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是的，你可以在亚马逊上投稿赚钱。亚马逊提供了一个叫做“亚马逊独立出版者”的服务，可以让你自己出版电子书，并在亚马逊上出售。你可以设置自己的价格，并获得70%的收入。
1. 确定主题那么主题是怎么确定的呢？这就要说到编辑最忧愁也最兴奋的一件事了——开选题会。（选题会的前一晚常常是编辑们辗转难眠的一晚）选题是对于准备出版的周刊的一种设想和构思，需要对内容、读者对象、下载情况以及字数有一个初步的预估。开选题会时，每个策划编辑都要提交自己的选题，然后大家一块愉（jī ）快（liè）地讨论选题质量，讨论的结果分为三种，毙掉、安全通过、优化修改。冒着友谊小船说翻就翻的风险，大家都得有一说一地对选题发表意见和看法（挑刺）。所以在你能看到的 131 个选题背后，还有许许多多被毙掉的选题尸体。
审稿人[reader]就是阅读并评价写手稿的那个人。(如审定可能用于出版或用作电影或剧本的材料)[Reviewer] 特指为期刊杂志审阅待发表学术论文并给出修改意见的专家或学者。审稿人给出修改意见并反馈给论文作者进行修改，以提高论文质量。审稿是论文发表过程的最关键环节之一。
你好，很简单，。主要通过了审核之后就可以在亚马逊发布了
推荐系统的目的是通过推荐计算帮助用户从海量的数据对象中选择出用户最有可能感兴趣的对象。涉及三个基本内容:目标用户、待推荐项目以及推荐算法，基本流程为：描述为用户模型构建、项目模型建立以及推荐算法处理三个基本流程； 为了能够为用户提供准确的推荐服务，推荐系统需要为用户构建用户模型，该模型能够反映用户动态变化的多层次兴趣偏好，有助于推荐系统更好的理解用户的特征和需求。构建用户模型通常需要经历三个流程:用户数据收集，用户模型表示以及用户模型更新。 （1）用户数据收集：用户数据是用户模型构建的基础，用户数据收集的方式一般有显示方式获取和隐式方式获取两种。 显示方式获取的数据是用户特征属性和兴趣偏好的直接反映，所获得的信息数据是较为客观全面的，比如用户在注册时包含的性别、年龄等信息可以直接表示出用户的基本人口学信息和兴趣信息，用户对项目的评分可以反映出用户的偏好。但显示获取的方式最大的缺陷是其实时性较差，并且具有很强的侵袭性。 隐式方式获取用户数据是在不干扰用户的前提下，采集用户的操作行为数据，并从中挖掘出用户的兴趣偏好。用户的很多操作行为都能反映出用户的喜好，比如用户浏览网页的速度、用户查询的关键字等，推荐系统在不影响用户使用系统的情况下，通过行为日志挖掘出用户的偏好。隐式获取方式由于具有较好的实时性和灵活性和较弱的侵袭性，己经成为推荐系统中主要的用户数据采集方式。 （2）用户模型表示：用户模型是从用户数据中归纳出的推荐系统所理解的用户兴趣偏好的结构化形式。 a 基于内容关键词表示； b 基于评分矩阵表示； （3）用户模型更新：推荐系统面临的问题之一是兴趣漂移，兴趣漂移的根本原因在于用户的兴趣会随时间发生改变。为了使用户模型够准确的代表用户的兴趣，推荐系统需要根据最新的用户数据对用户模型进行更新。 目前项目模型主要通过基于内容和基于分类这两类方式来建立。基于内容的方式是以项目本身内容为基础，向量空间模型表示是目前御用最为广泛的基于内容的方式。 基于分类的方式是根据项目的内容或者属性，将项目划分到一个或者几个类别中，利用类别信息来表示项目，这种方法可以很方便地将项目推荐给对某一类别感兴趣的用户。常见的分类算法有朴素贝叶斯算法和KNN分类算法等。 推荐系统实现的核心是其使用的推荐算法。针对不同的使用环境及其系统的数据特征，选取不同的推荐算法，可以在本质上提高推荐系统的推荐效果。根据不同的分类标准，推荐算法出现了有很多不同的分类方法，本文采用了比较普遍的分类方法。 推荐系统通常被分为基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法以及混合模型推荐算法三大类。 基于内容的推荐算法，其本质是对物品或用户的内容进行分析建立属性特征。系统根据其属性特征，为用户推荐与其感兴趣的属性特征相似的信息。算法的主要思想是将与用户之前感兴趣的项目的内容相似的其他项目推荐给用户。 CBF（Content-based Filter Recommendations）算法的主要思想是将与用户之前感兴趣的项目的内容相似的其他项目推荐给用户，比如用户喜欢Java开发的书籍，则基于内容过滤算法将用户尚未看过的其他Java开发方面的书籍推荐给用户。因此，该推荐算法的关键部分是计算用户模型和项目模型之间的内容相似度，相似度的计算通常采用余弦相似性度量。 基于内容的推荐过程一般分为以下三个模块: （1）特征提取模块:由于大多数物品信息是非结构化的，需要为每个物品(如产品、网页、新闻、文档等)抽取出一些特征属性，用某一恰当的格式表示，以便下一阶段的处理。如将新闻信息表示成关键词向量，此种表示形式将作为下一模块(属性特征学习模块)的输入。 （2）特征学习模块:通过用户的历史行为数据特征，机器学习出用户的兴趣特征模型。本模块负责收集代表用户喜好的数据信息，并泛化这些数据，用于构建用户特征模型。通常使用机器学习的泛化策略，来将用户喜好表示为兴趣模型。 （3）推荐模块:该模块利用上一阶段得到的用户特征模型，通过对比用户兴趣模型与带推荐物品的特征相似度，为用户推荐与其兴趣相似度较高的物品，从而达到个性化推荐的目的。该模块一般采用计算用户兴趣向量与待推荐物品特征向量的相似度来进行排序，将相似度较高的物品推荐给相应用户。计算相似度有多种方法，如皮尔逊相关系数法、夹角余弦法、Jaccard相关系数法等。 协同过滤算法（Collaborative Filtering）是于内容无关的，即不需要额外获取分析用户或物品的内容属性特征。是基于用户历史行为数据进行推荐的算法。其通过分析用户与物品间的联系来寻找新的用户与物品间的相关性。 该算法算法通常有两个过程，一个过程是预测，另一个过程是推荐。主流的协同过滤算法包括三种:基于用户的协同过滤(User-Based Collaborative Filtering,UBCF)、基于项目的协同过滤(Item-Based Collaborative Filtering, IBCF)和基于模型的协同过滤(Model-Based Collaborative Filtering, MBCF) （1）基于用户的协同过滤算法 基于用户的协同过滤推荐算法，先通过用户历史行为数据找到和用户u相似的用户，将这些用户感兴趣的且u没有点击过的物品推荐给用户。 算法主要包括以下两个步骤: (1)找到与目标用户喜好相似的邻居用户集合。 (2)在邻居用户集合中，为用户推荐其感兴趣的物品。 UBCF的基本思想是将与当前用户有相同偏好的其他用户所喜欢的项目推荐给当前用户。一个最典型的例子就是电影推荐，当我们不知道哪一部电影是我们比较喜欢的时候，通常会询问身边的朋友是否有好的电影推荐，询问的时候我们习惯于寻找和我们品味相同或相似的朋友。 （2）基于物品的协同过滤算法 基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering)其主要思想是，为用户推荐那些与他们之前喜欢或点击过的物品相似的物品。不过基于物品的协同过滤算法并不是利用物品的内容属性特征来计算物品之间的相似度的。该类算法是利用用户的历史行为数据计算待推荐物品之间的相似度。在该类算法中，如果喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B，那么就可以认为物品A和物品B之间的相似度很高。 算法分为以下两个步骤: (1)根据用户历史行为数据，计算物品间的相似度。 (2)利用用户行为和物品间的相似度为用户生成推荐列表。 IBCF算法是亚马逊在2003年发表的论文中首次提出，该算法的基本思想是根据所有用户的历史偏好数据计算项目之间的相似性，然后把和用户喜欢的项目相类似的并且用户还未选择的其他项目推荐给用户，例如，假设用户喜欢项目a，则用户喜欢与项目a高度相似且还未被用户选择的项目b的可能性非常大，因此将项目b推荐给用户。 UBCF和IBCF都属于基于内存的协同过滤算法，这类算法由于充分发挥了用户的评分数据，形成全局推荐，因此具有较高的推荐质量。但随着用户和项目的规模增长，这类算法的计算时间大幅上升，使得系统的性能下降。针对该问题，研究人员提出将数据挖掘中的模型和CF算法结合，提出了基于模型的协同过滤算法(MBCF) 。 MBCF算法利用用户历史评分数据建立模型，模型建立的算法通常有奇异值分解、聚类算法、贝叶斯网络、关联规则挖掘等，且通常是离线完成。由于MBCF通常会对原始评分值做近似计算，通过牺牲一定的准确性来换取系统性能，因此MBCF的推荐质量略差于UBCF和IBCF。 由于基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法都有其各自的局限性，混合推荐算法应运而生。混合推荐算法根据不同的应用场景，有多 种不同的结合方式，如加权、分层和分区等。 目前使用的混合推荐算法的思想主要可以分成以下几类: （1）多个推荐算法独立运行，获取的多个推荐结果以一定的策略进行混合，例如为每一个推荐结果都赋予一个权值的加权型混合推荐算法和将各个推荐结果取TOP-N的交叉混合推荐算法。 （2）将前一个推荐方法产出的中间结果或者最终结果输出给后一个推荐方法，层层递进，推荐结果在此过程中会被逐步优选，最终得到一个精确度比较高的结果。 （3）使用多种推荐算法，将每种推荐算法计算过程中产生的相似度值通过权重相加，调整每个推荐算法相似度值的权重，以该混合相似度值为基础，选择出邻域集合，并结合邻域集合中的评估信息，得出最优的推荐结果。 BP (Back Propagation)神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。 BP神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层，每一层由一个或多个神经元组成，其结构图如图2-3所示。BP神经网络拥有很强的非线性映射能力和自学习、自适应能力，网络本身结构的可变性，也使其十分灵活，一个三层的BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近。 BP神经网络的训练过程通常分为3个过程，依次分别为数据初始化过程、正向推演计算过程以及反向权重调整过程。数据初始化是BP神经网络能够进行有效训练的前提，该过程通常包括输入数据进行归一化处理和初始权重的设置；正向推演计算是数据沿着网络方向进行推演计算;反向权重调整则是将期望输出和网络的实际输出进行对比，从输出层开始，向着输入层的方向逐层计算各层中各神经元的校正差值，调整神经元的权重。正向推演计算和反向权重调整为对单个训练样本一次完整的网络训练过程，经过不断的训练调整，网络的实际输出越来越趋近于期望输出，当网络输出到达预期目标，整个训练过程结束。 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频一逆文档)是文本处理中常用的加权技术，广泛应用于信息检索、搜索引擎等领域。 TF-IDF的主要思想是:如果一个关键词在文档中出现的频率很高，而在其他文档中出现次数较少，则该关键词被认为具有较强的代表性，即该关键词通过TF-IDF计算后有较高的权重。 TextRank算法，是一种用于文本关键词排序的算法，页排序算法PageRank。 PageRank基本思想是将每个网页看成一个节点，网页中的链接指向看成一条有向边，一个网页节点的重要程度取决于链接指向该网页节点的其他节点的数量和重要权值，该过程描述如下:让每一个网页对其所包含的链接指向的网页进行迭代投票，每次迭代投票过程中票的权重取决于网页当前拥有的票数，当投票结果收敛或者达到指定的迭代次数时，每个网页所获得票数即为网页重要程度权值。 TextRank算法相比于TF-IDF最大的优点是TextRank是一种无监督的学习，因此不会受限于文本的主题，并且无需大规模的训练集，可以针对单一文本进行快速的关键词的权重计算。
美国研究生申请应该算是难度比较大的，因为学校项目多，文书也很重要，申请过程中遇到这样那样的问题，很多人都会觉得头大，更多人是还不了解美国研究生留学就先起了畏惧的心理。
美国研究生申请确实有难度，但是找到一个靠谱的留学中介的话，可以省力不少。以我自己为例，我到美国留学也是di一次接触到留学，为了保险起见我当时找了留学中介，签的慧徳。当时选择留学中介的时候，我主要关注的是服务的个人，因为机构再有名实际给我服务的也是个人。而且也要看后期老师是都有经验，当时发现这家中介的后期老师都是八年以上有经验的，而且还擅长规划文书，见面后也都很满意，所以就痛快的签约。
其实找选择留学中介这条路上，还是比较曲折的。开始的时候选择中介比较迷茫，了解的中介越多，就有些眼花缭乱的感觉，可能容易被一些中介的外表吸引。就比如大家都会认为大机构名气大，是不是就更加靠谱呢。其实很多人问过我这样的问题，我只能说，找中介不能只看表面，内在才是关键。而且我听说很多大的机构文书非常应付，因为他们不会很早就开始为文书做准备，许多都是网申的时候才开始准备。可想而知没有前期的准备，这么短的时间内，规划文书，质量又能有什么保障呢。
不要觉的我这样分析墨迹，到时候真的轮到你经历的时候，你会觉的我说的都是干货。我能这么顺利的拿到录取，其实非常感觉后期老师的，自从我签约他们家之后，基本上什么时间段做什么时候，老师都安排的很好。当然我也十分配合的完成老师布置的任务，有任何问题都是可以及时和老师沟通交流哦，非常nice！
审稿人[reader]就是阅读并评价写手稿的那个人。(如审定可能用于出版或用作电影或剧本的材料)[Reviewer] 特指为期刊杂志审阅待发表学术论文并给出修改意见的专家或学者。审稿人给出修改意见并反馈给论文作者进行修改，以提高论文质量。审稿是论文发表过程的最关键环节之一。
亚马逊卖家需维护四类知识产权：版权（Copyright）、商标权（Trademark）、发明专利权（Utility Patent）和设计专利权（Design Patent）。及时上述，采取以下措施。
可以采取的应对措施有:
1、当亚马逊通知卖家存在侵权行为后，卖家要积极应对。
2、浏览内容指南和防伪政策。
3、找出侵犯知识产品法和亚马逊政策的产品或相关listing信息。
4、联系知识产权所有人，直接与他们对话，通常情况下他们比律师更易交流。如果找不到知识产权所有人，就联系亚马逊在暂停账号通知邮件里提到的法定代理人。
5、提供供应商名单，及与其合同条款。
6、请求知识产权所有人或代理人撤销投诉。
7、如果知识产权所有人或其代理人没有回复，那就联系律师帮忙。
8、如果卖家能够承担得起账号被停的成本，可以等到与产权所有人把事情解决后再写具体改善计划(POA）。
9、写一份行动计划，包括产权所有人同意撤销投诉。
10、如果投诉未撤销，那就给亚马逊提交一份详细的步骤清单，表明卖家和自己的律师采取哪些措施规避未来侵权行为，或证明投诉的不合理性。
11、检查质量管理措施，对员工进行培训，让他们识别易侵权产品和listing类型。
12、下架或清理导致亚马逊账号被停的所有库存产品以及禁止在平台销售的产品。
扩展资料:
亚马逊退货政策:
亚马逊承诺除部分特殊商品外，自商品送达时间起30日内，如商品及包装保持亚马逊出售时原状且配件齐全，我们将提供全款退货的服务。根据各种产品的特性不同，退货政策具体实施细则存在差异，请参照商品的退换货政策。
以下情况不予办理退货：
1、任何非由亚马逊出售或配送的商品；
2、任何有质量问题的商品，但已使用过的除外；
3、任何因非正常使用及保管导致出现质量问题的商品。
参考资料来源:百度百科-亚马逊
1、按院校要求的申请表格。
现在对于美国研究生申请而言，绝大多数美国学校的申请表格都是网上填写，在线提交就行。
2、一份或多份大学成绩单。
学生如果是毕业后申请，则必须提供在校四年的成绩；如果在校学生申请，一般要求提供从大一到大三的全部课程成绩；成绩单都必须是中英文对照，加盖学校的公章，在由学校装入信封封口，并且在封口处也加盖公章。
3、学位证、毕业证。
另外需要注意的是，已经毕业的同学需要提供毕业证、学位证。毕业证、学位证要求也是中英文对照，装入信封封好，然后加盖公章。
4、标准化考试成绩寄送。
大多数学校还会要求官方寄送的标准化考试成绩单，但一些学校可以接受在网申表格中上传，录取后再补寄。
5、个人简历。
简历在文书材料中也是非常重要的材料之一。
6、PS(PersonalStatement)。
PS也就是个人陈述，个人陈述在美国研究生申请材料中占有重要地位。
7、推荐信和推荐表格。
现在一般美国大学院校要求三封推荐信。
8、论文、获奖证明。
如果你发表过学术论文，可以把论文的Abstract(摘要)附在申请材料中，如果论文级别较高且是英文的，也能作为附加材料寄过去。如果你获得过国家级或者国际竞赛的奖项，那么也能作为附加材料寄过去。
9、财力证明对于自费的学生来说，财力证明是证明你有能力负担几年的学习和生活费用的材料。
10、其他相关材料
美利坚合众国简称“美国”，是由华盛顿哥伦比亚特区、50个州和关岛等众多海外领土组成联邦共和立宪制的国家。
有优点也有缺点，具体如下：
优点：
1、学费低
与其他海外学校相比, 学费算是比较低了, 生活费用也比较低 (一年总的费用大概10万RMB左右)
2、旅游方便
马校沿袭本部三个学期的制度, 少了中国五一劳动节、十月一国庆节等假期, 但是多了马来西亚节日的假期 (圣诞节、Deepavali、Hari Raya Haji、Merdeka Day), 可以利用假期时间旅游东南亚国家, 机票相当便宜
3、英文教学
全英文教学, 锻炼自己语言能力, 申请国外研究生时虽然不会免语言成绩, 但是也是加分项
4、 论文发表
本科期间可以以第一人称发表论文 (科研设施正在逐步完善, 比第一届的学生情况好了很多, 第一届的学生大三才开始进实验室)
5、教学内容多样
老师们花样百出, 自带风格, 课程检测除了期末考期中考, 最常见的是presentation和report, 但是DIY的题目可能找不到资料
6、 时间自由
除了上课, 其余时间分配自由, 可以娱乐可以学习, 大的图书馆还没修好(从我入学就说明年修好, 说到了现在), 临时图书馆爆满, 也可以花时间接一些线上远程的实习工作
7、成长空间很大
因为学校比较新, 学生有很多可以发展的空间, 很多社团都是有能力的学生手把手建立起来的, 学生会发展的空间也很大, 有能力的同学可以去锻炼, 可以考虑一些名企的校园大使
缺点：
1、管理层效率较低
学校管理层效率和制度值得吐槽, 但是一直在完善中, 今天的马校比四年前的它已经优秀了很多. 护照签证更新要花将近半年的时间, 导致没有办法出去玩, 没有办法考雅思, 别的学校比如尼莱大学给办签证就很快. 需要政教处办理的证件需要等一个星期。
社团和校内学生会的活动审批挺慢的, 对学生会的发展干预也挺大。
2、水课
很多大学都存在的问题, 但只是部分, 遇到了是缘分吧, 曾经某某专业的某某老师直接在网上下载PPT不曾修改就进行授课, 我遇到的专业课老师还是比较负责, 负责到写report标点符号错了都标出来。
3、考研
考研的同学比较难, 因为课程内容学习的侧重点不太一样, 比如政治、数学等, 不过可以抱团自学, 毕竟国内的大部分同学也是自学, 但是资源会多些. 答主没有经历考研, 所以具体的也不是很清楚, 如果想回国读研究生的话, 努力提升GPA和社会实践, 保研是比较方便的出路。
马来亚大学金融博士毕业难度是有的，但只要符合相应的标准，即可顺利拿到毕业证，一般要求首次入学学习内容要求有2至3门课，课程研究的话学制内有导师安排面授或远程指导，发表1篇sci/ssci或2篇scoups检索期刊，有语言成绩，且按照学校规定的格式撰写论文，论文字数不超过10万字。
马来西亚大学毕业仪式
马来亚大学金融博士毕业难度
1、写作与研究方法课程：首次入学学习内容（二至三门课）
2、课题研究：学制内有导师安排面授或远程指导
3、期刊发表：英文（1篇sci/ssci或2篇scoups检索期刊）
4、毕业论文及答辩：英文
马来西亚大学商学院
5、英文达到马来西亚高教部最低要求：雅思5分及以上，托福500分及以上；或MUET3级及以上
6、境外时间：中国教育部留学服务中心2018年1月1日对研究型专业取消了课时60%的境外时间要求，目前没有明确境外时间规定，请依据境外大学及导师的要求为准。建议研究型博士12个月以上
鼓励参加由马来西亚或中国联合组织学术国际会议、大学间的合作交流等境外时间也可算在学习累计时间内。
7、论文要求：论文必须要按照学校规定的格式撰写；马来亚大学博士论文字数不超过10万字；论文必须以英文撰写，并得到学院的批准；研究成果在导师批准的研究期间内发表，并由学校给予荣誉；所有论文和研究成果均为学校财产；出席学校的规定的研讨会。
马来西亚博士留学优势
一、学制短
博士的基础学习时长是三年，使用的是英式的培养模式，非常注重学生学术和研究能力的提高，在校期间，有着比较严格的论文发表的硬性要求，不过对大部分的学生来说，并不是很难的事情。
二、多
大马是一个非常重视教育的国家，国内的大学，有相当一部分排在全球的300之内，而且名次都比较靠前，给学生提供的环境是比较好的，而且大家的选择也会比较多。
而且博士的教学对学校本身的名气要求并不是很高，很多综合排名不算高的大学，在部分专业的博士研究中表现却很出色，集成化的程度很高，更适合专业的授课。
三、时间自由
博士阶段的学习模式，和本科以及硕士是不一样的，每个人都有不同的学习任务，基本上没有统一的上课要求，大部分情况下，都是跟着导师做研究或者做实验，然后就是写论文，完成独立的课题，大家的时间安排是比较自由的。
四、要求宽松
虽然毕业需要学生有刊物杂志的文章发表要求，但是对学生的发表栏目的要求并不高，不强制要求去国际A类、B类的期刊上发表，只要能够成功投稿并发布在国际性的期刊上就可以申请毕业。
五、学费便宜
此外就是比较便宜的费用开销，虽然不像部分国家全面学费，但是一年最多5万元就够了，而且参加项目研究还可以申请经费，有项目的补贴，还可以拿工资，基本上不需要花钱。
六、奖学金丰富
除了上面提到了补贴和经费，大家还有奖学金可以申请，不仅有学校提供的，还有政府提供的，不少科研机构和企业，也会有相关项目的赞助，只要能力足够，就可以申请。
拓展阅读：马来西亚三大热门专业介绍
一、酒店管理
得益于马来西亚的丰富资源，这里拥有优质的自然和人文的资源，成为亚洲欢迎的旅游目的地，所以在配套设施上的需求量会更大，而作为基础的酒店管理，就是大家的首选。
提供的理论学习是非常齐全的，而且还有大量的实习机会，学校会给予学生足够的时间来提升自己的能力，这对大家来说是非常有帮助的，而且还可以提供指导，大家的技能会得到很强的提升。
而完成了学业的学生，进入正式的岗位学习，不需要花很长的时间就可以适应，这样也能够更好的回首自己的留学成本，不过要有比较熟练的技能才可以进入到正式的工作中去。
二、金融会计
大马是亚洲的另一个金融的中心，自然有着非常不错的经济实力，而主导发展的人才，基本上都来源于优秀院校的热门专业，所以这里有着很成熟的人才培养方案，而大家可以自由申请。
留学生在这里可以接受一流的金融技能培训，提供的服务是很齐全的，同样还和不少国家有着很亲密的联系和频繁的往来，这就有利于资源的流通，学生还有机会去海外接受交换学习。
三、物流供应链
世界各国之间的频繁交流，还离不开物流的发展，作为一个岛国，马来西亚有着便捷的海陆空交通，路线也很全面，而且独特优越的位置，还可以让不同国家的人在这里进行交流。
港口的位置，成为了很不错的周转地，这样的客观条件和背景，给予专业发展非常不错的基础，大家同样可以进入到正式的岗位中学习，这对大家来说是非常有帮助的，而且不需要额外支付费用。
在申请的时候，要求也不会很高，因为它本身就是一门偏向实用的专业，所以大家在进行准备的时候，背景基本上不会有要求，只要后续能够顺利的适应，就可以发挥优势。
拓展阅读：留学生必知的马来西亚娱乐活动
1、云顶高原（Genting Highlands）
云顶高原也被叫做云顶世界，距离吉隆坡市大约1个小时的车程。因为云顶位于海拔1860米的地方，全年平均温度只有15℃，是东南亚的高原避暑胜地。当乘坐缆车快抵达山顶的时候，会看到云雾环绕着建筑物，感觉好像真的要到了云的顶端这样。云顶的这部缆车号称是全世界速的缆车，并且是全东南亚最长的缆车，全长3.38公里，15分钟便能完成路程，从山崖上经过时，令人胆战心惊。
2、仙本那（Semporna）
仙本那（Semporna）是马来西亚沙巴东海岸的一座小渔村，是马来西亚沙巴斗湖省的一县。在巴夭语和马来语中Semporna字面意思为‘完美的’。城镇被海水包围着，仙本那和它的附属海岛就像是一个现实世界中的梦境之岛。纯净的白色沙滩、椰子树和平静美丽的如绿松石般的Sulawesi海的海水轻轻拂过五颜六色的礁石。仙本那除了美丽的风景，现在已经发展成为的潜水基地，无数热爱潜水的小伙伴都会去到仙本那，或是考证，或是探索大海更深处。
3、萤河夜游
去萤火虫要晚上吃完饭才去，在市区一个小时车程到看长鼻猴的接待处，看完长鼻猴吃完晚饭，再开半小时到码头登船去看萤火虫，本以为很枯燥的半小时车程结果因为一路平原上一巨型圆月吓醒了车上的小伙伴。妈呀太美了，好大好亮，根本就是天然的路~伴随着一巨型“光球”到了码头等船来，河道挺宽，一路上来都是漆黑一片，偶尔星星点点的萤火虫栖息在红树上，地接掏出一个贴了绿色滤纸的手电筒，打开并用手在灯光前晃动（模仿雄性萤火虫的闪光频率），还没反应过来，OMG！红树一下子就亮了~就好像一颗颗被装饰过灯的圣诞树~同船的都呆了你知道吗，很壮观你知道吗，幸好没下雨你知道吗，一路开船就一路星光点点，还有飞过船上来的，不要去拍照了，赶快感受吧（反正你也拍不到），回市区要一个半小时。
4、跳岛游（Island Hopping）
出发点就在珍南海滩的附近，25马币/人（标价是30，我们讲了价），时间为14：00--17：00（全程3小时），途中可以到孕妇岛、狮子岛、湿米岛三个地方，去的时候请把泳衣穿在衣服里面，那里居然是淡水湖可以游泳，我们去的时间就是没有准备到了才发现同船的老外里面都是泳衣，脱了T恤就往里跳，当时我们都懵B啦！值得提一下的是湿米岛，那个小岛是无人区没有受污染，水质特别好，阳光下海水湛蓝清澈清莹闪亮，沙子白净细腻踩上去软软的。
5、高山缆车（Cablecar）
高山缆车是到兰卡威绝对不能错过的行程之一，来回35马币，它由奥地利设计，2000年完工，是全世界最先进的缆车之一，有一段几乎垂直，由平地一路登高到600米的山顶，非常惊险刺激，缆车分为两段，第一段到一个观景平台，可以下来拍拍照片，第二段可以到达兰卡威的处，站在360度的景观台上可以欣赏到马来和泰国的国界交界以及围绕在兰卡威四周的99座岛的美景。我们去的时候，山上雾气很重，风很大，风吹的缆车一直在晃。
6、热浪岛浮潜Snorkeling
一般每个度假村的配套每天都有两次浮潜。浮潜的面罩、救生马甲的租金一共20RM-30RM左右，只要付一次钱，不论租几天，直到离岛的时候还回去就可以。第一次浮潜之前会有教练指导使用。如果经常浮潜的话建议自己买，浮潜地点是每天上午去海洋公园（MarinePark，热浪岛南面的一座小岛），可以看到珊瑚礁里面的大海鳗，下午去不同的开放水域（OpenSea）。如果没有定浮潜配套，单独浮潜费用一般在30RM/人/次。
马来西亚读博国内认证方面首先是完全不用担心的，只要中国涉外教育监管网站上能查询到的高校回国都还是被我国教育部认可的。
至于含金量方面，马来西亚博士含金量还是比较高的。主要有：1.博士学制短，一般2至4年可以完成博士研究，平均3年毕业，沿袭英联邦国家博士培养方式，对于提高科研水平有很大帮助；2.众所周知，现在国内很多大学入职的最低要求首先是博士学位毕业，其次是有海外留学经验。而这些条件让很多国内毕业的硕士生望而却步，所以在大马读完博回来对于就业方面还是很有帮助的。但是话说回来，含金量也不要想着能和英美这些大国匹敌。
世界一流大学有马来亚大学、博特拉大学、国民大学、理科大学、理工大学属于马来西亚前五名研究型大学。全球认可度高，中国教育部认证认可。普通公立大学可以考虑北方大学QS排名500左右，玛拉工艺大学、苏丹伊德里斯师范大学等综合型大学；私立大学读博士尤其是想落户的学生，又有排名要求又要好毕业，可以考虑泰莱大学和思特雅大学。
2022年QS大学排名榜上前200以内的，马来西亚就有5所学校上榜，分别是马来亚大学（QS世界排名65），排名等同于国内同级别985学校上海交通大学、中国科技大学等；马来西亚博特拉大学（QS世界排名143），拥有AACSB认证的世界级商学院；马来西亚国民大学（QS世界排名144）；马来西亚理科大学（QS排名147）、马来西亚理工大学（QS排名191），等同于国内同级别985学校南京大学、同济大学等。
因为马来西亚低廉的留学费用，含金量极高的国际文凭，全英文的学习环境，一流的教育质量水平，国际化的教育模式，诸多的联办课程，一直以来吸引着世界各地学生前往留学。
近年来，马来西亚已成为寻求高等教育的国际学生的首选教育中心。
目前有相当多的国际学生在马来西亚攻读博士学位
2021年，国际博士生在马来西亚公立和私立高等教育机构学习的申请数量超过11,000人，与前一年相比明显增加了近一倍。
马来西亚高等教育机构提供广泛的热门课程，包括大热的商科、教育学、社会科学和人文学科等。
Scopus其实是一个论文的检测工具，涵盖了广泛的科技和医学文献的文摘、参考文献、索引等相关内容。主要收录的学科为：物理、工程学、化学、数学、社会学、经济、医学、心理学、农业与生物科学、商业与管理、生命科学、地球与环境科学、艺术与人文学。该工具采用的是一种多元化的指标方式来审查论文，可以让研究人员们从不同的角度评估文献与期刊的影响力以及学术产出等方面的资讯，因此Scopus的认可度也正在逐年拔高。 至于为什么scopus论文的创作难度高，那是因为scopus的收录范围更广，目前来说是全球最大的摘要和引文数据库了，再加上更新速度较快，所以论文也要是与时俱进的。
近日，著名学术出版商 Elsevier 正式公布 2020 CiteScore ™（引用分），引起了科研工作者的广泛关注。笔者注意到相对于传统的期刊评价指标 IF（Impact Factor）和分区，许多科研工作者对于 CiteScore 的了解比较有限。基于此，笔者拟在从含义、计算方法和优缺点等方面谈谈 CiteScore。一、什么是 CiteScore？CiteScore™，也被称为引用分，是著名学术出版商 Elsevier 于 2016 年发布的官方期刊评价体系。该指标与 SCI 期刊中的 IF 类似，是基于文献引用率的一项定量评价体系。二、如何计算 CiteScore？CiteScore™ 引用分作为期刊评价的有效度量指标之一，是不断发展的科研评价指标体系的一部分，它能够帮助使用者衡量期刊、丛书、会议论文集和行业杂志引文影响力。更新后的 CiteScore 是采用 4 年期的 CiteScore 时间段可对论文发表后的引用进行稳健的评估。以 CiteScore 2020 为例，CiteScore 2020 等于 2017-2020 年间对 2017-2020 年所发表文章、评论、会议论文、书籍章节和数据论文进行的引用次数，然后将该次数除以在 2017-2020 年所发表的出版物总数。三、如何查询期刊 CiteScore？读者要想获取最新发布的 CiteScore 2020，只需访问 Scopus 官网，免费获取即可。（一）CiteScore 的优点：1. 可评价的期刊数量增加Scopus 数据库收录的期刊涵盖数量有 22000 多种，其中有 11000 本期刊并没有 IF 但有引用次数（CiteScore）。有些期刊尽管未被 SCI 收录，但它们在各领域内的口碑还是不错的，尤其是一些正处于快速发展期的新出版刊物。由此可见，如果 CiteScore 推行使用，将会有更多期刊获得 CiteScore 因子，拓展了我们投稿期刊的范围。另一方面，Scopus 数据库还收录了大量的中文期刊（被 SCI 收录的中文期刊只有 18 本），如此一来，对提升中国本土期刊的排名及业内认可度也会有一定的促进作用。2. 数据透明且免费使用CiteScore 的计算方式非常简便，Scopus 数据库网站上公开列出了详细数据用于确定引用次数。同时，CiteScore 的使用不收取任何费用，任何人都可以使用 Scopus 上的系列指标功能，以及所有的引用次数指标，而 Web of Science 数据库则是需要购买权限的。3. 引用数统计时间和覆盖面增加CiteScore 引用分的计算方法可以在限定时间区域（四年）之内，相比 IF 增加了两年的引用期限，这样覆盖面会更广一些。同时兼顾了当年 IF 与 5 年 IF 两个数值的特点，更加稳定与一致地反映研究型期刊的科研贡献。4. 实时追踪CiteScore Tracker 中的引用分按月度更新，且新近被 Scopus 收录的期刊通常自次年起就会拥有自己的 CiteScore 引用分, 这对编辑和出版社非常有帮助。（二）CiteScore 的不足：1. 没有对不同类型文章重要性进行区分由于 CiteScore 将期刊论文、综述、评论等类型的文章赋予相同的权重，那么一些期刊编辑部是否就会不再重视那些非研究类的小论文，如编辑评述、读者来信、更正信息和新闻等，以减少出版这些内容而获得更高的分数。这样一来势必会改变未来的期刊出版计划，甚至会影响到整个学术出版行业。2. 期刊未经过严格筛选，可能导致 OA 期刊影响上升CiteScore 一定程度上会对开源期刊带来更大的利益。近年来 OA 期刊数量激增，期刊质量层次不齐，受到的争议也越来越多，那些被 SCI 收录的 OA 期刊也许质量尚可，但在 Scopus 数据库中则没有严格筛选，无法区分一些通过非正规手段提升引用数的期刊。3. 部分期刊未能被收录Scopus 数据库也并非十分全面，一些被 SCI 收录、 IF 可能还不错的期刊却没有被收录。4. 计算方法与 IF 相差不大，未能从根本上解决 IF 评价存在的问题最重要的是，CiteScore 在数据的计算方法上与 IF 差别不大，无法从根本上解决 IF 目前已存在的问题。四、CiteScore 能否取代 IF ？CiteScore™ 引用分作为期刊评价的有效度量指标之一，是不断发展的科研评价指标体系的一部分，它能够帮助使用者衡量期刊、丛书、会议论文集和行业杂志引文影响力。在学术界现行的 SCI 期刊的 IF 和分区的评价体系下，CiteScore 作为一个升级优化版的 IF 应运而生，在一定程度上引起了学者的关注，可以作为期刊评价体系的有效补充，帮助读者进行更加准确的决策。但如前文所说，CiteScore 仍然存在许多不足之处，且计算方式在本质上与 IF 相差不大。因此，CiteScore 挑战 IF 的地位还需要一个相当漫长的过程。PS:需要Sci润色、翻译、期刊推荐等服务的）老师可以私信小编。