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做了好久实验，分析了好多数据，结果还不错，到了写作的时候了。这个时候，发现写作也不是一件容易的事，要会讲故事，语言要准确，详略要得当，引用要准确，方法描述要具体可复现……有了材料，这锅菜也不好炒啊。 首推这款工具，主要是这款工具就是人工智能在翻译领域的应用佳作。这款软件可以中英文互译，可以单独句子翻译，也可以翻译文本。值得尝试。 单有句子不行啊，你不能完全照搬其他文献啊。这个时候QuillBot就能发挥重要作用，可以用来改写句子，可以变换句式，有一些替换。 这个网站，提供了很多词的替换方案，有些时候，为了词语的多样化，应该进行一些替换，但从词的角度考虑，这个网站还是不错的。还提供了树形结构，方便查看。 这个网站能提供相应的润色修改，可以适当了解一下。因为后面还有一项自己用的还不错的工具。 以前觉得国外的网站做的很好，发现CNKI更适合国人。因为这个里面搜索到的，都是专业学术的翻译，不至于出现贻笑大方的尴尬翻译。 这个板块有好几个软件，其中我经常用到的就是grammarly，无所谓好坏，用习惯一项就好。 这个工具既有网页版，也可以word嵌入版，还有浏览器插件版本。值得探索。 以前只是把这个当作是搜索文献的工具，现在 GeenMedical组合了很多的功能，其中就包括，润色功能。 更方便的是，可以搜索相似的句子，进行改写，非常友好方便，尤其适合国人。 说到英文写作，尤其是科技论文的写作，一定要提及到这个网站。这个是The University of Manchester 出品，集合了很权威专业的科技文章的用词和写作，从文章的各个部分都给出了例句。并且还出了一本书，不过收费，当然了，要薅羊毛，总会有方法的。这本书可以时时翻阅，增加写作的感觉。 后面写写关于选刊、投稿相关的几个工具。
论文写作的9款实用工具：
1、fritzing
fritzing这个软件相比与Altium designer和allegro，fritzing多了一个原理图模式，能够很美观的展示电路板的电气连接，能够用于画一些简单器件的电路连接，显示效果极好。
2、mathpix snipping Tool
这是一款开源的公式OCR软件，能够识别公式转换成为Latex语法，直接输入在MathType公式编辑器中。这款软件需要和mathtype一起使用，体验感更好，直接将第二行的Latax语句复制到Mathtype中即可完成转换。
3、MathType
MathType是一款著名的公式编辑器软件，编辑的公式能够在Word中直接修改，是理工科学生必备软件。
4、Matlab
Matlab是工科生应该都知道的一款软件，应该也有一些同学的毕业设计就是和Matlab相关，强大的图像处理与仿真功能，使得Matlab成为理工科学生的必备软件。
5、Originlab
这是一款专业的数据分析软件，与matlab一样，功能也非常的强大，各大网站站上都有相关的教程学习，很多SCI论文的数据可视化插图都是使用这款软件画制出来的。
6、visio
visio是微软旗下的产品，因此与Word的兼容性好，visio经常被用来画一些框图，也是论文写作的必备软件。
做了好久实验，分析了好多数据，结果还不错，到了写作的时候了。这个时候，发现写作也不是一件容易的事，要会讲故事，语言要准确，详略要得当，引用要准确，方法描述要具体可复现……有了材料，这锅菜也不好炒啊。 首推这款工具，主要是这款工具就是人工智能在翻译领域的应用佳作。这款软件可以中英文互译，可以单独句子翻译，也可以翻译文本。值得尝试。 单有句子不行啊，你不能完全照搬其他文献啊。这个时候QuillBot就能发挥重要作用，可以用来改写句子，可以变换句式，有一些替换。 这个网站，提供了很多词的替换方案，有些时候，为了词语的多样化，应该进行一些替换，但从词的角度考虑，这个网站还是不错的。还提供了树形结构，方便查看。 这个网站能提供相应的润色修改，可以适当了解一下。因为后面还有一项自己用的还不错的工具。 以前觉得国外的网站做的很好，发现CNKI更适合国人。因为这个里面搜索到的，都是专业学术的翻译，不至于出现贻笑大方的尴尬翻译。 这个板块有好几个软件，其中我经常用到的就是grammarly，无所谓好坏，用习惯一项就好。 这个工具既有网页版，也可以word嵌入版，还有浏览器插件版本。值得探索。 以前只是把这个当作是搜索文献的工具，现在 GeenMedical组合了很多的功能，其中就包括，润色功能。 更方便的是，可以搜索相似的句子，进行改写，非常友好方便，尤其适合国人。 说到英文写作，尤其是科技论文的写作，一定要提及到这个网站。这个是The University of Manchester 出品，集合了很权威专业的科技文章的用词和写作，从文章的各个部分都给出了例句。并且还出了一本书，不过收费，当然了，要薅羊毛，总会有方法的。这本书可以时时翻阅，增加写作的感觉。 后面写写关于选刊、投稿相关的几个工具。
先做课题，收集数据！再统计，写文章，英语不行可找人润色协助投稿的!不妨去找找达晋医学编译（SCIEDIT），找他们合作很不错！
对从事生物学、医学与药学专业的研究生而言，能让自己的文章在SCI期刊发表是一种莫大的荣耀。说的世俗一些，一篇SCI论文（哪怕是IF低于分的期刊）会为一名硕士带来不少荣耀。当然了，对博士研究生而言，SCI的IF是关系到其能否顺利毕业的保证。前期在论坛上看到博士毕不了业，对导师以死相逼。究其原因仅仅是因为一纸论文。发表SCI论文真的有那么难吗？笔者看来有实验结果发表SCI论文其实不是一件难事。这里实验结果不一定就是国内的教授们的“首次报道”类的结果。如果你的试验结果可以组织成一个合理的story，完全可以去投稿SCI论文。 1. 论文写作论文写作非一日之功。前期要阅读大量文献，并将阅读文献做一个小记，这样不会出现读完后一点儿印象都没有。更重要的是为以后的参考文献选用打下良好基础。因为你引用参考文献时要有针对性，不能乱引用。比如说你在Cell中读到1985年Blackburn E H女士与其博士后Greider CW发现了端粒。那么你就记录一下，用到的时候很方便。在这里我建议大家采用Endnote管理文献，该软件对文献管理与论文写作非常有用。采用该软件你可将所有的文献进行分类管理，并可在摘要内做适当记录。在书写论文时，Endnote在参考文献管理方面的优势就体现出来了，一切参考文献都是一键输入，根本不用手写。大家都知道投稿鲜有一次成功的，每种期刊都有其特定的参考文献要求，万一稿件不中，还要修改转投其他期刊，如果其他期刊的参考文献不一样，那么你惨了。你需要人工修改。使用Endnote则很简单，Endnote收录高分期刊的参考文献模板与写作模板。所以你根本不用愁格式。如果低分的期刊没有收录其参考文献模式与写作模板，你有两个办法：一，找一个相同的参考文献模板引用。例如你投稿到ABBS，你发现Cell的文献文献格式与其相同，你只需要在Endnote插入格式内选择Cell的文献格式就可以了。一键完成。二，如果你是在找不到相同的模板，那你就自己编写吧，也很简单。在这里我就不赘述了。阅读了大量论文，试验也做的差不多的时候。需要着手写论文了。写作论文时一定要集中时间写。在写作时不一定非要从Abstract写到Acknowledgement。你可以最后写方法与致谢，但是摘要一定字斟句酌，摘要是一篇文章的高度概括。大家在搜集信息时一般看看文章的摘要就知道这篇文章是否适合自己去阅读。文章的摘要需全面体现开展该项研究的意义的深度概括。Introduction主要是概括该领域的研究，引出待解决、需研究的问题。说明为何开展该项研究等等。材料与方法就相对好些了，详细阐述方法与步骤即可。结果与讨论也非常重要。结果部分将试验结果展开论述，一般辅以图片说明。试验图片一定要清晰，否则审稿人会让你重新进行一次试验的。说句不负责任的话，你可以拼错一个单词，但是图片不可以出现模糊或不清晰这种情况。讨论就是对结果的意义进行进一步探究。SCI期刊的讨论不像国内期刊最后的讨论那样写的天马行空，就事论事、简洁是讨论写作的基本原则。2. 论文定位稿件分为综述性文章与实验性文章。投稿时首先对自己的论文有一个准确的定位，这就需要阅读大量的文献，掌握目前该领域研究到了什么状态，研究的热点是什么。你的工作对当前研究有什么意义。期刊是读者交流的主渠道，很多科学家在从事类似研究，有很多未解决问题困扰着他们，如果你的研究能对这些困扰提出一个论据，哪怕是一个细小分支。你的这篇论文也可以投一篇IF较高的期刊。我研究生时的专业是端粒酶。该领域的研究主要是围绕着端粒酶活性检测与端粒与细胞衰老信号通路的关系。端粒酶检测方法在1994年就已经发表，现在方法很成熟，试剂盒都研发出来了。对于端粒酶与细胞衰老方面存在很多的信号通路，如果能找到一些调节细胞信号通路的因子，那么高的可以发到Cell，低的也可以发到3分以上的期刊。如果你对信号通路进行综述，除非是该领域的大牛进行综述，否则该综述不可能被收录，因为信号通路这一领域很难解释一个所以然。如果能解释所以然，这篇文章可以在Cell上发表。如果你对端粒酶检测方法进行综述，你就Out了。这种综述90年代就发表了。所以投稿前，一定要掌握该领域的研究趋势，明确自己的结果在投稿时的定位。3. 选定期刊稿件定位后，就开始选择期刊了。选期刊怎么选？在Google上搜索？那真是海底捞针了！我推荐大家每人拥有近3－5年的影响因子表格。一般期刊的影响因子的变动不大，在Excel表格内将采用IF升序或降序的方法排列。如果你觉得你的文章可以投稿到1分的期刊，那么你就在IF为1的期刊列内搜索，找到生物学、医学、药学领域的期刊，一次多找几个。然后到期刊的官方网站去看该期刊的征稿范围（Scope），确保范围准确。4. 在线投稿现在Elsevier、Springer、Wiley这些数据库等均采用在线投稿的模式，所以投稿者需对投稿系统有所了解。第一次投稿由于不熟悉投稿界面，经常会出现一些意想不到的问题，这个多操作几次就熟练了。每种期刊的系统不同，但是原理是相通的。一般在投稿时会需要写作Cover Letter，这个需要事先写好，到时候复制、粘贴就可以了。后续的交流主要是通过邮箱进行，所以邮箱一定是常用邮箱。这个很重要。5. 文章审理一般情况下，投稿一周内会收到期刊编辑的邮件，会告知你的稿件已经给了审稿人。文章审理工作就此开始了。审稿人对你的论文进行评述，然后将意见反馈给期刊编辑，后者将意见反馈给你。一般审稿人都会有两名，给出的意见采用概率分析方法无非就这么几种：当然有些期刊存在3名评审人员的可能，这里就不多说了。道理是一样的！两优评恭喜你，你的论文进入到了minor revision（小修）阶段。离文章发表仅有一步之遥了！当然不能大意，有些进入到这一环节也被拒稿的。只需要按照评审人的要求仔细修改，发表应该没问题一优评，一差评 这是常见的，称之为manor revision（大修）。这里你要做的就是将差评的内容进行修改，并逐条进行回复。请注意是逐条修改，逐条回复。优评的如果有要求，你也要回复。同样的处理。回信时你需要告诉编辑，建议采用分条的方法，逐条列出。这样条理清晰。如果你修改的符合评审人员的要求，你就进行minor revision或者直接发表。如果不符合要求，你的结果就是拒稿。两差评理论上你存在转变为大修与小修的可能，但实际上可能性不大。你需要转投其他稿件了。稿件派给审稿人到审稿人给出回复时间（也就是编辑给你回复的时间）差不多在25天左右。大修与小修给的时间分别不同，大修的时间有时候跟稿件派给审稿人到审稿人给出回复时间相同，小修时间会短一些，但不排除与稿件派给审稿人到审稿人给出回复时间相同的可能。6. 论文接收论文接收后的心情绝对是不一样的。那时候你会发现自己这么多年来的熬夜与坚持不懈是多么的值得。导师也会对你温和了很多。师弟师妹们会簇拥到你那里请教。。。这是闲话，说说论文接收后的工作吧，就是移交版权（你将出版权出让给期刊）。这时候官方的互动就不是你的事儿了，导师会跟那边交流。需要你的他自然会去找你。期刊一般会有稿酬，一般100-200美金。这笔费用你拿不到。因为期刊建议你不要拿这笔费用，因为他们在来信说编辑与审稿人很辛苦，这笔费可以给他们买点儿礼物。导师会顺水做个人情，告诉你这个钱咱不要了。那时觉得论文发表很开心，所以这钱就不要了。哈哈！有彩页的要交钱，不用不低，不过不用担心，只要你论文发表了，这钱导师出。版权出让，拿到接收函后过一阵子期刊排版，会给你一份稿件让你校对，看是否有错误。没错误那里就准备发表了。之后你就等着期刊在线刊登吧。这是我的一些论文发表心得，分享给大家。大家觉得有不妥的地方，欢迎交流！注：本文是我在创新医学网看到的感觉挺好转过来的希望能和大家共同学习。
人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨
【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状， 总结 我国相关技术和产业的优劣势，有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。
【关键词】人工智能;政策引导;发展模式
0 引言
工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展，信息和通信技术(Information and Communication Technology， ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新，正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划，促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式，以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用，已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展，急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。
1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状
从发展脉络看，人工智能研究始终位于技术创新的高地，近年来成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。
搜索引擎方向的发展
信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率，同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果，另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。
从搜索引擎的发展上来看，国内企业起步稍晚，搜索领域较窄，但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越，以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础，发展态势较好。
人脑科学助推人工智能技术发展
人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台，使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型，推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。
谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术，包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位，在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果，在某些领域达到了国际先进水平，但在新一轮全球人工智能竞赛中，中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初，百度成立深度学习研究院，提出百度大脑计划，如图2所示，拥有了超越天河二号的超级计算能力，组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司，百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家，在硅谷布局人工智能研究，被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。
智能终端和可穿戴设备引起产业变革
移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。
我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面，还处于探索的阶段，特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片，制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段，相比市场对可穿戴设备概念的热捧，用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数，大多停留在概念阶段。
物联网部分领域发展
全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展，所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看，在公共市场方面发展较快，其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。
物联网涉及领域众多，各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发，我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权，其中中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频(800/900MHz)和微波()RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面，已建立传感网标准体系的初步框架，其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一，我国在制定国际标准时已享有重要话语权。
2 我国ICT产业的政策引导
目前ICT产业的应用范围在不断的延伸，政策的制定必须考虑跨行业的需要，加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需，再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。
国家政策方面的引导
世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划，并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导，试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势，破除行业间壁垒，加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。
加强政策顶层设计
成立国家级ICT产业发展机构，尽快确立国家ICT中长期发展战略，落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作，促进ICT产业及相关行业的发展。 加强自主创新能力
将战略性新兴产业作为发展重点，围绕其需求部署创新链，掌握核心关键技术，突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新，加快新产品、新技术、新工艺研发应用。
深化科技体制改革
将企业主体地位予以强化，建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位，要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动，要主动与产学研机构开展深度合作，要扶植和壮大创新型企业。
知识产权方面的引导
专利方面
国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识，但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长，企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇，快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究，重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建，增强全产业专利授权及谈判能力，探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入，另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。
著作权方面
目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现，2013年我国著作权作品登记共845064件，其中软件著作权登记164349件，同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势，如物联网软件著作权共4388件，同比增长，云计算软件著作权共3017件，同比增长，明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期，但存在着低水平重复、起点较低的问题，仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。
3 ICT相关企业实现方式探讨
经过多年的努力积累，在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者，已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究，并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用，并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。
政、学、研、产、用全面推进
政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划，目的是将基础研究、应用研究，以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目，促进大学与产业界联合申请项目，同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式，如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究，公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入，努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系，尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。
加强合作、推进新技术的产业化与商用
通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作，共同搭建新型试验网络，验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况，排查可能出现的问题，推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作，充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向，协助其加强研发的实用性，提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题，高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中，应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求，为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。
全力抢占大数据
我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是：首先，明确国家关于大数据发展的战略目标，促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合，扩展大数据应用领域;其次，在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性，近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三，集合产学研用各方力量，统筹规划大数据应用，避免盲目发展;最后，解决个人信息的数据安全性需求。
重点发展云计算
2014年3月，工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时，ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中，服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源，推进社会云产业发展;加强技术应用深度，将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域，逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作，推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源，并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合，充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。
4 小结
发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早，为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略，积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状，借鉴他国政策与经验，根据我国的国情及产业发展所处的阶段，提出符合我国目前产业发展现状，适合我国的可借鉴的策略，以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。
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近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。下面是我给大家推荐的浅谈计算机人工智能论文，希望大家喜欢!
《计算机在人工智能中的应用研究》
摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智能中的应用进行研究，阐述了人工智能的理论概念，分析当前其应用于人工智能所存在的问题，并介绍人工智能在部分领域中的应用。
关键词：计算机;人工智能;应用研究
一、前言
人工智能又称机器智能，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智能”这一词。人工智能作为一门综合性的学科，其是在计算机科学、信息论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智能是专门研究如何制造智能系统或智能机器来模仿人类进行智能活动的能力，从而延伸人们的科学化智能。人工智能是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智能学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智能学科，两者将互相促进且快速发展。
二、人工智能应用于计算机中存在的问题
(一)计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的信息多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。
(二)模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。
三、人工智能在部分领域中的应用
伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种信息技术发展均与人工智能技术密切相关，这意味着人工智能已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智能应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。
(一)人工智能进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函数值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智能的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表集合、函数以及多项式等。随着人工智能的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软件相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软件均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。
(二)人工智能用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智能机器的突破点，其使人类深度的认识自身智能。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说
的话而进行自动翻译，如七国语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际互联网及电话网络，即可用电话或手机与“老外”进行对话。
(三)人工智能计算机网络安全中的应用。当前，在计算机的网络安全管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网络安全的设备之一，其在计算机的网络安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的数据，无法快速的获取SSL流中的数据且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程序的攻击。此外，一般的应用程序进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用数据流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用统计、概率以及决策的智能方法以识别数据，达到访问受到权限的目地。然而此方法大多数是从人工智能的学科中采取，因此，被命名为“智能防火墙”。
(四)人工智能应用于计算机网络系统的故障诊断。人工神经网络作为一种信息处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的组织结构而成。1943年时，人工神经网络首次被人提出并得到快速发展，其成为了人工智能技术的另一个分支。人工神经网络通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智能故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智能故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网络的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网络中的阀值与连接权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网络，以达到人工神经网络的模式记忆目的。因此，人工神经网络具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常数据，弥补专家系统方法的缺陷。
四、结束语
总而言之，人工智能作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智能的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智能技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智能技术的发展将给人们的生活、学习以及工作带来极大的影响。
参考文献：
[1]杨英.智能型计算机辅助教学系统的实现与研究[J].电脑知识与技术,2009,9
[2]毛毅.人工智能研究热点及其发展方向[J].技术与市场,2008,3
[3]李德毅.网络时代人工智能研究与发展[J].智能系统学报,2009,1
[4]陈步英,冯红.人工智能的应用研究[J].邢台职业技术学院学报,2008,1
智能计算机迄今未有公认的定义。在工具书中的解释为能存储大量信息和知识，会推理(包括演绎与归纳)，具有学习功能，是现代计算技术、通信技术、人工智能和仿生学的有机结合，供知识处理用的一种工具。下面是我为大家整理的关于智能计算机的论文，希望大家喜欢!
关于智能计算机的论文篇一
《计算机在人工智能中的应用研究》
摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智能中的应用进行研究，阐述了人工智能的理论概念，分析当前其应用于人工智能所存在的问题，并介绍人工智能在部分领域中的应用。
关键词：计算机;人工智能;应用研究
一、前言
人工智能又称机器智能，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智能”这一词。人工智能作为一门综合性的学科，其是在计算机科学、信息论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智能是专门研究如何制造智能系统或智能机器来模仿人类进行智能活动的能力，从而延伸人们的科学化智能。人工智能是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智能学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智能学科，两者将互相促进且快速发展。
二、人工智能应用于计算机中存在的问题
(一)计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的信息多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。
(二)模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。
三、人工智能在部分领域中的应用
伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种信息技术发展均与人工智能技术密切相关，这意味着人工智能已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智能应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。
(一)人工智能进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函数值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智能的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表集合、函数以及多项式等。随着人工智能的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软件相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软件均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。
(二)人工智能用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智能机器的突破点，其使人类深度的认识自身智能。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说
的话而进行自动翻译，如七国 语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际互联网及电话 网络，即可用电话或手机与“老外”进行对话。
(三)人工智能 计算机网络安全中的 应用。当前，在计算机的网络安全 管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网络安全的设备之一，其在计算机的网络安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检 测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的数据，无法快速的获取SSL流中的数据且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程序的攻击。此外，一般的应用程序进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用数据流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用 统计、概率以及决策的智能方法以识别数据，达到访问受到权限的目地。然而此方法大多数是从人工智能的学科中采取，因此，被命名为“智能防火墙”。
(四)人工智能应用于计算机网络系统的故障诊断。人工神经网络作为一种信息处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的 组织结构而成。1943年时，人工神经网络首次被人提出并得到快速 发展，其成为了人工智能技术的另一个分支。人工神经网络通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智能故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智能故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网络的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网络中的阀值与连接权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网络，以达到人工神经网络的模式记忆目的。因此，人工神经网络具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常数据，弥补专家系统方法的缺陷。
四、结束语
总而言之，人工智能作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智能的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智能技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智能技术的发展将给人们的生活、学习以及 工作带来极大的影响。
参考文献：
[1]杨英.智能型计算机辅助教学系统的实现与研究[J].电脑知识与技术,2009,9
[2]毛毅.人工智能研究 热点及其发展方向[J].技术与市场,2008,3
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[4]陈步英,冯红.人工智能的应用研究[J].邢台 职业技术学院学报,2008,1
关于智能计算机的论文篇二
《基于智能计算的计算机网络可靠性分析》
摘 要：当今社会是一个信息化社会，网络化应用已经遍及生产、生活、科研等各个领域，计算机网络化已经成为一种趋势，计算机网络的可靠性研究也越来越得到计算机业界的广泛重视。本文主要论述了智能粒度计算分割理论方法，采用动态数组分层实现计算机网络系统最小路集运算，阐述了计算机网络系统可靠性分析的手段。
关键词：智能算法;计算机网络;可靠性分析
1 影响计算机网络可靠性的因素
用户设备。用户设备是提供给用户使用的终端设备，其功能是否可靠深刻影响着用户的使用感受，而且还会对计算机网络的可靠性产生重要影响。确保用户终端在使用过程中的可靠性是计算机网络运行过程中日常维护的重要组成部分，用户终端的交互能力越高，其网络就越可靠。
传输交换设备。传输设备包括了传输线路和传输设备，在实践中，如果是由于传输线路原因造成的计算机网络故障，一般是比较难以发觉的，有时候为了找出这一故障原因所在，所需要耗费的工作量是比较大的。所以，在安装传输设备的时候要采用标准化的通信线路和布线系统，而且要充分考虑到冗余和容错能力，以最大程度保障网络的可靠性。在条件允许的情况下，最好采用双成线布线方式，以便在出现故障的时候可以切换网络线路。
网络管理。在一些比较大型的网络设备结构中，所使用的网络产品和设备都是不同的生产厂商生产的，规模比较大，结构也相对比较复杂。提高计算机网络的可靠性，可以保证信息传输具备完整性、降低信息丢失的发生率、减少故障及误码的发生率。提高计算机网络的可靠性需要采用先进的网络管理技术对运行中的网络参数进行实时采集，并排除存在的故障。
网络拓扑结构。网络拓扑结构是指采用传输介质将各种设备相互连接布局起来，主要体现在网络设备间在物理上的相互连接。计算机网络拓扑结构关系到整个网络的规划结构，是关系到计算机网络可靠性的重要决定因素之一。网络拓扑结构的性能主要受到网络技术、网络规模、用户分布和传输介质等因素的影响。随着人们对网络性能要求的提高，现在计算机网络拓扑结构需要满足更多的要求，比如容错直径、宽直径、限制连通度、限制容错直径等等。这些参数更加能够精确的衡量计算机网络的可靠性和容错性，以实现计算机网络规划的科学性和可靠性。
2 基于智能计算的网络可靠性分析
基于智能计算的网络可靠性概念。计算机网络系统的组成部分包括了节点和连接节点的弧，节点又可以分为输入节点(只有输出弧但没有节点属于输入弧的)、输出节点(只有输入弧而没有输出弧的节点)和中间节点(非输入、输出节点);网络又可以分为有向网络(全部都是由有向弧组成的网络)、无向网络(全部由无向弧组成的网络)以及混合网络(包含了有向弧和无向弧)。在一些结构比较复杂的网络系统中，为了能够准确分析系统的可靠性，一般会用网络图来表示。在分析网络可靠性的时候，我们通常会做这样的简化：系统或弧只存在正常和故障两种状态;无向弧不同方向都有相同的可靠度;任何一条弧发生故障都不会影响到其他弧的正常使用。
网络系统最小路集的节点遍历法。求网络系统最小路集的方法一般有以下三种方法：其一，邻接矩阵又叫联络矩阵法，其原理就是对一个矩阵进行乘法和多次乘法运算，这种方法比较适合节点不多的网络进行手算操作，但在节点数非常多的时候就不太适合了，因为那样运算量会很大，对计算机的容量要求也很高，运算时间也很长，不太适合这种方法;其二，布尔行列式法，该种方法类似于求矩阵行列式，这种方法比较容易理解，操作简便，可以用手工处理，但是在节点比较多的网络中的应用就比较繁琐;其三，节点遍历法以其条理清晰、能够求解多节点数的复杂网络而被广泛使用，但是该方法判断条件较多，在考虑欠周全的时候容易出现差错。求网络系统最小路集的基本方法是：从输入节点I开始逐个点遍历，一直到输出点L，直到找到所有的最小路集为止，在这个过程中需要作出以下几个判断：判断当前节点是否有跟之前的节点重复;判断是否有找到最小路集;判断是否已经完成所有最小路集的寻找。
基于智能粒度计算分割的计算机网络系统最小路集运算。粒是论域上的一簇点，而这些点往往难以被区别、接近，或者是跟某种功能结合在一起，而粒计算是盖住许多具体领域的问题求解方法的一把大伞，具体表现为区间分析、分治法、粗糙集理论。基于智能粒度计算改进节点遍历法的计算机网络系统最小路集运算方法一般作如下操作：首先是将传统网络系统最小路集节点遍历计算方法中的二维数组用一维表示出来，容易表示为n-1，这是因为n节点的网络系统最小路集的最大路长小于或等于n-1，即是启用一维动态数组，从输入节点到输出节点，逐个节点遍历，并将结果存放在一维数组中，当找到最小路集之后，就可以将结果写入到硬盘的文件中，再继续寻找下一个最小路集，找到后写入硬盘文件，依次类推下去直到找到所有的最小路集，释放一维动态数组;其次，将融入到运算中的数组以动态的方式参与到运算中去，完成运算功能后就立即释放掉，这样就可以节省内存空间，提高整体的运算速度;再者，根据节点表示的最小路集文件，将其转变成用弧表示的最小路集，并储存起来以便于后续的相关计算;最后，利用智能粒度计算分割对象理论方法，采用动态数组分层实现，从而实现对计算机网络系统的可靠性分析。
3 计算机网络可靠性的实现
计算机网络层次、体系结构设计。可靠的计算机网络除了要配套先进的网络设备，且其网络层次结构和体系结构也要具备先进性，科学合理的网络层次和体系结构设计可以将网络设备的性能充分的发挥出来。网络层次设计就是要将分布式的网络服务随着网络吞吐量的增多而搭建起规模化的高速网络分层设计模型。网络的模块化层次设计可以随着日后网络节点的增加，网络容量不断的增大，以加大确定性，方便日常的操作性。
计算机网络的容错能力实现。容错性设计的指导原则是“并行主干、双网络中心”，其具体设计为：其一，将用户终端设备和服务器同时连接到计算机网络中心，一般需要通过并行计算机网络和冗余计算机网络中心的方法来实行;其二，将广域网范围内的数据链路和路由器相互连接起来，以确保任何一数据链路的故障不会对局部网络用户产生影响;其三，尽量使用热插热拔功能的网络设备，这样不但可以使得组网方式灵活，还可以在不切断电源的情况下及时更换故障模块，从而提高计算机网络长时间工作的能力;最后，采用多处理器和特别设计的具有容错能力的系统来操作网络管理软件实现容错的目的。
采用冗余措施。提高计算机网络系统的容错性是提高计算机网络可靠性的最有效方法，计算机网络的容错性设计就是寻找常见的故障，这可以通过冗余措施来加强，以最大限度缩短故障的持续时间，避免计算机网络出现数据丢失、出错、甚至瘫痪现象，比如冗余用户到计算机网络中心的数据链路。
4 结束语
研究计算机网络系统的可靠性对解决问题有着重要的意义，所以研究其可靠性是很有必要的，但从理论方法上看还需要进一步深入探讨。随着计算机网络系统的应用遍及各个角落，其可靠性分析已经越来越备受业界的关注。网络可靠性分析的手段要本着理论服务于实践的宗旨，将可靠性分析理论应用到实际生产中，使计算机网络的建设更加的科学、合理。
参考文献：
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[3]高飞.基于网络状态之间关系的网络可靠性分析[J].通信网络，2012(25)：19.
各校规定不同，看学校规定。另外导师有权决定你毕不毕业，所以这事只能问导师，望采纳！
不同学校划分的可能有所不同，但一般来说很多学校会以计算机学报相当于sci3区来划分。
以东北大学划分SCI分区为例：
可视为等同于SCI分区或可折算为分值的期刊（会议）如下：
1、《中国科学》及其英文版等同于SCI二区；
2、《自动化学报》、《中国电机工程学报》、《仪器仪表学报》、《电子学报》、《系统工程学报》、《中国图像图形学报》、《计算机学报》、《电工技术学报》、《软件学报》（含上述期刊的英文版）等同于SCI三区；
3、《控制与决策》及其英文版等同于SCI四区；
4、CCDC会议论文每篇按分计算。
《计算机学报》虽然不是sci。但计算机学报期刊级别为核心期刊，出刊周期为月刊，期刊创办于1978年。一般视为等同于SCI3区。计算机学报是中国科学院主管、中国计算机学会主办的学术性期刊。
计算机学报主要栏目设有：研究论文与技术报告、短文、学术通信、学术活动、中国计算机学会学术动态。
计算机学报已被CSCD 中国科学引文数据库来源期刊（含扩展版）、万方收录（中）、知网收录（中）、国家图书馆馆藏、EI 工程索引（美）、SA 科学文摘（英）、剑桥科学文摘、JST 日本科学技术振兴机构数据库（日）；
统计源核心期刊（中国科技论文核心期刊）、数学文摘、北大核心期刊（中国人文社会科学核心期刊）、上海图书馆馆藏、文摘与引文数据库、维普收录（中）收录。
投稿论文贵在创新，提出好的创新思路之后，也需要有强大的数据与实验结果支撑。Discussion作为一篇文章中的精华，将discussion用递进关系分为若干段落。保证每一段讨论一个主要话题，这就需要良好的语言基础了。有利于阐述1.你的研究结果说明什么?有什么意义?2.你的研究结果和别人的类似研究有什么异同?如果不同，可以讨论一些产生差异的可能原因?3.如果你在研究结果中出现非常新的东西，用以前别人的理论很难解释，那么你可以提出你的假设理论来解释试验中非常新的东西，一定要做到能用英文自圆其说。在Discussion的最后还需要总结一下，告诉别人你这个研究的几个主要结果。如果这时候，语言不过关的话，会陷入非常危险的境地，整篇文章中最重要的部分——自己的新发现新思路说不清楚，甚至连小标题都错，审稿人能不退稿吗？SCI作为代表国外科研界最高的科学期刊，审稿人都是对本领域有相当研究的知名的学者，审稿严格程度不言而喻。而如果我们能用专业的语言来投稿，相信不仅能让审稿人耳目一新，而且能增强论文的专业性，促使投稿的成功。文章内应尽量注意使用本专业的专业术语，而其来源最好是专业书籍或论文而不是网上的翻译软件，同时也要注意模仿本专业内惯有的表达方式和语法习惯
看官方的为准。有些会议声称能被EI或SCI收录，可信度不太高。往EI或SCI的源期刊上投稿较为可靠。
应该都是不同的吧，要先去咨询哈。
得分方向，计算机很多方向是相对容易发SCI的，如光通信等，但对于某些方向就难了，更别说顶级了。发一篇可能说刚刚起步～顶级的就另当别论了哈～
计算机专业发一篇sci相对比较容易，所以必须看你在那个杂志上发表，下面最顶级的也就是计算机一区的期刊，你可以比对下：HUMAN-COMPUTER INTERACTION 计算机：控制论 计算机：跨学科应用 TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING 计算机：跨学科应用 OF THE AMERICAN MEDICAL INFORMATICS ASSOCIATION计算机：跨学科应用 IMAGE ANALYSIS 计算机：跨学科应用 计算机：跨学科应用 COMPUTING SURVEYS 计算机：理论方法 TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION 计算机：理论方法 TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS 计算机：理论方法 OF THE ACM 计算机：理论方法 JOURNAL OF COMPUTER VISION 计算机：人工智能 TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE计算机：人工智能 IMAGE ANALYSIS 计算机：人工智能 TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION 计算机：人工智能 of Web Semantics 计算机：人工智能 TRANSACTIONS ON GRAPHICS 计算机：软件工程 of Web Semantics 计算机：软件工程 OF THE ACM 计算机：软件工程 TRANSACTIONS ON SOFTWARE ENGINEERING AND METHODOLOGY计算机：软件工程 QUARTERLY 计算机：信息系统 JOURNAL 计算机：信息系统 OF THE AMERICAN MEDICAL INFORMATICS ASSOCIATION计算机：信息系统 of Chemical Information and Modeling 计算机：信息系统 of Web Semantics 计算机：信息系统 JOURNAL 计算机：硬件 TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS 计算机：硬件