为SCI期刊。要说怎么发表，就是写好你本专业的论文，然后你要知道并熟悉你那个专业的一些期刊，然后找一个适合你水平的期刊，投稿过去，然后等着消息就行了，通过了就等着发表，没有通过，继续修改继续再投稿。就是这么个流程。如果你着急发表，你可以去淘淘论文网看下，那边可以协助发表，但是主要是理工科的。如果文章质量比较高，建议你选择合适自己的期刊投稿试试。
我也是生物工程专业的学生，今年大四了。如果你想要发表论文，对你将来考研有所帮助的话，发表的论文必须是在专业范围内的，也就是说你要进实验室做课题才能发表论文，和研究生一样。我们学院就有一位女生，她的学习成绩很好，在大一的时候就去我们学院的研究生的实验室联系了导师，经学院领导批准，在实验室做实验，跟研究生一样的性质，等有了实验结果才能有机会发表。如果不是学术性的论文，即使你发表了，也没有什么作用，最好是论文的第一作者，第二，第三作者的话别人也不会承认的。
你写完论文需要的时间是你们决定的，并不知道要多久，但是你要投稿发表的时间，咋滴都要半年左右的，如果要用，提前安排。需要发表的话+w了解
生物信息学和系统生物学是两个很有意义，也应该受到更多关注，采用的研究方法和研究领域，只要你选对了新颖有意义的研究方向，设计了非常严谨的实验，并且得到了令人信服的结果并描述得当，我想还是和其他领域的文章一样可以发表在顶级杂志的。如果科学家仅仅将自己当成数学家、统计学家、计算机科学家、物理学家，因为在这些学者各自的领域里，确实有许多好的理论建模问题。但如果这些学者是认真对待生物信息学的研究，这个回答不OK。许多0级生物信息学家们从来不读或者不发表生物学期刊上的论文，也不参加生物学的会议，因此这个级别属于“未入门级”。根据人以类聚，物以群分的原则，0级生物信息学家们通常只阅读自己或者其他0级生物信息学家的论文，并且，并且引用也是自引或者被同级别的学者引用。
较难的。看你的研究。所以Shirley将生物信息学研究。的水平划分成五个层次。此外，Shirley不区分生物信息学（Bioinformatics）和计算生物学，因此这两个概念不做区分。在这里咱再重复一遍，生物信息学和计算生物学的区别，0级 (Level 0)：为建模、而建模Shirley在博客里提到说“如果你记得功夫熊猫”，问题是我没记得这个，脑子里想的是《憨豆的黄金周》里那段nothing, nothing, nothing… 原博举的例子是，之前有人问：现在数据这么多，能建模的东西一大把，那我们该干点啥呢？Shirley就问：你想解决啥问题？答：建模的问题。