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1.首先搞清楚为什么发论文, 一般都是为了保研,学位, 评奖，评职称加分等等, 然后就要了解对应事项对论文方向和所发的杂志(有的会给出一个目录)的要求, 以免发非所要做无用功2.确定的论文方向, 自己应该要有充分的了解, 可以多看看知网上相关文章, 也可以找老师指导一下, 尽量能写出比较独到的逻辑完整的观点, 还要有充分的论据和比较丰富的论证方法3.确定目标杂志, 可以先大致圈定几个意向进行详细了解, 包括杂志的周期(有些杂志出刊太慢排队太久等不起), 杂志对作者的偏好(有些较好的杂志只接受一定级别的作者, 本科生不在考虑范围), 投稿审稿或版面费用(一般越好的杂志可能不收费但上稿难度很大), 有可能的话可以在官网或杂志上找到编辑部联系方式, 直接咨询, 不要轻易相信网络上的中介4.投稿要注意符合杂志社的投稿格式规范, 要检查好文字不要出现低级错误, 那样会严重影响编辑对稿件的印象, 投稿投到官方的邮箱, 然后可以打个电话提醒一下编辑查收, 需要付费的一般是杂志出了用稿通知后才付费, 如果是上来就要钱说包发的十有八九是
文章已经写好的情况下需要匹配期刊，先确定要求，要发在知网、万方还是维普数据库上面？现在论文审核比较严格，很多方向可能不收，自己投可能会过不了审，一定要看好期刊对论文的要求。
发表论文无非就两种方式：第一种就是自己投稿，买本杂志，根据版权页上的投稿方式去投稿（这种的弊端就是周期太长，对于着急的客户，不适用）当然，跟杂志社关系好能顺利发表的请无视我的话因为直投杂志社容易，能成功发表难，我认识的主编跟我说他们邮箱里的稿件基本上没有低于过1000篇，而且杂志社就那么几个人，根本不可能忙的过来，就算抽时间看下邮件也就是看个题目，题目不新颖没吸引力的直接略过，就算点开文章，也是先大概看下职称、单位、研究方向、摘要、关键词，没什么吸引人眼球的内容也直接pass掉。第二种就是找代理机构发表（这种的需要睁大眼，发表行业鱼龙混杂，必须得保证自己发的杂志是正刊，也不能是增刊）。找代理机构认准以下几点；一、首先选择国家新闻出版广电局能查到的正规杂志二、其次是某宝担保交易，更有保障三、最后录用通知下来后，亲自打版权页或者收录网站（知网、维普、万方、龙源）上查稿电话查稿确认录用后，再付款。第一， 选择杂志，根据自己的要求确定杂志，省级的国家级的价格不一样。然后看杂志的级别，在这里呢就可以一起验证了杂志的真假，新闻出版总署输入杂志名，看是否收录，如果没有的话就要小心了，千万不能发第二，看杂志的见刊时间。自己什么时候用杂志一定要确定，如果是7月要用，那就不要发9月才鞥收到的杂志，一旦发了到了要用的时候没有法子使用。第三，杂志收录的网站。如果您那没有特别的要求，那就知网，维普，万方都可以了，如要求必须知网收录，那就自己上网查一下看看，是否知网及时更新呢第四，看付款的流程，是不是先发表，录用了查稿确定后付费用，如果不能查稿就危险了，不能保证是不是真正发表成功了。
首先，你需要写出像样的论文，文章肯定不能是炒冷饭的那种，需要有自己的创新点。所以在写文章之前，需要查阅大量的文献，以确保此前没人发过类似的文章。多看一些好文章，从中能够学到很多东西，比如一些观点或者写作方法。文章撰写完成之后，一定要反复修改，避免出现口语化的句子。如果是英文，还要注意语法，一定要按照英文惯用的表达方式来撰写文章。当文章经过反复修改之后，可以开始找期刊投稿。为了提高文章的接收率，找一个合适的期刊非常关键。所以一定要多看文章，这样才能知道自己写的文章大概在什么样的水平，然后选择相应档次的期刊进行投稿。中文期刊包括中文核心期刊、非核心期刊、学报，英文期刊包括SCI收录期刊、EI收录期刊，其中中文核心期刊和SCI收录期刊在中文和英文中是档次较高的期刊，也是很多人的投稿目标。此外，中科院把SCI收录期刊分为四区：一区、二区、三区和四区，档次和难度依次降低。在确定要投哪个期刊之后，按照该期刊的要求把论文的格式改好。然后，通过电子邮件把文章投出去。切忌，不要一稿多投！这样的做法只会降低你的信用，不利于以后的投稿，毕竟这个圈子不大。文章投出去之后，就是等待同行评审的结果。一般至少有两个审稿人评审同一篇文章，如果审稿人给出的意见都是修改（可能是大修或者小修），那么，只要按照要求修改好文章，最终一般都会被接收。如果其中有个审稿人给出的审稿意见是拒稿，那么文章就不会被接收。但你也可以根据审稿人的意见修改文章，然后再找一个更合适的期刊进行投稿。
有很多小伙伴们就会很奇怪了，当我们把毕业论文完成之后，要如何发表呢？那小编我今天就针对“发表论文流程”这一情况，为大家解答疑惑吧！
一般来说呢，发表论文流程分为以下六步：
一、投稿
投稿是指论文发表人员选择好投稿期刊之后，我们再通过邮箱、在线投稿窗口、QQ或者微信等方式将自己的论文稿件发送给编辑就好了。
二、审核（也俗称为审稿）
投稿之后，编辑会按照投稿的先后顺序对论文进行一个审稿过程，有的期刊杂志是会收取审稿费的，如果我们发表论文需要加急发表的话，是需要在投稿时标注清楚的，这个可能会产生加急费用。审稿环节是整个论文发表过程中耗时最长的，它可以说影响了论文发表周期的长短，只因为论文审稿可能会反复进行。
三、审稿结果
审稿结果主要介绍通过审稿并被录用了的论文。通过杂志社论文三审的论文，杂志社会下发录用通知书，并注明好预安排在某年某期发表此篇论文，之所以是预安排，是因为还需要交纳版面费。
四、交费
交费就主要指的是版面费了，在我们交纳费用之后，论文才会正式进入安排刊期出版的流程。
五、安排发表
费用到位之后，便可以安排刊期了，并按照日期出版见刊。而少部分论文的发表可能会被延期，这样的现象也属于正常情况，原因就比如有人安排加急类似之类的问题。
六、寄送样刊
论文见刊之后，杂志社会给作者寄送一本样刊的，是作为用途上交的材料。到此整个的论文发表流程就基本结束了。
那么以上呢就是“发表论文流程”的六大步骤啦！那最后小编要提醒大家一点，在我们进行论文写作时一定要保证是自己原创的，这样的话在进行论文查重检测的时候也不会存在那么多需要修改的地方，同时大家要记得去进行自查，保证论文更高程度的通过哦！
论文发表流程有哪些？完成一篇SCI论文后，下一个任务是如何准备和组织所需的文件和提交的材料。稿件提交后，总刊编辑将进行正式审稿，检查稿件在格式和内容上是否符合本刊要求。稿件通过正式评审后，即可进入实质性评审阶段。因此，应高度重视提交文件的准备工作。投稿前，在选择投稿期刊后，首先要认真阅读期刊作者主页指南上的每一个细节要求，并严格按照目标期刊投稿指南准备相关投稿材料。如果投稿指南上的描述不清楚，你可以下载最新一期的期刊供阅读和参考。许多杂志都会在提交指南页面提供免费下载的样本供作者参考。不同的杂志需要准备不同的文件，但它们也有某些共同点。例如，提交材料通常包括：正文（手稿或正文）、扉页（全称或扉页）、附件、图片（图）、表格（表）、补充资料文件（辅助资料或补充材料）及其他相关文件等。以下是提交文件的准备和注意事项的简要说明：文本（text）正文是对一篇论文的完整描述，按优先顺序，通常包括标题、摘要、导言、材料与方法、结果、讨论、致谢、参考文献、表格、图片说明（图例或图注）等主要部分。材料、方法和结果往往内容丰富。每个段落都可以设置副标题。副标题可以加粗或斜体，以便于阅读。少数杂志要求表格和图片说明不能放在全文中，而是放在单独的Word文档中。在正常情况下，提交指南将对文章的结构、格式和字数作出规定和详细介绍。整个稿件的每一部分都必须严格按照投稿指南的要求编写。标题页（完整标题或标题页）标题页包含文章的标题、所有作者信息（姓名、最高学位、单位及其通信地址）以及相应作者的联系信息（单位、地址、电话、传真和电子邮件）。大多数SCI期刊要求文章标题不得超过100个印刷体字符（包括字母、标点符号和空格），应为10-12个（不超过25个）英文单词的名词性短语或句子。作者排名的顺序应根据论文的写作贡献来决定。共同第一作者或共同通讯作者通常用“*”等符号标记，并单独解释。有些杂志需要在标题页上写基金支持，通常在标题页的下半部分。此外，大多数SCI期刊要求作者提供不超过40个印刷字符的标题（行标题、短标题）。求职信期刊编辑通常允许作者简要介绍论文的亮点和价值，作者也希望能为编辑提供一些信息，帮助他们的论文进行评审和决策。以上信息可写在提交信中，一封好的投稿信必须特别注意内容和格式。一些医学期刊在作者指南中对投稿信的内容和格式有具体要求。送审函的格式与一般公函相似，包括标题、标题、正文、背书、签名和附件等，正文是送审函的主体部分。在这一部分，你需要：完整地列出文章的标题。并简要介绍了本研究的主要意义、创新点、投稿意愿和适合期刊稿件的栏目。
1、第一步当然是写论文，写完论文之后，再选择合适的期刊去投稿。投稿后还得经过出版社的审核，审核通过之后就可以等待出版出刊了。然后去网上搜索就能搜索到自己的文章。流程虽然看着好像很容易，但整个过程真得可快可慢，很多人都卡在了审核这一步。2、怎么选期刊？按期刊分类，刊物可以分为按照注册地划分：CN类刊物所谓CN类刊物是指在我国境内注册、国内公开发行的刊物。该类刊物的刊号均标注有CN字母，人们习惯称之为CN类刊物。ISSN类刊物现在许多杂志则同时具有CN和ISSN两种刊号。所谓ISSN类刊物是指在我国境地外注册，国内、外公开发行的刊物。该类刊物的刊号前标注有ISSN字母。按主管部门划分：“国家级”期刊一般说来，“国家级”期刊，即由党中央、国务院及所属各部门，或中国科学院、中国社会科学院、各民主党派和全国性人民团体主办的期刊及国家一级专业学会主办的会刊。另外，刊物上明确标有“全国性期刊”，“核心期刊”字样的刊物也可视为国家级刊物。“省级”期刊即由各省、自治区、直辖市及其所属部、委办、厅、局主办的期刊以及由各本、专科院校主办的学报(刊)。核心期刊核心期刊是某学科的主要期刊。一般是指所含专业情报信息量大，质量高，能够代表专业学科发展水平并受到本学科读者重视的专业期刊。3、选择投稿方式投稿方式有2种：一种是官方自投，另一种是机构代投。选择哪一种要根据自身的情况选择。作者要结合自身的情况，注意出刊日期，出刊期有快有慢，快的1个月，慢的跨年，所以一定要提前发表，计算好时间。注意：千万不要直接百度普刊的杂志社官网，因为大部分都是广告中介！4、关于查重一般期刊投稿查重复制比率在15%-20%左右，同学们可以根据自身情况将重复率保持在这个区间之内。切忌！！！一定不要去抄袭篡改其他的期刊论文！！后果还是相当严重的！投稿前一定用查重软件查一下重复率，避免因为重复率高被退稿。现在互联网上更新的查重软件和系统真的很多，甚至出现很多免费的软件，当然他们相互之间在数据资源库方面的积累或者完善程度上肯定是不一样的。其中，例如万方检测等知名查重在这方面的查重技术实力上更加出色一点，对不同行业的期刊论文检测的过程中，能出具比较精准的数据报告，后期参考修改也比较方便一些。万方官网：（官方正规链接，其他链接注意区别）
1. 准备论文：如果论文已经准备好了，按照论文找合适的期刊就好；如果论文没写好，建议还是先找合适的期刊，然后参照期刊的要求进行论文的写作，这样能更容易通过审核。2.投稿：将论文通过各种途径送到期刊编辑部。3.审核：核心期刊一般是同行评审制度，编辑部会把你的论文转发给三个这个领域的专业人士，由他们提出意见，编辑部会举行会议研究这三个专家的意见后作出录用或者修改或者退稿的决定。这也是核心期刊审稿时间长的原因。普通期刊一般由编辑部自己审核，速度比较快。4.录用：审核通过后，编辑部会开一个录用证明给作者，作者支付相关版面费后就可以安排发表了。5.出刊：热门期刊的刊期通常排在一年以后了，而冷门的刊经常还在收上一年的版面。一般的出刊时间是在3-6个月左右，出刊后编辑部会付费邮寄给作者一本样刊。6.上网：如果是上知网的期刊，那么出刊1-3个月后，作者就可以在知网上检索到自己的文章了。至此，整个发表流程完成。
一、发表文章质量要求发表论文的质量自然是提升论文收录的一个主要的条件.对于这个方面来说主要就是针对于论文的观点正确,文字通畅,逻辑严密,结构合理,结论有创新,等等.之前收到一篇文章,错别字多,语句不通顺,编辑实在是看不懂,只能联系作者退稿修改,退稿再修改再审稿,浪费时间,严重的话永远拒收稿子.二、论文格式规范
杂志论文格式要求每一个刊物或者杂志都有自己特定的宗旨、栏目和专业定位,投稿前必须先对此进行了解,弄清楚目标杂志是哪个方面的.还要搞清是季刊、双月刊、月刊还是半月刊、周刊,这直接影响您的稿件发表的速度.符合自己单位要求发表论文是为了自己的职业生涯能够更好,所以发表论文前一定要了解自己所在单位职称等级对于论文格式结构的种种要求,如:字数、论文篇数,对第一作者是否要求、期刊要求(核心?普刊?),有的单位甚至对文章格式都有严格规定(论文摘要、关键词、正文、参考文献、图表等方面的事项).
三、论文发表时间一般的学术刊物,从编辑接收稿件到样刊出来,需要2-3个月.如果是核心刊物,则需要半年,或许更长时间.不少作者认为期刊不是都是月刊、半月刊、旬刊,我这个月投稿,不是就安排下个月就出刊了,其实不然,很多期刊都是被提前会安排好版面,有些期刊版面都安排到下一年了,所以为评职称,还是提前准备为好.四、选择合法刊物发表论文不是随便找个期刊就可以的,期刊必须具有合法性,是合法期刊.不是国家新闻出版总署批准刊号的刊物,都是非法刊物.目前我国大约有1000-2000家非法刊物,或不规范的刊物.对大部分普通作者来说,是很难判断刊物的合法性的.对于有疑问的期刊,可以去国家新闻出版总署期刊查询里,确认一下是否是合法期
也是比较优秀的论文查重软件之一，推荐同学们使用PaperFree论文查重软件通过海量数据库对提交论文进行对比分析，准确地查到论文中的潜在抄袭和不当引用，实现了对学术不端行为的检测服务。
科技领域。《光子学报》是中国科学院西安光学精密机械研究所、中国光学学会主办、科学出版社出版的学术月刊。光子学报目标检测论文属于科技领域，宗旨是展示光子学研究领域的新理论、新概念、新思想、新技术和新进展，反映代表该学科前沿并具有中国国内外先进水平而为国际上关心的最新研究成果。
能。目标检测能投ei的，根据个人意愿执行即可。目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为0.88（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}=0.5 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为0.9，学习速率延迟为0.0005。Learning schedule为：第一轮，学习速率从0.001缓慢增加到0.01（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持0.01速率到75轮；然后在后30轮中，下降到0.001；最后30轮，学习速率为0.0001。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为0.5；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
目标检测好毕业。目标检测在目前上，已经做的很好了，无论是哪个系列，都到了一个瓶颈，相反，跟踪的效果目前距离落地，还有很长的路要走。
能。目标检测能投ei的，根据个人意愿执行即可。目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。
很简单，直接找合适的期刊投稿即可。建议投国外的EI期刊，国内的竞争太大，录用难度和SCI一个水准了。但是投国外的期刊，就需要将文章翻译成英文，所以卡了很多学者
能。目标检测能投ei的，根据个人意愿执行即可。目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。
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先是你先好文章，每个期刊都是不一样的。然后就是选择自己合适的期刊投稿就可以了