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知网论文检测系统是可以识别到格式标准的参考文献的，格式正确系统会自动剔除不算重复率。如果格式有误，那么参考文献会被当成正文来检测将会标红算重复率。知网检测系统识别参考文献的标准：1. 有明显的“参考文献”标记，参考文献4个字独占一行，下面是各个参考文献条目；2. 每个参考文献有明显的标号，标号可以是以下任意一种：【Num】、[Num]、(Num)；3. 标号可以是Word自动生成也可以手工书写；4. 标号内不要添加标点符号，例如：不要[Num.]或(Num、)等；5. 每个参考文献中最好有时间休息或者URL或《》书目信息；6. 一条参考文献内及在此条参考文献没有结束时不要有手动换行或者回车符（即顺其自然，满行后会自动换行，请勿人为！）
springer期刊是sci论文2区。
springer是世界上最大的科技出版社之一，收录了2900+本期刊，其中，60%以上被SCI和SSCI收录。
收稿主题范围包括天文学、行为科学、生物医学科学、商业与管理、化学、气候、计算机科学、地球科学、经济学、教育与语言、能量、工程、环境科学、食品科学与营养、一般利益、地理、法律、生命科学、材料、数学、医学、哲学、物理学、公共卫生、社会科学、统计数字、水等等。
期刊的介绍
期刊，定期出版的刊物。如周刊、旬刊、半月刊、月刊、季刊、半年刊、年刊等。由依法设立的期刊出版单位出版刊物。期刊出版单位出版期刊，必须经新闻出版总署批准，持有国内统一连续出版物号，领取《期刊出版许可证》。
从广义上来讲，期刊的分类，可以分为非正式期刊和正式期刊两种。非正式期刊是指通过行政部门审核领取“内部报刊准印证”作为行业内部交流的期刊，但也是合法期刊的一种，一般正式期刊都经历过非正式期刊过程。
正式期刊是由国家新闻出版署与国家科委在商定的数额内审批，并编入“国内统一刊号”，办刊申请比较严格，要有一定的办刊实力，正式期刊有独立的办刊方针。
不算
知网查重对参考文献的查重率是不会包含在所查重复率中的，知网论文检测系统拥有高智能的技术，会将论文作者所标注的参考文献直接忽略重复的部分。但是，对于论文作者来说，就必须要有较高的文采素质，论文作者可以直接将自己所引用的参考文献用相应的。
标注标记好，不然在检测重复率的过程中依然会呈现飘红字体， 也就增加了论文的重复率，或者是论文作者根据是在原有的文献中，仔细思考文献作者的意图，将文献内容充分用自己的话术表现出来。这就是两个较为直接和减少知网论文检测系统在检测重复率时降低的最为直接的方法。
扩展资料：
论文注意事项：
1、论文字数不少于2万。
2、去除目录、参考文献、致谢等部分，其余部分（引言、正文、综述等）均按正确格式排好，组成一篇Word文档上传参加检测。
3、论文中图片不宜太大，建议每张图片压缩至80K以内。
4、与以本人为第一作者发表的文章重复的部分不计入重复率。
5、全文及每部分重复率都不能超过30%。
6、只有一次检测机会。重复率超过标准者，不能参加资格审查，须按要求重新修改论文，延期申请答辩。
算，不能超出总字数的百分之十。知网检测，就是用一定的算法将你的论文和知网数据库中已收录的论文进行对比，从而得出你论文中哪些部分涉嫌抄袭。目前的对比库有：中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源关于学校查重率、相似率、抄袭率： 各个学校不一样，全文重复率在30%一下（而有的学校，本科是20%）。每章重复率应该没有要求，这个每个学校会出细则的，并且学校也出给出他们查重复率的地方——基本都是中国知网。具体打电话问老师，每界每个学校要求都不一样相关查重系统名词的具体作用： 查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。基本就这意思。 一个是自写率 就是自己写的一个是复写率 就是你抄袭的还有一个引用率 就是那些被画上引用符号的 是合理的引用别人的资料关于知网相关抽查规定：有规定的，可以进行第一次修改，修改之后通过就可以答辩，如果第二次不通过就算结业，在之后4个月内还要交论文或者设计的。这个是在抄袭30%的基础上的。 如果抄袭50%以上的话，直接结业 在之后4个月内还要交论文或者设计的。1．被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），包括与他人已有论文、著作重复总字数比例在30%至50%（含50%）之间的，需经本人修改。修改后经过再次检测合格后，方可参加学院答辩。再次检测后仍不合格的，按结业处理。须在3 个月后提交改写完成的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。2．被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），且与他人已有论文、著作重复总字数比例超过50%的，直接按结业处理。须在4 个月后提交改写的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。 修改重复率或抄袭率论文的经验： CNKI是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。我们学校规定是CNKI检测重复率不能超过30%.两种数据库检测重复率会有结果上的误差，一般CNKI会更严格一点，先在用万方检测一下，然后对照重复段落，句子反复修改一下，最后用CNKI检测一下，就放心了。 现在是学生写作毕业论文的关键时期，许多学生在论文写作中要利用一些文献资料，这样就涉及到一个问题，如何应用别人的文献资料，如何形成一个良好的学术规范，避免抄袭。这在现在是一个非常迫切的问题，但是我们许多同学缺乏严格的训练，也不知道什么情况下是抄袭，什么情况下是引用别人的文章。在这里我想对这个问题作出一个简单的讨论。这仅仅只能算是个抛砖引玉而已，目的是想和大家一起讨论这个话题。 什么是抄袭行为？简单地说就是使用了别人的文字或观点而不注明就是抄袭。“照抄别人的字句而没有注明出处且用引号表示是别人的话，都构成抄袭。美国现代语言联合会《论文作者手册》对剽窃（或抄袭）的定义是：‘剽窃是指在你的写作中使用他人的观点或表述而没有恰当地注明出处。……这包括逐字复述、复制他人的写作，或使用不属于你自己的观点而没有给出恰当的引用。’可见，对论文而言，剽窃有两种：一种是剽窃观点，用了他人的观点而不注明，让人误以为是你自己的观点；一种是剽窃文字，照抄别人的文字表述而没有注明出处且用引号，让人误以为是你自己的表述。当然，由于论文注重观点的原创性，前者要比后者严重。至于普及性的文章却有所不同，因为并不注重观点的原创性，所以并不要求对来自别人的观点一一注明，因此只看重文字表述是否剽窃。” 那么如何使用别人的文献资料呢？美国哈佛大学在其相关的学生手册中指出，“如果你的句子与原始资料在观点和句子结构上都非常相似，并且结论与引语相近而非用自己的话重述，即使你注明出处，这也是抄袭。你不能仅仅简单改变原始资料中的几个词语或者对其进行摘要总结，你必须用你自己的语言和句子结构彻底地重塑你的总结，要不就直接引用。”（引自哈佛大学的相关规定，该原文是我1年前看到的，现在找不到出处了）。 可见，对别人的内容的使用必须进行全面的重写，否则就有抄袭的嫌疑。但这里要避免胡乱拼凑和揉合。 总之来说，我们必须尊重别人的智力成果，在文章中反映出哪些是你做的哪些是别人做的。 当然现在做到这些还很难，但我想我们至少要有这个意识，因为在剽窃的概念里，除过强调未注明这点外，还强调不是成心的。我们许多人写东西，正是因为不知道什么是抄袭，如何避免抄袭才犯了错误，所以明确什么是抄袭非常重要。从现实来看，我们的同学要写一篇10000字左右的没有任何抄袭嫌疑的毕业论文是很困难的，但是我们至少应该从主观上尽可能的避免出现严重抄袭行为，逐步形成好的习惯。在国内就是知网/paperpass/万方这三大系统，这里面的资源是不断更新的，每一年毕业生的论文除有保密要求外的基本上都是收这三大系统收录作为比对资源库，所以你就可不能大意啊！！国内就是三大系统，知网/paperpass/万方知网不对个人开放，paperpass及万方对个人开放万方不检测互联网及英文，知网及paperpass都检测互联网及英文。现在，所有学校对于硕士、博士毕业论文,必须通过论文检测查重才能算合格过关。本科毕业生，大部分211工程重点大学，采取抽检的方式对本科毕业论文进行检测查重。抄袭或引用率过高，一经检测查重查出超过百分之三十,后果相当严重。相似百分之五十以下，延期毕业，超过百分之五十者，取消学位。辛辛苦苦读个大学，花了好几万，加上几年时间，又面临找工作，学位拿不到多伤心。但是，所有检测系统都是机器，都有内在的检测原理，我们只要了解了其中内在的检测原理、系统算法、规律，通过检测报告反复修改，还是能成功通过检测，轻松毕业的。大概当今所有的研究生毕业论文都会经过中国知网的“学术不端检测”，即便最后不被盲审。这个系统的初衷其实是很好的，在一定程度上能够对即将踏入中国科研界的硕士研究生们一个警示作用：杜绝抄袭，踏实学问。但正所谓“世界万物，有矛就有盾”的哲学观，中国知网的这个“学术不端检测系统”并不是完善的。原因有二，其一是目前的图文识别技术还不够先进；其二是目前的机器识别还达不到在含义识别上的智能化。求索阁一贯的观点就是“战略上蔑视，战术上重视”和“知己知彼百战百胜”。要破敌，必先知敌；要过学术检测这一关，当然必先了解这一关的玄机。一、查重原理 1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。 2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。 3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。 4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。 1）知网查重时，黄色的文字是“引用”，红色的文章是“涉嫌剽窃”。 （2）知网查重时，只查文字部分，“图”、“mathtype编辑的公式”、“word域代码”是不查的（要想知道知网到底查那些部分，可以“全选”——“复制”——“选择性粘贴”——“只保留文字”）。建议公式用mathtype编辑，不要用word自带的公式编辑器。 （3）word、excel编辑的“表”是可以查出来的。在某些被逼无奈的情况下，可以选择把表截图放到论文里边去！作者亲眼见过有同学自己编的系数，查出来居然跟人家重了，数据决定了系数还不能变，欲哭无泪…… （4）参考文献的引用也是要算重复率的（包括在学校要求的X%以内）！所以引用人家文献的时候最好用自己的话改写一下。 （5）知网的查重是以“章”为基本单元的。比如“封面”、“摘要”、“绪论”都会作为单独的一章，每一章出一个检测结果，标明重复率。每一章有单独的重复率，全文还有一个总的重复率。有些学校在规定论文是否通过查重时，不仅要求全文重复率不能超过多少，还对每章重复率也有要求。 （6）知网查重的确是以“连续13个字与别的文章重复”做为判断依据的，跟之前网上一些作者说的情况一致。如果你能够把论文改到任何一句与别的文章保证任意连续13个字都不一样，知网是查不出来的。 （7）但是，如果你有一处地方超过13个字与别的文章重复，知网的服务器都对这处地方的前后进行模糊搜索，那些仅仅是简单的加了一些“的”、“在……时”、“但是”等词语来隔断13个字多数情况是会检测出来的。这些模糊搜索有时候非常傻，可能会把一篇写如何养猪的文章跟你的那篇写建筑的文章关联到一起，说你涉嫌抄袭！遇到这种情况，你就自己”呵呵“吧！ （8）书、教材在知网的数据库里是没有的。但是，copy书的同学需要注意，你copy的那部分可能已经被别的文章抄过了，检测的时候就重复了。这样的情况经常出现，尤其是某些经典理论，用了上百年了，肯定有人写过了！ 当然，有些同学觉得用自己的话改写一下就ok了。但现实情况是：这些经典理论用自己的话写了也一样有”标红“的可能，因为这些经典的理论已经被人翻来覆去写了N遍了！会不会”标红“就看你人品了！作者查重时，曾出现过一段话用自己的语言翻来覆去改了三遍仍然”标红“的情况，让人哭笑不得。只能说作者当时人品衰得没办法了，但愿现在发的这篇文章能攒些人品，以待来日！ （9）网络上的某些内容也是在知网的数据库里的。比如：“百度文库”、“道客巴巴”、“豆丁网”、“互动百科”、“百度百科”。作者查重的时候，甚至还遇到很多奇葩的网站，神马“东方财富网博客”、“ 人大经济论坛”。所以，选择网上的内容时要慎重。 （10）外文文献，知网数据库里存储较少。鼓励大家多看外文文献，多学习国外的先进科学知识、工程技术，翻译过来，把它们应用到我国的社会主义现代化论文中来！ （11）建议各位学校查重前，在网上先自费查一遍。检测报告会对重复的地方”标红“，先修改一遍。 （12）检测一遍修改完成后，同学们不要掉以轻心。因为知网查重最变态、最令人愤怒的地方来了：第一次查重没有“标红”的地方，第二遍可能会出现“标红”，说你是抄袭。舍得花钱的话，在网上花钱再查一遍，直到低于学校要求的重复率。 （13）网上现在常用的查重有”万方“、”知网“、”paperpass“，paperpass最松，万方居中，知网最严。 万方的数据库不全，查出来重复率会低于知网5%，知网是以”连续13个字一样“就算重复，所以查出来重复率较高！ 最好选择用万方先预查，改完的通过率一般较高。 1、如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。2、可以将文字转换为表格，将表格边框隐藏。3、如果你看的外文的多，由外文自己翻译过来引用的，个人认为，不需要尾注，就可以当做自己的，因为查重的数据库只是字符的匹配，无法做到中文和英文的匹配。4、查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来，或者是用：原文章作者《名字》和引号的方式，将引用的内容框出来。引号内的东西，系统会识别为引用如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利，也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是哦中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。特别注意标点符号，变化变化，将英文的复合句，变成两个或多个单句，等等，自己灵活掌握。因为真正写一篇论文，很罕见地都是自己的，几乎不可能，但大量引用别人的东西，说明你的综合能力强，你已经阅读了大量的资料，这就是一个过程，一个学习、总结的过程。所有的一切，千万别在版面上让导师责难，这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的，因为他只负责内容，但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。5、下面这一条我傻妞试过的，决对牛B：将别人的文字和部分你自己的文字，选中，复制（成为块，长方形），另外在桌面建一个空文件，将内容，复制到文件中，存盘，关闭。将这个文件的图标选中，复制，在你的正文中的位置上，直接黏贴，就变成了图片了，不能编辑的。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的，所以是图片。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的。所以是图片。 结论：本文的写作纯属作者个人理解、心得体会，不能保证全文100%的准确性，有人因为采用了本篇文章中的某些方法而论文没通过学校检测，作者概不负责。本文是为了让广大同学了解知网查重的一些特点，而不是鼓励大家抄袭他人文章，建议大家自己写作，支持原创！祝各位同学顺利毕业，大好的工作、大把的妹纸在前方等着你，骚年！师兄只能帮你倒这儿了 特别需要注意的问题：面总结几个常见问题：一、有些书籍的年份久远，知网等检测系统没有收录这些材料，大段大段的copy是不是很安全？也有同学认为，数据库大多是往届学生论文和期刊的文章，书本和政府工作报告等暂未入库，直接抄书一般也不会“中招”。答：这些做是存在风险的。第一，虽然中国知网没有收录书籍，但是可能存在a同学或者老师，他同样也抄了同样的内容，并且已经将其抄书的论文发表了，中国知网能数据库全文收录a的文章，那么你再抄同样的内容，在进行论文检测的时候，很可能指向a的文章，将会被认定为抄袭。“但如果所抄书本，前几年有人抄过，还是会被测到，因此大家会选择最近两年出版的新书来抄。”但是，新书也可能存在抄别人或者被别人抄的现象。另外，在论文评审的时候，评审专家的经验和理论水平比较丰富，你大段的引用可能被这些老专家们发现，到时候结果就很悲催了！二、现在有些网页上也有很多相关材料，撰写论文能不能复制上面的内容？比如百度文库、豆丁？”。答：也是很危险的。网页很大程度上来源于期刊网，不少文章是摘抄期刊网上的文章，通过n篇论文粘贴复制而成。另外有些数据库已经将互联网网页作为数据库的组成部分之一。 连续13个字相同，就能检测出来你可以把原文的内容，用新的文字表达出来，意思相似就可以了，最好用联想法，就是看一遍用自己的语叙述出来，但要做到专业性，就是同义词尽量用专业术语代替，要做到字不同意思相同。例如主动句改成被动句，句式换了，用同意词或是用专业术语代替等等。还要注意论文框架。降低抄袭率率的方法：1划分多的小段落来降低抄袭率。 2.很多书籍是没有包含在检测数据库中的 ，比如论著。可摘抄3.章节变换不可能降低复制率4.论文中参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。 只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭修改方法：首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。 知网查重是以句子为单位的。即将文章以句子为单位进行分割，然后与知网数据库中的论文逐句对比，若其中有主要内容相同（即实词，如名词、动词、专业词汇等），则标红。若一个段落中出现大量标红的句子，则计算在论文重复率中。按照我自己的经验，避免查重最好的办法，就是把别人论文中的相关段落改成用自己的语言写出来。比如调换句子之间的顺序，更重要的是改变句子主谓宾的结构。按照这样的方法，我的论文重复率大概在3%左右，没有任何问题。希望可以帮到你！ 是这样的。因为基本上都是以句子为单位的。不过从现在掌握的情况来看，实际上是针对每段的内容，将该段的所有句子打散，然后逐句对比查重。比如说你的论文中的一段有A、B、C、D四句话，数据库中一篇文章的一段中有E、F、G、H四句话。那么比较的时候，应该是A、B、C、D分别于E、F、G、H比较，笨一点说，就是比较16次。这样的话，单纯改动句子顺序就不好用了，必须改变句子结构才可以。 一、各个数据库论文检测系统的比较和选择 众所周知，数据库有三驾马车：中国知网（cnki）、万方、paperpass；一般高校硕士、博士毕业论文都用的是知网论文检测系统（本科毕业论文我不太清楚，不过80%应该用的也是知网论文查重系统），因为知网是全国学位论文和期刊论文收录最齐全，势力最强大的一种数据库，万方其次，paperpass的就比较糟糕，不值得一提了，收录量比较少。一般数据库的收录程序是这样的，各个数据库去高校联络本校毕业论文资源，基本上是几家数据库垄断的，给知网就不会给万方，给万方就不会给知网，因为知网势力强大，提供的优惠多，所以绝大多数高校都是将资源提交给了知网，我为什么要说这个呢，很多同学检测论文抄袭的时候，不知道是选择知网还是万方或者paperpass，知网是有绝对的权威性和垄断性，跟学校检测的结果是一致的，所以才敢这么牛气，要价这么高，不过我还听说，价格高是因为知网一次只能检测5000字，所以一篇硕士有2-3万次，需要提交好多次才能检测完，到底是不是这样我也没有得到证实。 查重通过必须满足里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。如果13个字里有一半相似，会算一半疑似相似，所以一定要变换句式，用专业术语代替，要改的仔细彻底，切记，切记。 知网检测范围：中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)优先出版文献库港澳台学术文献库互联网文档资源 知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。 3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。 4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。 5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。 免费的论文检测系统一般是由个人或其它公司开发，因为系统没有被高校所采纳，所以就算检测结果比收费的系统准也不能成为权威。至于这两种系统检测结果有多大的区别，就很难说了，因为知网的论文检测系统有国家的扶持，论文对比库比较全面，检测出来的抄袭率一般比其它的高，当然也不是绝对的。论文查重,参考文献引用的内容还算吗？在万方上查重，出现的绿字，就是引用参考文献的内容，在论文查重时，算重复率吗？要看你索引的字数以及你们学校的规定。索引的字数不要太多，最好不要大段大段的引用，而且也得看你们学校的规定，有的学校查重的时候只看抄袭率，有时你引用自己的也算抄袭，的确很无奈。有的学校查重的时候会看你引文的出处，如果有出处，那么就不算了。所以最关键的还是要看学校会“怎么办”。 ，知网查重时很少会根据你的参考文献而去排除你抄袭的引文，也就是说，你所引用的文字，在知网上还是算重复率的，所以你要么少引用，要么把引用的加以修改~
他在心理学教研工作上取得了突出成果。“八五”期间主持并完成了包括全国教育科学“八五”规划重点项目在内的八个科研课题，出版著作20多本，其中专著8本，发表论文70多篇。1990年攻得第2届“中国青年科技奖”，第2届“霍英东教育基金高校青年教师奖”，“曾宪梓教育基金高等师范优秀教师奖”，省优秀科研成果奖，国家教育部第三届高等学校教学名师奖、省高教厅首届人文社会科学优秀成果2等奖和省优秀中青年专家称号等荣誉，并于1993年获得国务院政府一级特殊津贴2010年，莫雷教授作为第一作者在国际顶级刊物《PNAS》上发表论文“Newly trained lexical categories produce lateralized categorical perception of color”。《PNAS》是美国科学院院刊，是世界上被引用次数最多的综合学科文献之一，2009年影响因子为9.432，在SCI综合科学类排名第三位，是国际学术界公认的综合性顶级刊物。莫雷教授此篇论文的发表对全国高校心理学界是一个重要突破。
pnas是国际顶级期刊。JACS是化学类顶级期刊。PNAS是老牌综合性期刊，一般作为中高档的分水岭。因为文章发行量比较大，发表流程也比较特别，因此进入了各领域研究顶级水平后，会用PNAS作为保底选项。在积累声望期间，PNAS也是一个不错的尝试对象，如果被接受，也可以看作是到达某一档次的象征。JACS可以说是每个化学人梦寐以求的能发一篇论文的地方。可以说是化学类杂志的龙头。有些人会说美国化学会志的影响因子不是最高，这个有点像以人均GDP来衡量国力的强大与否一样。影响因子就是两年内的平均引用次数，很狭隘的一个评价指标。
国外影响力比较大的期刊主要包括：SCI、EI和ISTP，俗称国际三大检索。国内方面：CSCD、中文核心期刊目录、CSSCI。
1.中国知网，CNKI，是清华大学和清华同方创办的，是国内最权威是学术期刊数据库，凡是知网收录的期刊一定是正规的，不被知网收录的期刊就不一定了。2.万方数据库，也是比较大的论文数据库，权威性比知网差一点。3.维普网，重庆维普科技公司创办的，也是比较大的论文数据库，这个比较鱼龙混杂了，之前很多假刊，现在假刊上了，但是相对来说比知网万方差了不少。4.淘淘论文网，一个分享论文发表知识的平台，上面有讲到一些论文发表防的知识，比较实用，还可以帮忙快速发表论文，着急发表论文的时候可以用下。。有不明白的随时追问
从整体上说，发表论文最好的期刊，是本领域本选题方向、刊物等级最高、影响因子最高的正规期刊。即期刊等级越高，期刊越好，比如sci期刊比国家级期刊要好。而在sci期刊中，一区的期刊要比其他分区的期刊更好。从发表论文本身来说：适合的就是最好的。一是要看有没有发表论文的要求；以评职称发表论文为例，要区别发表论文达到职称要求。二是要对论文本身的学术价值进行评估，只是达到发表国家级期刊的水平，就不要选核心期刊。虽然核心期刊比国家级期刊要好，但对本论文来说，国家级期刊是最好的期刊。
这个要比对的东西就很多了，因为现在网上发表机构也有很多，鱼龙混杂，这里筛选的话，有几个关键点需要注意。第一是要看网站的备案时间。基本超出5年的都没什么问题，第二要核对好推荐的期刊，要在总署可查的才行，第三 看发表的期刊以及自己的用途。因为我当时发了5篇，其中因为有1篇着急，没管那么多就上当了，综合来说百姓论文网是不错的，承诺时间内完成了任务，希望对你有帮助。
2017年 10 月 11 日，阿里巴巴达摩院正式成立，马云的一句 “ 活得要比阿里巴巴长”，让外界对它的未来发展，有了更 “意味深长” 的期待。
在近三年多的时间里，达摩院在人工智能学术科研与应用上齐头并进，无论在国际学术顶会以及各类竞赛上，还是在推动学术成果的商业化落地上，都交出了亮眼的成绩单，这也反过来吸引着人工智能领域的顶尖研究者们都汇聚于此。
对于这些顶尖研究者们目前正在开展的研究工作，想必大家都充满了探知欲！
7月9日（晚）19:30-21:00 ，AI科技评论就将联合阿里达摩院，外加阿里集团在学术科研上同样“坚挺”的存在——阿里安全，给大家呈上一场 “ACL 2020 系列论文解读·阿里巴巴专场” 直播！
届时，来自阿里达摩院机器智能技术团队和阿里安全安全智能团队的 6 位高级算法专家、算法工程师以及研究型实习生们，将分别聚焦于多任务学习、少样本文本分类、 任务型对话、神经机器翻译、知识蒸馏、跨域分词标注等NLP 细分领域，为大家带来一场论文解读盛宴！
本次分享的嘉宾具体都有谁呢？下面一一揭晓：****分享主题： SpanMlt：一种基于跨度的用于属性词和观点词配对抽取的多任务学习框架 ****分享嘉宾：黄龙涛
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属性词和观点词抽取，是细粒度的基于属性的情感分析（ABSA）的两个关键问题。属性－观点词对（ aspect-opinion pairs）可以为消费者和观点挖掘系统提供相关产品或服务的全局配置文件。但是，传统方法无法在没有给定属性词和观点词的情况下，直接输出属性－观点词对。尽管研究者最近提出了一些共提取方法来联合提取属性词和观点词，但是并不能配对抽取两者。为此，本文提出了一种端到端方法来解决属性词和观点词的配对抽取（PAOTE）任务。此外，本文从联合词和关系抽取的角度而非此前大多数工作中执行的序列标注方法的角度，来处理该问题。我们提出了一个基于共享跨度的多任务学习框架，其中在跨度边界的监督下提取词。同时，使用跨度表示法来联合识别配对关系。大量实验表明，我们的模型始终优于 SOTA 方法。
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现有的工作往往使用元学习（meta learning）的方法，通过在一系列meta-task中切换来获得少样本学习的能力，但是在task间的切换会带来遗忘的问题，因此考虑使用记忆机制来辅助meta learning的训练。在本工作中，我们将监督学习得到的分类参数作为meta learning的全局记忆，并提出了动态记忆路由算法，基于dynamic routing的方式将全局记忆信息融入到meta task的训练和预测阶段。此外，动态记忆路由算法还可以使用query信息来增强归纳类别表示的能力，对口语场景下的语言多样性表达有更好的泛化性能。在中英文场景少样本分类任务数据集上，均取得了STOA的结果。
分享主题：多领域对话动作和回复联合生成****分享嘉宾：田俊峰
分享内容： 在任务型对话中，产生流畅且信息丰富的回复至关重要。现有pipeline方法通常先预测多个对话动作，然后使用它们的全局表示来辅助回复生成。这种方法有两个缺陷：第一，在预测对话动作时，多领域的固有结构被忽略了；其次，在生成回复时没有考虑到对话动作和回复之间的语义联系。为了解决这些问题，我们提出了一种同时生成对话动作和回复的神经联合生成模型。与以往的方法不同，我们的对话动作生成模块可以保留多领域对话动作的层次结构，同时我们的回复生成模块可以动态地关注到相关的对话动作。在训练时，我们采用不确定性损失函数来自适应地调整两个任务的权重。在大规模MultiWOZ数据集上进行了评估，实验结果表明，我们的模型在自动评估和人工评估上都比SOTA模型有很好的提升。****分享主题：神经机器翻译的多尺度协同深度模型******分享嘉宾：魏相鹏**
近年来，神经机器翻译(NMT)方法凭借其出色的翻译性能在大量应用场景中取代了基于统计的机器翻译方法。目前，制约NMT模型性能的因素主要包括模型的特征表达能力和数据规模。因此，我们提出一种基于多尺度协作(MSC)机制的深度神经机器翻译模型，以提高模型对底层（具象化）和高层（抽象化）特征的建模能力。
实验证明，(1) 多尺度协作机制有助于构建极深的NMT模型的同时带来性能上的提升，(2) 基于MSC机制的深度NMT模型能够更好地翻译语义结构复杂的自然语言句子。
****分享主题：多语种序列标注的结构级知识蒸馏******分享嘉宾：王新宇**
多语言序列标注是一项使用单一统一模型预测多语言标签序列的任务。与依赖于多个单语模型相比，使用多语言模型具有模型规模小、在线服务容易和对低资源语言通用的优点。然而，由于模型容量的限制，目前的多语种模型仍然远远低于单独的单语模型。本文提出将多个单语言模型（teachers）的结构知识提取到统一的多语言模型（student）中，以缩小单语言模型与统一的多语言模型之间的差距。我们提出了两种基于结构层次信息的知识挖掘方法：
****分享主题：跨域中文分词的远程标注与对抗耦合训练******分享嘉宾：丁宁**
完全监督神经方法在中文分词（CWS）的任务上取得了重大进展。但是，如果由于域间的分布差异和集外词（OOV）问题导致域迁移，则监督模型的性能始终一直大幅下降。为了实时缓解此问题，本文将跨域中文分词的远程标注和对抗性训练直观地结合在一起。
7月9日，6位来自阿里的分享嘉宾，与大家不见不散！
ACL 2020原定于2020年7月5日至10日在美国华盛顿西雅图举行，因新冠肺炎疫情改为线上会议。为促进学术交流，方便国内师生提早了解自然语言处理（NLP）前沿研究，AI 科技评论将推出「ACL 实验室系列论文解读」内容，同时欢迎更多实验室参与分享，敬请期待！
ACL大会由国际计算语言学协会主办，是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议。
前面写了对话系统中的SLU之领域 分类/意图识别 、 槽填充 、 上下文LU和结构化LU 以及 NLG ，DST是对话管理（DM）的一部分，而DM是任务型对话中至关重要的一部分。说个 非严格的对比 ：如果把对话系统比作计算机的话，SLU相当于输入，NLG相当于输出设备，而DM相当于CPU（运算器+控制器）。
对话系统按功能来划分的话，分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。在不同类型的聊天系统中，DM也不尽相同。
闲聊型对话中的DM就是对上下文进行序列建模、对候选回复进行评分、排序和筛选等，以便于NLG阶段生成更好的回复；
任务型对话中的DM就是在NLU(领域分类和意图识别、槽填充)的基础上，进行对话状态的追踪（DST）以及对话策略的学习（DPL，下次分享），以便于DPL阶段策略的学习以及NLG阶段澄清需求、引导用户、询问、确认、对话结束语等。
知识问答型对话中的DM就是在问句的类型识别与分类的基础上，进行文本的检索以及知识库的匹配，以便于NLG阶段生成用户想要的文本片段或知识库实体。
推荐型对话系统中的DM就是进行用户兴趣的匹配以及推荐内容评分、排序和筛选等，以便于NLG阶段生成更好的给用户推荐的内容。
什么是对话状态？其实状态St就是一种 包含0时刻到t时刻的对话历史、用户目标、意图和槽值对的数据结构 ，这种数据结构可以给DPL阶段提供学习策略(比如定机票时，是询问出发地还是确定订单？)继而完成NLG阶段的回复。
对话状态追踪（DST）的作用： 根据领域(domain)/意图(intention) 、曹植对(slot-value pairs)、之前的状态以及之前系统的Action等来追踪当前状态 。他的 输入是Un（n时刻的意图和槽值对，也叫用户Action）、An-1（n-1时刻的系统Action）和Sn-1（n-1时刻的状态），输出是Sn（n时刻的状态） 。 这里用户Action和系统Action不同，且需要注意
S = {Gn,Un,Hn}，Gn是用户目标、Un同上、Hn是聊天的历史，Hn= {U0, A0, U1, A1, ... , U −1, A −1}，S =f(S −1,A −1,U )。
DST涉及到两方面内容： 状态表示、状态追踪 。另外为了解决领域数据不足的问题，DST还有很多迁移学习(Transfer Learning)方面的工作。比如基于特征的迁移学习、基于模型的迁移学习等。
为了在抽象的建模的基础上加深理解，看个小例子：
通过前面的建模和实例化，不难看出对话状态数跟意图和槽值对的数成 指数关系 ，维护所有状态的一个分布非常非常浪费资源，因此需要比较好的状态表示法来减少状态维护的资源开销（相当于特定任务下，更合理的数据结构设计，好的数据结构带来的直接影响就是算法开销变小）。
常见的状态表示法包括两种：
Hidden Information State Model (HIS)
这种方法就是：使用 状态分组 和 状态分割 减少跟踪复杂度。其实就是类似于二分查找、剪枝。
Bayesian Update of Dialogue States (BUDS)
这种方法就是：假设不同槽值的转移概率是相互独立的，或者具有非常简单的依赖关系。这样就将状态数从意图和槽值数的 指数 减少到了 线性 。
下面简单对比下两种不同状态表示法的优缺点：
讲到DST就不得不讲DSTC，DSTC是 Dialog System Technology Challenge ，主要包括6个Challenge。DSTC对DST的作用就相当于目标函数对机器学习任务的作用，真正起到了评估DST技术以及促进DST技术发展的作用。之所以在DST前先说DSTC是因为后面的很多DST的方法是在某个DSTC（大多是DSTC2、DSTC3、DSTC4、DSTC5）上做的。
先来看看DST的形象化
再来看看我总结的DST的方法汇总，注意我没有整理基于规则的DST（ 基于规则的方法虽然可以较好利用先验知识从而可以较好解决冷启动等问题，但是需要太多人工、非常不灵活、扩展性和移植性很差、不能同时追踪多种状态 ）。
下面分别介绍一下对话系统中的不同DST技术。
论文： （ Lee, SIGDIAL 2013 ）（ Kim et al., 2014 ）
从BUDS中对不同槽值的转移概率是相互独立的假设（是不是很像马尔可夫假设？）以及St的预测需要Un、An-1和Sn-1（转移概率和发射概率），是不是想到了HMM和CRF？没错，前期的基于统计的DST就是用了很多CRF。 n = （S −1, A −1, U ）。
Lee, SIGDIAL 2013 的主要思想如下：
Kim et al., 2014 的主要思想如下：
论文： （ Mrkšić et al., ACL 2015 ）（ Henderson et al., 2013 ）（ Henderson et al., 2014 ）（ Zilka el al., 2015 ）
关于神经网络的介绍、神经网络的好处和坏处，不再赘述，已经烂大街。基于神经网络的很多方法是在DSTC上做的，这里选取了几篇有针对性的经典论文简单介绍下。
Mrkšić et al., ACL 2015 是ACL2015的一篇论文，它是用RNN进行多领域的对话状态追踪，主要贡献是证明：利用多个领域的数据来训练一个通用的状态追踪模型比利用单领域数据训练追踪模型效果要好。
Henderson et al., 2013 是利用DNN来解决DSTC，它把DST当分类问题，输入时间窗口内对话轮次提取的特征，输出slot值的概率分布。该方法不太容易过拟合，领域迁移性很好。模型结构图如下：
Henderson et al., 2014 ，基于DRNN和无监督的自适应的对话状态鲁棒性跟踪，从论文名字就能看出因为使用DRNN和无监督的自适应导致DST 鲁棒性很好 。
先来看看特征提取的办法：主要提取f，fs，fv三种特征，f是针对原始输入提取，fs和fv是对原始输入中的词做Tag替换得到 泛化特征 。
再来看下模型结构：对slot训练一个模型，利用无监督的自适应学习，将模型泛化到新的domain以便于提高模型的泛化能力。
Zilka el al., 2015 ，基于增量LSTM在DSTC2做对话状态追踪，具体思想如下：
（ Williams 2013 ）（ Mrkšic, ACL 2015 ）
目前对话系统数据较少，我比较看好迁移学习在任务型对话中的应用，尤其是DST这种较复杂的任务。
Williams 2013 ，这是通过 多领域学习与泛化 来做对话状态追踪，比较好的解决了数据目标领域数据不足的问题。
Mrkšic, ACL 2015 ，这是ACL 2015的一篇paper，基于RNN做多领域的对话状态追踪，主要贡献是证明：利用多个领域的数据来训练一个通用的状态追踪模型比利用单领域数据训练追踪模型效果要好。顺便说一句，这篇论文涵盖了很多任务型对话领域比较高产的学者。
Shietal., 2016 ，基于 多通道卷积神经网络 做 跨语言 的对话状态跟踪。为每一个slot训练一个多通道CNN（中文character CNN、中文word CNN、英文word CNN），然后跨语言做对话状态追踪，我个人很喜欢这篇paper，也非常推荐大家好好读读这篇paper。
先来看看方法的整体结构：
再来看看多通道CNN的结构图：
最后看看输入之前的预处理：
（ Mrkšić et al., ACL 2017 ）
这是发表于ACL 2017的一篇论文，个人觉得水平很高。
先来看一下基于word2vec的表示学习模型，本文提出两种架构：NBT-DNN、NBT+CNN，结构图如下：
再来看看整个模型的结构图，它包含语义解码和上下文建模两部分：语义解码：判断槽值对是否出现在当前query；上下文建模：解析上一轮系统Act，系统询问（tq）+ 系统确认（ts+tv）。
模型还有一部分：二元决策器，用来判定当前轮的槽值对的状态。本文的状态更新机制采用简单的基于规则的状态更新机制。
另外，ACL 2018在本文的基础上提出完全NBT（ Fully NBT） ，主要变动是修改基于规则的状态更新机制，把更新机制融合到模型来做 联合训练 。具体更新状态的机制包括One-Step Markovian Update（ 一步马尔科夫更新，使用两个矩阵学习当前状态和前一时刻状态间的更新关系和系数）和Constrained Markovian Update（约束马尔科夫更新，利用对角线和非对角线来构建前一种方法中的矩阵，对角线学习当前状态和前一时刻状态间的关系，非对角线学习不同value间如何相互影响）。总之，这个工作扩展的比较细致。
其实还有很多种对话状态追踪的方法，比如基于贝叶斯网络做DST、基于POMDP（部分可观测马尔可夫决策过程）做DST等，因为时间相对比较久远，这里不再赘述。
以上介绍了多种对话系统中的DST技术，下面简单总结下它们的优势和劣势。
任何一项技术想要取得进步，那么他的评测方法是至关重要的（就相当于目标函数之于机器学习算法），所以我列出一些关于DST的评估。遗憾的是，目前DST的评估我感觉并不成熟，这也是制约DST发展的一个重要原因，如果谁能想出更好的评估方法或整理出一个业内公认的高质量数据集，那么一定会在DST（甚至是对话系统）领域有一席之地，引用量也会蹭蹭的上涨。
6.1.Dialog State Tracking Challenge (DSTC)
Williams et al. 2013, Henderson et al. 2014, Henderson et al. 2014, Kim et al. 2016, Kim et al. 2016, Hori et al. 2017
6.2. State Representation:
6.2.1 HIS
Steve Young, Jost Schatzmann, Karl Weilhammer, and Hui Ye. The hidden information state approach to dialog management.
6.2.2 BUDS
Blaise Thomson, Jost Schatzmann, and Steve Young. Bayesian update of dialogue state for robust dialogue systems.
6.3.DST
6.3.1 CRF
Sungjin Lee. Structured discriminative model for dialog state tracking. In Proceedings of the SIGDIAL 2013 Conference. Lee, SIGDIAL 2013
Seokhwan Kim and Rafael E Banchs. Sequential labeling for tracking dynamic dialog states. Kim et al., 2014
6.3.2 NN-Based DST
Multi-domain Dialog State Tracking using Recurrent Neural Network, Mrkšić et al., ACL 2015
Deep Neural Network Approach for the Dialog State Tracking Challenge, Henderson et al., 2013
Robust dialog state tracking using delexicalised recurrent neural networks and unsupervised adaptation, Henderson et al., 2014
Incremental lstm-based dialog state tracker, Zilka el al., 2015 .
6.3.3 Neural Belief Tracker
Neural Belief Tracker: Data-Driven Dialogue State Tracking , Mrkšić et al., ACL 2017
6.3.4 Multichannel Tracker
A Multichannel Convolutional Neural Network For Cross-language Dialog State Tracking, Shi et al., 2016
6.3.5 Transfer learning for DST
6.3.5.1 Feature based transfer for DST
Jason Williams. Multi-domain learning and generalization in dialog state tracking . In Proceedings of SIGDIAL. Williams 2013
Hang Ren, Weiqun Xu, and Yonghong Yan. Markovian discriminative modeling for cross-domain dialog state tracking .
6.3.5.2 Model based transfer for DST
Nikola Mrkšic, Diarmuid O Séaghdha, Blaise Thomson,Milica Gaši ́c, Pei-Hao Su, David Vandyke, Tsung-Hsien Wen, and Steve Young. Multi- domain dialog state tracking using recurrent neural networks . Mrkšic, ACL 2015
PRL那是相当牛逼啊！这么说吧，如果是博士，他这三篇加起来应该可以搞个“全国百优”了。
下丘脑的TRH能促进PRL的分泌。吸吮乳头的刺激引起传入神经冲动，经脊髓上传至下丘脑，使PRF神经元发生兴奋，PRF释放增多，促使腺垂体分泌PRL增加，这是一个典型的神经内分泌反射。
PRL参与应激反应。 在应激状态下，血中PRL浓度升高，而且往往与ACTH和GH浓度的增高一出现，刺激停止数小时后才逐渐恢复到正常水平。看来，PRL可能与ACTH及GH一样，是应激反应中腺垂体分泌的三大激素之一。
腺垂体PRL的分泌受下丘脑PRF与PIF的双重控制，前者促进PRL分泌，而执行者则抑制其分泌。多巴胺通过下丘脑或直接对腺垂体PRL分泌有抑制作用。
物理类的老大了bikebi(站内联系TA)是非常牛啊，哪个专业mopsite(站内联系TA)热能动力， 做颗粒震动分离的。人比人，比死人啊 呵呵。炫耀自己在中国文化中是不对的，但是引入一个第三方借着来炫耀，那就很自然而然。beiguo(站内联系TA)不少科学家因为在这上面发表的论文拿了诺贝尔物理学奖，你说牛不……要论物理领域专业性，比SN都还牛……SHY31(站内联系TA)特别是现在PRL 砍了一半的发行量 要中真的是 超级牛极高的物理意义 创新意义你同学能发基本保他飞黄腾达了tower598(站内联系TA)敬仰啊，真高啊:rol:souron(站内联系TA)除了NSP，JACS是化学第一期刊，PRL算物理第一期刊除了NSP，JACS是化学第一期刊，PRL算物理第一期刊这么说没啥问题吧 对搞物理的学者看来，最多学贼学的，数学的值得对对话， 其它的学科都是些只有小意思的应用而而已， 不能登大雅之堂的。 生物，医学，化学等现实生活中很重要， 搞的人多，文章期刊都多，IF 看起来就大， 其实学问门槛很低 (如同流行歌) 。虽然说得有点过分，但基本就是事实。duxiushan6(站内联系TA)按市俗价值算，等于两篇左右jacs 一片pnas，0。?呛
PRL(Physical Review Letters)(物理评论快报)的简称，为美国物理学会主办的高水平的学术期刊，影响因子高达7.328（2010年数据），在物理学领域几乎是最权威的杂志，除去综合性的期刊Science和Nature，以及刊载综述文献的Reviews of Modern Physics，以及像nanoletter、JHEP等具体学科的期刊之外，PRL是物理类影响因子最高的学科内综合性期刊。