模式识别与人工智能论文评审流程图解

论文写作完成，找投稿目标刊物，期刊一般都有投稿邮箱或在线投稿，从图书馆期刊查找投稿方式，网上搜索很多假邮箱，注意防范。投稿后，会接到稿件以受到通知，三个月没有录用消息，论文可以再投其它刊物。审稿期一般都是三个月。论文被录用，会受到录用通知，有些刊物收取占版费，有些不收钱。发表后会受到期刊一册

评审论文主要看三点，立论、论据、论证过程。立论就是论文的观点，表达的是什么？赞成什么？反对什么？他要通过论文，说清楚什么问题？评审时，主要就是看作者的观点是不是鲜明的，是不是立场坚定的，是不是有正确的世界观和人生观，如果观点、立场都不对，跟主流思想、社会潮流相悖的，当然就不好给高分了，立论是论文的魂，很重要。论据就是作者从哪些方面来说明自己的观点是对的，可以引经据典，也可以摆事实讲道理，还可以推测推理，可以应用假设、设问、质问、反推、举例、举典等多种手法，可以庞引博证、多方证明，也可以按照谬论的观点去反面论证自己的正确，可以纵横上千年，也可以寰球十万里，只要是证明自己观点的资料、线索、观点都可以为己所用，充分立论并且充分驳倒对立的观点。论证过程原先有三段论的说法，其实并不可取，有些受先人八股文体的影响，其实，写论文恰恰不拘一格为好，只要可以立论，不必拘泥于格式，倒叙可以，先谈观点也可以，最后阐述观点也行，不直接谈观点，把观点隐藏在论证过程和论据之中其实也未尝不可。但是，起码的观点、论据一定要讲清楚，不可以含含糊糊、模棱两可，然后，忌讳把论文写成记述文、散文，论文就是论文，既要言之有物，更要立场鲜明、立论坚决、气势恢宏！

论文审核具体流程如下：1、政治性审查。政治上主要审8个方面问题：国家领土和主权问题;民族尊严问题;党的方针、政策问题;涉外问题;宗教问题;历史问题;保密问题;其他政治问题。2、创新性审查。创新主要是指论文对人类知识、技术或观念等的新贡献。分析方法和途径大致如下：3、分析论文来源：基金课题的审批严，经费支持好，其论文可能较有创新性。4、分析作者信息：公认的高水平作者的新作质量可能好，因为研究有继承性，论文质量与作者素质呈正相关。5、分析正文：论题鲜明、新颖，实验过程和数据完整，论据典型充分，论证严密，结论明确的论文一般较具创新性。扩展资料每个学校都在撰写论文之前有自己的查重标准。首先在论文撰写初稿完成后查询一遍，其次第2导师建议在论文修改完成以后再查询一遍。大多数同学完成初稿后，根据平台提供的信息修改论文后就不再查询。但是，在修改的过程中，无论是自己撰写还是引用书本以及互联网知识，都有可能会导致论文重合率提高。因此，只要在最终定稿后再查重一遍才是万全之策。参考资料来源：百度百科-毕业论文

记忆，图片、照片、文字、符号等。。。一些能辨别物体或物品的东西叫识别

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答辩流程： 1、每人总分100，答辩占30分，论文占50分，表现占20分。 2、提前到达答辩地点，抽签抽出答辩顺序。号码靠前者早上答辩，号码靠後者下午答辩；号码在中间者，建议留在答辩地点等候，以防错过点名，从而影响分数。 3、时间为每人约10分钟。点到名者从教室後面大方地走上讲台，鞠躬、问候答辩官并作自我介绍。前5分钟为自述部份，包括论文概述/简介、框架/结构、亮点/重点、解决方案/对策及致谢，自述介绍须讲感谢语；後5分钟为答辩官提问时间，一般不超过3个问题。 4、答辩官提问时，会有以下几种情况出现：提问方式可能为即兴提问，也可能会在学生答辩前给出写有问题的纸条，让学生提前准备，在提问部份则不再提出新的问题；答辩官有可能提出与该学生论题不相关的，但与该学生的专业相关的问题；答辩官有可能会根据该学生的论题，提出与此相关的常识。 5、答辩结束，须礼貌鞠躬并致谢，方可离开。离开後是否需要修改论文或补充记录内容，则视情况而定。

人工智能哪一个方向比较好写的话，我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧，因为对于专业知识可能不太了解，但是它的使用的话应该比较简单。

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《模式识别与人工智能》是由中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办、科学出版社出版的学术性期刊。本刊主要发表和报道模式识别、人工智能、智能系统等方面的研究成果与进展，旨在推动信息科学技术发展。本刊1989年创刊，双月刊，主编为戴汝为院士。本刊创刊以来，得到较大发展，已成为模式识别、人工智能学术界有较大影响的刊物。1、自1992年以来，一直被《中文核心期刊要目总览》收为自动化技术、计算机技术领域核心刊物。2、1994年起，为《中国学术期刊文摘》引用期刊。3、1995年，被美国工程信息公司（Ei）收为Ei Page One数据库收录期刊。4、1996年被《中国科学引文数据库》列为来源期刊及统计源。5、1998年，被教育部定为“学位与研究生教育中文重要期刊”之一。6、1999年～2000年，获国家自然科学基金委择优支持基础性和高科技学术期刊专项资助经费资助。7、2008年，被 EI Compendex 数据库收录。8、2010年，获中国科协2010年度精品科技期刊项目资助。9、为适应和推动我国人工智能、模式识别学科发展，本刊1999年由每期80页扩版至128页，2000年起由16开本改为大16开本，2004年由季刊改为双月刊。近两年来，本刊每期作了较大扩版。人工智能是我国优先发展的学科之一，模式识别与智能系统是我国鼓励发展的专业。近些年来，我国人工智能、模式识别学科发展较快，在研究与应用方面不断取得进展。本刊将会成为与学科同步发展的精品性期刊。本刊共设四个栏目：论文与报告；综述与评论；研究与应用；信息与动态。

计算机图形学主要研究的是模型在三维空间中的数学表达，如投影矩阵之类的，很理论纯数学。而图像处理是一种应用类的学科，需要简单的工科基础。模式识别和图像处理有较大的重合，模式识别主要解决的问题是识别和分类两种模式。可以说图像处理的目的就是为了更好的模式识别。而人工智能就更高级了，让机器能做到人能做到的事情，比如前面三个学科的共同作用就能形成人工智能中的机器视觉。

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神经元个数的设计：第二层就比第一层少一半的神经元，基本没有起到压缩维度的作用。这个问题中的图像比较简单，觉得压缩到20-50维左右比较合适；既然是一个分类问题，顶层的至少还得有一个分类器吧。。。通常用softmax就行了，比较简单，求解也容易。当然别的分类器，SVM，Random Forest都可以。另外，建议图像问题最好神经网的层数多一些，这个问题至少有两个隐层效果会比较的好。

神经网络实现图像识别的过程很复杂。但是大概过程很容易理解。我也是节选一篇图像识别技术的文章，大概说一下。图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的。这种神经网络的优势在于，它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强相似度”这一原理。具体而言就是，在一张图像中的两个相邻像素，比图像中两个分开的像素更具有关联性。但是，在一个常规的神经网络中，每个像素都被连接到了单独的神经元。这样一来，计算负担自然加重了。卷积神经网络通过削减许多不必要的连接来解决图像识别技术中的这一问题。运用图像识别技术中的术语来说就是，卷积神经网络按照关联程度筛选不必要的连接，进而使图像识别过程在计算上更具有可操作性。卷积神经网络有意地限制了图像识别时候的连接，让一个神经元只接受来自之前图层的小分段的输入（假设是3×3或5×5像素），避免了过重的计算负担。因此，每一个神经元只需要负责处理图像的一小部分。大大加快了速度和准确率。卷积神经网络在实施的过程中，实际上是分为两层，一个是卷积层，一个是汇聚层，简单理解就是卷积层将图片分散成一个一个或者3*3/5*5的小像素块，然后把这些输出值排列在图组中，用数字表示照片中各个区域的内容，数轴分别代表高度、宽度和颜色。那么，我们就得到了每一个图块的三维数值表达。汇聚层是将这个三维（或是四维）图组的空间维度与采样函数结合起来，输出一个仅包含了图像中相对重要的部分的联合数组。这一联合数组不仅能使卷积神经网络计算负担最小化，还能有效避免过度拟合的问题。以上大概就是使用卷积神经网络进行图像识别的过程。具体可以关注ATYUN人工智能平台的文章：揭秘图像识别技术，机器如何利用卷积神经网络“看见”这个世界

模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。

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同求问，我现在也是一模一样的状况，请问是怎么解决的？

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