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四篇sci中科院一区论文是高水平计算机专业。sci一区是各领域的top期刊。sci是当代世界最为重要的大型数据库，被列在国际六大著名检索系统之首。它不仅是重要的检索工具书，也是科学研究成果评价的一项重要依据。
SCI一区论文基本上是Nature、Science、PNAS级别的论文，可以说都是顶尖级别的期刊，对于学术界来说，能在这些期刊发表论文都是行业的精英，相对来说SCI一区论文是很难发的。当然，有志者事竟成，找准研究方向也可以的！
进化算法好发论文。该刊号称控制领域顶刊，但目前来看影响因子虚高。至少在进化算法领域，里面的论文鱼龙混杂，好的论文非常好，差的非常水，部分算法甚至完全无法复现论文效果。非常吃圈子关系，必须有IEEE fellow压阵，2021年全年该刊发表论文1329篇，其中国人发表1121篇。。。懂的都懂，没有大佬挂名慎投。该刊从侧面反映了目前进化算法领域存在的主要问题，圈子太小，部分人掌握了期刊话语权的诟病投稿方面审稿速度在三到四个月，四个审稿人，会为你打分，投稿时必须引用推荐与本论文最相近的三篇论文。
中科院一区的含金量是非常高的，且ssci的国际认可度也较高，虽然在国内可能由于意识形态原因认可度不高，但大多还是相当有说服力的并且还是中科院一区。
SCI：ScienceCitationIndex，科学引文索引SSCI：SocialScienceCitationIndex，社会科学引文索引，按照中科院分区分为一至四区，越靠前越牛逼。
sci期刊分为一区、二区、三区和四区。sci期刊位于一区，影响因素最高，属于相关领域的顶级期刊。它发表的论文必须有分量才能保持其在该领域的地位。因此，在sci论文发表中，sci区论文发表难度最大。
sci一区是国际顶级期刊，一区刊是指各类期刊三年平均影响因子的前百分之五，相当于体育界的国际冠军，代表发表者的科研水平达到了本专业中的最高水平。sci是当代世界最为重要的大型数据库，被列在国际六大著名检索系统之首。
它不仅是重要的检索工具书，也是科学研究成果评价的一项重要依据。sci如今已经成为目前国际上最具权威性的、用于基础研究和应用基础研究成果的重要评价体系。sci是评价一个国家、一个科学研究机构、一所高等学校、一本期刊，乃至一个研究人员学术水平的重要指标之一。
中科院分区：
一区刊是指各类期刊三年平均影响因子的前5%。
二区刊是指各类期刊三年平均影响因子的前6%—20%。
三区刊是指各类期刊三年平均影响因子的前21%—50%。
四区刊是指各类期刊三年平均影响因子的后51%—100%。
首先，条件允许的话，尽量选择在一线城市学习，毕竟那里是技术聚集区。其次，再考察其他方面，例如：师资力量、课程体系、教学模式、就业薪资、学费学时等。直接去试听，考察学校的真实情况。
牛顿（Newton）区块链的行业应用1） 链商零售 ：在公司制组织架构下，资本收益已经远超过劳动收益，伴随着计算机和互联网发展起来的新一代巨型零售机构加速财富向资本聚集。链商是人机社群的基本商业模式，任何对人机社群有正向贡献的行为都会受到激励。链商模式运用于零售行业有利于降低交易成本，保护消费者隐私，促进智能协作。newmall：在NewMall在线商城中，由于没有盈利性商业中介的存在，卖家交易成本将大幅下降，消费者、服务供应商等参与方都可按照贡献值(NewForce)获得牛顿通证的激励。新型数字资产管理：消费数据作为用户的新型数字资产，可以通过NewPay等工具进行管理。用户真正拥有数据，进行授权控制、定价收费等，杜绝不知情的数据泄露。Targeted Advertising：用户可通过NewPay等工具设置是否接受营销，以及所需信息类型，价格区间等。广告主通过系统内置的各种营销类智能合约模版设定营销方案，包括：目标用户，激励模式，结算方式，动态价格调整规则等。广告主可以精准投放广告，与用户进行点对点结算，杜绝广告欺诈。2） 支付：当前的支付成本较高，效率较低，灵活性较差。通过区块链等技术，可以构建新一代的交易和支付系统。以NewIoT技术为基础的物联网设备可以极低成本接入NewChain，设备之间可以建立智能合约，实现自动结算和支付，满足此场景下的高频次要求。全球支付：通过分布在全球的NewChain基础设施和NewPay支付工具，跨境交易简单便捷，而且费用极低。3）供应链：商品通常要经过物流、仓储、通关、销售等诸多环节，最终交付到消费者手中。当出现售后服务等时候，还会有对应的逆向流程。当前的供应链基本上是不透明的，消费者很难确认商品产地、流转信息等，对于一些行业，比如：食品、药品、奢侈品，这是很大的问题。因此一个对所有利益相关方都公开透明的、可信的供应链体系非常重要。通过原子哈希、NewIOT、NewChain等技术的结合，供应链系统将可信、公开透明，同时产生更多的业务创新。4）自金融：传统的金融服务体系审计工作量大、周期长，成本高，灵活性差，通常难以服务中小企业和个人。通过数字身份与信用，可以建立新型的自金融体系。企业和个人征信：企业和个人以NewID为基础建立一致的信用体系，只有经授权后，第三方才能获取信用记录。资产通证化：通过智能合约模版，金融组织可以创建无需人力参与的金融产品。通过基于NewChain的相关通证工具，各种资产都可以方便地以通证估值或转化为通证上链。5）Gaming：通过与区块链技术的结合，可以创造全新的游戏体验：用户既是玩家也是规则参与者、虚拟游戏资产归用户所有。虚拟游戏资产自动交易：通过NewChain所提供的跨链和预言机技术，各种游戏中的虚拟物品都可以很方便地记录在区块链上，可以实现自动化交易。规则透明的游戏：游戏开发者可以很方便地通过NewChain相关智能合约工具，建立算法透明的游戏逻辑，提高游戏的公平性和透明性。6）农业：当前农业普遍存在数据不完整、自动化程度低等问题。区块链结合物联网技术，能够自动收集、存储、分析生产数据，省去了中心化管理系统的高昂维护费用，降低后期维护成本，有助于提升农业的智能化和规模化水平。农产品溯源：通过将兼容NewIoT标准的物联网设备引入农资流转、农业生产、农产品销售等过程，提高农业生产全过程的安全与效率，由于生产数据的不可篡改特性，可以广泛运用于科研及防伪用途。智能种植：通过兼容NewIoT标准的物联网传感器，可以实现对种植环境和作物生长的全天候监控，结合NewAI对监控结果进行智能决策，构建了一套完整的智能种植系统，可以及时发现风险、稳产增收。7）公益：区块链技术凭借其去中心化、透明度高、信息不可篡改的特性，天然满足公益领域的需求。公益组织可将从善款筹集、项目进展、善款使用、受助人反馈等全流程信息存放在NewChain上，方便捐赠人及公众查看。公益审计：公益活动需要公益审计来提高效率和维护信任。通过NewChain、NewID等技术和协议，每一笔捐款将有迹可查。公益机构可通过相关工具跟踪救助对象后期的情况，有助于增强公益的公平性和透明化。野生动物保护：利用NewIoT技术，珍稀野生动物资源数据可以记录到NewChain上，从而可以追踪到每一头具体动物的位置、身体指标等，为迁徙科考追踪，打击偷猎贩卖，提供关键信息帮助。
链客区块链问答社区很好，有大量的问答题目，很有针对性
比如这个【如果发了币想要上交易所，合约需要怎么写呢？】
网页链接
我用的是”币听“这个app每天中午都能答题的，能学到很多区块链知识，关键是还挺好玩的。
发表论文的计算机类核心期刊。核心期刊《计算机应用与软件》期刊周期：月刊期刊级别：北大核心国内统一刊号：CN：31-1260/TP国际标准刊号：ISSN：1000-386X主办单位：上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心主管单位：上海科学院的努力，本篇文章给大家推荐了计算机类容易发表论文的核心期刊。《计算机应用与软件》创刊于1984年，由上海市计算技术研究所和上海计算机软件技术开发中心共同主办，是全国中文核心期刊、中国计算机学会会刊，并已纳入《中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)》、《中国学术期刊综合评价数据库来源期刊》、《万方数据—数字化期刊群全文收录期刊》、《中文科技期刊数据库(全文版)收录期刊》、《中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊》、美国《剑桥科学文摘》收录期刊、美国《乌利希国际期刊指南》等数据库收录。核心期刊《计算机安全》期刊周期：月刊期刊级别：北大核心国内统一刊号：CN：11-4647/TP国际标准刊号：ISSN：1671-0428主办单位：工信部基础产品发展研究中心主管单位：中华人民共和国信息产业部《计算机安全》杂志是由中华人民共和国信息产业部主管，信息产业部基础产品发展研究中心主办，面向国内外公开发行的全面介绍网络与计算机信息系统安全技术与应用的大型科技类月刊。每期正文80页，精美印刷，现发行量已达3万册。自创刊发行以来，得到中央办公厅、国务院办公厅、国务院信息化工作办公室、公安部、科技部、国家安全部、国家保密局、国家密码管理局、中国人民解放军保密委员会办公室等政府有关部门的指导与支持。一直以来，我刊积极为各行各业服务，与社会各界建立紧密的联系，目前已成为同行业媒体中内容丰富、普及实用的技术刊物。我刊已被中国期刊全文数据库、中国核心期刊(遴选)数据库、中文科技期刊数据库全文收录。北大核心期刊《电子科技》期刊周期：月刊期刊级别：北大核心国内统一刊号：CN:61-1291/TN国际标准刊号：ISSN:1007-7820主办单位：西安电子科技大学主管单位：中华人民共和国工业和信息化部出版的严谨态度，确保学报的严肃性、学术性。依托计算机信息与通信工程西安电子科技大学的优势，电子科学与技术、科学等领域，该杂志已经在一些电子专业较高的学术优势，尤其是在电子电路、计算机科学、一个专栏的学术研究和交流信息科学等学科。”电子科技“被国内外众多数据库、检索机构收录。通过广泛的渠道和手段，为广泛的问题，发行范围5大洲在世界各地的38个国家和地区，许多大学，研究机构，政府部门，高新技术企业认购。还有很多发表论文的权威网站，你看看哪一种更适合你发表。
据学术堂了解，很多学生都开始发表论文，为自己未来的工作打下良好的基础。还有就是在完成学业或者是保研的过程当中，发表论文也成为一个硬性条件。当然，学生怎么发表论文也就成为现在很多人都非常关心的一个问题。其实对于很多同学来讲，在发表论文的过程当中都会被无数次的退稿在遇到这种情况的时候应该怎样解决，接下来就为大家进行详细的讲解。1、论文如果被退稿的话，首先就是要检查一下自己的内容是否符合期刊的收录标准，有些时候内容也是非常重要的内容的方向必须和期刊相吻合才可以。还有就是在投稿的过程当中，字数是否不够或者是超出如果是不够的话需要新写，如果超出的话进行适当的删减就可以了。2、对于大多数的投稿者来讲，选择期刊还是比较关键的，选择期刊，在这里推荐大家通过普通刊物进行发表就可以了，比如说选择省级期刊，是没有问题的。投稿的标准以及费用都不会太高，如果是选择核心级别期刊的话投稿的标准以及费用都是比较高的，对于普通的同学来讲是很难承担的。3、时代在不断的发展论文发表的代理平台也在不断的增加，现在对于很多人来讲，选择代理机构进行合作已经成为家常便饭。
写好，投到杂志社，会有人联系你
第一步. 调研、入门1. 确定一个感兴趣的大领域，比如分布式系统或者机器学习，或者深度神经网络。读这个领域经典算法和技术，也可以是几本比较好的书，读完然后再实践实践，动手加深理解。这个过程做完就算是初步入门了。2. 找该领域的顶级会议，比如系统领域的有OSDI、SOSP，机器学习的领域有ICML、CVPR，深度学习的有NIPS、ICLR等等，可以搜CCF会议推荐列表看各领域的顶会列表。然后看近几年这些顶会的论文，因为这代表了最新的研究热点，咱不是说一味的追热点啊，毕竟对于初学者没有足够的领域专业背景，追热点是最快的方法。因为热点往往是该领域最亟待解决的问题，往往是发展最快的小方向，也最容易产生新成果。如果是老问题，人家都研究十几年了，给你留下的待解决的问题就很少或者不是很重要。当然如果是有几十年经验的研究者就不必追热点，他们知道该领域哪些是fundamental的问题，哪些是最值得研究的问题。3. 读了这些前沿论文后，确定一个小方向，比如分布式系统是个大方向，小方向可能是机器学习分布式训练；大方向是深度学习，小方向可能就是graph embedding；大方向是机器学习，小方向可能是半监督学习等等。确定小方向的过程是个知识不断积累的过程，非常重要，这需要你对大方向有很多了解，对小方向有更深入更全面的理解，需要读好至少100篇以上论文，需要你知道该小方向的研究进展历史，这需要你知道该小方向别人都在哪方面做工作，做该小方向的顶级研究组都有哪些，他们正在干什么。第二步. 发现问题这步超级难，如果发现了个好问题，那就是成功的一半。这个问题最好是重要的、本质的、没有直观解决方法的。4. 确定小方向后，你需要阅读大量的这个小方向的论文和了解开源项目，再不断聚焦，再确定一个要改进和优化的小小方向，这个可能就是论文的主题。小小方向可能是机器学习分布式系统中的parameter server通信模型，可能是dynamic graph embedding等。然后就要更聚焦地读这方面的相关论文，这时候论文就比较少了，几篇到几十篇到几百篇都有可能，这些论文要精读，花几个月时间研究一篇论文也不为过。5. 挑几个重要的论文工作实现，也可以找开源的运行跑一跑试一试，idea往往从实际运行中来，光靠读是不行的。这个跑一跑可能需要你尝试不同的运行环境，不同的workload数据集，不同的应用场景等。比如，parameter server（PS）模型在本地集群上跑是不是和paper声明的一样、在异构的动态性极强的集群环境下效果怎么样、除了paper提到的算法处理其他算法的时候效果怎么样、除了paper提到的数据集换另外一类数据集怎么样；graph embedding方法处理密集图和稀疏图都怎么样，处理动态变化的图怎么样，等等吧。你要发现X方法仅在a环境下好用，在b环境不好用。这个就是发现问题的过程。当然，没经验的研究者可能很难想到多种环境、多种workload、多种应用场景，这就需要积累。另外一个发现问题的方法是从实际生产中来，这个当然是最好的，但是往往是大企业环境下才有这个条件。6. 确定你发现的问题还没有被解决。这又需要广泛的阅读和调研，但是问题已经很聚焦了，搜索也会很容易，用你特定问题的关键字在google 搜索（这里强烈建议用google，其他搜索引擎基本搜不到），找到解决相关问题的论文。看看这些论文是不是已经解决了该问题，如果解决了，你有两种方案：第一，该问题已经解决的非常好了，放弃解决该问题。第二，该问题的解决方案还有问题，我还有更好的办法。我建议后者，最起码尽量尝试尝试。5和6步是个迭代的过程…第三步. 分析问题7. 分析问题产生的本质原因。这个往往和第5步发现问题同时进行。这一步靠的是功底和积累，靠的是对问题的理解程度。理解的越深刻，分析的越透测，你之后产生的解决思路就越有可能正确和有效。比如分布式机器学习的PS模型在异构环境下、和在处理数据不均匀的情况下就不好，本质原因是其同步的集中式通信模型，造成PS集中服务器往往需要等待。传统graph embedding方法采用批处理模式，需要graph的全局信息做embedding，当然无法应付动态性非常强的局部更新情况。8. 基于分析，就是对该问题的深刻理解，产生改进的idea。这个可能很难，可能靠运气，但我觉得更多的是靠对问题的理解程度，理解的越深刻，本质原因抓的越准，就越可能产生创新idea。读过一本介绍google企业文化的书，google产品的成功，既不是靠技术能力，也不是靠用户需求，而是靠技术洞见（insight），这就是对问题本质的深刻理解。比如，PS模型在某环境下问题的本质原因是集中式的同步模型，那么我们就可以提出尝试异步通信的模型的idea。分析能力跟个人的批判性思维、独立思考能力都有关，而这正是中国人欠缺的，可以通过读有深刻见地的书籍文章、经常提问来锻炼。第四步. 解决问题9. 实现你的idea，做大量实验验证。这需要动手能力，需要编程能力，需要坐得住。10. 验证你的解决方案，根据实验分析不断优化你的方法。做了大量试验后，得到了若干结果，可能是不好的结果，但是不要一下子否定自己的解决方案，这不能说明你的idea不好用。一个好的方法往往经过千锤百炼，同样，你的idea通常不会一下子就成功。需要你根据实验结果分析不好的原因，然后基于你的理解改进方法，这是一个反复不断迭代的过程。比如，你发现异步PS模型效果还不如原来的呢。那么关键的是，你要问自己为什么？为什么理应提升的却没有提升？你要看实验运行的日志，看看是哪里慢了，差在哪里，最后你经过不断的实验、分析、思考，你发现了，你提出的异步PS模型虽然没有了等待开销，但是计算的有效性却降低了，结果整体性能反而下降了。那么你下一次迭代就要想怎么把这个计算有效性提上来。我又有了个方法，可以评估每次计算的有效性，然后把计算资源都投到有效性高的计算上。OK，idea不错，那么怎么评估有效性呢？不能开销太大，否则又得不偿失了，你可能想到了一种近似地评估方法。重新实现后，发现效果还不错。OK，恭喜你！你可以准备发论文了！整个研究过程，导师将起到关键的作用。导师可能会给你个问题，这是难能可贵的，基本帮你做了一半的事了，否则你可能需要花上一年时间找问题。然后整个研究过程，都是在导师的引导下进行，需要定期向导师汇报，与导师讨论idea和请导师分析实验结果。最好自己也要经常找同门讨论，而不是闭门造车。第五步. 撰写论文11. 设计你的论文，草拟论文的骨架。每一章都写啥，每一段都写啥，实验都做啥。论文的逻辑往往比语言重要的多，逻辑合理的论文更易读懂，即使咱华人有天生的英语语言缺陷，但是好的逻辑就可以弥补这个不足。写论文就和讲故事一样，怎么能把一个事说明白，不那么简单，甚至说很难，需要不断锻炼。写完给老师看，老师同意后进行下一步12. 写作论文。这个就是根据骨架填肉的过程，但是这一步也不简单，特别对于英语不好的同学，写出来的东西简直是不忍直视、不堪入目、毁人三观。最近上海某高校老师辱骂学生这事就是因为这个，我可以说，我每次看到学生论文也都是这个心情，给学生通宵改论文在家里一边改一边骂，但是当面对学生还是要以鼓励为主，要耐心，要耐心，要耐心，尽力压制自己的怒火，以平和的心态帮助学生提高，期望他下次能给个更好的版本。但是往往事与愿违，看淡点吧，仅求写作态度好点就行了，毕竟这不是一朝一夕能提高的，需要你不断积累。有几个写作的方法吧。第一，不要自己想当然，对于不确定的句型，用“”扩上上google搜，看看你这句型有多少人用过，如果没有几个人用，那就别用，换个写法。第二，读别人论文时，遇到好的句型就记下来，不断积累才能提高。第三，避免一切语法错误，我觉得这个是可以做到的，现在网上那么多工具都可以用。语法错误都避免不了那基本就是态度问题。遗憾的是，我很少遇到能避免语法错误的学生，我生气往往是因为态度问题，而不是能力问题。第四，尽量用短句用简单句子，别用长句。你写论文是为了让别人理解你的方法，不是写文艺作品，能说明白就行。13. 提炼总结，改进方法。写作的过程也是屡顺自己思路的过程，写作的过程中往往也能发现自己方法的漏洞，那么就要继续回到8，重新思考解决方案，又或者你发现需要补实验来支撑你的论点，那么就继续实现系统做实验，得到实验结果。14. 关于实验。怎么做实验是学生总问的问题，怎么做科学实验也是一个很重要的问题，有对照组、无偏的、定量的，这些都是科学实验的重要要素。如果有解决该问题的其他方法你首先要说明你的方法更好，至少在某一方面更好，这其中可能要涉及到不同的执行环境，或不同的算法数据集。然后设计实验说明你的方法好在哪里，用实验数据说明，比如异步PS和同步PS对比。然后你要进一步用实验数据说明，异步PS的有效性也提高了，如果不考虑有效性的话那么结果就不好。然后你的方法是否有些重要的超参数，试试variation导致各种结果。在实验结果展示方面，要学会用各种工具画各种图，把重要的因素用可视化方式体现出来。第六步. 投稿和看待审稿意见15. 接下来就是投稿。选一个合适的会议或期刊投稿，这个可以听老师的，老师基本有这方面的常识，根据你工作的方向和档次选择合适的去处。确定好了哪个会议期刊后，就需要按照会议期刊要求来整理论文格式，latex是必会的工具了。之后赶在deadline之前提交论文，这个最后的几天可能很痛苦，因为你的论文和方法总有改进的地方，老师的要求会让你最后几天是最忙的几天。但是需要认识到，凡事无完美，你总也改不到完美，你需要一个deadline来督促你完成一个milestone。开始进一步工作或下一个工作。16. 看待评审意见。接下来是漫长的等待，会议一般是2-3个月的时间，结果可能是接收也可能是拒掉，相比于结果，更应该看评审意见，看看这些意见是否合理，是否能解决，无论是接收还是拒绝，然后接下来就再次回到解决问题的部分，再次开始优化方法的过程。如果是接收了，那就可以准备订机票开会旅游去了。如果是拒掉那一般是有比较大的问题，那就再仔细深思下一下你的方法。继续优化，还是降低档次投个差点的会，就看你导师的了。第七步. 后续17. 宣传你的工作，扩大影响力。首先你可能是要去参加会议，做个漂亮的ppt，反复演练，争取有比较好的演讲效果。有时你导师有机会去一些地方做报告，把这个工作介绍一下，都是扩大影响力的方法。18. 开放源码。还有是尽量把自己工作的代码和数据开放，挂到网上，让别人来使用，接受别人的改进意见或者是简单的debug。咱不是专业的工程人员，也不用指望你的成果可以马上用于生产，个人觉得开放代码主要是为了让别人更好滴了解你的方法，这有助于扩大影响力，产生后续研究工作。如果有人引用你的论文、或咨询论文内容、又或是使用了你的代码和数据，这也算是你对整个科研事业有那么一丁点的贡献了，这比水论文有意义多了。整体来说，发表论文需要你有：批判思维能力，动手能力，知识面，写作能力，表达能力，英语，韧劲（抗打击能力）等等一系列能力，如果在研究生期间真能发表一篇论文，经历了以上这么多磨难和锻炼，我想你的能力也是不知不觉提高了很多，成为了该小小方向的一个小小的专家了。这对你来说，是最最重要的。这里我提到了韧劲，就是说，在解决问题过程中，你会受到不断的打击，包括来自导师的、来自自己的实验结果方面的、来自评审意见的，但是你要做的就是，站起来，继续凿，直到导师满意，知道reviewer满意，直到大家满意。别把这事想简单了，当你想象一下周围好多人都发好多sci了，而你还在为这么一篇完全未知结果的论文而这么努力的时候，我觉得大部分人可能就是缺少这个韧劲才最终以失败告终的…最后，我想再强调一下，发论文不是简单地发论文，而是通过发论文宣传你的工作，以便对某技术或人有那么一丁点影响。无论你发哪个档次的论文，只要目标正确，我觉得你都会有收获和有贡献的。相比较于为了发论文而发论文，你会觉得你是那么地高尚和高大，他们只是造废纸，而你已经对社会有贡献了…（以上内容来源于学术堂）
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据学术堂了解，很多学生都开始发表论文，为自己未来的工作打下良好的基础。还有就是在完成学业或者是保研的过程当中，发表论文也成为一个硬性条件。当然，学生怎么发表论文也就成为现在很多人都非常关心的一个问题。其实对于很多同学来讲，在发表论文的过程当中都会被无数次的退稿在遇到这种情况的时候应该怎样解决，接下来就为大家进行详细的讲解。1、论文如果被退稿的话，首先就是要检查一下自己的内容是否符合期刊的收录标准，有些时候内容也是非常重要的内容的方向必须和期刊相吻合才可以。还有就是在投稿的过程当中，字数是否不够或者是超出如果是不够的话需要新写，如果超出的话进行适当的删减就可以了。2、对于大多数的投稿者来讲，选择期刊还是比较关键的，选择期刊，在这里推荐大家通过普通刊物进行发表就可以了，比如说选择省级期刊，是没有问题的。投稿的标准以及费用都不会太高，如果是选择核心级别期刊的话投稿的标准以及费用都是比较高的，对于普通的同学来讲是很难承担的。3、时代在不断的发展论文发表的代理平台也在不断的增加，现在对于很多人来讲，选择代理机构进行合作已经成为家常便饭。
学术堂整理了几个计算机论文期刊,并做了相关介绍,供大家参考:一、《计算机光盘软件与应用》发表900元一个版面,1.5个版面起发,一个版面2000字符《计算机光盘软件与应用》杂志是由中国科学院主管、中国大恒电子音像出版社主办的国内外公开发行的综合性国家级学术期刊.本刊致力于创办以创新、准确、实用为特色,突出综述性、科学性、实用性,及时报道国内外计算机技术在科研、教学、应用方面的研究成果和发展动态,为国内计算机同行提供学术交流的平台. 国际标准刊号:ISSN 1007-9599 国内统一刊号:CN 11-3907/TP 邮发代号:18-160二、《电子技术与软件工程》1000元一个版面,一个版面2500字符2012年11月由《电子游戏软件》变更而来,《电子技术与软件工程》杂志,是由中国科学技术协会、中国电子学会主办的国内外公开发行的国家级期刊.国内刊号:CN10-1108/TP;国际刊号:ISSN2095-5650;综合性的科技类学术刊物.三、《移动信息》发表900元一个版面,2500字符《移动信息》杂志是重庆云锦广告传媒旗下的一本以通讯、数码产品为主的大众型导购刊物,面向全国发行.历经七年的发展《移动信息》已经成为相当成熟的媒体,秉持专业精神的《移动信息》追求的是信息的大量化以及编辑的最优选择性,面向的读者群为18岁~28岁的新锐消费群体.整体风格以人文的方式感知社会的进步,技术的创新,专业、时尚的栏目设置和栏目内容,使《移动信息》成为"中国极具导购性的数码人文杂志",并成为年轻消费人群的必备手册.四、《硅谷》发表900元一个版面,一个版面2800字符.1,5个版面起发《硅谷》杂志是由中国科学技术协会主管,中国科技新闻学会主办,经国家新闻出版总署批准,国内外公开发行的国家级科技类学术刊物,已被《中国学术期刊网(光盘版)》、《万方数据数字化期刊群》、《中文科技期刊数据库》《龙源国际期刊》等网络媒体收录,属中国核心期刊(遴选)数据库来源期刊.五、《软件》发表900元一个版面,2个版面起发.4000字符《软件学报》是一本刊登计算机软件各领域原创性研究成果的期刊,所刊登的论文均经过严格的同行专家评议.《软件学报》主要面向全球华人计算机软件学者,致力于创办与世界计算机科学和软件技术发展同步的以中文为主的"中文国际软件学术期刊",为全球华人同行提供学术交流平台.六、《电脑编程技巧与维护》900元一个版面,2个版面起发.《电脑编程技巧与维护》自1994年创刊以来,我们始终坚持"实用第一、质量第一、读者第一"的原则,与时俱进,不断创新的办刊理念,以振兴民族软件工业为己任,努力为广大电脑编程爱好者、专业计算机系统维护人员和软件开发人员提供第一手的技术资料和编程维护技术.在栏目内容上,选题覆盖面广、涉及技术领域多、信息量大,给程序员提供开阔视野;在技术水平上,我刊始终把握计算机技术发展的大方向,提供详尽的准确的技术指导,同时在长期的工作中与国际型大公司建立了良好合作关系,为读者提供全球最新最全的文章;在实用性上,稿源来自软件产业一线的工作者和有实践工作经验的广大程序员.在业内获得一致好评,受到广大编程和维护人员肯定.在本刊发表的文章具有较强的权威性,所发表的论文、文章可做调职、职称评定、升学、就业、评奖学金的主要依据.七、《电子制作》发表900元一个版面,一个版面2700字符《电子制作》杂志是经中国新闻出版总署批准,北京市工商局备案,国内外公开发行的国家级科技类优秀期刊.八、《中国新通信》发表1000元一个版面,2200字符,1.5个版面起发1.国家级正规期刊,国家新闻出版总署备案可查.(国家新闻出版部署查不到的都是假刊).2.电子方面的文章可以发.3.评职称是否认可要根据当地规定,如果规定发表在省级或国家级以上正规期刊就可以,肯定认可.如果要求必须发核心那就不认了,因为《中国新通信》是国家级.以下是期刊详细信息:《中国新通信》(国家级)主管:工业和信息化部主办:电子工业出版社ISSN:1673-4866CN:11-5402/TN邮发代号: 2-76周期: 半月出版地:北京市
张兆代 王圣洁 刘京鹏 宋宏伟
（青岛海洋地质研究所）
摘 要 云计算继承和整合了虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理等多项关键技术，形成了具有高性能、可伸缩、低成本及面向服务的新的计算模式。目前学术界及产业界对云计算的研究和探讨均呈快速增长趋势，大量论文发表在计算机类和图书情报类期刊，研究的重点集中在云计算的基础理论、云计算的关键技术、云服务的应用领域、云计算与信息资源管理等多个方面。本文以 2000 ～ 2012 年发表在国内核心期刊上关于云计算的研究文献为统计样本，分析了云计算的研究热点及其演化方向，结合我国地质资料集群化产业化服务的发展状况，探讨云计算应用策略。
关键词 云计算模式 地质资料 信息共享和服务
1 前言
“云计算（Cloud Computing）”一词出现于 2006 年，是谷歌总裁埃里克 施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次正式提出的一个概念。它不仅揭开了谷歌搜索背后关键技术的神秘面纱，而且在短短的数年内就迅速超越“网格计算（Grid Computing）”并成为新的潮流（图 1）。
图 1 网格计算与云计算搜索量变化趋势图
2006 年后，在谷歌、亚马逊、IBM 等企业的推动下，“云计算”作为新兴的计算模式已经有了广泛应用。云计算作为一种基础设施与服务的交付和使用模式，正深刻地影响着互联网的发展。近年来，国内外掀起了关于云计算的研究热潮，涌现了大量的研究文献和应用案例，云计算已经成为学术界和产业界共同关注的热点。本文首先介绍了云计算的基本概念和关键技术，并通过对现有的云计算研究文献的综合分析，结合我国地质资料集群化产业化服务的发展状况，提出其在云计算应用中需要注意的问题。
2 云计算及其关键技术
2.1 云计算的基本概念
云计算的概念仍存在不同的定义。一般认为云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备[1]。美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）也给出了云计算的定义，认为云计算是一种能够通过网络以便利的、按需使用的方式获取计算资源并显著提高可用性的方式，这些计算资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以自动的方式获取和释放[2]。
中国电子学会云计算专家委员会认为：云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态、可伸缩、且被虚拟化的，并以服务的方式提供。这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，有利于合理配置计算资源并提高其利用率，从而促进节能减排，实现绿色计算[3]。
尽管云计算有不同的定义，但对于云计算的特点已有很多深入的讨论。下面五个基本特征可以用来判断一个计算服务是否是云计算。
（1）服务按需即取。云计算是把信息技术作为服务提供的一种方式。由于这种服务是从用户角度出发，按需即取的自助服务是其最重要的特征之一。用户可以自行获得计算能力，包括服务器的使用和网络存储的使用，而整个过程通常是自动进行的。
（2）便捷网络访问。云计算支持广泛和便捷的网络访问能力，用户可以使用多种设备，如手机、移动计算机或工作站等获取云服务。
（3）资源共享池。云计算带来的一个好处是能够提高资源的利用率，通过把资源集中到一个公共的资源共享池中，可以为大规模的用户群提供共享服务。由于资源池可以动态分配所有物理和虚拟资源，达到了通过共享提高资源利用率的目的。
（4）高可扩展性及弹性服务。云计算具有快速及可伸缩地提供服务的能力。根据需求变化，云计算所提供的服务可以自动并快速地扩展或收缩。
（5）服务可度量。云系统通过自动监控资源的使用，可以提供定量的运行报告，从而保证云服务处于应有的水平。
2.2 云计算的体系架构
计算机技术的发展经历了传统主机计算模式到个人普及计算模式及分布式网络计算模式的转变[4]。云计算作为一种新的计算模式，既是分布式计算、并行计算和网格计算等技术快速演化的结果，也是信息社会中信息需求的必然选择。社会化、集约化与专业化的信息服务通过各种云计算得以体现，其中既包括了各种通过网络提供给用户的互联网应用、软件或计算资源服务，也包含了用来支撑这些服务可靠和高效运行的软硬件平台。
美国国家标准与技术研究院的技术报告给出了关于云计算体系架构的完整模型（图 2），该顶层模型定义了云计算模式中的角色（Actors）、行为（Activities）和功能（Functions）[5]。云计算的核心角色有云用户（Cloud Consumer）、云服务商（Cloud Provider）、云审计者（CloudAuditor）、云代理商（CloudBroker）和云运营商（Cloud Carrier）共五类（表 1）。在该模型中，云用户可以获得包括 ERP、CRM、HR 等商业智能或信息、通讯、协作、存储、备份以及软件、硬件托管等多种服务，云服务商则通过云计算中心的建设、运行和管理提供在线的软件服务（SaaS）、平台服务（PaaS）和基础设施服务（IaaS），云运营商通过提供网络接入、通讯系统等保障云计算的提供和使用，云审计者和云代理商的参与则保证了云计算和云服务的稳定性、持续性和透明度及服务水平。
图 2 云计算体系架构参考模型（引自 NIST）
表 1 云计算模式中的主要角色及定义
2.3 云计算的关键技术
云计算是计算机技术发展的产物，其中虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理被认为是实现云计算的关键技术[6]。
2.3.1 虚拟化技术
虚拟化（Virtualization）技术是将各种计算及存储资源充分整合和高效利用的关键。虚拟化技术包括两个方面：物理资源池化和资源池管理。物理资源池化是把物理设备由大化小，将一个物理设备虚拟为多个性能可配置的最小资源单位；资源池管理是对集群中虚拟化后的最小资源单位进行管理，根据资源的使用情况对资源进行灵活分配和调度，实现按需分配资源。虚拟化技术主要应用在服务器虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化三个方面。
2.3.2 海量数据存储
海量数据存储是云计算的主要任务。为了保证可用性、可靠性和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，由于采用了分布式冗余存储的方式，数据既有高可靠性，也能并行地为大规模用户提供服务。云计算的数据存储技术主要有谷歌的分布式文件系统（GFS，Google File System）和 Hadoop 的HDFS（Hadoop Distributed File System）。
2.3.3 分布式并行计算框架
并行计算是云计算的核心。云计算采用 Map-Reduce 的编程模式实现分布式并行计算。Map-Reduce通过“Map”和“Reduce”这样两个过程来简化并行计算，所有应用只需要提供 Map 函数以及 Reduce 函数就可以在集群上进行大规模的分布式数据处理。Map-Reduce 不仅仅是一种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型，该模型的使用使计算任务高度并行及分布式实现成为现实。
2.3.4 智能化与自动管理技术
云计算具有高度自治的特点，智能化与自动管理是云计算模式的重要技术支撑。通过对集群系统各节点的全面监控、自动反馈、智能调配，实现了包括设备、虚拟资源、通讯与服务等的动态管理和自动迁移。以第四代大规模数据中心为基础的云计算，既能灵活扩展部署，也能满足服务计算和多粒度计算的要求。
3 我国云计算研究热点分析
3.1 国内外云计算搜索量变化趋势比较
搜索量的大小通常反映关注度的高低，使用 Google Trends 工具还可以分析一些长期的趋势和变化。这里选择“Cloud Computing”和“云计算”分别作为世界和我国在云计算领域的指标性关键词，从分析结果可以看出以下几个特点（图3）：①世界上对于云计算的关注开始于 2007 年，我国则自 2008 年才开始关注该领域。因此，我国仍属于学习—跟随型研究模式。②自 2007 年后，世界上关于“Cloud Computing”的搜索量出现迅速增长趋势，目前，已超过“Grid Computing”成为新的信息技术热点，我国对此的关注则较为平缓和滞后。③如果把搜索量代表的关注度看做是“海上的冰山”，那些“水下的部分”，包括基础理论、关键技术、应用实践等方面，国内外存在更大的差距。
图 3 国内外云计算搜索量变化趋势比较
3.2 国内云计算研究文献的计量分析
本文利用中国知网 CNKI 学术期刊数据库，检索 2000 年 1 月至 2012 年 3 月发表的有关云计算研究的核心期刊文献 852 篇（表 2）。我国对于云计算的研究始于 2007 年，之前罕见相关研究。2008 ～2011 年，云计算的研究开始引起广泛关注，论文数量开始急剧上升，同时发表云计算论文的期刊数量也同步快速增多，显示出云计算研究领域的广泛性。由于只统计到 2012 年 4 月的部分数据，从表面看检索到的 2012 年的成果不多，实际并未改变论文数量快速增加的趋势。
表 2 云计算论文发表时间分布表
对于检索到的 852 篇论文，对其关键词进行了计量分析，其中涉及关键词 1376 个，累计出现频次3020 次。按频次从大到小排列，排在前十位的关键词有：云计算（645）、虚拟化（115）、图书情报（115）、云服务（94）、安全（65）、存储（42）、物联网（33）、MapReduce（24）、档案（20）、数据中心（13）等。从关键词分析可以看出，云计算的研究涉及基础理论、关键技术、应用领域、信息资源管理等诸多方面，对于虚拟化、存储、MapReduce 等关键技术有较多论述；但整体来讲，多数仍为综述性、展望类的论文。就应用领域来讲，图书情报界对云计算进行研究和借鉴的趋势比较明显[7]，而地质资料界对云计算的关注和应用研究仍较少。
4 云计算与地质资料服务
4.1 地质资料数据与服务现状
地质资料是国家重要的基础资料。新中国成立以来，通过实行地质资料统一汇交制度，积累了大量的地质资料。我国现有全国性基础地质与战略性矿产地质数据资源 12 大类 50 余种数据库，数据量达10TB 以上，涉及区域地质、矿产地质、水文—工程—环境地质、农业地质、海洋地质、基础地质、地球化学、地球物理、地学科研、地质资料、遥感等领域[8]。
我国目前实行的是二级监管、三级保存的地质资料管理框架。由于条块分割等原因，地质资料的共享与服务尚存在很大差距，突出表现在数字化程度低，信息孤岛现象严重，地质资料不能及时、有效地满足国家建设与社会需求。
2002 年，国务院颁布了《地质资料管理条例》，2003 年，国土资源部发布了《地质资料管理条例实施办法》，地质资料的管理与共享服务得到了前所未有的重视。国土资源部又相继推动地质资料汇交、地质资料委托保管、地质资料集群化、产业化服务等，地质资料的管理与服务开始出现一个新的局面。由于管理与服务模式的转变是一个较长期的过程，地质资料工作的重要性仍未完全显现，社会对地质、矿产等的关注度仍远落后于“土地”“海洋”“气象”，仅稍高于“测绘”（图 4）。
4.2 云计算是改变地质资料服务模式的契机
从云计算的产生和发展过程来看，云计算是在继承和整合了虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理等多项关键技术的基础上，形成的具有高性能、可伸缩、低成本及面向服务的新的计算模式。云计算正在推动着信息产业实现社会化、集约化、专业化的大转型。
社会化：互联网计算正成为社会基础设施，建立集中的、各种各样的云计算中心实现规模化的社会服务，是当前发展的趋势。
图 4 地质等搜索量变化趋势比较
集约化：归并分散、粗放的软件开发与应用，软件模块构件化，提高平台利用率，使计算资源以虚拟化组织和配置、弹性伸缩，通过软件的重用和柔性重组，进行服务流程的优化与重构。
专业化：面向多租户使服务更为精细、规范，并对服务透明使用，按需租用[9]。
地质资料服务及信息共享是一种典型的数据密集型计算服务，这恰与云计算模式的基本特点相符合。因此，引入云计算是推进地质资料信息服务集群化产业化的天然契机。从技术层面上来讲，国家地质资料数据中心建设十分重要，建议规划为提供完整 SPI（软件即服务 SaaS、平台即服务 PaaS、基础设施即服务 IaaS）服务的地质资料专业云，全面涵盖二级监管、三级保存及社会化服务，这种集中式的部署方式既降低了技术难度，也有利于提高投入和使用效率。其次，国家地质数据中心也可以规划为“逻辑统一、物理分布”的三级数据中心体系，这种社区云的部署方式符合我国地质资料行业现状，组织实施均较为简单。需要注意的是，无论哪种方式，统一的体系架构、成熟技术的采用、一致的标准和安全性都是需要重点考虑的问题。
5 结语
与网格计算相反，云计算更多地经历了从实践到理论的过程，从研究者关注云计算开始，其实已经大量出现云计算的实例。我国在云计算领域的基础研究仍然落后，但图书情报界对云计算的跟踪和应用却十分突出，一些基于知识的服务已经达到专业化和产业化服务水平。相信云计算模式的引入，将会极大地推动地质资料服务向集群化产业化方向转型，以更好地实现地质资料和成果的全社会共享。
参 考 文 献
[1] 维基百科.云计算.http：//zh.wikipedia.org/wiki/ 云计算，2012.
[2]Peter Mell，Timothy Grance.The NIST Definition of Cloud Computing.NIST Special Publication 800 ～ 145，2011.
[3] 李德毅，林润华，郑纬民等.云计算技术发展报告 [M[.北京：科学出版社，2011.
[4] 杨春霞，王圣洁，王春民.谈计算模式的演变及其对海洋地质数据处理的影响 [J].海洋地质动态，2004，20（2）：32 ～ 36.
[5]Fang Liu，Jin Tong，Jian Mao et al.NIST Cloud Computing Reference Architecture.NIST Special Publication 500 ～ 292，2011.
[6]Michael Armbrust，Armando Fox，Rean Griffith et al.Above the Clouds： A Berkeley View of Cloud Computing.http：//，2009.
[7] 张正禄.我国图书情报界云计算研究述评 [J].国家图书馆学刊，2010，（3）：73 ～ 76.
[8] 国土资源部矿产资源储量司.推进地质资料信息服务集群化产业化 [M].北京：地质出版社，2011.
[9] 李德毅.云计算支撑信息服务社会化、集约化和专业化 [J].重庆邮电大学学报，2010，22（6）：698 ～ 702.
研究选题主要有以下几个方法：1、往深处思考、在纵向上挖掘：即围绕着云计算自身的发展进行选题，比如云计算安全研究......2、往广处思考、在横向上挖掘：即围绕着云计算在其他行业的应用进行选题，比如制造云研究......3、往博处思考、在集成上挖掘：即围绕着云计算与其他领域集成后的新领域进行选题，比如云计算经济学......
2013年4月，由我司和武汉市城市排水发展有限公司合力编辑的《打造水务行业数字化运营管理，赢得行业未来》一文在水行业具有较高权威的《水与中国》杂志刊登，获得业内人士一致赞同，水务数字化运营也在业内成了热议话题。 《打造水务数字化运营，赢得行业未来》污水处理行业作为国家新兴战略产业之一，国家“十二五”规划对城镇污水处理提出了更高的要求，并明确要求县级镇、尤其是重点镇必须建立污水处理厂。截止2012年9月，全国设市城市、县累计建成城镇污水处理厂3272座，处理能力达到1.40亿立方米/日，比2010年底全国设市城市、县累计建成城镇污水处理厂2833座增加439座，比污水处理能力1.25亿立方米/日增加150万立方米/日，由此可见，城镇污水处理厂不论是数量和处理能力都保持了持续高速增长的态势。污水处理厂在承担环保减排的任务的同时，需要消耗大量的水、电、药。据统计，水、电、药成本占污水处理厂生产运行管理直接成本的90%以上。至2010年我国污水排放量达到800亿吨左右，而我国2010年污水处理电耗为0.2至0.56度每吨之间，按此测算，光电量消耗就至少需要150亿度以上，再加上设备损耗、药耗、水耗等，其费用更为庞大。假设能通过有效的节能管理将城市污水处理厂的运行费用即使节省1%，那也是天文数字。目前国内的城镇污水处理项目通常存在配套污水收集系统不完善，污水来量不足，污水中污染物浓度低达不到设计进水浓度，污水处理运行管理人才短缺，污水系统不稳定，运行费用偏高等棘手问题。这些问题一方面需要各级政府加强管理和监督，另一方面也需要污水处理企业通过加强或改进自身的工艺运行管理方式、方法和转变运营管理模式，提升污水厂运行和企业运营管理水平，尽可能的将上述问题产生的影响降至最低。水务企业现状随着我国水务环保行业市场化程度的逐步加大，市场上涌现出许多全国性和区域性的大型水务集团公司，有些集团公司拥有全国各地上百家的污水处理项目。下属污水处理厂地域分布广泛、各厂运营管理水平不一，运营管理人才短缺等问题日益突出，这使得集团公司迫切需要进行集约化管理，实现企业资源的合理配置，通过有效监管提升下属污水处理企业运营管理能力。信息化运营管理模式逐步成为大型水务集团公司提升企业整体运营管理水平、应对逐渐激烈的市场化竞争、获取最大化经济效益的发展方向。水务综合运营管理系统崭露头角加强城市污水处理系统综合运营管理、节能优化调度研究和实用技术开发，对实现工艺运行由经验判断走向定量分析，由依赖个体式英雄发展为依靠专家团队能力，打造规范化、程序化、专业化、集约化、智能化、精细化运营管理模式具有重要的意义。纵观国内专注于污水处理行业综合运营管理系统开发的一些公司，如华信数据、上自所、亚控科技等，城市污水处理系统综合运营管理系统一般涵盖厂级运行管理和公司级运营管理两部分：厂级的运营管理污水处理厂级的运营管理以污水处理工艺运行为中心，以污水处理工艺的稳定运行和保持生产设备良好状态，出水水质达标排放为基础，通过建立全厂生产过程控制体系，将污水厂及下属泵站的各类在线仪表、设备所反映的生产运行数据进行采集、传输、信息共享，利用计算机技术对这些数据进行筛选、分析，将运行管理人员关注的重点数据直观的展现，然后借助污水处理工艺数学模型和专家系统对这些数据进行深入的数据挖掘和分析，实现污水处理厂工艺运行情况的分析预警、工艺异常处理的优选方案、各工艺运行单元以及全厂运行的优化调度分析方案、与工艺运行密切相关的设备性能分析、全厂运行成本分析等功能，从而辅助厂级管理人员提高工艺运行管理水平和综合运营管理水平。最大程度的降低生产运行各个环节的电耗、药耗，降低系统运行直接费用；最大程度的提高设备的使用效率和寿命，降低设备故障率，从而降低设备维修成本；提高运营管理工作效率，降低运行维护人员数量，节省人工成本；最终实现达标、稳定、高效、低耗的污水处理厂运行目标。公司级、集团级的运营管理公司级、集团级运营管理以集约化管理为目标，借助物联网技术实现对下属污水处理厂生产运行的远程集中监管，统一运行调度和工艺运行指导，利用计算机系统对各污水厂分析和筛选过的运营数据进行统计汇总和深入的数据分析挖掘，形成指导公司整体运营决策的工艺分析、设备分析、成本分析、风险分析等辅助决策工具，辅助企业决策层应对水务行业的激烈竞争，实现企业发展的战略目标和投资回报率的最大化。在远程集中监管方面，通过物联网技术建立下属各污水处理厂和泵站的生产运行情况的智能化、实时预警机制，在公司管理人员关注的关键数据或指标发生异常时，通过声、光、电、手机短息等形式，及时通知到相关人员。管理人员无论身处何处，只要能连接网络，即可远程、实时、直观查看关键工艺数据、设备运行状况。在运行调度和工艺运行指导方面，具有丰富工艺管理经验的专家团队无需亲赴现场，借助视频会议系统，在公司监控大屏上即可远程、实时查看到现场工作画面，辅以各构筑物运行数据、关键工艺数据和设备的运行情况，即可辅助各厂解决各类工艺运行难题。这将有效解决管理人才不足，提高工艺运行问题处理效率。辅助经营决策方面，经营决策的关键数据都由计算机系统自动采集、分析筛选、汇总统计，即保证了数据的及时性和准确性，又可将公司管理人员从“数据海洋”中解脱出来，所有经营决策数据以图表、报告等方式快捷、直观的展现，分析结果一目了然。极大的方便决策者进行战略目标和经营方针制定。小结水务综合运营管理系统从根本上解决水务行业发展的难题，它建立企业门户，解决企业信息传递脱节、信息孤岛问题；建立企业工作流平台，规范化、标准化工作流程，提高管理水平，实现有效监管；健全企业预案库、知识库，提高人员知识水平和素质，保障安全高效生产；建立企业动态决策支持系统，实现专业化、科学化管理决策；建立智能化污水处理工艺模型和完善的工艺调度方案，实现生产优化调度，节约能耗，降低成本；建立统一的考核体系和标准，满足上级各种考核要求，提高运营管理水平。在国家政策的大力支持下，会有越来越多的污水运营管理企业诞生，如何在激烈竞争中立于不败之地？——利用综合运营管理系统，打造数字化运营管理模式，才能赢得行业未来！ 2013年10月，武汉华信数据系统有限公司的《基于物联网的污水处理综合运营管理平台整体解决方案》是唯一入选《2013年中国物联网产业发展蓝皮书》作为“智慧环保”领域的案例，且中国科学院物联网研究发展中心授予武汉华信数据系统有限公司为专家顾问组成员。此项案例在2013年中国物联网行业发展峰会获得业内人士一致好评，尤其对国内大型环保集团公司在综合运营管理方面拓展了新思路。 2013年11月，由武汉华信数据系统有限公司主编的专业论文《基于物联网的水务综合运营管理平台》在《物联网与云计算》杂志刊登，受到业内人士焦点关注。《物联网与云计算》杂志的主办单位是工业和信息部、科学技术部，在行业有较高权威性和专业性，它致力于打造中国物联网产业媒体“第一品牌” 2014年2月，2014年2月，为了倡导智慧水务的管理理念，推广在水务企业的应用，武汉华信数据系统有限公司主编的评论文章《智慧水务管理平台在水务企业的应用》在国内权威水务行业杂志《水工业市场》刊登，受到业内人士焦点关注。