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看你发的是哪类的期刊。还有就是要看你文章写的好不好。首先，核心期刊的质量要求是比较高的。投稿核心期刊应该注意论文撰写的质量。如果是工科核心论文，国内的核心期刊安排周期都是比较长的。也就是说你现在投稿的话，杂志社可能给你安排到明年七八月才可以见刊。这中间有好几个月的间隔。不过也是可以找别人，比如品优刊就是可以的，自己还是进一步的去咨询一下哈！
这个期刊在中文信息处理领域算是不错的，有些不错的学校/院所认为中这个期刊可以达到博士毕业水平。 相对学报之类的还比较好中，比一般核心肯定难一些，周期一般3－6个月。
近十多年来，随着算法与控制技术的不断提高，人工智能正在以爆发式的速度蓬勃发展。并且，随着人机交互的优化、大数据的支持、模式识别技术的提升，人工智能正逐渐的走入我们的生活。本文主要阐述了人工智能的发展历史、发展近况、发展前景以及应用领域。 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，是麦卡赛等人在1956年的一场会议时提出的概念。 近几年，在“人机大战”的影响下，人工智能的话题十分的火热，特别是在“阿尔法狗”（AlphaGo）战胜李世石后，人们一直在讨论人是否能“战胜”自己制造的有着大数据支持的“人工智能”，而在各种科幻电影的渲染中，人工智能的伦理性、哲学性的问题也随之加重。 人工智能是一个极其复杂又令人激动的事物，人们需要去了解真正的人工智能，因此本文将会对什么是人工智能以及人工智能的发展历程、未来前景和应用领域等方面进行详细的阐述。 人们总希望使计算机或者机器能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动，并帮助人们解决现实中实际的问题。而要达到以上的功能，则需要计算机（机器人或者机器）具有以下的能力： 自然语言处理（natural language processing） 知识表示（knowledge representation） 自动推理（automated reasoning） 机器学习（machine learning） 计算机视觉（computer vision） 机器人学（robotics） 这6个领域，构成了人工智能的绝大多数内容。人工智能之父阿兰·图灵（Alan Turing）在1950年还提出了一种图灵测试（Turing Test），旨在为计算机的智能性提供一个令人满意的可操作性定义。 关于图灵测试，是指测试者在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。 图灵测试是在60多年前就已经提出来了，但是在现在依然适用，然而我们现在的发展其实远远落后于当年图灵的预测。 在2014年6月8日，由一个俄罗斯团队开发的一个模拟人类说话的脚本——尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）成为了首个通过图灵测试的“计算机”，它成功的使人们相信了它是一个13岁的小男孩，该事件成为了人工智能发展的一个里程碑。 在2015年，《Science》杂志报道称，人工智能终于能像人类一样学习，并通过了图灵测试。一个AI系统能够迅速学会写陌生文字，同时还能识别出非本质特征，这是人工智能发展的一大进步。 ①1943-1955年人工智能的孕育期 人工智能的最早工作是Warren McCulloch和Walter Pitts完成的，他们利用了基础生理学和脑神经元的功能、罗素和怀特海德的对命题逻辑的形式分析、图灵的理论，他们提出了一种神经元模型并且将每个神经元叙述为“开”和“关”。人工智能之父图灵在《计算机与智能》中，提出了图灵测试、机器学习、遗传算法等各种概念，奠定了人工智能的基础。 ②1956年人工智能的诞生 1956年的夏季，以麦卡锡、明斯基、香农、罗切斯特为首的一批科学家，在达特茅斯组织组织了一场两个月的研讨会，在这场会议上，研究了用机器研究智能的一系列问题，并首次提出了“人工智能”这一概念，人工智能至此诞生。 ③1952-1969年人工智能的期望期 此时，由于各种技术的限制，当权者人为“机器永远不能做X”，麦卡锡把这段时期称作“瞧，妈，连手都没有！”的时代。 后来在IBM公司，罗切斯特和他的同事们制作了一些最初的人工智能程序，它能够帮助学生们许多学生证明一些棘手的定理。 1958年，麦卡锡发表了“Program with Common Sense”的论文，文中他描述了“Advice Taker”，这个假想的程序可以被看作第一个人工智能的系统。 ④1966-1973人工智能发展的困难期 这个时期，在人工智能发展时主要遇到了几个大的困难。 第一种困难来源于大多数早期程序对其主题一无所知； 第二种困难是人工智能试图求解的许多问题的难解性。 第三种困难是来源于用来产生智能行为的基本结构的某些根本局限。 ⑤1980年人工智能成为产业 此时期，第一个商用的专家系统开始在DEC公司运转，它帮助新计算机系统配置订单。1981年，日本宣布了“第五代计算机”计划，随后美国组建了微电子和计算机技术公司作为保持竞争力的集团。随之而来的是几百家公司开始研发“专家系统”、“视觉系统”、“机器人与服务”这些目标的软硬件开发，一个被称为“人工智能的冬天”的时期到来了，很多公司开始因为无法实现当初的设想而开始倒闭。 ⑥1986年以后 1986年，神经网络回归。 1987年，人工智能开始采用科学的方法，基于“隐马尔可夫模型”的方法开始主导这个领域。 1995年，智能Agent出现。 2001年，大数据成为可用性。 在1997年时，IBM公司的超级计算机“深蓝”战胜了堪称国际象棋棋坛神话的前俄罗斯棋手Garry Kasparov而震惊了世界。 在2016年时，Google旗下的DeepMind公司研发的阿尔法围棋（AlphaGo）以4:1的战绩战胜了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，从而又一次引发了关于人工智能的热议，随后在2017年5月的中国乌镇围棋峰会上以3:0的战绩又战胜了世界排名第一的柯洁。 2017年1月6日，百度的人工智能机器人“小度”在最强大脑的舞台上人脸识别的项目中以3:2的成绩战胜了人类“最强大脑”王峰。1月13日，小度与“听音神童”孙亦廷在语音识别项目中以2:2的成绩战平。随后又在1月21日又一次在人脸识别项目中以2:0的成绩战胜了“水哥”王昱珩，更在最强大脑的收官之战中战胜了人类代表队的黄政与Alex。 2016年9月1日，百度李彦宏发布了“百度大脑”计划，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到孩子的智力水平。李彦宏阐述了百度大脑在语音、图像、自然语言处理和用户画像领域的前沿进展。目前，百度大脑语音合成日请求量亿，语音识别率达97%。 “深度学习”是百度大脑的主要算法，在图像处理方面，百度已经成为了全世界的最领先的公司之一。 百度大脑的四大功能分别是：语音、图像，自然语言处理和用户画像。 语音是指具有语音识别能力与语音合成能力，图像主要是指计算机视觉，自然语言处理除了需要计算机有认知能力之外还需要具备推理能力，用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。 工业是由德国提出来的十大未来项目之一，旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂。 工业已经进入中德合作新时代，有明确提出工业生产的数字化就是“工业”对于未来中德经济发展具有重大意义。 工业项目主要分为三大主题：智能工厂、智能生产、智能物流。 它面临的挑战有：缺乏足够的技能来加快第四次工业革命的进程、企业的IT部门有冗余的威胁、利益相关者普遍不愿意改变。 但是随着AI的发展，工业的推进速度将会大大推快。 人工智能可以渗透到各行各业，领域很多，例如： ①无人驾驶：它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。英国政府也在资助运输研究实验室（TRL），它将在伦敦测试无人驾驶投递车能否成功用于投递包裹和其他货物，使用无人驾驶投递车辆将成为在格林威治实施的众多项目之一。 ②语音识别：该技术可以使让机器知道你在说什么并且做出相应的处理，1952年贝尔研究所研制出了第一个能识别10个英文数字发音的系统。在国外的应用中，苹果公司的siri一直处于领先状态，在国内，科大讯飞在这方面的发展尤为迅速。 ③自主规划与调整：NASA的远程Agent程序未第一个船载自主规划程序，用于控制航天器的操作调度。 ④博弈：人机博弈一直是最近非常火热的话题，深度学习与大数据的支持，成为了机器“战胜”人脑的主要方式。 ⑤垃圾信息过滤：学习算法可以将上十亿的信息分类成垃圾信息，可以为接收者节省很多时间。 ⑥机器人技术：机器人技术可以使机器人代替人类从事某些繁琐或者危险的工作，在战争中，可以运送危险物品、炸弹拆除等。 ⑦机器翻译：机器翻译可以将语言转化成你需要的语言，比如现在的百度翻译、谷歌翻译都可以做的很好，讯飞也开发了实时翻译的功能。 ⑧智能家居：在智能家居领域，AI或许可以帮上很大的忙，比如模式识别，可以应用在很多家居上使其智能化，提高人机交互感，智能机器人也可以在帮人们做一些繁琐的家务等。 专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等的多领域交叉学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径,也是深度学习的基础。 机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行： （1）面向任务的研究 研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。 （2）认知模型 研究人类学习过程并进行计算机模拟。 （3）理论分析 从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。但是现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）进行随机化搜索，它是由美国的教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，它是现代有关智能计算中的关键技术。 Deep Learning即深度学习，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。 他的基本思想是：假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失，设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。Deep Learning需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设设计了一个系统S（有n层），通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。 深度学习的主要技术有：线性代数、概率和信息论；欠拟合、过拟合、正则化；最大似然估计和贝叶斯统计；随机梯度下降；监督学习和无监督学习深度前馈网络、代价函数和反向传播；正则化、稀疏编码和dropout；自适应学习算法；卷积神经网络；循环神经网络；递归神经网络；深度神经网络和深度堆叠网络； LSTM长短时记忆；主成分分析；正则自动编码器；表征学习；蒙特卡洛；受限波兹曼机；深度置信网络；softmax回归、决策树和聚类算法；KNN和SVM； 生成对抗网络和有向生成网络；机器视觉和图像识别；自然语言处理；语音识别和机器翻译；有限马尔科夫；动态规划；梯度策略算法；增强学习（Q-learning）。 随着人工智能的发展，人工智能将会逐渐走入我们的生活、学习、工作中，其实人工智能已经早就渗透到了我们的生活中，小到我们手机里的计算机，Siri,语音搜索，人脸识别等等，大到无人驾驶汽车，航空卫星。在未来，AI极大可能性的去解放人类，他会替代人类做绝大多数人类能做的事情，正如刘慈欣所说：人工智能的发展，它开始可能会代替一部分人的工作，到最后的话，很可能他把90%甚至更高的人类的工作全部代替。吴恩达也表明，人工智能的发展非常快，我们可以用语音讲话跟电脑用语音交互，会跟真人讲话一样自然，这会完全改变我们跟机器交互的办法。自动驾驶对人也有非常大的价值，我们的社会有很多不同的领域，比如说医疗、教育、金融，都会可以用技术来完全改变。 [1] Russell,.人工智能：一种现代的方法（第3版）北京：清华大学出版社，2013（重印） [2]库兹韦尔，人工智能的未来杭州：浙江人民出版社， [3]苏楠.人工智能的发展现状与未来展望[J].中小企业管理与科技(上旬刊),2017,(04):107-108. 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[22]曹道友.基于改进遗传算法的应用研究[D].安徽大学,2010
TP 自动化技术,计算机技术：1. 软件学报2. 计算机学报3.计算机研究与发展4. 计算机辅助设计与图形学学报5. 自动化学报6. 中国图象图形学报7. 计算机工程与应用8. 系统仿真学报9. 计算机工程10.计算机集成制造系统11.控制与决策12. 小型微型计算机系统13.控制理论与应用14.计算机应用研究15.机器人16. 中文信息学报17.计算机应用18.信息与控制19. 计算机科学 20.计算机测量与控制21. 模式识别与人工智能22.计算机仿真23. 计算机工程与科学24.遥感技术与应用25.传感器技术(改名为:传感器与微系统) 26. 计算机工程与设计27.测控技术28. 传感技术学报29.控制工程30.微电子学与计算机31.化工自动化及仪表TM 电工技术：1．中国电机工程学报2. 电力系统自动化3. 电工技术学报4.电网技术5. 电池6. 电源技术7. 高电压技术8. 电工电能新技术9. 中国电力10. 继电器（改名为：电力系统保护与控制）11. 电力自动化设备12. 电力系统及其自动化学报 13.电力电子技术14. 高压电器15. 微特电机16. 电化学17. 电机与控制学报18. 华北电力大学学报19. 变压器20. 微电机21. 电气传动22. 磁性材料及器件23.电机与控制学报24.华东电力25.绝缘材料26低压电器. 27. 电瓷避雷器28.蓄电池29.电气应用30.大电机技术31.电测与仪表 32.照明工程学报TN 无线电电子学,电信技术：1．电子学报2. 半导体学报3. 通信学报4. 电波科学学报5. 北京邮电大学学报6.光电子、激光7. 液晶与显示8.电子与信息学报9.系统工程与电子技术10.西安电子科技大学学报11. 现代雷达12. 红外与毫米波学报 13. 信号处理14.红外与激光工程 15半导体光电16. 激光与红外17. 红外技术18. 光电工程19.电路与系统学报20.微电子学21. 激光技术 22. 电子元件与材料23. 固体电子学研究与进展 24.电信科学25.半导体技术26. 微波学报27. 电子科技大学学报28. 光通信技术29. 激光杂志30. 光通信研究31. 重庆邮电学院学报.自然科学版(改名为:重庆邮电大学学报.自然科学版)32.功能材料与器件学报33.光电子技术34. 应用激光35.电子技术应用36. 数据采集与处理37.压电与声光38.电视技术39.电讯技术40.应用光学41. 激光与光电子学进展42.微纳电子技术43.电子显微学报
都有一定的难度，
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TP 自动化技术,计算机技术：1. 软件学报2. 计算机学报3.计算机研究与发展4. 计算机辅助设计与图形学学报5. 自动化学报6. 中国图象图形学报7. 计算机工程与应用8. 系统仿真学报9. 计算机工程10.计算机集成制造系统11.控制与决策12. 小型微型计算机系统13.控制理论与应用14.计算机应用研究15.机器人16. 中文信息学报17.计算机应用18.信息与控制19. 计算机科学 20.计算机测量与控制21. 模式识别与人工智能22.计算机仿真23. 计算机工程与科学24.遥感技术与应用25.传感器技术(改名为:传感器与微系统) 26. 计算机工程与设计27.测控技术28. 传感技术学报29.控制工程30.微电子学与计算机31.化工自动化及仪表TM 电工技术：1．中国电机工程学报2. 电力系统自动化3. 电工技术学报4.电网技术5. 电池6. 电源技术7. 高电压技术8. 电工电能新技术9. 中国电力10. 继电器（改名为：电力系统保护与控制）11. 电力自动化设备12. 电力系统及其自动化学报 13.电力电子技术14. 高压电器15. 微特电机16. 电化学17. 电机与控制学报18. 华北电力大学学报19. 变压器20. 微电机21. 电气传动22. 磁性材料及器件23.电机与控制学报24.华东电力25.绝缘材料26低压电器. 27. 电瓷避雷器28.蓄电池29.电气应用30.大电机技术31.电测与仪表 32.照明工程学报TN 无线电电子学,电信技术：1．电子学报2. 半导体学报3. 通信学报4. 电波科学学报5. 北京邮电大学学报6.光电子、激光7. 液晶与显示8.电子与信息学报9.系统工程与电子技术10.西安电子科技大学学报11. 现代雷达12. 红外与毫米波学报 13. 信号处理14.红外与激光工程 15半导体光电16. 激光与红外17. 红外技术18. 光电工程19.电路与系统学报20.微电子学21. 激光技术 22. 电子元件与材料23. 固体电子学研究与进展 24.电信科学25.半导体技术26. 微波学报27. 电子科技大学学报28. 光通信技术29. 激光杂志30. 光通信研究31. 重庆邮电学院学报.自然科学版(改名为:重庆邮电大学学报.自然科学版)32.功能材料与器件学报33.光电子技术34. 应用激光35.电子技术应用36. 数据采集与处理37.压电与声光38.电视技术39.电讯技术40.应用光学41. 激光与光电子学进展42.微纳电子技术43.电子显微学报
电机学报和电工学报都不太好发，电力系统及自动化和高电压技术相对容易发一点，非EI的核心更容易，比如电力电子技术、电工电能新技术、电力系统及其自动化学报、中国电力等一大堆。听说微电机比较好发呀！上品 优刊发吧，这家伙专业的，望采纳
很严格，论文在成功投稿后，第一步会经过技术审查，在这个阶段有几种可能的结果：未审退回：这个情况发生在编辑认为论文不符合期刊范畴或投稿要求，于是在未送交外审的情形下退回稿件。有另一种可能是论文里的语言错误太多，索性期刊编辑在退回的时候会说明原因，作者有机会在重投或改投前改善语言。2.建议改投其他期刊：当期刊编辑认为论文不适合原投稿期刊时，有可能建议改投别家期刊，如果是同一个出版商旗下的期刊，待作者同意后，投稿移转会在期刊内部进行，作者不需要另外操作，但如果是建议不同的期刊，那么就完全是看作者本身愿不愿意改投其他期刊。3.送交同行评审：在初步审查中编辑会确认论文是否符合期刊范畴、遵守期刊投稿各项要求，一旦检查没有问题，编辑便会送交同行评审，一般都会邀请2到3位审稿人进行审稿。《中华人民共和国著作权法》第九条著作权人包括：（一）作者；（二）其他依照本法享有著作权的自然人、法人或者非法人组织。第十条著作权包括下列人身权和财产权：（一）发表权，即决定作品是否公之于众的权利；（二）署名权，即表明作者身份，在作品上署名的权利；（三）修改权，即修改或者授权他人修改作品的权利；（四）保护作品完整权，即保护作品不受歪曲、篡改的权利；（五）复制权，即以印刷、复印、拓印、录音、录像、翻录、翻拍、数字化等方式将作品制作一份或者多份的权利；（六）发行权，即以出售或者赠与方式向公众提供作品的原件或者复制件的权利；（七）出租权，即有偿许可他人临时使用视听作品、计算机软件的原件或者复制件的权利，计算机软件不是出租的主要标的的除外；（八）展览权，即公开陈列美术作品、摄影作品的原件或者复制件的权利；（九）表演权，即公开表演作品，以及用各种手段公开播送作品的表演的权利；（十）放映权，即通过放映机、幻灯机等技术设备公开再现美术、摄影、视听作品等的权利；（十一）广播权，即以有线或者无线方式公开传播或者转播作品，以及通过扩音器或者其他传送符号、声音、图像的类似工具向公众传播广播的作品的权利，但不包括本款第十二项规定的权利；（十二）信息网络传播权，即以有线或者无线方式向公众提供，使公众可以在其选定的时间和地点获得作品的权利；（十三）摄制权，即以摄制视听作品的方法将作品固定在载体上的权利；（十四）改编权，即改变作品，创作出具有独创性的新作品的权利；（十五）翻译权，即将作品从一种语言文字转换成另一种语言文字的权利；（十六）汇编权，即将作品或者作品的片段通过选择或者编排，汇集成新作品的权利；（十七）应当由著作权人享有的其他权利。著作权人可以许可他人行使前款第（五）项至第（十七）项规定的权利，并依照约定或者本法有关规定获得报酬。著作权人可以全部或者部分转让本条第一款第（五）项至第（十七）项规定的权利，并依照约定或者本法有关规定获得报酬。
电子与信息学报b刊比C刊要好
电子与信息学报b刊比c刊好，因为b刊的电子与信息学报要比c刊的电子信息学报好得多，里面的内容也比其要好得多
电子与信息学报，通信行业一级学报，排名第三。投稿录用率不到15%，审稿较快，并且透明，不存在歧视因素，单盲审稿。行内认可度较高，要求文章的创新性较好。
很严格，论文在成功投稿后，第一步会经过技术审查，在这个阶段有几种可能的结果：未审退回：这个情况发生在编辑认为论文不符合期刊范畴或投稿要求，于是在未送交外审的情形下退回稿件。有另一种可能是论文里的语言错误太多，索性期刊编辑在退回的时候会说明原因，作者有机会在重投或改投前改善语言。2.建议改投其他期刊：当期刊编辑认为论文不适合原投稿期刊时，有可能建议改投别家期刊，如果是同一个出版商旗下的期刊，待作者同意后，投稿移转会在期刊内部进行，作者不需要另外操作，但如果是建议不同的期刊，那么就完全是看作者本身愿不愿意改投其他期刊。3.送交同行评审：在初步审查中编辑会确认论文是否符合期刊范畴、遵守期刊投稿各项要求，一旦检查没有问题，编辑便会送交同行评审，一般都会邀请2到3位审稿人进行审稿。《中华人民共和国著作权法》第九条著作权人包括：（一）作者；（二）其他依照本法享有著作权的自然人、法人或者非法人组织。第十条著作权包括下列人身权和财产权：（一）发表权，即决定作品是否公之于众的权利；（二）署名权，即表明作者身份，在作品上署名的权利；（三）修改权，即修改或者授权他人修改作品的权利；（四）保护作品完整权，即保护作品不受歪曲、篡改的权利；（五）复制权，即以印刷、复印、拓印、录音、录像、翻录、翻拍、数字化等方式将作品制作一份或者多份的权利；（六）发行权，即以出售或者赠与方式向公众提供作品的原件或者复制件的权利；（七）出租权，即有偿许可他人临时使用视听作品、计算机软件的原件或者复制件的权利，计算机软件不是出租的主要标的的除外；（八）展览权，即公开陈列美术作品、摄影作品的原件或者复制件的权利；（九）表演权，即公开表演作品，以及用各种手段公开播送作品的表演的权利；（十）放映权，即通过放映机、幻灯机等技术设备公开再现美术、摄影、视听作品等的权利；（十一）广播权，即以有线或者无线方式公开传播或者转播作品，以及通过扩音器或者其他传送符号、声音、图像的类似工具向公众传播广播的作品的权利，但不包括本款第十二项规定的权利；（十二）信息网络传播权，即以有线或者无线方式向公众提供，使公众可以在其选定的时间和地点获得作品的权利；（十三）摄制权，即以摄制视听作品的方法将作品固定在载体上的权利；（十四）改编权，即改变作品，创作出具有独创性的新作品的权利；（十五）翻译权，即将作品从一种语言文字转换成另一种语言文字的权利；（十六）汇编权，即将作品或者作品的片段通过选择或者编排，汇集成新作品的权利；（十七）应当由著作权人享有的其他权利。著作权人可以许可他人行使前款第（五）项至第（十七）项规定的权利，并依照约定或者本法有关规定获得报酬。著作权人可以全部或者部分转让本条第一款第（五）项至第（十七）项规定的权利，并依照约定或者本法有关规定获得报酬。
电子测量与仪器学报投稿难度不次于发一篇核心期刊，因为前几年学报的版面大幅度减少，据推测，减少的数量在一半到三分之二以上，版面减少了，但是需求量却是有增无减的。僧多粥少，学报自然就变得难发了。
17年的时候，据小派了解发一篇本科学报，只要单位是本科，职称是讲师可以发表了，现在呢，不仅要求本科单位，更是在职称学历上有了更高要求，非博士副教授不可，这让一众讲师和硕士研究生有点着急。
怎么发学报
文章大家都会写，但是写出来的文章却不一定适合发表，所以发表论文之前可以阅读一些跟自己相关的论文作为参考。 既然是要发表的论文，就要自己提出观点，验证自己的观点，总结出自己的观点，这样的论文才言之有物。
而且，论文篇幅不可过长，能少的尽量不要多，期刊版面的大小固定，字数太多只会增加编辑的工作量。要知道，一篇好的论文可以大幅度缩短发表的时间。
准备投稿在投稿之前首先要选择自己想要发表的期刊，特别需要注意的是，每个期刊都有自己的风格和特点，而你需要筛选出符合你的论文领域的期刊，这样才能够更容易发表。我国的期刊成百上千，每个期刊都有自己的要求。
通常来说，每个期刊的主页都可以下载论文写作模版和要求，作者可以根据模板和要求写论文，避免格式不符合造成直接拒稿。
综述：需要查重，查出重复后会告知。
一般来说，同学们在进行投稿之后，杂志社会为对投稿的文章进行查重的检测。如果是达标了一般不会告诉其知网查重结果，而是直接通知文章被录用；反之，如果不达标，则会告知一个查重结果，但是并没有查重报告。
论文查重简介：
查重，全称为论文查重，是把自己写好的论文通过论文检测系统资源库的比对，得出与各大论文库的相似比。简而言之，就是检测抄袭率，看你论文的原创度，是不是抄袭的论文。
以上内容参考 百度百科-查重
一般是以字数查重的，也有的是以句为单位查的。
有必要。
普刊投稿的时候就会查重，符合要求才会被发表。
一般都是需要查重的，现在不发表的期刊论文都是需要查重的，只是要求没有需要发表的这么严格。 如果是要发表的论文，那么更加需要查重了，并且要求内容和重复率都达到要求，如果重复率不通过就会被退回，要求重新修改。
并不是所有的国内学术期刊在发表的时候会查重，甚至个别知网期刊都不能幸免。
绝大部分知网期刊是在审核或定版前肯定会进行一到两次的检测，但极个别刊物却奉行抽查政策，之前就有作者被坑了，他自己写的文章，以为杂志社会检测，所以就以为过了，没想到最后提交单位却被告知重复率超了许多。
而目前还是有很多非知网刊物不会硬性检测的，而是遵循文责自负的原则，如果真的出了问题就直接给你撤稿撤网。
所以如果你们单位要求在提交材料的时候，论文必须检测达标，请你务必要和刊物确定下，刊物是否检测过，拿什么平台检测的（如果是万方最好自测下，因为这个不是很严格），检测结果是多少（不一定要报告，也不一定要准确的结果，知道个范围也行）。而且特别要注意不上知网的期刊，目前有很多都是不进行检测的！
不然你可能就和我刚才说的那个作者一样，论文发表在知网上的刊物，结果最后却被单位告知重复率超标了，最后评职称被延期一年。
论文查重主要分为初稿查重和定稿查重，初稿查重是为了让自己对于论文重复率有一个初步的了解，并且根据检测报告的重复部分进行修改，降低重复率。定稿查重是在导师确认论文无明显学术问题后，提交学校前的最后一次查重。
论文降重的方法：
第一步，使用PaperUC智能降重，这可以让论文中一些交容易修改的部分直接修改成原创，大大的缩短了修改时间。
第二步，使用删减法，把文章中一些数据或者名词进行删减，但是要注意一点，删减的部分不能影响文章整体的学术素养，只能删减一些无关痛痒的地方，以为这些地方是无论如何也降不下去的。
第三步，使用翻译法，把剩下的部分使用俄语翻译，法语翻译，德语翻译进行翻译，翻译完之后再翻译回中文，根据结果择优选择，但是这一步一定要进行润色，否则看起来晦涩难懂。
发表到期刊上的论文都是需要查重的，一般会用知网的AMLC/SMLC查重系统进行检测，这个系统是专门检测期刊论文、已发表论文和待发表论文重复率的。普通期刊一般要求论文的重复率在30%以内，核心期刊则更为严格，需要重复率低于10%才行。重复率合格，还会有专人检查内容是否符合要求，所以，发表论文一定要按照期刊的要求来，可以节省很多时间，提高录用率。论文的重复率如果未达标，会被退稿；如果合格，符合期刊的要求，会有一个录用通知，一般是不会告知具体查重结果的。