期刊图片 下载地址：http://www.mathworks.se/matlabcentral/fileexchange/727 也可在文后下载 详细介绍见：http://www.mathworks.com 某些期刊对图片有些格式的要求： 比如单栏的宽度一般为90 mm, 双栏的宽度为140 mm。对于eps格式的图片，要求颜色为RGB，需要preview，等等。 输出图片时，这些设置比较繁琐。 而exportfig工具包为我们提供了简洁快速的方法。比如要输出以上图片为90mm宽，长高比为 4：2， RGB， preview， eps图片，可加入如下代码。 各个参数的具体设置可参看exportfig的帮助信息。 工具包 链接：http://pan.baidu.com/s/1gdArIWr 密码：xxzp
开放获取的期刊--PeerJ由Peter Binfield(曾在PLOS ONE任职)和Jason Hoyt(曾为Mendeley的首席科学家)于2012年6月份正式创立。 编辑阵容。 其实一个期刊的论文质量，很大程度上取决于编辑的阵容。PeerJ目前的1619位编辑(截止至2018/02)队伍，的确堪称豪华，其中亦不乏诸多诺贝尔得主。 公开审稿过程。 我这里就先探索一下不降低权重的方法。 为了保证绘图的美观，这里只展现排名前20的领域。 img 写在最后 分析期刊其实是一件很有趣的事情，尤其是对初学者来说，可以学的非常多。 当然了，开放性期刊全文都是公开的，也已爬取全文进行各种高级分析。这个时候，代码往往不是瓶颈。
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原文题目: Inferring the causal effect of journals on citations 摘要： 根据定义，高影响力期刊上的文章平均被引率更高。 还是仅仅因为它们出现在高影响力的期刊上而被引更多？尽管有证据表明后者的因果关系尚未清晰。我们在此将已发表期刊文章的引文与其预印本的引文进行比较，以揭示其因果机制。 我们基于较早的模型来推断期刊对引用的因果关系，找到了两种效果的证据。我们发现，影响力大的期刊上的文章似乎倾向于吸引更多学者引用。同时，我们发现高影响力的期刊增加了已发表文章的引用率。 我们的结果使人们对期刊在研究系统中的作用有了更深入的了解。近年来，期刊指标在研究评估中的使用受到越来越多的批评，并且有时建议使用文章级别的引用作为替代。 我们的结果表明，从评估中删除影响因素不会否定期刊的影响。这种见解对改变研究评估实践具有重要意义。 原文作者：V.A.
我们的大脑使视觉看起来很容易。人类不会分解一只狮子和一只美洲虎，看一个标志，或认出一个人的脸。但这些实际上是用计算机解决的难题：他们看起来很容易，因为我们的大脑非常好地理解图像。 通过验证其对ImageNet的工作，研究人员已经证明了计算机视觉的稳步进展，这是计算机视觉 的学术基准。 Google内部和外部的研究人员发表了描述所有这些模型的论文，但结果仍难以重现。我们现在正在采取下一步，发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 该模型希望获得299x299的RGB图像，所以这些是input_width和input_height标志。我们还需要将从0到255之间的整数的像素值缩放到图形运算的浮点值。 学习资源更多 要了解一般的神经网络，Michael Nielsen的 免费在线书籍 是一个很好的资源。
随着对基于深度学习的图像识别算法的大量研究与应用，我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行图片识别和标注。 优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好，但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的图像时，它们的表现又会如何呢? 方法很简单:设定我的预测，明确我对每一个预测的理解，这样我就可以用正确的工具来完成接下来的工作。 除了内存使用和可训练参数，每个参数的实现细节都有很大的不同。与其挖掘每个结构的特殊性，不如让看看它们是如何处理这些模糊的、意义不明的数据的。 测试结果 总的来说，我们的目标是对预测和预测背后的机理有一个快速的认识。因此点，我们将预测分值靠前的分为一组，并将它们的得分相加。
期刊图片 部分版本在生成eps文件是会报错，才发现原来这个工具升级了，这是新的下载地址：http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/42012 根据期刊对图片格式的要求： set(gcf,'position',[100 100 800 400]); set(gcf,'PaperUnits','centimeters'); exportfig(gcf 'Width',13.00,'Height',7.50); 这里的图片尺寸需要设置好，否则图例就会遮住曲线。 输出如下： ? 运行结束后在当前目录生成sincos.eps文件。 各个参数的具体设置可参看exportfig的帮助信息。 工具包 链接：http://pan.baidu.com/s/1i3sEaWX 密码：jw2r
其中最有名的四大期刊Nature、Science、Cell、PNAS，今年的影响因子都有所上涨。 然而，如果对报告仔细分析，会发现今年期刊的影响因子普遍出现上升。 知乎@Reborn表示，凡是和能源相关的期刊、或者名字里带有“energy”的期刊，影响因子均出现了不同程度的增长。 高校国产期刊崛起 最后，从国产期刊的角度来讲，今年高校主办的几本国内期刊表现都非常亮眼。 据了解，今年的算法似乎有所调整，不过相关指标依然是下面几类： 期刊引用指标，过去三年论文和综述的引文影响力 即时反应速率指标，评估新兴研究领域中SCI期刊的学术影响力 期刊分类排名，评估期刊在学科中的影响力 引用半衰期，达到该期刊某年所有论文的引用文献（即参考文献）一半的年限 期刊影响因子，评估论文在某一特定年份被引用的频率 网友：IF仿佛炒股 对于这次排名，有网友调侃，影响因子就跟炒股似的。
最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来，同时输出棋盘的2D图像以查看结果。 （左）实时摄像机进给的帧和棋盘的（右）二维图像 01. 数据 我们对该项目的数据集有很高的要求，因为它最终会影响我们的实验结果。我们在网上能找到的国际象棋数据集是使用不同的国际象棋集、不同的摄影机拍摄得到的，这导致我们创建了自己的数据集。 使用低级和中级计算机视觉技术来查找棋盘的特征，然后将这些特征转换为外边界和64个独立正方形的坐标。该过程以Canny边缘检测和Hough变换生成的相交水平线、垂直线的交点为中心。 3.在冻结层的顶部添加了新的可训练层。 测试数据的混淆矩阵 05. 应用 该应用程序的目标是使用CNN模型并可视化每个步骤的性能。
简介 本文介绍如何下载某期刊的 LaTeX 模板，并为我所用。这里以 IEEE 协会的期刊为例子。 IEEE 协会 使用教程 首先在 IEEE Xplore[1]右上角注册账号。 然后进入模板网站[2]，首页截图如下： 模板网站首页 选择 Transactions xxx 这一框，然后选择目标期刊。 找到本地文件，打开即可使用（双击打开 ALL_xx-TIE-xxxx.tex 模板） 编译成功后，在这个模板上加入自己的东西就可以啦！ 编译成功 同理， word 模板类似。 word 模板 小编有话说 本推文主要以工科相关期刊为例，其他期刊的模板大家可以自行探索喔～ 找不到具体网址，可以在谷歌或者必应上使用英文搜索（期刊名 + template）。 有的期刊模板在 Overleaf[3] 或 Slager[4] 中也会有，可以线上使用和编译。具体推文可见：如何快速“肝”出高质量幻灯片？
Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具，也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读，加深对图像识别原理的理解（公众号贴出的代码显示不全仅供参考，详细代码可以在github查看）。 这里可以看到，Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法，直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面： ? ? OpenCV的图像识别算法。 六、总结 1、图像识别，对不能用ui控件定位的地方的，使用图像识别来定位，对一些自定义控件、H5、小程序、游戏，都可以支持； 2、支持多个终端，使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦，
国内自然语言处理期刊 现代语言学(汉斯出版社) 汉斯出版社（Hans Publishers, www.hanspub.org) 聚焦于国际开源 (Open Access) 中文期刊的出版发行, 覆盖以下领域 秉承着传播文化，促进交流的理念，本社将积极探索中文学术期刊国际化道路，并积极推进中国学术思想走向世界。目前，汉斯出版社的所有期刊均被知网（CNKI Scholar）等数据库收录。 中国中文信息学会 学会的学术研究内容是利用计算机对汉语的音、形、义等语言文字信息进行的加工和操作，包括对字、词、短语、句、篇章的输入、输出、识别、转换、压缩、存储、检索、分析、理解和生成等各方面的处理技术 中文信息处理学科是在语言文字学、计算机应用技术、人工智能、认知心理学和数学等相关学科的基础上形成的一门新兴的边缘学科。 国外自然语言处理期刊 【2018年自然语言处理及相关国际会议重要日期整理】 NLP会议 会议名称 截稿日期 通知日期 会议日期 举办地点 ACL 2018 2.22 4.20 7.15-7.20 墨尔本
当然小伙伴们可以训练自己的卷积神经网络来对这张图片进行分类，但是通常情况下我们既没有GPU的计算能力，也没有时间去训练自己的神经网络。 这两层的目的是简化寻找特征的过程，并减少过度拟合的数量。典型的CNN架构如下所示： ? 03.训练自己的CNN模型 如果我们要使用预训练的模型，那么知道什么是卷积层和池化层有什么意义呢？ 总结一下，我们需要做的包括： 1.选择一个有很多狗狗的数据库 2.找到预先训练过的模型对狗进行分类（例如VGG16和Resnet50） 3.添加我们自己的自定义图层以对狗的品种进行分类 用于转移学习的自定义层 方法1：具有损失的完全连接的层 通过完全连接层，所有先前的节点（或感知）都连接到该层中的所有节点。这种类型的体系结构用于典型的神经网络体系结构（而不是CNN）。 最重要的是，我们花费了很少的时间来构建CNN架构，并且使用的GPU功能也很少。 使用预先训练的模型大大的节省我们的时间。在此过程中，改进了识别狗狗的分类模型。但是，该模型仍然有过拟合的趋势。
aistudio地址： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1484526 keras的数字图像识别 一、加载数据 MNIST数据集预加载到 然后使用pyplot显示其中一个数组的图片 因为每次都需要重新下载，可以先手动下载到本地，然后加载文件 wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets print(train_images.shape) print(train_labels) print(test_images.shape) print(test_labels) # 25 * 25的grid 0.07070968300104141 test_acc 0.9790999889373779 六、预测模型 使用predict()方法进行预测，返回样本属于每一个类别的概率 使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类别作为样本的预测标签
前两天把工作上的事搞完了，来玩玩杂志下载的事儿。继上次把博看杂志搞定后，今天又把龙源期刊搞定了。 总体思路还是和上次一样，用WORD的域来形成杂志，但有几点不同，记之如下： 1、龙源原貌版图片的实际地址如下： http://flip.qikan.com.cn/qkflippage/2012/jsqg 还好，龙源的一本杂志中，各图片的命名没有重复，这就可以用下载软件批量下来了。 3、利用下载软件（如迅雷）的列表下载功能，批量下载全本杂志的图片。 4、再利用域的方法，生成整本杂志，转换成PDF后，至此搞定。 PS，什么时候能搞定吾喜杂志的下载就好了，那就算功德圆满了。呵。
简介 TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。 定义 如果您不了解图像识别的基本概念，将很难完全理解本文的内容。 其设计原则旨在用户友好和模块化，尽可能地简化TensorFlow的强大功能，在Python下使用无需过多的修改和配置 图像识别（分类） 图像识别是指将图像作为输入传入神经网络并输出该图像的某类标签。 图像分类的子集是对象检测，对象的特定实例被识别为某个类如动物，车辆或者人类等。 特征提取 为了实现图像识别/分类，神经网络必须进行特征提取。特征作为数据元素将通过网络进行反馈。 在图像识别的特定场景下，特征是某个对象的一组像素，如边缘和角点，网络将通过分析它们来进行模式识别。 特征识别（或特征提取）是从输入图像中拉取相关特征以便分析的过程。 许多图像包含相应的注解和元数据，有助于神经网络获取相关特征。 神经网络如何学习识别图像 直观地了解神经网络如何识别图像将有助于实现神经网络模型，因此在接下来的几节中将简要介绍图像识别过程。
百度学术是我学术生涯接触最早的搜索工具，通过勾选北大中文核心，sci，sccsi，cscd、科技核心等不同的期刊级别，找到自己需要的论文。 ? 不过我更常用的是先查找到有哪些地学类的中文核心期刊。 主要用到的是百度学术的期刊频道功能。 ? ? ? 通过按影响因子排序，很显然排在前面的是三地期刊。地理学报、地理研究、地理科学进展、地理科学。 ? 中国知网 ? 后来我才发现，中国知网才是更加专业的，首先论文更新速度比百度学术快很多，而且知网上可以查看网络优先出版的论文，可以第一时间阅读前沿论文。 中国知网也有高级检索功能。 需要选中学术期刊来选择SCI、EI、北大核心、CSSCI（南大核心）、CSCD。这里没有科技核心这个选项。 ? 通常情况，在点开一篇论文的时候，就已经可以看到这篇论文的期刊级别了。 例如页面最上面会红色提示为北大核心期刊和CSSCI。 ?
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