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1、中国知网：知网是目前我国最大也是最权威的一个论文发表网站，学生写论文的时候都要从中国知网上查找文献，并且在论文写完后也需要从上面进行查重。足以见出这个网站对于论文的重要性。所以能将论文发表在知网上，也侧面说明你这篇文章的质量还是非常不错的。
2、维普数据网:这也是一个比较巨大的期刊数据库，这个网站也比较权威，所以也是发表论文的一个好选择。
3、硕博论文网:硕博论文网涵盖了各种专业的论文，很多学生在写论文的时候 也需要去上面查找文献。在本网站发表医学论文还是十分不错的。
二、怎样分辨发表网站的质量——三个方面
1.专业程度：很多网站，页面乱七八糟，很多弹窗，一上来就问你老多问题，而你问他的时候，他却磨磨唧唧，总是回答不了你的问题，而且回答的也不在点子上，感觉沟通起来很累。沟通效率低，不专业，给他们文章看，他们也说不出个所以然，这样的，多钱也不能找他们，因为你不知道他们后把你的文章弄成什么样，到后期再沟通会很麻烦。
2.夸大其词：有的论文网站感觉就像是淘宝上的卖家，热情的让你受不了，问到出刊时间，论文质量，就说保证怎么样，肯定怎么样，一定怎么样，反正话说的很大，感觉很厉害的样子，这样的多半是不靠谱的，想先忽悠住你，到时付了钱，再有变动就是他们说了算了。
3.假刊陈列：有的论文发表网站，看上去很厉害的样子，页面弄的好像比门户网站都好，这时要看看他们的期刊列表就行了。有的电子版期刊或者连万方数据库或者知网都不上的刊物，他们还在那陈列着，还给你推荐电子版期刊或推荐给你只上龙源的期刊，这样肯定不靠谱啊。
1、ClinicalKey for Nursing由Elsevier公司出品，由权威的护理医师、教育者及研究者组成的顾问委员会联合开发，内容主要包括循证护理医学内容、31本全文原版参考书、27种全文专业护理学期刊、最新的药物信息、近200份护理相关的诊疗指南、超过8000份患者教育、护理发展动态等，是集教学，科研与临床为一体的综合型数据库。
服务人群：护士教育者、科研人员、护理管理人员、临床护士等。
2、CINAHL Complete是全球全文收录护理与综合保健期刊的最全面资源，为护理以及相关医疗研究人员提供不可或缺的关键内容。CINAHL Complete还额外收录美国护理协会 (American Nurses’ Association)以及美国国家护理联盟(National League for Nursing)所出版的高质量资源。 主题涵盖超过50种护理相关的主题，如一般健康医学，营养学及语言障碍病理学等。特色资源还包含护理继续教育模块，护理研究问卷与量表，护理实务准则等，提供疾病与病症的简易快速课程。
3、文献党下载器（）：一个强大的文献资源整合平台，几乎整合了所有中外文献数据库资源，覆盖全科，包括众多查找护理文献的数据库，如：ClinicalKey for Nursing、CINAHL Complete、Thieme、Elsevier（sciencedirect）、 PubMed……等等。只要有网有电脑就可以做到文献下载自由。
4、PubMed 是一个免费的搜寻引擎，提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要的数据库。它的数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文，但可提供指向全文提供者（付费或免费）的链接。
5、Elsevier（sciencedirect）是荷兰一家全球著名的学术期刊出版商，每年出版大量的学术图书和期刊，大部分期刊被SCI、SSCI、EI收录，是世界上公认的高品位学术期刊。sciencedirect是爱思唯尔公司的全文数据库平台，是全球最大的科学、技术与医学全文电子资源数据库，提供2500余种学术期刊以及37000余种图书的全文内容。包括全球影响力极高的CELL《细胞杂志》、THE LANCET《柳叶刀杂志》等。
6、Wiley 作为全球最大、最全面的经同行评审的科学、技术、医学和学术研究的在线多学科资源平台之一。Wiley及旗下的子品牌出版了超过500位诺贝尔奖得主的作品。Wiley Online Library为全学科期刊全文数据库，出版物涵盖学科范围广泛——包括化学、物理学、工程学、农学、兽医学、食品科学、医学、护理学、口腔医学、生命科学、心理学、商业、经济学、社会科学、艺术、人类学等多个学科。
7、Thieme化学与药学电子期刊（Medical and Chemistry Journals）包含231种医学、化学期刊，大部分期刊为英文期刊，另有少量德文、葡萄牙文期刊，均提供在线阅读、下载功能。Thieme化学与药学电子期刊在学科领域内负有盛名，其中《Endoscopy》是内窥镜领域影响因子最高的期刊之一。
学科：化学，化学工程与技术，生物医学工程，基础医学，临床医学，口腔医学，公共卫生与预防医学，药学，特种医学，医学技术，护理学。
8、Web of Science是获取全球学术信息的重要数据库，收录各学科领域中权威、有影响力的期刊，其中以SCIE、SSCI、A&HCI等引文索引数据库，JCR期刊引证报告和ESI基本科学指标享誉全球科技和教育界。 Web of Science收录了论文中所引用的参考文献，通过独特的引文索引，用户可以用一篇文章、一个专利号、一篇会议文献、一本期刊或者一本书作为检索词，检索它们的被引用情况，轻松回溯某一研究文献的起源与历史，或者追踪其最新进展；可以越查越广、越查越新、越查越深。
9、中华医学会期刊数据库：整合了中华医学会的优质期刊资源，内容包括国内最优质权威的的临床指南和病例文献，通过严格的同行评审，并不断更新。学科领域涉及所有临床专业，以及护理、预防医学、中医药和医学人文等。
10、万方医学网是万方数据竭力打造的专业医学信息门户。拥有220多种中文独家医学期刊全文、1000多种中文医学期刊全文、4100多种国外医学期刊文摘。该网是医生获得中华医学会123种顶级医学学术期刊、中国医师协会等的众多高品质期刊电子版全文的唯一途径，也是国内唯一中外文一体化文献服务网站。
11、知网：是全球最大的中文数据库。提供中国学术文献、外文文献、学位论文、报纸、会议、年鉴、工具书等各类资源，并提供在线阅读和下载服务。涵盖领域包括：基础科学、文史哲、工程科技、社会科学、农业、经济与管理科学、医药卫生、信息科技等。
医学护理论文文献网站有万方医学网、中华医学会、中国生物医学文献服务系统、NSTL国家科技图书文献中心、中国知网。
1、万方医学网
万方医学网是万方数据股份有限公司秉承开放联合、专业精深的理念，联合国内医学权威机构、医学期刊编辑部、权威医学专家推出的，面向广大医院、医学院校、科研机构、药械企业及医疗卫生从业人员的医学信息整合服务、医学知识链接全开放平台。
2、中华医学会
中华医学会(Chinese Medical Association)成立于1915年。现有83个专科分会，出版中华系列杂志417种，并办有学会机关报《中华医学信息导报》。中华医学会的主要业务包括：开展医学学术交流；编辑出版123种医学、科普等各类期刊及100余种音像出版物。
3、中国生物医学文献服务系统
中国生物医学文献数据库（China Biology Medicine disc, CBMdisc) 是由中国医学科学院医学信息研究所于1994年研制开发的综合性中文医学文献数据库，它收录1978年以来1600余种中国生物医学期刊，以及汇编、会议论文的文献记录。
4、NSTL国家科技图书文献中心
NSTL作为国家战略科技资源保存和服务基地，一直致力于为科研人员提供学术文献保障服务。目前，该平台收录的期刊数量达8100多种，收录的期刊文献超过568万篇，覆盖学科范围较广。
5、中国知网
中国知网国内知识总库，涉及学科广泛，提供外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库。
医学论文在哪个网站查介绍如下：
知网：国内最大文献库，涉及学科全面。
万方医学网：网拥有220多种中文独家医学期刊全文、1000多种中文医学期刊全文、4100多种国外医学期刊文摘（全文以电子邮件原文传递方式获得，核心期刊全部收齐）包括中华医学会、中国医师协的文献。
中国生物医学文献数据库（CBM）：学科涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学以及中药学等生物医学领域的各个方面，是目前国内医学文献的重要检索工具。
PubMed ：是一个提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要，并且免费搜寻的数据库。PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文，但可能提供指向全文提供者（付费或免费）的链接。
seek68：中外文献汇总，覆盖领域全面涵盖大量医学数据库。
Embase：是爱思唯尔（Elsevier）推出的针对生物医学和药理学领域信息所提供的基于网络的数据检索服务。内容涉及药学、临床医学、基础医学、预防医学、法医学和生物医学工程等。除了可以检索丰富的医学文献外，还支持药物和疾病检索。
The Cochrane Library(考克兰图书馆)：是the Cochrane Collaboration 的主要产品，汇集了关于医疗保健治疗和干预有效性的研究。它是循证医学的黄金标准，并且提供有关最新医疗的最客观信息。
ClinicalKey临床精钥：是信息分析公司爱思唯尔（Elsevier）推出的一个临床决策支持工具，帮助医生快速获取准确、简洁、世界前沿的循证医学知识。ClinicalKey拥有全球最大的医学信息资源库，涵盖所有医学专科。
Karger医学电子期刊：是由瑞士Karger出版社出版，每年出版约80余种高质量的学术期刊，大部分以英文出版，内容涵盖了整个生物医学领域，包括传统医学以及最新的医学热门课题。
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1、万方医学网
万方医学网是万方数据股份有限公司秉承开放联合、专业精深的理念，联合国内医学权威机构、医学期刊编辑部、权威医学专家推出的，面向广大医院、医学院校、科研机构、药械企业及医疗卫生从业人员的医学信息整合服务、医学知识链接全开放平台。
2、中华医学会
中华医学会(Chinese Medical Association)成立于1915年。现有83个专科分会，出版中华系列杂志417种，并办有学会机关报《中华医学信息导报》。中华医学会的主要业务包括：开展医学学术交流；编辑出版123种医学、科普等各类期刊及100余种音像出版物。
3、中国生物医学文献服务系统
中国生物医学文献数据库（China Biology Medicine disc, CBMdisc) 是由中国医学科学院医学信息研究所于1994年研制开发的综合性中文医学文献数据库，它收录1978年以来1600余种中国生物医学期刊，以及汇编、会议论文的文献记录。
4、NSTL国家科技图书文献中心
NSTL作为国家战略科技资源保存和服务基地，一直致力于为科研人员提供学术文献保障服务。目前，该平台收录的期刊数量达8100多种，收录的期刊文献超过568万篇，覆盖学科范围较广。
5、中国知网
中国知网国内知识总库，涉及学科广泛，提供外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库。
免费的建议到一些开放获取的网站去下，里面的查到的都是免费下载的。 并且生物医学类的期刊很多都是免费的。 例如：PloS，科学公共图书馆，专门是生物类期刊。其中收录期刊影响因子在10以上，但是是可以免费下载的，地址：。 更多希望你参考OA图书馆：
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2、维普数据网:这也是一个比较巨大的期刊数据库，这个网站也比较权威，所以也是发表论文的一个好选择。
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1、万方医学网
万方医学网是万方数据股份有限公司秉承开放联合、专业精深的理念，联合国内医学权威机构、医学期刊编辑部、权威医学专家推出的，面向广大医院、医学院校、科研机构、药械企业及医疗卫生从业人员的医学信息整合服务、医学知识链接全开放平台。
2、中华医学会
中华医学会(Chinese Medical Association)成立于1915年。现有83个专科分会，出版中华系列杂志417种，并办有学会机关报《中华医学信息导报》。中华医学会的主要业务包括：开展医学学术交流；编辑出版123种医学、科普等各类期刊及100余种音像出版物。
3、中国生物医学文献服务系统
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4、NSTL国家科技图书文献中心
NSTL作为国家战略科技资源保存和服务基地，一直致力于为科研人员提供学术文献保障服务。目前，该平台收录的期刊数量达8100多种，收录的期刊文献超过568万篇，覆盖学科范围较广。
5、中国知网
中国知网国内知识总库，涉及学科广泛，提供外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库。
朋友你好，你所要的先从我提供的网址中找几篇参考论文，真心希望能够对你有。若不满意我给你些网址你还可以自己再找，祝你好运！中文免费论文地址集锦一、综合类1、蓝之韵论文门类较全。2、学生大论文中心、蜂朝无忧论文网门类很全。4、论文下载中心门类很全。5、论文帝国
权威的还是中国知网、万方数据库、维普数据、龙源等等，不过这些都要收费的查看原帖>>
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好。因为使用深度学习图像检测写毕业论文是一个非常热门的研究方向，也是目前计算机视觉领域的前沿技术之一。使用深度学习图像检测写毕业论文是一个非常好的选择。深度学习图像检测可以应用于很多领域，如智能安防、自动驾驶、医疗影像分析等，具有广泛的应用前景。因此，用深度学习图像检测写毕业论文是一个很好的选择。
现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？深度学习是什么深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。深度学习的“深度”体现在哪里论及深度学习中的“深度”一词，人们从感性上可能会认为，深度学习相对于传统的机器学习算法，能够做更多的事情，是一种更为“高深”的算法。而事实可能并非我们想象的那样，因为从算法输入输出的角度考虑，深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的，无论是最简单的Logistic Regression，还是到后来的SVM、boosting等算法，它们能够做的事情都是类似的。正如无论使用什么样的排序算法，它们的输入和预期的输出都是类似的，区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢？深度学习的学名又叫深层神经网络（Deep Neural Networks ），是从很久以前的人工神经网络（Artificial Neural Networks）模型发展而来。这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达，而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量，相对于之前的神经网络而言，有了很大程度的提升。深度学习也有许多种不同的实现形式，根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同，它也有不同的名字：例如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、深度置信网络（Deep Belief Networks）、受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）、深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machines）、递归自动编码器（Recursive Autoencoders）、深度表达（Deep Representation）等等。不过究其本质来讲，都是类似的深度神经网络模型。既然深度学习这样一种神经网络模型在以前就出现过了，为什么在经历过一次没落之后，到现在又重新进入人们的视线当中了呢？这是因为在十几年前的硬件条件下，对高层次多节点神经网络的建模，时间复杂度（可能以年为单位）几乎是无法接受的。在很多应用当中，实际用到的是一些深度较浅的网络，虽然这种模型在这些应用当中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由于这种时间上的不可接受性，限制了其在实际应用的推广。而到了现在，计算机硬件的水平与之前已经不能同日而语，因此神经网络这样一种模型便又进入了人们的视线当中。“ 2012年6月，《纽约时报》披露了Google Brain项目，吸引了公众的广泛关注。这个项目是由著名的斯坦福大学机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家Jeff Dean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深层神经网络”（DNN，Deep Neural Networks） ”从Google Brain这个项目中我们可以看到，神经网络这种模型对于计算量的要求是极其巨大的，为了保证算法实时性，需要使用大量的CPU来进行并行计算。当然，深度学习现在备受关注的另外一个原因，当然是因为在某些场景下，这种算法模式识别的精度，超过了绝大多数目前已有的算法。而在最近，深度学习的提出者修改了其实现代码的Bug之后，这种模型识别精度又有了很大的提升。这些因素共同引起了深层神经网络模型，或者说深度学习这样一个概念的新的热潮。深度学习的优点为了进行某种模式的识别，通常的做法首先是以某种方式，提取这个模式中的特征。这个特征的提取方式有时候是人工设计或指定的，有时候是在给定相对较多数据的前提下，由计算机自己总结出来的。深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用，在满足特定条件的应用场景下，已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。深度学习的缺点深度学习虽然能够自动的学习模式的特征，并可以达到很好的识别精度，但这种算法工作的前提是，使用者能够提供“相当大”量级的数据。也就是说在只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法便不能够对数据的规律进行无偏差的估计了，因此在识别效果上可能不如一些已有的简单算法。另外，由于深度学习中，图模型的复杂化导致了这个算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧以及更好更多的硬件支持。所以，目前也只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业，才能够用深度学习算法，来做一些比较前沿而又实用的应用。
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中国解剖网： 医学生： 医学生视频网： 医学生家园： 医学生论坛： 37度医学网——学生专区： 大学学科网： 医学吧： （被称为“医学生最好的学习平台”） ＊ 拓展医学知识，了解医学前沿成果的网站： 医学知识网： 益医网： 中国重症医学网： 爱爱医： 医学考研网： 丁香园： 达达在线（医学ABC）： 医学名校考研论坛： 医学导航： 记得采纳啊
朋友你好，你所要的先从我提供的网址中找几篇参考论文，真心希望能够对你有。若不满意我给你些网址你还可以自己再找，祝你好运！中文免费论文地址集锦一、综合类1、蓝之韵论文门类较全。2、学生大论文中心、蜂朝无忧论文网门类很全。4、论文下载中心门类很全。5、论文帝国
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