中青网投稿难吗

十几天以内就可以通过审核了。是因为审核的人需要了解你的相关信息，还有事情的经过才会给你通过。

1、直接在媒体官网或者app上投稿。可以接纳三下乡社会实践活动稿件的媒体比如中国青年网、未来网、中国大学生在线等在其官方网站上都有投稿邮箱，可以直接将可以三下乡社会实践活动稿件投递过去，也可以通过对应媒体的手机客户端投稿。这个方式比较直接，投稿成功会有稿费收入，比较困难是对稿件要求比较高，从投稿到发布经历的时间比较长，2-3个月都很正常。

一般第2天就能够通过了，通过的时间是比较短的，通常也是比较快速的。

中青校园可以多次投稿。中青校园没有投稿上限，可以随时投稿，不过要保障投稿的质量，质量不好会被退稿。中青校园是一款面向大学生涨知识、看资讯、同时可参与社会实践的APP会。根据查询相关资料显示，中国青年网官方得知，1999年5月4日正式开通，共青团中央主办的中央重点新闻网站，是国内最大的青年主流网站。中青网不仅过审慢而且还要查重，这也就是中青投稿难的原因。

青年文摘投稿难吗

你把这三本杂志每样买一本或者百度搜下嘛，杂志上都会留投稿地址的。

《青年文摘》的投稿要求及邮箱详见图片。

其实，不论你给哪个报刊投稿，你只要注意以下几点，就可以提高采用的概率。一、稿件字迹要清楚若稿件是手写稿，稿件首先要书写整齐，字迹不要潦草，稿纸要用方格纸。不少作者在这一方面不太注意，抄写得乱七八糟，字迹潦草。更有甚者，随便将一首诗抄在烟盒上或写在用过的稿纸背面。有些作者虽然用稿纸抄写但未用方格稿纸等等。对于这一类来稿，编辑一般都不会认真去阅读。一是阅读起来太费劲。二是编辑感觉到作者创作不严谨，投来的稿件质量肯定好不到那里去。三是不用方格稿纸抄写，若稿件刊用修改起来也不方便，算行距，字数也不好计算。建议你最好还是发电子稿，效率高、回复快。二、作者态度要谦虚不少作者投稿时总爱附言。作者附言可以说五花八门。附言适当地介绍一下自己未尝不可，但要言简意赅，谦虚有礼。其实，稿件的好与坏，编辑阅完便知，作者没有必要画蛇添足，往往适得其反。因此，投稿时作者一定要谦虚，不要过高地宣传自己。三、投稿对象要明确每一家报刊都有自己的特点，都有自己用稿的标准，不能写完稿不加选择就投，那肯定是不容易投中。通常来讲，级别的不同，所选稿件质量就不同，比如说《小说月报》、《小说选刊》可以说选载的都是小说精萃，一般作者的作品不易被选中。如何让自己的稿件提高命中率，首先要了解自己的创作水平，根据自己的创作水平向相应的报刊投稿，这样就容易投中。四、寄稿方式要对路若是邮寄稿件，稿件最好不要寄给某一位编辑。作编辑久了，认识的文友也就多了。因此，编辑的私人信件或寄给编辑的稿件就多了，案头上压满了来信、来稿，处理都处理不完。编辑部都有专门的收发人员，来稿及时登记，及时分发，一般都不会积压，反而寄给某一位编辑的稿件常常会积压，得不到及时处理。五、作者底稿要自留现在所有报刊都不退稿，一是工作量大；二是支付不起大量的邮费。一般来讲二个月（有约定的除外）内未见采用通知可另投它刊。稿件还是要多投几家报刊（同一时间不要一稿两投），说不定被哪一家报刊选上了。未发表不一定就是水平低，关键是要有的放矢的投稿。六、联系方式要清楚不论是手写稿还是电子稿，都要在文尾写清固定地址、邮编、姓名，以便编辑联系。不要认为这是一件小事，有不少作者往往忘了在稿末写地址，使编辑无法与作者取得联系。

因为原创的需求量小，而投稿的较多，所以肯定难上！你说的摘抄别人的就是荐稿，有稿费的，不过较低，一般50/千字左右！稿费多多！

应该还是有几率的毕竟一个文摘也不能都是原创你要投稿就要投符合条件的这样采纳的几率会大一些

中青网官网投稿

会。根据查询相关资料显示，中国青年网官方得知，1999年5月4日正式开通，共青团中央主办的中央重点新闻网站，是国内最大的青年主流网站。中青网不仅过审慢而且还要查重，这也就是中青投稿难的原因。

投稿邮箱如下1、要闻：、经济生活：、法治社会：、青年话题：

投稿邮箱如下

1、要闻：

2、经济生活：

3、法治社会：

4、青年话题：

5、青春热线：

6、教育科技：

7、冰点：读书缘：

8、调查观察：

9、摄影专题：

10、国际：

11、体育：

12、绿化：：

13、国防：

扩展资料：

1、中国青年报采用先进的卫星传版，使全国90%以上的地区均能阅读到当日的报纸，下设四种子报（刊），《青年参考》《青年时讯》《青年体育》和《数字青年》。

2、全国24个省市设立驻外机构，驻外机构有：天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、福建、安徽、江西、河南、湖南、广东、深圳、广西、海南、重庆、云南、陕西、甘肃、新疆、宁夏等。

3、《中国青年报》在中国国内共设有35个记者站，在美、日、俄、法、欧盟等国家和地区设有常驻记者。

参考资料：中国青年报-联系我们

中青网评投稿

雷锋网 AI 科技评论按：百度研究院、华中科技大学、悉尼科技大学联合新作——关于无监督领域自适应语义分割的论文《 Taking A Closer Look at Domain Shift: Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation》被 CCF A 类学术会议 CVPR2019 收录为 Oral 论文。该论文提出了一种从「虚拟域」泛化到「现实域」的无监督语义分割算法，旨在利用易获取的虚拟场景标注数据来完成对标注成本高昂的现实场景数据的语义分割，大大减少了人工标注成本。本文是论文作者之一罗亚威为雷锋网 AI 科技评论提供的论文解读。论文地址： 1.问题背景基于深度学习的语义分割方法效果出众，但需要大量的人工标注进行监督训练。不同于图像分类等任务，语义分割需要像素级别的人工标注，费时费力，无法大规模实施。借助于计算机虚拟图像技术，如3D游戏，用户可以几乎无成本地获得无限量自动标注数据。然而虚拟图像和现实图像间存在严重的视觉差异（域偏移），如纹理、光照、视角差异等等，这些差异导致在虚拟图像上训练出的深度模型往往在真实图像数据集上的分割精度很低。 2. 传统方法针对上述域偏移问题，一种广泛采用的方法是在网络中加入一个域判别器Discriminator (D），利用对抗训练的机制，减少源域Source (S）和目标域Target（T）之间不同分布的差异，以加强原始网络（G）在域间的泛化能力。方法具体包括两方面：（1）利用源域的有标签数据进行有监督学习，提取领域知识：其中Xs，Ys为源域数据及其对应标签。（2）通过对抗学习，降低域判别器（D）的精度，以对齐源域与目标域的特征分布：其中XT为目标域数据，无标签。 3.我们针对传统方法的改进以上基于对抗学习的传统域适应方法只能对齐全局特征分布（Marginal Distribution），而忽略了不同域之间，相同语义特征的语义一致性（Joint Distribution），在训练过程中容易造成负迁移，如图2（a）所示。举例来说，目标域中的车辆这一类，可能与源域中的车辆在视觉上是接近的。因此，在没有经过域适应算法之前，目标域车辆也能够被正确分割。然而，为了迎合传统方法的全局对齐，目标域中的车辆特征反而有可能会被映射到源域中的其他类别，如火车等，造成语义不一致。针对这一问题，我们在今年CVPR的论文中，向对抗学习框架里加入了联合训练的思想，解决了传统域适应方法中的语义不一致性和负迁移等键问题。具体做法见图2（b），我们采用了两个互斥分类器对目标域特征进行分类。当两个分类器给出的预测很一致时，我们认为该特征已经能被很好的分类，语义一致性较高，所以应减少全局对齐策略对这些特征产生的负面影响。反之，当两个分类器给出的预测不一致，说明该目标域特征还未被很好地分类，依然需要用对抗损失进行与源域特征的对齐。所以应加大对齐力度，使其尽快和源域特征对应。 4.网络结构为了实现上述语义级对抗目标，我们提出了Category-Level Adversarial Network (CLAN)。遵循联合训练的思想，我们在生成网络中采用了互斥分类器的结构，以判断目标域的隐层特征是否已达到了局部语义对齐。在后续对抗训练时，网络依据互斥分类器产生的两个预测向量之差（Discrepancy）来对判别网络所反馈的对抗损失进行加权。网络结构如下图3所示。图3中，橙色的线条表示源域流，蓝色的线条表示目标域流，绿色的双箭头表示我们在训练中强迫两个分类器的参数正交，以达到互斥分类器的目的。源域流和传统的方法并无很大不同，唯一的区别是我们集成了互斥分类器产生的预测作为源域的集成预测。该预测一方面被标签监督，产生分割损失（Segmentation Loss），如式（3）所示：另一方面，该预测进入判别器D，作为源域样本。绿色的双箭头处，我们使用余弦距离作为损失，训练两个分类器产生不同的模型参数：目标域流中，集成预测同样进入判别器D。不同的是，我们维持两个分类器预测的差值，作为局部对齐程度的依据 (local alignment score map）。该差值与D所反馈的损失相乘，生成语义级别的对抗损失：该策略加大了语义不一致特征的对齐力度，而减弱了语义一致的特征受全局对齐的影响，从而加强了特征间的语义对齐，防止了负迁移的产生。最后，根据以上三个损失，我们可以得出最终的总体损失函数：基于以上损失函数，算法整体的优化目标为：在训练中，我们交替优化G和D，直至损失收敛。 5. 特征空间分析我们重点关注不常见类，如图4（a）中黄框内的柱子，交通标志。这些类经过传统方法的分布对齐，反而在分割结果中消失了。结合特征的t-SNE图，我们可以得出结论，有些类的特征在没有进行域迁移之前，就已经是对齐的。传统的全局域适应方法反而会破坏这种语义一致性，造成负迁移。而我们提出的语义级别对抗降低了全局对齐对这些已对齐类的影响，很好的解决了这一问题。 6. 实验结果我们在两个域适应语义分割任务，即GTA5 -> Cityscapes 和 SYNTHIA -> Cityscapes 上进行了实验验证。我们采用最常见的Insertion over Union作为分割精度的衡量指标，实验结果如下。从表1和表2中可以看出，在不同网络结构（VGG16，ResNet101）中，我们的方法（CLAN）域适应效果都达到了 state-of-the-art的精度。特别的，在一些不常见类上（用蓝色表示），传统方法容易造成负迁移，而CLAN明显要优于其他方法。表 1. 由虚拟数据集GTA5 迁移至真实数据集 Cityscapes 的域适应分割精度对比。表 2. 由虚拟数据集SYNTHIA 迁移至真实数据集 Cityscapes 的域适应分割精度对比。第二个实验中，我们了展示隐空间层面，源域和目标域间同语义特征簇的中心距离。该距离越小，说明两个域间的语义对齐越好。结果见图 5。最后，我们给出分割结果的可视化效果。我们的算法大大提高了分割精度。 7. 总结《Taking A Closer Look at Domain Shift: Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation》引入了联合训练结合对抗学习的设计，在无监督域适应语义分割任务中取得了较好的实验结果。该算法能应用前景广泛，比如能够很好地应用到自动驾驶中，让车辆在不同的驾驶环境中也能保持鲁棒的街景识别率。最后 CVPR 2019 Oral 论文精选汇总，值得一看的 CV 论文都在这里（持续更新中）CVPR 2019 即将于 6 月在美国长滩召开。今年有超过 5165 篇的大会论文投稿，最终录取 1299 篇，其中 Oral 论文近 300 篇。为了方便社区开发者和学术青年查找和阅读高价值论文，AI 研习社从入选的 Oral 论文中，按应用方向挑选了部分精华论文，贴在本文，打开链接即可查看~

杂志社可以有酬投稿!最佳答案《读者》投稿地址: 甘肃省兰州市中央广场邮局<<读者>>信箱(730030) 原创稿荐稿《青年文摘》绿版投稿地址：北京朝阳区西坝河南路3号浩鸿园静园3H《青年文摘》编辑部（100028) 邮箱：qnwz@. 电话：64465116 《青年文摘》彩版投稿地址：北京朝阳区西坝河南路3号浩鸿园静园3A《青年文摘·彩版》编辑部.（100028）投稿信箱：qnwzcb@. 电话、传真：010－64465226 纯文学杂志杂志及发表小说的杂志主要邮箱人民文学：中国作家：当代收获萧飞《天津文学》; 山花 shanHua ; 长城: 河北省作协主办钟山：芙蓉：湖南文艺出版社主办《花溪》星悦木每《作家天地》张桂生长江文艺：《当代人》小小说栏目于卫真小说月报（原创版）百花文艺出版社发行作家杂志：; 《百花》风味小剧场《广西文学》《百花园》邹磊：秦俑：孙萍：王彦艳：《小小说读者》《通俗小说报》金山 ; 文艺生活精选小小说短小说微型小说《儿童文学》杂志小说栏目《南方文学》辽河天涯《天池》《鹿鸣》海燕《北方文学》小说编辑乔柏梁《百花》E—mal：红岩：写作：作家学者领地《文友》编辑部萌芽上海市作协主办北京文学《莫愁》陆艾文稿大家杂志社天涯电子邮件少年文艺江苏 ; 哥们就是冲分来的，哈哈！！！看着办吧!!!!

中青网投稿邮箱

你打开中国青年网，官网，找投稿就可以！我知道，但没有投过稿

通过查找相关资料获悉：中青报的下列投稿邮箱固定多年了，即便换了编辑也不换邮箱，这无疑特别方便于作者了。该报稿费标准为“100—150元”一千字，大部分编辑有回复、有信誉，稿费大概一个月即可收到。投稿邮箱如下要闻：经济生活：法治社会：青年话题：青春热线：教育科技：冰点：读书缘：调查观察：摄影专题：国际：体育：绿化：：wenhua024@国防：

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我是李祯熙中国青年报忠实读者但不懂得怎样投稿。