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国内期刊一般200-300稿费，减去写作过程中一些不可报销的费用比如打印费，邮局手续费之类的大概可以纯赚2000左右
一、中国科学院地球环境研究所有关发表sci论文的奖励暂行条例20011、对发表在Nature和Science上的文章，奖励作者个人150000元人民币。2、对发表在影响因子2以上的SCI文章(影响因子以当年中科院评估中心统计为准，下同)，奖励作者10000元人民币课题经费(对于所外人员在我所没有课题经费的，只追加个人奖金，下同)，另追加个人奖金10000元人民币。对在中科院评估中心SCI入围刊物上发表的文章也依此办理。3、对发表在影响因子大于1小于2的SCI文章，奖励作者6000元人民币课题经费，另追加个人奖金6000元人民币。4、对发表在影响因子小于1的SCI文章，奖励作者3000元人民币课题经费，另追加个人奖金3000元人民币。5、对发表在国外正式出版物上的非SCI文章(如出版社出版的会议论文文集和书中的文章)，只奖励作者人民币2000元。6、对发表在SCI Extension上的文章，只奖励作者人民币1000元。二、福建师范大学不论级别和影响因子，每篇SCI奖励5000，EI奖励3000元。三 、哈尔滨工业大学对SCI论文的奖励：按照一级学科分类，将高水平的SCI期刊(主要是国外著名英文期刊)的影响因子界限、影响因子界限以上的部分著名期刊名称及该期刊的影响因子列出,供广大师生投稿时参考。1、在Nature、Science 上发表论文，予以特别奖励10万元现金。2、对发表各一级学科中影响因子界限以上的期刊论文，每篇奖励1.5万元，其中0.5万元现金，1.0万元科研经费;3、对发表各一级学科中影响因子界限以下的期刊论文，每篇奖励0.3万元，其中0.1万元现金，0.2万元科研经费。4、对自论文发表之日起，三年内被他人引用(不包括自引)达10次或10次以上的SCI论文，每篇奖励1.5万元，其中0.5万元现金，1.0万元科研经费。此项奖励针对自2001年1月1日起以后发表的论文而言。科技处受理时间为每年10月1日至11月30日。5、设置单篇影响因子最高奖、影响因子累加最高奖、论文篇数最高奖，再分别奖励1万元、0.5万元、0.5万元现金。四、黑龙江大学学校规定：对于SCI论文以我校为第一单位、主要作者(第一名)目前仍在我校工作，按其文章的IF确定。奖励金额按1000乘以影响因子的平方，在扣除所得税。发一篇3.0左右的文章能得7000元左右吧。若是发出Science，Nature，奖励10万。如果影响因子小于1.0，如国内的杂志，则按每篇500元奖励。五、中科院兰化所奖励额度：影响因子×500RMB六、中国科学院山地灾害与环境研究所1、对于SCI论文，每篇按照影响因子奖励,一般在1000-5000元。2、EI论文每篇奖励1000元。通过上述小编给大家分享的几个高校及研究所对于学生和员工在sci期刊上发表论文的奖励政策，可以看到各在单位和高校是比较重视员工和学生在sci期刊上发表论文的。由此也可以看到在sci期刊发表论文的含金量是非常高的。不过，含金量高也就意味着投稿难度大。关于“发表sci论文有什么奖励”就介绍到这里了，有想在sci期刊发表论文的作者，可以咨询期刊天空在线编辑，给您提供专业论文发表服务。关于我们1、期刊天空网具有20年学术咨询服务经验。2、正规期刊。国内、国际期刊齐全。3、服务从论文质量到选择期刊。我们多用心 作者少操心阅读原文
这个钱好找！
没有具体规定。一份对中国近20年论文现金奖励政策的统计报告于近日发布。有高校的政策显示，对一篇发表于自然或科学杂志的论文，作者最高可获得16.5万美元奖金。值得一提的是，更多的学校因为没有公开奖励政策而无从得知，也没有被纳入研究样本。该研究所分析的对象为对自然科学论文的现金奖励政策，不包含社会科学论文。专业老师在线权威答疑 zy.offercoming.com
一般是会的。在之前国内学术界“唯论文”的大背景下，国内高校在科研论文的奖励上也不吝啬。学校层次不同，奖励的标准和额度也有差异。举个例子，在双非大学一篇中科院一区的SCI论文可奖励3-5万元，而在985高校同样期刊的一篇论文也许只奖励1万元。部分冲刺“ESI1%或1‰”学科的专业，对于论文还有额外30%的奖励提升，引用则是一次50元。硕士生、博士生在读期间发表的论文，和老师的科研奖励不同，得看学校是否有相应政策。就我熟悉的部分院校，没有单独发布针对在读硕士或博士的奖励。但是，研究生发放高水平的论文后，可以评选高一层级的学业奖学金。同时，可申报学校各类奖学金，比如985高校的校长拔尖奖学金博士生特等是9.6万元/年。硕士生、博士生在读期间发表的论文，和老师的科研奖励不同，得看学校是否有相应政策。就我熟悉的部分院校，没有单独发布针对在读硕士或博士的奖励。但是，研究生发放高水平的论文后，可以评选高一层级的学业奖学金。同时，可申报学校各类奖学金，比如985高校的校长拔尖奖学金博士生特等是9.6万元/年。
论文级别可不是一样的,EI 的 JA 级别要比 CA 高。1.加分 优秀的毕业论文在升职和涨工资方面是有用的,可以起到加分的作用。被评为优秀毕业论文也不容易,被评论文的优秀率极少数能超过百分之十五。如果被评为优秀毕业论文说明论文的内容丰富,格式也标准,有吸引力,是对作者的肯定,也是..2.奖励 不同的学校奖励不同。有的学校为鼓舞学生写优秀的论文,锻炼学生的能力,会对获得优秀论文美誉的学生进行奖励,通过赠予有1000到2000元奖金的方式鼓励学生写优秀的论文。具体奖励多少元得看具体学校的规定。3.利于找工作 除了本科毕业论文,本科以上的也有优秀毕业论文,比如硕士、博士,硕士大于本科,博士大于硕士,越往上层次越高,分量也就越重,越有利于未来找工作,在制作简历时可以成为一个加分项或者是优势。
没有具体规定。一份对中国近20年论文现金奖励政策的统计报告于近日发布。有高校的政策显示，对一篇发表于自然或科学杂志的论文，作者最高可获得16.5万美元奖金。值得一提的是，更多的学校因为没有公开奖励政策而无从得知，也没有被纳入研究样本。该研究所分析的对象为对自然科学论文的现金奖励政策，不包含社会科学论文。专业老师在线权威答疑 zy.offercoming.com
机器人与软件工程前沿国际会议（International Conference on the Frontiers of Robotics and Software Engineering，简称FRSE 2023），由长沙理工大学主办，将于2023年4月14日-16日在中国长沙召开。机器人是重要的工业生产和服务设备，是先进制造技术领域不可或缺的自动化设备。除制造业外，它们还广泛应用于其他领域，如资源勘探与开发、救灾救援、医疗服务、家庭娱乐、军事和航空航天等。软件作为信息产业的核心，是全球经济信息化的基础。它已应用于工业、农业、商业、金融、科学、教育、文化卫生、国防和人民生活等各个领域。采用先进的工程方法进行软件开发和生产是实现软件产业化的关键技术手段。会议旨在促进机器人与软件工程等领域的专家学者交流与合作，热忱地欢迎从事相关技术研究的专家、学者和专业技术人员踊跃参加大会。
在遭到了美国制裁之后，华为提出了创新2.0，创新2.0是基于对未来智能 社会 的假设和愿景，打破制约ICT发展的理论和基础技术瓶颈，是实现理论突破和基础技术发明的创新，是实现发明和创造的创新。
华为在接近10年投资超过4800亿元进行研发，希望将会和苹果、高通、英特尔公司一样，在智能手机、基带芯片和智能计算领域推出影响产业和人类进步的重大的技术创新。
也就是华为希望可以通过基础研究突破，构建新的技术标准和全球框架，从而突破美国的封锁，实现自救，要知道，当初美国就是通过发动信息革命、芯片革命，从而成为了全球 科技 、科学、产业发展的主导者，而实现这一切，就需要人才。
华为希望 采取“自建实验室、大学合作、资本运作“等多种方式实现创新2.0，把工业界问题、学术界的思想、风险资本的信念，整合起来，共同创新。
除此之外，华为还提出了“天才少年”计划，这是是任正非发起的用顶级挑战和顶级薪酬去吸引顶尖人才的项目，目的在于“（让）这些天才少年像‘泥鳅’一样，钻活我们的组织，激活我们的队伍”，任正非认为：
“天才少年”计划薪资共分为三档，最高年薪为182万-201万元；中档年薪为140.5万-156.5万元；抵挡年薪为89.6万-100.8万元，远远超出一般应届毕业生的薪资水平。目前，全球仅有4位天才少年拿到了最高档年薪。
除了去年的钟钊（本科毕业于华中 科技 大学软件工程专业，博士毕业于中国科学院大学模式识别与智能系统）、秦通（本科毕业于浙江大学控制科学与工程，博士毕业于香港 科技 大学机器人方向）、左鹏飞（本科和博士毕业于华中 科技 大学计算机专业）之后。
今年又有一位90后入选了华为的“天才少年”计划。同样是出自华中 科技 大学的张霁，而且他5月就已经入职了华为，堪称是刚毕业就收获了年薪201万的offer。
这四位可了不得，钟钊出生于1991年，本科就读于华中 科技 大学的软件工程专业。刚上大三的他，就在2012全国大学生数模竞赛中得到了湖北一等奖。
而后，前往中国科学院大学自动化研究所攻读硕士、博士，硕博阶段攻读专业都是“模式识别与智能系统”，它是以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
目前在光学字符识别、语音识别、人脸识别、视频追踪、医学图像处理等方面均有广泛应用。钟钊的导师是中科院自动化研究所副所长刘成林，其多年来一直研究文档识别算法规模，有着“计较机的导师”之称。
钟钊是中国最早一批学习神经架构搜索（NAS）的，NAS属于深度学习领域难度比较高的研究方向， 你放眼全球，能够从事NAS研究的，数量差多就和熊猫一样，属于稀罕物。而华为目前也想进军automated machine learning领域，钟钊属于可遇不可的的天才。
出生于1993年的香港大学的博士生秦通，在IEEE TRO、ICRA、IROS、ECCV等国际顶级期刊和聚会会议发表多篇论文，得到IEEE IROS 2018最佳学生论文奖的能力。他还曾是浙江大学ZMART队2014年的队长。这支队伍用了5年的时间夺下了国际空中机器人大赛的世界冠军。
左鹏飞以第一作者发表了高水平论文10余篇，其中，发表在OSDI'2018和MICRO'2018上的论文分别成为华科 历史 上首篇计算机操作系统顶级会议(OSDI/SOSP)论文和首篇计算机体系结构顶级会议(ISCA/MICRO/HPCA/ASPLOS)论文，在计算机操作系统和体系结构领域分别实现了华科 历史 上零的突破；发表在MICRO'2019上的论文实现了在体系结构顶会MICRO上的再次突破。
而OSDI是计算机学界最顶级学术会议之一，MICRO是计算机体系结构最顶级学术会议之一，论文被这两个会议录用，其含金量甚至超过一些科学界国际顶尖期刊，难度相当于生物、医学领域在Nature/Science/Cell等期刊发文。 拥有这么多篇高质量的论文，可以说是无数系统领域研究者的梦想对象，可望不可及。
张霁1993年毕业，他本科仅就读于民办二本学校武昌理工学院，可是他却没有给自己的人生设限，而是不断努力，他硕士就读于武汉邮电大学，而博士则成功考取了华中 科技 大学。
我们可以来看看他作出的成绩：
可以说，这4位90后被称之为天才少年，毫无不为过，而且除了华为之外，腾讯、阿里巴巴等互联网大企业也都向他们抛出过橄榄枝，像张霁就拒绝过360万年薪的offer。
希望这些天才少年可以在华为乘风破浪，开创颠覆主航道的技术和商业模式，作出革命性技术的突破，颠覆整个全球产业，打破美国长达75年的主导地位。
麻省理工学院和伍兹霍尔海洋研究所（whoi）的研究人员发明了一种自主机器人系统，它能有效地在广阔、未经勘探的水域中发现最有科学意义但却很难找到的采样点。
环境科学家通常对在环境中最有趣的位置或“最大值”处收集样本感兴趣。一个例子可能是化学品泄漏的来源，该化学品的浓度最高，并且大部分不受外部因素破坏。但是最大值可以使得研究人员能拿到想要测量的任何可量化值，例如水深或暴露于空气中的珊瑚礁部分。
部署最大搜索机器人的努力受到效率和精度问题的困扰。通常，机器人会像割草机一样来回移动以覆盖一个区域，这很费时，而且会收集许多无趣的样本。一些机器人感知并跟随高浓度的轨迹到达泄漏源但他们可能会被误导例如，化学物质会被困在远离源头的缝隙中并积聚起来，机器人可能会将这些高浓度的区域识别为源头，但其实离这里还很远。
成功的 探索
在国际智能机器人系统（IROS）会议上发表的一篇论文中，研究人员描述了“羽状物”这一系统，使自主移动机器人能够更快速、更有效地将一个最大值归零。PLUMES机器人利用概率技术来预测哪些路径可能导致最大值，同时导航障碍物、移动电流和其他变量。当它收集样本时，它衡量它所学的知识，以确定是继续沿着一条有希望的道路前进，还是搜索可能藏有更多有价值样本的未知领域。
重要的是，PLUMES机器人到达目的地时不会被困在那些棘手的高浓度区域。”这很重要，因为很容易认为你找到了黄金，但实际上你找到了傻瓜的黄金，”第一作者之一、计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）和麻省理工-世界卫生组织联合项目的博士生维多利亚·普雷斯顿说。
研究人员建造了一艘以羽毛为动力的机器人船，它成功地探测到巴巴多斯贝拉尔群岛边缘珊瑚礁中暴露最深的珊瑚头。也就是说，它位于最浅的地方，这对研究太阳照射对珊瑚生物的影响很有帮助。在100个模拟试验中，在不同的水下环境中，虚拟PLUMES机器人还在分配的时间帧一致地收集七到八倍的最大值，样本比传统的覆盖方法确实多很多。
合著者第一作者Genevieve Flaspohler博士说：“我们的PLUMES机器人是先找到最需要 探索 的，然后迅速集中于收集有价值的样本。”。与普雷斯顿和弗莱斯波勒一起发表论文的还有：世界卫生组织应用海洋物理与工程系的科学家安娜p.m.米歇尔和约格什·吉尔达尔；以及美国航空航天学院和航空航天系的教授尼古拉斯·罗伊。
浏览漏洞 探索 权衡
PLUMES机器人的一个关键点是运用各种技术，从概率到推理，在利用对环境的了解和 探索 可能更有价值的未知领域之间，找到一个众所周知的复杂折衷方案。
Flaspohler说：“最大限度的寻求最大的挑战是让机器人能够平衡从已经知道的高浓度的地方开发信息， 探索 未知的地方。”如果机器人 探索 太多，它就不会收集到足够多的有价值的样本。如果它不够 探索 ，它可能完全错过最大值。”
进入到一个新的环境中，他们发明的这个PLUMES机器人使用一个称为高斯过程的概率统计模型来预测环境变量，如化学浓度，并估计传感不确定性，然后，PLUMES机器人可以走的可能路径的分布，并使用估计值和不确定性来根据每条路径允许机器人 探索 和利用的程度对其进行排序。
首先，PLUMES机器人会选择随机 探索 环境的路径。但是，每个样本都提供了有关周围环境中目标值的新信息，例如化学物质浓度最高或深度最浅的点。高斯过程模型利用这些数据来缩小机器人从给定位置到具有更高值位置的样本的可能路径。PLUMES机器人使用一种新的目标函数，常用于机器学习，以最大限度地获得奖励，以调用机器人是否应该利用过去的知识或 探索 新的领域。
“估算”路径
在哪里收集下一个样本，取决于系统从当前位置“产生估算”所有可能的未来行为的能力。为此，它利用了Monte Carlo树搜索（MCTS）的改进版本，MCTS是一种为掌握围棋和国际象棋等复杂 游戏 的人工智能系统提供动力而推广的路径规划技术。
MCTS使用一个决策树-一个连接节点和线路的地图来模拟一条路径，或者一系列的移动，以达到最终的胜利动作但在 游戏 中，可能路径的空间是有限的。在未知环境中，随着动态的实时变化，空间实际上是无限的，使得规划变得极其困难研究人员设计了“连续观测MCT”，它利用高斯过程和新的目标函数来搜索这个庞大的空间中可能存在的真实路径。
这个MCTS决策树的根从一个“信念”节点开始，这是机器人可以立即采取的下一步该节点包含机器人在该点之前的整个动作和观察 历史 然后，系统将树从根扩展到新的行和节点，查看导致 探索 和未 探索 区域的未来操作的几个步骤。
然后，系统根据从以前的观察中学习到的一些模式，模拟如果从每个新生成的节点中抽取一个样本会发生什么。根据最终模拟节点的值，整个路径将获得一个奖励分数，较高的值将等于更有希望的操作。所有路径的奖励分数都回滚到根节点。机器人选择得分最高的路径，迈出一步，收集一个真实的样本然后，利用真实数据更新高斯过程模型，重复“幻觉”过程。
“只要系统继续产生幻觉，认为世界上看不见的地方可能有更高的价值，它就必须继续 探索 ，”Flaspohler说。当它最终收敛在一个点上时，它估计是最大值，因为它不能沿着路径幻觉一个更高的值，于是它停止 探索 。
现在，研究人员正与WHOI的科学家合作，使用羽流驱动的机器人来定位火山地点的化学羽流，并研究北极融化的沿海河口的甲烷释放科学家们对释放到大气中的化学气体的来源很感兴趣，但这些测试地点可以跨越数百平方英里。
普雷斯顿说：“他们可以（利用PLUMES机器人）花更少的时间 探索 这个巨大的区域，真正集中精力收集有科学价值的样本。”
ACM Multimedia被中国计算机学会(CCF)列为A类会议。根据CCF分类标准，A类会议指国际上极少数的顶级学术会议。A类会议论文的发表情况在教育部组织的计算机学科科学与技术学科评估中占有较大比重。ACM Multimedia自1993年以来每年举办一次，迄今为止已经举办了25届。2018年ACM Multimedia将于10月22日至26日在韩国首尔召开。据悉，今年ACM Multimedia的总投稿量达757篇，其中接收口头报告论文64篇(占8.5%)、海报论文144篇(占19%)。在汪萌教授和洪日昌教授的领导下，计算机与信息学院媒体计算实验室在多媒体内容分析、信息检索、机器学习等领域取得了多项研究成果。2018年1月以来，实验室研究生和青年教师已以第一作者发表CCF推荐A类会议长文共7篇，包括ACM Multimedia四篇、AAAI一篇、SIGIR一篇、SIGKDD一篇。
以下是几个顶级会议的列表（不完整的，但基本覆盖）(1)机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。(2)另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到。(3)说些自己的感受。对计算机视觉和计算神经科学领域，从方法和模型的角度看，统计模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要，但多关注和结合这些方法也很有意义。
附件是计算机领域的学术会议等级排名情况，分为A+, A, B, C, L 共5个档次。其中A+属于顶级会议，基本是这个领域全世界大牛们参与和关注最多的会议。国内的研究者能在其中发表论文的话，是很值得骄傲的成就。A类也是非常好的会议了，尤其是一些热门的研究方向，A类的会议投稿多录用率低，部分A类会议影响力逐步逼近A+类会议。B类的会议分两种，一种称为盛会级，参与的人多，发表的论文也多，论文录用难度比上两个级别要低很多，通常是行业内的学者们年度交流的好时机。一种是专业级的小会，圈子往往比较小，但是也有一些相对质量不错的成果发表。另外B类也是一个分水岭，是区分NB成果和普通成果的分界线，往下的C类会议知名度就低很多了，而L级的会议更多。如果不是为了注水，而是追求论文的质量多过数量的话，不建议在L级会议上发表论文。除此以外计算机还有更多的会议不在列表内，这些属于更不入流的会议了CORE Computer Science Conference RankingsAcronymStandard NameRankAAAI National Conference of the American Association for Artificial Intelligence A+ AAMAS International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems A+ ACL Association of Computational Linguistics A+ ACMMM ACM Multimedia Conference A+ ASPLOS Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems A+ CAV Computer Aided Verification A+ CCS ACM Conference on Computer and Communications Security A+ CHI International Conference on Human Factors in Computing Systems A+ COLT Annual Conference on Computational Learning Theory A+ CRYPTO Advances in Cryptology A+ CSCL Computer Supported Collaborative Learning A+ DCC IEEE Data Compression Conference A+ DSN International Conference on Dependable Systems A+ EuroCrypt International Conference on the Theory and Application of Cryptographic Techniques A+ FOCS IEEE Symposium on Foundations of Computer Science A+ FOGA Foundations of Genetic Algorithms A+ HPCA IEEE Symposium on High Performance Computer Architecture A+ I3DG ACM-SIGRAPH Interactive 3D Graphics A+ ICAPS International Conference on Automated Planning and Scheduling A+ ICCV IEEE International Conference on Computer Vision A+ ICDE IEEE International Conference on Data Engineering A+ ICDM IEEE International Conference on Data Mining A+ ICFP International Conference on Functional Programming A+ ICIS International Conference on Information Systems A+ ICML International Conference on Machine Learning A+ ICSE International Conference on Software Engineering A+ IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence A+ IJCAR International Joint Conference on Automated Reasoning A+ INFOCOM Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies A+ InfoVis IEEE Information Visualization Conference A+ IPSN Information Processing in Sensor Networks A+ ISCA ACM International Symposium on Computer Architecture A+ ISMAR IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality A+ ISSAC International. Symposium on Symbolic and Algebraic Computation A+ ISWC IEEE International Symposium on Wearable Computing A+ IWQoS IFIP International Workshop on QoS A+ JCDL ACM Conference on Digital Libraries A+ KR International Conference on Principles of KR & Reasoning A+ LICS IEEE Symposium on Logic in Computer Science A+ MOBICOM ACM International Conferencem on Mobile Computing and Networking A+ NIPS Advances in Neural Information Processing Systems A+ OOPSLA ACM Conference on Object Oriented Programming Systems Languages and Applications A+ OSDI Usenix Symposium on Operating Systems Design and Implementation A+ PERCOM IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications A+ PERVASIVE International Conference on Pervasive Computing A+ PLDI ACM-SIGPLAN Conference on Programming Language Design & Implementation A+ PODC ACM Symposium on Principles of Distributed Computing A+ PODS ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART Conferenceon Principles of Database Systems A+ POPL ACM-SIGACT Symposium on Principles of Prog Langs A+ RSS Robotics: Systems and Science A+ RTSS Real Time Systems Symp A+ SENSYS ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems A+ SIGCOMM ACM Conference on Applications, Technologies,Architectures, and Protocols for Computer Communication A+ SIGGRAPH ACM SIG International Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques A+ SIGIR ACM International Conference on Research and Development in Information Retrieval A+ SIGKDD ACM International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining A+ SIGMETRICS ACM SIG on computer and communications metrics and performance A+ SIGMOD ACM Special Interest Group on Management of Data Conference A+ SODA ACM/SIAM Symposium on Discrete Algorithms A+ SOSP ACM SIGOPS Symposium on Operating Systems Principles A+ STOC ACM Symposium on Theory of Computing A+ UAI Conference in Uncertainty in Artifical Intelligence A+ UbiComp Uniquitous Computing A+ VLDB International Conference on Very Large Databases A+ WWW International World Wide Web Conference A+ ACM-HT ACM Hypertext Conf A AH International Conference on Adaptive Hypermedia and Adaptive Web-Based Systems A AID International Conference on AI in Design A AIED International Conference on Artificial Intelligence in Education A AIIM Artificial Intelligence in Medicine A AIME Artificial Intelligence in Medicine in Europe A AiML Advances in Modal Logic A ALENEX Workshop on Algorithm Engineering and Experiments A ALIFE International Conference on the Simulation and Synthesis of Living Systems A AMAI Artificial Intelligence and Maths A AMIA American Medical Informatics Annual Fall Symposium A AOSD Aspect-Oriented Software Development A APPROX International Workshop on Approximation Algorithms for Combinatorial Optimization Problems A ASAP International Conference on Apps for Specific Array Processors A ASE Automated Software Engineering Conference A ASIACRYPT International Conference on the Theory and Applications of Cryptology A ASIS&T Annual conference of 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Innovative Data Systems Research A CIKM ACM International Conference on Information and Knowledge Management A CLUSTER Cluster Computing Conference A COCOON International Conference on Computing and Combinatorics A CogSci Annual Conference of the Cognitive Science Society A COLING International Conference on Computational Liguistics A CONCUR International Conference on Concurrency Theory A CoNLL Conference on Natural Language Learning A CoopIS International Conference on Cooperative Information Systems A Coordination International Conference on Coordination Models and Lanuguages A CP International Conference on Principles & Practice of Constraint Programming A CPAIOR International Conference on Integration of Artificial Intelligence and Operations Research Techniques in Constraint Programming for Combinatorial Optimization Problems A CSB IEEE Computational Systems Bioinformatics Conference A CSCW ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work A CSFW IEEE Computer Security Foundations Workshop A CSSAC Cognitive Science Society Annual Conference A CVPR IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition A DAC Design Automation Conf A DAS International Workshop on Document Analysis Systems A DASFAA Database Systems for Advanced Applications A DATE IEEE/ACM Design, Automation & Test in Europe Conference A DEXA International Conference on Database and Expert Systems Applications A DIGRA Digital Games Research Conference A DIS Designing Interactive Systems A DISC International Symposium on Distributed Computing (ex WDAG) A DocEng ACM Symposium on Document Engineering A DOOD Deductive and Object-Oriented Databases A DUX Design for User Experience A EAAI Engineering Applications of Artifical Intelligence A EACL European Association of Computational Linguistics A EASE International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering A EC ACM Conference on Electronic Commerce A ECAI European Conference on Artificial Intelligence A ECCV European Conference on Computer Vision A ECDL European Conference on Digital Libraries A ECIS European Conference on Information Systems A ECML European Conference on Machine Learning A ECOOP
会议检索的过程：投论文-》评审论文-》发表论文-》出版论文-》会议组办方整理论文-》投递到EI组织-》EI组织审核-》收录或者阻绝。从以上你过程你应该明白，会议组办方承诺给你一定收录的都是假的，EI是第三方，与会议组织方没有关系的，所以有些负责人的会议组织方，会告诉你他们的会议会收录，但也有可能不收录的可能。如果承诺你100%收录的话，你就要考虑一下子了。EI在国外都是追着会议主办方收录，但在中国的有点不同，因为国内举办的国际会议的水平参差不齐，要是全部收录的话，EI的水准是不是很低了？所以以后投论文要多个心眼，看看他的sponsor是哪个？出版社是哪个？这些比较重要。比如：IEEE挂头的会议99%都会被EI收录，所以投这些会议收录的把握比较大。请参考IEEE举办的所有会议在世界上 参考资料： 现在的会议非常多，在投文章前，大家可以先看看会议的权威性、前几届的录用率，这样首先对自己的文章能不能中有个大概的心理底线。权威与否可以和同行的同学沟通、或者看录用文章的水平、或者自己平时阅读文献的时候的慢慢累及。原来有人做过一个国际会议的排名，如下 其中的很多会议我们都非常熟悉的。但是这个排名是大概2000的时候做的，后来没有更新，所以像ISWC这个会议在其中就看不到。但是很多悠久的会议上面都有的，如,SIGIR,VLDB,EMLC,ICTAI这些等等。这些东西可以作为一个参考。现在很多学校的同学毕业都要有检索的要求了。因此很多不在SCI，EI检索范围内的会议投了可能对毕业无用，所以投之前最好查查会议是不是被SCI，EI检索的。当然这也不绝对，如Web领域最权威的WWW的全文就只是ISTP检索，而不是SCI，EI检索的（可能是ACM出版的原因吧？）。罗嗦了这么多！祝愿大家能在好的会议上发PAPER，能被SCI，EI检索。
没有特别大帮助。我也有，但是第一年申还是挂了。首先看你的语言成绩和申请材料的表述。然后看你可以的话再给面试的机会看你这个人到底咋样。不知道你要申请哪里，美国人很现实的。TOEFL和专业课真才实学是硬道理。还有，选学校时，对自己的定位要正确。
应该来说作用不是很大，我当时的EI论文是通过慧德发表在了期刊上，但是你说想申请奖学金的话，作用不是很明显，除非是SCI，可能会有些许帮助的，而且会议论文觉得还不如期刊论文的含金量高。但是SCI比CPCI强，期刊论文比会议论文要强，有的总比没有的强，可以再努力往上发展。
发表论文对毕业生有什么好处
评奖学金也不是单单看发表的论文而定的。学校的奖学金，首先不能挂科，一挂科就没有了。其次是参加校内外活动，拿到奖状，奖状越多越好。再次本身的成绩，及与老师的关系，最好在学校里任职情况，班级、系列、校里、社团、如：学生会主席、班长、社团主席等等都能为你评奖学金加分的。主要是不能挂科，还有奖状为主要