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是在会议等正式场合宣读首次发表的论文。会议论文是属于公开发表的论文，一般正式的学术交流会议都会出版会议论文集，这样发表的论文一般也会作为职称评定等考核内容。 *会议论文集不是期刊，但是有的期刊会为会议论文出增刊。 EI会议 ：也叫作EI（CA），CA是指Conference Article。 EI会议 的上下跨度比较大，有含金量很高的文章，也有一些水分较重的文章。一般来说，我们通常所说的EI就是指EI会议。 CPCI会议 ：也叫作ISTP（旧称），《科学会议录索引》，是一种综合性的科技会议文献检索刊物，其中理工类的一般划分为CPCI-S，文科社科类划分为CPCI-SSH。总的来说，覆盖学科范围广，收录会议文献齐全。 1、会议论文是针对某个学术会议来进行投稿的，之后由会议的 会务组 来决定是否录用这篇论文。而期刊论文是针对某个学术刊物向刊社来投稿的，是否录用的决定权在与 刊社编辑 。 2、论文从录用到发表的过程，会议比期刊多了一个流程——开会。虽然大多数学术会议由自己自行选择是否参加，但学术会议是肯定要召开的，不过也有一些要求比较严格的会议会要求作者必须参加。期刊的话，录用之后只需要等待刊期出版就可以了。 3、一般来说，会议论文的审稿周期都比较短，大多在 两三个礼拜 左右，而期刊论文的审稿周期就比较长了，几个月都是常态。 4、论文录用发表后，会议寄送给作者的是会议论文集，而期刊寄送的是当期刊物。 现在投SCI期刊的作者比会议多很多，理由是觉得会议论文比较水，而且很多高校单位并不认可。但其实比较权威的会议含金量也是很高的，甚至在计算机科学领域，会议论文比期刊更加吃香~
ⅠEDM国际会议选中的论文含金量是高的。ei会议论文含金量高吗?首先ei会议论文在国内多领域中是受认可的，因此会议论文是有价值的，价值高低取决于多方因素，总体来说可以分为文章本身的水平以及发表会议的水平，如果最两方面都是高价值高水平，那么文章的含金量就高。ei会议论文是在学术会议上宣读的文章，因此，发表载体的选择是非常关键的，会议论文在国内虽说受认可，但存在一定争议，这个争议其实就与发表载体有直接关系，有些会议水平不高，价值有限，发表这样的论文用来晋升或者其他用途不免有些浑水摸鱼之嫌，导致了会议论文的争议。如果是发表权威的学术会议，那么文章的价值就是不容置疑的了，含金量自然就是很高的，所以发表会议论文，会议的选择很关键，想体现文章的含金量，就要选择那些有影响力和学术价值的会议，如果是水分比较大的会议，发表价值确实不大。
首先来说含金量是很高的，但是对于大一的学生来说，可能他们的论文是没有太大学术价值的，因为刚刚入学，基础课课还没有学明白，专业课就更不用说了，所以可能对本专业，本行业都不一定能了解，那么写出来一篇优秀的学术论文是很费力的。但是如果你发表出了一篇好的论文，它的含金量还是很高的，首先这篇论文可以用来评奖学金，其次如果学分不够的话，还可以通过发论文增加学分，像出国留学的同学发表论文也是能帮助你申请到更好的学校。
含金量高。acm省赛的含金量很高,跟pat、ccf等比起来还要高。国际大学生程序设计竞赛(ICPC)是由国际计算机协会(ACM)主办的，一项旨在展示大学生创新能力、团队精神和在压力下编写程序、分析和解决问题能力的年度竞赛。ACM国际大学生程序设计竞赛已经发展成为全球最具影响力的大学生程序设计竞赛。
发表核心期刊论文是有难度的，核心论文的字数要求应控制在4000-5000字之间。文科方向的核心论文，所需字数应在5000-8000字左右。当然，具体还的结合作者实际期刊情况来确定。期刊论文除字数要求外，还对论文的质量有严格的要求，并且对论文的重复率比较低。作者对论文的重复率尽可能地控制在10％以内，并且核心期刊发表的时间更长。从安排到发表，总共一起的时间大约是8-12个月，因此，建议至少提前一年开始着手自己的论文，因为核心论文发表的难度也相对较大。扩展资料：发表核心期刊论文介绍如下：文科类核心期刊职称评定时，须合理的控制论文的字数，因为论文的字数和论文发表的版面有直接关系，在一定程度上，适当的字数能减少论文发表的版面。毕竟，字数越多，占据的页面就越多，所需的版面费也就越高。论文发表还有很多的注意事项，例如，论文的格式要求、字数不够该怎么办、职称论文发表的费用是多少、职称论文的级别是怎么评判的等等。
不是。《计量学报》创刊于1980年，是由中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局主管，中国计量测试学会主办的期刊，并不是ei。
我认为在提这个问题之前，你需要知道什么研究，学术论文写作在研究中起着什么作用。研究或撰写学术论文不是一个容易又快速的过程，而是要耗费很多时间，付出大量的努力。研究不像三明治制作那么简单！学术研究是一个长期的、严谨的过程，在这个过程中你需要将原创思想转化成讨论，辩论和学术论文，以更好地理解你的研究主题。如下图所示，发表学术论文往往是科学研究的最后一个步骤，只要前面的步骤都做好了，发表学术论文是水到渠成的事情。因此发表学术论文的难度在于你前面的工作做到什么程度了，是不是有一个原创的idea？是不是对实验结果进行了充分分析？研究是一个有意识的提出假设的过程，所提出的理念必须是原创的。在已有的论点，案例研究和结论的基础上，提出新的东西，从而形成你的研究主题。下面说一下研究过程中的几个重要概念。研究方法 。如何使用特定方法或既定概念来论证你的假设。研究设计 。包括目录，介绍，论文综述，方案设计、案例研究，图表，调查问卷，调查，直到最后的结论和推论。学术研究有很多类型 。定量，定性，历史，自然科学，工程应用等。研究的方法可以是一般的具体的或归纳的演绎。学术论文写作遵循一定的格式，学术期刊一般都会提供模版（template）。可以使用文献管理软件如Endnote、Zotero对文献进行一键排版，非常的方便和高效。论文投稿过程中，要学会寻找目标期刊，期刊的影响因子，审稿周期，还可以去论坛看看网友们的投稿经验分享，这有助于避免一些坑。学术剽窃。学术剽窃在科研界是一个很严重的事情，每年都有相关新闻。现在很多期刊都加入了cross check，也就是说在你投稿的第一时间，期刊编辑就会对你的manuscript进行查重，如果重复率不符合期刊的要求将直接被退回。我接触过很多学术大牛，他们把科研当作一种艺术，把科研和一些艺术、音乐等结合让他们更加享受科研。因此我们首先需要加深对科研的认识，不断训练自己，提出创新的想法
首先来说含金量是很高的，但是对于大一的学生来说，可能他们的论文是没有太大学术价值的，因为刚刚入学，基础课课还没有学明白，专业课就更不用说了，所以可能对本专业，本行业都不一定能了解，那么写出来一篇优秀的学术论文是很费力的。但是如果你发表出了一篇好的论文，它的含金量还是很高的，首先这篇论文可以用来评奖学金，其次如果学分不够的话，还可以通过发论文增加学分，像出国留学的同学发表论文也是能帮助你申请到更好的学校。
投稿到会议网站，然后审稿后交费就可以了
你在中国比较权威的杂志发表 最好在教育报什么 的 这些都是教育部的杂志期刊什么 的 或者在什么教师杂志发表
着急吃不着热豆腐!这是我奶奶告诉我滴，这一次不能盲目,不要盲目!
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）
投稿到会议网站，然后审稿后交费就可以了
是一样的，只是有时候是全文收录（或检索），有时候是摘要收录（或检索），但是国家图书馆等出具的检索证明都是一样的--也就是说官方承认的。
你在中国比较权威的杂志发表 最好在教育报什么 的 这些都是教育部的杂志期刊什么 的 或者在什么教师杂志发表
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