找赵老师提高ei源期论文发表几率

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树木的真实感建模与绘制综述

基于深度卷积-递归神经网络的手绘草图识别方法

基于物理模拟的示意地图动画

三维散乱点云模型的快速曲面重建算法

基于非重要节点拆分融合的网络层次压缩算法

一种基于2DHOL特征与(2D)~2FPCA结合的手指静脉识别方法

标签一致K-SVD稀疏编码视频跟踪算法

基于自适应卷积神经网络特征选择的视频目标跟踪方法

基于箱粒子PHD滤波的多目标视频跟踪方法

基于状态预测和运动结构的在线多目标跟踪

基于非零均值广义高斯模型与全局结构相关性的BRISQUE改进算法

基于学习的鲁棒三维射影重建

结合深度特征与多标记分类的图像语义标注

雾天退化模型参数估计与CUDA设计

肤色纹理保留实时人脸美化算法

非受限条件下多级残差网络人脸图像年龄估计

径向基/超限插值结构网格运动方法中的变形一致性问题 孙岩;

规则驱动的体结构演化设计

论文写作技巧-写论文经验：

 1. 前期实验。对于我们这些学生来说，读书大部分情况是为了写文章毕业。所以没必要为了完成老板的课题先做试验，然后总结实验结果写文章，我觉得这对自己来说很不妥！因为我们到后来写文章的时候会发现总是有不如意或者漏掉的数据和实验，所以会经常很懊恼，不得不重新回过头做测试甚至重新做样品。例如，某些照片的尺寸不统一问题、缺少可对比数据等。这样会很费时间，所以我建议特别是初次写 SCI 的同学，实验之前一定要多看文章，借鉴一下类似文章的构架，然后边做实验边写文章框架，写的时候先不要做详细的分析，把数据和图片罗列出来就行了。

2. 看文献。切忌从头到尾的当阅读理解看！除非是非常接近的论文。我就习惯根据关键词上百篇的下载，然后逐个浏览人家的图片，这样总能找到和自己的某部分挂上钩。特别是我们在写文章的时候，如果缺少哪个理论，你可以大量下载文章去查找，其他领域的也要看，别指望和你很接近的理论，否则你的研究就没有价值了。

3. 数据处理。数据处理要尽可能避免原始的测试数据，要尽可能的做一些处理，如转化换算、统计分析等等，这样会从实验中得到更多的信息，审稿人也会觉得你做了一些深入的研究。例如化学动力学分析（如 Arrhenius 曲线），材料力学性能可以加入断裂概率分析（如 Gauss 和 Weibull 分部分析），纳米材料中的直径分布曲线（用 Nano Measurer），和元素分布曲线，等等。另外想发高一点的杂志，适当做一些理论分析是很有必要的，这样既可以转化我们的试验结果，也能赚取审稿人的印象分。其实这个并不能，只要你多看各个方向的文献，你总能找到满足你的理论。

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