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机会议论文(共6篇)

时间:2017-04-09 来源:作文周刊 本文已影响

篇一:会议论文及图文摘要模板

·研究论文·

中文题目

作者1a 作者2a,b 作者3a 通讯作者*,a,b

(a单位1 合肥 230031)

(b单位2 大连 116023)

摘要 摘要内容(摘要以提供论文的内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明、确切地论述研究目的、原理和结论,具有相对独立性。摘要应重点包括4个要素,即研究目的、方法、结果和结论。在这4个要素中,后2个是最重要的。在执行上述原则时,在有些情况下,摘要可包括研究工作的主要对象和范围,以及具有情报价值的其它重要的信息。不应有引言中出现的内容,也不要对论文内容作诠释和评论,不得简单重复题名中已有的信息;不用非公知公用的符号和术语,不用引文,除非该论文证实或否定了他人已发表的论文;缩略语、略称、代号,除了相邻专业的读者也能清楚理解的以外,在首次出现时必须加以说明;不用图、表、化学结构。中文摘要以300字左右为宜).

关键词 关键词1;关键词2;关键词3;关键词4 (3~8个)

Title in English(与中文题名含义一致,且每一个实词的第1个字母大写)

Authora,d LI, Yi-Lina,b LI, Yinga LI, Yang*,a,b

(a Laboratory of Environment Spectroscopy, Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics,

Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031)

(b Dalian Institute of Chemical Physics, Chinese Academy of Sciences, Dalian 116023)

Abstract Content of abstract (英文摘要应符合英文语法,句型力求简单,通常应有10个左右意义完整,语句顺畅的句子).

Keywords Keyword1; Keyword2; Keyword3; Keyword4 (中、英文关键词一一对应)

正文(以1.5倍行距、宋体(英文用Times New Roman)、小四号字单面打印在A4纸上,稿件还应标注页码以利于编辑和修改。正文各部分都应简洁明了。层次标题一律用阿拉伯数字连续编号;不同层次的数字之间用小圆点相隔,末位数字不加标点符号。如“1”,“1.1”等)

1 一级标题

1.1 二级标题

1.1.1 三级标题

图1 中文图题

Figure 1 Figure title in English

(a) Bent; (b) Fe-Bent; (c) Fe-Al-Bent (图注)

* E-mail: aaa@aaa.ac.cn 国家自然科学基金(No. xxxxxxxx)资助项目.

表1 中文表题

Table 1 Table title in English

Catalyst

Co-B

1%-Co-Zn-B

2%-Co-Zn-B

5%-Co-Zn-B

10%-Co-Zn-B

Bulk composition (atomic ratio) Co65.6B34.4 Co66.7Zn0.7B32.6 Co67.0Zn1.2B31.8 Co65.4Zn2.8B31.8 Co65.8Zn4.8B29.4 SBET/(m2?g1) -28 36 57 70 79

References

参考文献著录格式如下:

期刊:

1 (a) Doe, I. S.; Smith, J.; Roe, P. J. Am. Chem. Soc. 1968, 90, 8234.

(b) Ache, H. J. Angew. Chem. Int. Ed. Engl. 1989, 28, 1.

2 Wu, H.-S.; Zhou, W.-L. Acta Chim. Sinica 1997, 55, 453 (in Chinese).

(武海顺,周伟良,化学学报,1997,55,453.)

书:

1 (a) Smith, A. B. Textbook of Organic Chemistry, D. C. Jones, New York, 1961, pp. 123-126.

(b) Dean, F. M.; Sargent, M. V. In Comprehensive Heterocyclic Chemistry, Vol. 4, Eds.: Katrizky, A. R.; Rees, C. W., Pergamon, New York, 1984, p. 531.

(c) Grubbs, R. H.; Pine, S. H. In Comprehensive Organic Synthesis, Vol 5, Ed.: Trost, B. M., Pergamon, New York, 1991, Chapter 9.3.

会议论文:

1 Kushio, T.; Shibuya, M.; Ebizuka, Y. In Towards Natural Medicine Research in the 21st Century, Excerpta

Medica International Congress Series 1157, Eds.: Ageta, H.; Aimi, N.; Ebizuka, Y.; Fujita, T.; Honda, G., Elsevier Science, Amsterdam, 1998, pp. 421-428.

专利:

1 Wilson, D. A. US 4 339 070, 1983 [Chem. Abstr. 1983, 99, 138839].

学位论文:

1 Hess, J. S. M.S. Thesis, Michigan State University, New York, 1998.

2 Zhu, L.-C. Ph.D. Thesis, Zhejiang University, Hangzhou, 1995 (in Chinese).

注意事项:

1. 物理量使用斜体,数字与单位之间要加空格。

2. 中文之间使用中文标点符号,英文之间使用英文标点符号且后面空一格。

3. 常用符号如下:

数学运算符使用全角符号:+,-,×,÷,=,<,>,≤,≥,±;

化学键:—,=,≡;表示范围:~;比号:∶;中圆点:?;其他:℃,',°;

使用希腊字母,插入符号时选择西文字体中的希腊字母。

4. 对投稿论文的详细要求请参考《有机化学》投稿须知。

·图文摘要·

N-乙酰基-1,3-吲哚二酮与环丙叉环丙烷的光反应

吴冬冬,徐建华,张艳* (南京大学化学化工学院)

注意:题目小四号黑体(居左); 作者姓名五号仿宋(居左);作者单位五号楷体,多个单位在括号内并列列出,用“和”连接;图的大小宽度不超过15厘米,高度不超过4厘米。

篇二:机器学习与计算国际会议论文

2011年第3次机器学习与计算国际会议

实时模糊分类器:

改进后的模糊线性回归和支持向量机的应用

阿兹祖尔 阿让 艾米利, 维托德 帕德罗兹 和 Junzo Watada 1 日本福冈早稻田大学信息、生产与系统研究院。

2 加拿大艾尔伯塔大学电子与计算机工程系;埃德蒙顿T6G2V4和系统研究所;波兰华沙的波兰科学院。

3 马来西亚的侯赛因大学计算机科学与信息技术系。

摘要软计算技术可以使模型和分类器拓展其对不精确和不确定性的兼容性。在本篇论文中,我们提出一种结合模糊回归分析和支持向量机的混合方法。该方法适用于分类问题的实时处理。对于发达的模糊分类器的混合结构,我们提出其仿真结果并强调它的两个主要优点:即所需计算时间的减少和计算复杂度的降低。我们的分析表明所提出的智能数据分析已经成为一种在实时环境下,特别是在模糊分类问题中分析数据的有效方法。

关键词:凸包、模糊分类、改进的模糊线性回归、智能数据分析、支持向量机

一 论文简介

通常讲,一个分类器的主要特点是将一组不同类别的样本进行归类,这些样本是基于在认识到一些训练数据存在的学习过程之中。在模糊分类中,分类器产生了非二进制的实例的成员关系等级。在实施分类过程中,模糊分类器可以使用语言变量,如‘忠诚’和语言术语,如‘高’或‘低’。

分类的性能取决于具体的辨识功能的形式和分类问题中所呈现的模式的几何形状。分类器会分配新增加的样本给其中的一个分类等级。部分研究项目正在解决使用回归模型的分类问题,然而,只有几项有限的研究在关注实时模糊分类。

与此相反,艾米利提出一种带有凸包方法,特别是Beneath-Beyond算法运用的实时模糊回归模型。他们已经找到一种在动态数据环境下执行数据分析时的有用的凸包方法。该方法对于计算时间和整体的计算复杂度显示出良好性能。最近,陈提出一种解决模糊分类问题的有效方法,此方法由改进后的模糊线性回归和支持向量机的组合构成。他们的研究表明在可能的与支持向量机关联的子步骤变得简化的同时所需计算时间也缩短了。

联系上述两个模型(艾米利和陈提出的),这项研究的主要目的是实现陈提出的增强型模糊分类。来自IDA工具的观点表明,这项研究拟重新发展陈所给出的观点,艾米利的方法适用于此观点。结果表明两种方法的混叠组合能够支持实时模糊分类。

上述提出的观点可以有助于将非线性的可分离训练样本区分为两类。陈提出不稳定的情况会发生在训练样本被分为特征空间的三个区域中,这个空间包括一个有模糊回归形成的有上下界的混合区域。因此为处理这种情况,依某种支持向量机原理他们增加了分类器。第二部分作为一篇文献综述,叙述了带有凸包方法的模糊线性回归。第三部分讨论了在模糊分类环境下,基于支持向量机的模糊线性回归。接着,第四部分介绍所提出的实时模糊分类的方法。第五部分做数值实验。最后,第六部分作总结及参考文献。

二 带凸包方法的模糊线性回归模型

在统计回归中,观察值与估计值之间的偏差都假设是由于随机误差产生。在描述被分析样本之间关系时,回归分析是最常用方法之一。

回归模型解释了独立的与非独立变量之间的独立性。当这些变量常被用来解释其他变量时,它们被称为有解释性的变量。

作为一个有趣的和实用的延伸,塔纳卡介绍了一种依赖相容模糊集的增强型回归模型,这样就产生了模糊线性回归这一术语。这类范畴模型反映了在独立与非独立变量之间的模糊关系本质,这个关系可以用下式表达:

~

~

~

~

~

Y?A0?A1X1?A2X2?...+AKXK

(1)

在这个式子里,X?[X0,X1,...,XK]是一个初值X0?1的独立变量矢量;

~

~

~

~

A?[A0,A1,...,AK]

是一个由对称三角形形状模糊数的形式描绘的,由Aj?(?j,cj)表示

~

~

的模糊系数的向量,在Aj?(?j,cj)中?j和cj分别是三角模糊数的中心值和延伸。

从计算观点看,回归模糊参数的隶属度函数的估计与一个特定的线性编程问题相关联。

给出上面使用的符号后,等式(1)可以写作

~

Yi?(?0,c0)?(?1,c1)X1?(?2,c2)X2?...?(?K,cK)XK

(2)

上式中?j,cj分别是预测的Aj区间的中心和延伸。

在模糊线性回归分析中多维分点实施的缺陷可以由凸包方法的适用性解决。

在建议采用的改进形式中,凸包顶点的结构在实时中使用图像的相关点时变得可实现。实时操作必须处理大量采样样本。每个特定样本会用动态凸点表示,同时相关边缘也需要构造。

我们回想一下,模糊线性回归的主要目的是构成线性回归模型的上下界。模糊线性回归的上下界可表示为下列形式:

YY

U

~

??A0?A1X1?...?AKXK?:Ax

L

U

?

ti

?

U

??xi?c|xi|

t

t

tt

(3)

L

??A0?A1X1?...?AKXK?:Axi???xi?c|xi|

t?

L

(4)

由(3)(4)式,我们将问题转换为一种广义模糊回归,它与下面给出的函数是相似的。 (a) 评估函数

n

K

j

min

?,c

??c

i?1j?2

|Pij|(5)

(b) 约束条件

?

?Pi1??0?c0??

Pi1?Yi??

?P???c?

00

?i1?

K

K

j

??

j?2K

Pij?Pij?

?c

j?2K

j

|Pij|

(i?1,...,n)

(6)

|Pij|

??

j?2

j

?c

j?2

j

上面的表达式可进一步写作如下形式:

YY

U

L

???Y

?Yi|i?1,...,n?

ULi

|i?1,...,n?

(7)

也可以得出如下关于Pi1的简单关系式:

Pi1?YI,Pi1?YI

U

L

(i?1,...,n)(8)

众所周知任何离散拓扑是一个由拓扑空间X的集合构成的拓扑。最小的拓扑有两个开 集,分别称为空集?和全集X。最大的拓扑包含像开集这样的所有子集,它被称为离散拓扑。特别强调的是,在空间X中的每一点都是离散拓扑中的一个开集。 在X上的离散度?可定义如下: ?(x,y)??

?1?0

如果x?y如果x?y

(9)

上式对于任意的x,y?X都成立。这样(x,?)称为离散度空间或分离点空间。 按照离散拓扑定义,表达式(8)写作如下形式:

UK?U

?S(Y)??YjPij??0?j?1?K

L

L?

S(Y)??YjPij??0?j?1?

?

(10)

?

在这里假设Pi1?1。

这个方程与支持超平面的定义一致。在如下范围内考虑: S?P??且P?S或P?S

?

?

(11)

则如下关系成立: ?S(Y)??S(Y)

U

L

(12)

此式可由回归方程YU和YL是由一个凸包顶点所形成的事实来解释。

因此,凸包方法或它的顶点会清楚地定义所讨论的模糊数学编程的约束条件,这一点变得很明确,这种数学编程在接下来的处理过程中变得更加可靠和有效。

让我们回想一下点集合S的凸包,此时包S定义为包含S的极小凸集。如果点P不属于包(S-P),那么属于S的点P是S的一个一个极点。因此,P表示点集合而PC是凸包的顶点集,且PC属于P。因此凸包应满足下列关系:

conv(P)?conv(PC)

(13)

我们介绍下面的集合

PC?xCl??

?

K

|l?1,...,m??P

(14)

此处m是凸包的顶点数目,将此关系式代入(6)式,可得出下面的约束条件:

?

?Pi1??0?c0??

Pi1?Yi??

?P???c?

00

?i1?

K

K

j

??

j?2K

Pij?Pij?

?c

j?2K

j

|Pij|

(i?1,...,m)

(15)

|Pij|

??

j?2

j

?c

j?2

j

由(15)式知,模糊线性回归的线性编程约束可写作如下形式:

tt

??yi??xi?c|xi|

yi?Yi??

tt

??yi??xi?c|xi|

(i?1,...,m)(16)

此外,为了构造合适的基于结构化的凸包的回归模型,在相关的点簇会作为在模糊线性

回归的线性编程方程中的约束条件使用。考虑此过程,选取的有限数量顶点的使用会使与模型(3)相关联的计算复杂度降至最低。

三 关于模糊分类的基于支持向量机的模糊线性回归

与之相反,陈提出一种使用支持向量机的模糊线性回归模型以解决属于两个重叠类的分类模式问题。基于这项研究,有两个主要阶段需要我们以连续方式处理。

阶段Ⅰ:使用改进后的模糊线性回归模型来线性地区分模式的两个类型。基于文献[4]所提到的内容,这一阶段的处理结果包含以下几个区域:

a 由属于类别一的模式占领的区域。 b 由属于类别二的模式占领的区域。 c 由属于两层的混合模式占领的区域。

阶段Ⅱ:运用支持向量机来非线性地区分混合振荡模式

注意a和b,从她们被属于独立层的模式所占领这个意义上说,a和b是均匀的区域。考虑一个两层的分类问题,在此问题中所分析的样本来自两层的混合形式或单一层的一种形

式。因此,考虑到上面叙述到地第一阶段的所有情况,分类的上下界可以被定义为如下形式:

Y(x)??10

UU

1

?

???1jx??c10?j?1?

KK

K

?c

j?1K

1j

?

|x|?

?

(17)

Y2(x)??20?

??2jx??c20?

j?1

???

c|x|?2j?j?1?

(18)

此外,考虑陈提出的方法,改进的模糊线性回归模型被完整的来自两个类的带样本的上下界传播的最小化所优化。假设训练样本包含两类:w点来自类型Ⅰ(x1sj,y1s),s?1,2,...w,

z点属于类别Ⅱ(x2hj,y2h),h?1,2,...z,因此最优化问题由下式表达

?wUL

min??[Y1(x1s)?Y2(x1s)]?

?s?1

?UL

[Y(x)?Y(x)]?12h22h?h?1?

z

(19)

服从于

KK

?

??10???1jx1sj?[c10??c1j|x1sj|]?y1ss?1,2,...,w

j?1j?1

?

KK

?

??20???2jx2hj?[c20??c2j|x2hj|]?y2hh?1,2,...,z

j?1j?1?

?c,c,c,c?0j?1,2,...,K101j202j??

(20)

上式中Y1的下界位于所有的第一类点之上,Y2的上界位于所有的第二类点之下。

考虑分类目的的支持向量机方法在考特斯和万普尼克的著作中介绍过,一般来说,支持向量机工作于最小化原理的结构性风险基础上。支持向量机的最优化问题可由下式表达:

z

maxLd(?)?

??

s?1

s

?

12

z

?

s?1,h?1

?s?hysyhk(xs,xh)(21)

服从:

z

??

s?1

s

ys?0

0???C

上式中Ld(?)是一个双重拉格朗日函数,它包含一个依赖输入模式(xs,xh)和k(xs,xh)的数量积的特定内核函数。与之相关的判别函数可由文献11写作如下形式:

z

f(x)?sgn(??sysk(xs,xh)?b)

s?1

**

(22)

我们注意到陈使用了如k(x,y)?exp??|x?y|/?

2

2

?形式的径向基核函数来表示区域

的支持向量机分类边界,这个区域由来自两个类的点组成。

四 实时模糊分类问题 一种推荐的计算流程方法

在下文中,我们提出一种基于凸包算法的模糊线性回归分析的交互组合,特别是Beneath-Beyond算法和支持向量机使实时模糊分类应用过程变得容易。详细的处理流程示于图1。

篇三:参加国际学术会议总结

参加国际学术会议总结

2014年美国机械工程师协会涡轮博览会(ASME Turbo Expo 2014)于6月16日-20日在德国杜塞尔多夫会议中心(CCD)召开 。此次会议由ASME主办,由德国西门子公司(SIEMENS)、美国通用电气公司(GE)及英国劳斯莱斯公司(Rolls-Royce)等众多国际知名企业提供赞助,会议上聚集了来自世界各地上万名的专家学者,很荣幸在XX大学研究生院和导师XXX教授的联合资助下,成为其中的一员。

16日上午8点办理完报道手续之后,在1号和2号展厅开始本次会议的开幕式,由协会的主席和各赞助公司的领导进行了开幕演讲,演讲内容涵盖了整个行业的发展,大气而又不失幽默,十分精彩。之后,按照各自研究方向的不同,会议组分出28个展厅,各自组员到各自房间内进行展示,也便于其他人(转自:wWw.zUOwenzHoukan.com 作文 周刊:机会议论文)按照各自兴趣进行选择聆听,从而促进学习交流。每天分为四个阶段进行汇报,上、下午各两场,一场两个小时。我的论文编号是GT2014-XXXXX,论文题目是“XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX”,我被组委会分到19日上午的第一场,在W3房间进行展示,我们这个展厅是有关汽轮机内传热方面的。

参加国际会议都有一个约定熟成的规矩,就是展示者要在演讲当天早上和自己分会场主席同桌进餐,从而可以使双方彼此了解,便于主席在展示者登台时进行相应的介绍。到我演讲的那天,我早早地收拾完,前往公交站准备坐车到会场,以往公交车都是10分钟左右一趟,而我在那等了快半个小时,车还是没影,我感到很奇怪,因为德国人向来比较守时,一般不会这样。我心里很着急,因为再晚些就赶不上早餐了,就没法跟主席自我介绍了,我便问了周围一位与我一起等车的当地人,她说今天是他们当地一个宗教节日(具体什么节我也听不懂),大部分的公共设施都停止了,因此,我只能选择走路到会场,从我们住的地方到会场要大概一个小时,就这样我在7点50多到达了会场,进入了我的展厅,8点钟第一位展示者登台,还好没有迟到,不过没有时间向主席自我介绍了。我是我们组的第三个展示者,听完前两个展示者的精彩演讲,轮到我登台了,上台后我向分会主席表达了歉意,他也很理解,因为今天属于特殊情况,整个演讲过程出乎我的意料的是我没有紧张,因为演讲稿在到德国之前已经练习的很熟练了,在放松的状态下,整个演讲过程还是很顺利的。但到了提问回答环节的时候,由于

自己的听力水平不好,有些问题听不明白,不过好在有位来自GE公司的华人帮我提示了一下,化解了尴尬,算是顺利地完成了整个汇报工作。下台后,那位好心人还谬赞了我几句,说我的研究还是很有深度的,我也由衷地表达了之前帮助我的谢意。在会间休息的时候,我遇到了我们组的分会主席,我向他打了招呼,并与他握了手,他为人很和善,也向我说了很多鼓励的话,感觉整个会场的氛围都是这样,很温馨。

此外,在下午第一场的时间段,会议还专门开设大型展厅,由各公司的专家和各大名校的著名教授讲述各自的研究现状,以及对未来发展的预测,演讲内容十分先进,都是本行业内世界领先水平。其中,令我印象最深刻的是19日下午来自英国剑桥大学的一位老教授John Denton,他演讲的内容正好和我的研究方向相同,都是汽轮机末级叶片除湿方面,由于自己的专业英语水平有限,有些专业名词不是太明白,但一些先进的除湿方法还是有所掌握,总而言之,这次演讲让我受益匪浅。

经过这次会议,得以一睹诸多学者的风采,也有幸聆听了很多优秀的报告。我不仅学到了许多专业相关的知识与技术,也进一步锻炼了英语口语,对于当前国际上前沿的研究方向及方法内容有了一定的了解。会场休息时间,我们能够与参会者自由交流,这不仅是与其他国家学校的同学建立友谊的机会,更让我加深了对一些问题的理解,对于后续的研究起到了很好的推动作用。并且,通过在开会间隙的交流,我不仅在具体的学术问题上有不少收获,还学习到一些有益的科研方法和策略。而且此次会议涉及很多国家和地区,通过与国外研究者的交流,还锻炼了我的英语口语表达能力,让我在公共场合更能勇于展现自己的观点,这对性格相对内向的我来说是个小小的进步。通过此次开会,我迫切的感受到熟练的英语口语交流水平对我们今后的研究工作是非常必要的。只有通过英语的交流,才能将自己的研究成果介绍其他国家的学者,才能从他们的评论中得知自己的可取和不足之处,才能获得更广泛的思路,拓展研究的广度和深度。

最后,我要特别感谢学校给予我这样好的机会能够参加国际学术会议,感谢XX大学研究生院、XXXXX学院、国际交流部的老师们对我们研究生参加国际会议的支持,更感谢我的导师XXXXX学院的XXX教授对我的支持和帮助,感谢她在学术上对我的谆谆教导。通过这次大会,我增长了见识,丰富了经历,也

认识到了自己的不足,明确了硕士论文和现有研究课题的思路,更加坚定了我要继续努力的方向。我将更加努力的学习,认真的进行科研实验,尽量做出更多更好的成果,以不辜负学校和老师的殷切希望。

XXXXX学院 XXX

2014年7月3日

篇四:计算机类学术会议和影响因子

计算机类学术期刊和会议影响因子 Estimated impact of publication venues in Computer Science (higher is better)

1. OSDI: 3.31 (top 0.08%)

2. USENIX Symposium on Internet Technologies and Systems: 3.23 (top 0.16%)

3. PLDI: 2.89 (top 0.24%)

4. SIGCOMM: 2.79 (top 0.32%)

5. MOBICOM: 2.76 (top 0.40%)

6. ASPLOS: 2.70 (top 0.49%)

7. USENIX Annual Technical Conference: 2.64 (top 0.57%)

8. TOCS: 2.56 (top 0.65%)

9. SIGGRAPH: 2.53 (top 0.73%)

10. JAIR: 2.45 (top 0.81%)

11. SOSP: 2.41 (top 0.90%)

12. MICRO: 2.31 (top 0.98%)

13. POPL: 2.26 (top 1.06%)

14. PPOPP: 2.22 (top 1.14%)

15. Machine Learning: 2.20 (top 1.22%)

16. 25 Years ISCA: Retrospectives and Reprints: 2.19 (top 1.31%)

17. WWW8 / Computer Networks: 2.17 (top 1.39%)

18. Computational Linguistics: 2.16 (top 1.47%)

19. JSSPP: 2.15 (top 1.55%)

20. VVS: 2.14 (top 1.63%)

21. FPCA: 2.12 (top 1.71%)

22. LISP and Functional Programming: 2.12 (top 1.80%)

23. ICML: 2.12 (top 1.88%)

24. Data Mining and Knowledge Discovery: 2.08 (top 1.96%)

25. SI3D: 2.06 (top 2.04%)

26. ICSE - Future of SE Track: 2.05 (top 2.12%)

27. IEEE/ACM Transactions on Networking: 2.05 (top 2.21%)

28. OOPSLA/ECOOP: 2.05 (top 2.29%)

29. WWW9 / Computer Networks: 2.02 (top 2.37%)

30. Workshop on Workstation Operating Systems: 2.01 (top 2.45%)

31. Journal of Computer Security: 2.00 (top 2.53%)

32. TOSEM: 1.99 (top 2.62%)

33. Workshop on Parallel and Distributed Debugging: 1.99 (top 2.70%)

34. Workshop on Hot Topics in Operating Systems: 1.99 (top 2.78%)

35. WebDB (Informal Proceedings): 1.99 (top 2.86%)

36. WWW5 / Computer Networks: 1.97 (top 2.94%)

37. Journal of Cryptology: 1.97 (top 3.03%)

38. CSFW: 1.96 (top 3.11%)

39. ECOOP: 1.95 (top 3.19%)

40. Evolutionary Computation: 1.94 (top 3.27%)

41. TOPLAS: 1.92 (top 3.35%)

42. SIGSOFT FSE: 1.88 (top 3.43%)

43. CAV: 1.88 (top 3.52%)

44. AAAI/IAAI, Vol. 1: 1.87 (top 3.60%)

45. PODS: 1.86 (top 3.68%)

46. Artificial Intelligence: 1.85 (top 3.76%)

47. NOSSDAV: 1.85 (top 3.84%)

48. OOPSLA: 1.84 (top 3.93%)

49. ACM Conference on Computer and Communications Security: 1.82 (top 4.01%)

50. IJCAI (1): 1.82 (top 4.09%)

51. VLDB Journal: 1.81 (top 4.17%)

52. TODS: 1.81 (top 4.25%)

53. USENIX Winter: 1.80 (top 4.34%)

54. HPCA: 1.79 (top 4.42%)

55. LICS: 1.79 (top 4.50%)

56. JLP: 1.78 (top 4.58%)

57. WWW6 / Computer Networks: 1.78 (top 4.66%)

58. ICCV: 1.78 (top 4.75%)

59. IEEE Real-Time Systems Symposium: 1.78 (top 4.83%)

60. AES Candidate Conference: 1.77 (top 4.91%)

61. KR: 1.76 (top 4.99%)

62. TISSEC: 1.76 (top 5.07%)

63. ACM Conference on Electronic Commerce: 1.75 (top 5.15%)

64. TOIS: 1.75 (top 5.24%)

65. PEPM: 1.74 (top 5.32%)

66. SIGMOD Conference: 1.74 (top 5.40%)

67. Formal Methods in System Design: 1.74 (top 5.48%)

68. Mobile Agents: 1.73 (top 5.56%)

69. REX Workshop: 1.73 (top 5.65%)

70. NMR: 1.73 (top 5.73%)

71. Computing Systems: 1.72 (top 5.81%)

72. LOPLAS: 1.72 (top 5.89%)

73. STOC: 1.69 (top 5.97%)

74. Distributed Computing: 1.69 (top 6.06%)

75. KDD: 1.68 (top 6.14%)

76. Symposium on Testing, Analysis, and Verification: 1.65 (top 6.22%)

77. Software Development Environments (SDE): 1.64 (top 6.30%)

78. SIAM J. Comput.: 1.64 (top 6.38%)

79. CRYPTO: 1.63 (top 6.47%)

80. Multimedia Systems: 1.62 (top 6.55%)

81. ICFP: 1.62 (top 6.63%)

82. Lisp and Symbolic Computation: 1.61 (top 6.71%)

83. ECP: 1.61 (top 6.79%)

84. CHI: 1.61 (top 6.87%)

86. ACM Symposium on User Interface Software and Technology: 1.59 (top 7.04%)

87. ESOP: 1.58 (top 7.12%)

88. ECCV: 1.58 (top 7.20%)

89. ACM Transactions on Graphics: 1.57 (top 7.28%)

90. CSCW: 1.57 (top 7.37%)

91. AOSE: 1.57 (top 7.45%)

92. ICCL: 1.57 (top 7.53%)

93. Journal of Functional Programming: 1.57 (top 7.61%)

94. RTSS: 1.57 (top 7.69%)

95. ECSCW: 1.56 (top 7.78%)

96. TOCHI: 1.56 (top 7.86%)

97. ISCA: 1.56 (top 7.94%)

98. SIGMETRICS/Performance: 1.56 (top 8.02%)

99. IWMM: 1.55 (top 8.10%)

100. JICSLP: 1.54 (top 8.19%)

101. Automatic Verification Methods for Finite State Systems: 1.54 (top 8.27%)

102. WWW: 1.54 (top 8.35%)

103. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence: 1.54 (top 8.43%) 104. AIPS: 1.53 (top 8.51%)

105. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics: 1.53 (top 8.59%) 106. VLDB: 1.52 (top 8.68%)

107. Symposium on Computational Geometry: 1.51 (top 8.76%)

108. FOCS: 1.51 (top 8.84%)

109. ATAL: 1.51 (top 8.92%)

110. SODA: 1.51 (top 9.00%)

111. PPCP: 1.50 (top 9.09%)

112. AAAI: 1.49 (top 9.17%)

113. COLT: 1.49 (top 9.25%)

114. USENIX Summer: 1.49 (top 9.33%)

115. Information and Computation: 1.48 (top 9.41%)

116. Java Grande: 1.47 (top 9.50%)

117. ISMM: 1.47 (top 9.58%)

118. ICLP/SLP: 1.47 (top 9.66%)

119. SLP: 1.45 (top 9.74%)

120. Structure in Complexity Theory Conference: 1.45 (top 9.82%)

121. IEEE Transactions on Multimedia: 1.45 (top 9.90%)

122. Rules in Database Systems: 1.44 (top 9.99%)

123. ACL: 1.44 (top 10.07%)

124. CONCUR: 1.44 (top 10.15%)

125. SPAA: 1.44 (top 10.23%)

126. J. Algorithms: 1.42 (top 10.31%)

127. DOOD: 1.42 (top 10.40%)

128. ESEC / SIGSOFT FSE: 1.41 (top 10.48%)

130. Advances in Petri Nets: 1.41 (top 10.64%)

131. ICNP: 1.40 (top 10.72%)

132. SSD: 1.39 (top 10.81%)

133. INFOCOM: 1.39 (top 10.89%)

134. IEEE Symposium on Security and Privacy: 1.39 (top 10.97%)

135. Cognitive Science: 1.38 (top 11.05%)

136. TSE: 1.38 (top 11.13%)

137. Storage and Retrieval for Image and Video Databases (SPIE): 1.38 (top 11.22%) 138. NACLP: 1.38 (top 11.30%)

139. SIGMETRICS: 1.38 (top 11.38%)

140. JACM: 1.37 (top 11.46%)

141. PODC: 1.37 (top 11.54%)

142. International Conference on Supercomputing: 1.36 (top 11.62%)

143. Fast Software Encryption: 1.35 (top 11.71%)

144. IEEE Visualization: 1.35 (top 11.79%)

145. SAS: 1.35 (top 11.87%)

146. TACS: 1.35 (top 11.95%)

147. International Journal of Computer Vision: 1.33 (top 12.03%)

148. JCSS: 1.32 (top 12.12%)

149. Algorithmica: 1.31 (top 12.20%)

150. TOCL: 1.30 (top 12.28%)

151. Information Hiding: 1.30 (top 12.36%)

152. Journal of Automated Reasoning: 1.30 (top 12.44%)

153. ECCV (1): 1.29 (top 12.53%)

154. PCRCW: 1.29 (top 12.61%)

155. Journal of Logic and Computation: 1.29 (top 12.69%)

156. KDD Workshop: 1.28 (top 12.77%)

157. ML: 1.28 (top 12.85%)

158. ISSTA: 1.28 (top 12.94%)

159. EUROCRYPT: 1.27 (top 13.02%)

160. PDIS: 1.27 (top 13.10%)

161. Hypertext: 1.27 (top 13.18%)

162. IWDOM: 1.27 (top 13.26%)

163. PARLE (2): 1.26 (top 13.34%)

164. Hybrid Systems: 1.26 (top 13.43%)

165. American Journal of Computational Linguistics: 1.26 (top 13.51%)

166. SPIN: 1.25 (top 13.59%)

167. ICDE: 1.25 (top 13.67%)

168. FMCAD: 1.25 (top 13.75%)

169. SC: 1.25 (top 13.84%)

170. EDBT: 1.25 (top 13.92%)

171. Computational Complexity: 1.25 (top 14.00%)

172. International Journal of Computatinal Geometry and Applications: 1.25 (top 14.08%)

173. ESORICS: 1.25 (top 14.16%)

174. IJCAI (2): 1.24 (top 14.25%)

175. TACAS: 1.24 (top 14.33%)

176. Ubicomp: 1.24 (top 14.41%)

177. MPC: 1.24 (top 14.49%)

178. AWOC: 1.24 (top 14.57%)

179. TLCA: 1.23 (top 14.66%)

180. Emergent Neural Computational Architectures Based on Neuroscience: 1.23 (top 14.74%) 181. CADE: 1.22 (top 14.82%)

182. PROCOMET: 1.22 (top 14.90%)

183. ACM Multimedia: 1.22 (top 14.98%)

184. IEEE Journal on Selected Areas in Communications: 1.22 (top 15.06%)

185. Science of Computer Programming: 1.22 (top 15.15%)

186. LCPC: 1.22 (top 15.23%)

187. CT-RSA: 1.22 (top 15.31%)

188. ICLP: 1.21 (top 15.39%)

189. Financial Cryptography: 1.21 (top 15.47%)

190. DBPL: 1.21 (top 15.56%)

191. AAAI/IAAI: 1.20 (top 15.64%)

192. Artificial Life: 1.20 (top 15.72%)

193. Higher-Order and Symbolic Computation: 1.19 (top 15.80%)

194. TKDE: 1.19 (top 15.88%)

195. ACM Computing Surveys: 1.19 (top 15.97%)

196. Computational Geometry: 1.18 (top 16.05%)

197. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems: 1.18 (top 16.13%)

198. EWSL: 1.18 (top 16.21%)

199. Learning for Natural Language Processing: 1.18 (top 16.29%)

200. TAPOS: 1.17 (top 16.38%)

201. TAPSOFT, Vol.1: 1.17 (top 16.46%)

202. International Journal of Computational Geometry and Applications: 1.17 (top 16.54%) 203. TAPSOFT: 1.17 (top 16.62%)

204. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems: 1.17 (top 16.70%)

205. Heterogeneous Computing Workshop: 1.16 (top 16.78%)

206. Distributed and Parallel Databases: 1.16 (top 16.87%)

207. DAC: 1.16 (top 16.95%)

208. ICTL: 1.16 (top 17.03%)

209. Performance/SIGMETRICS Tutorials: 1.16 (top 17.11%)

210. IEEE Computer: 1.15 (top 17.19%)

211. IEEE Real Time Technology and Applications Symposium: 1.15 (top 17.28%) 212. TAPSOFT, Vol.2: 1.15 (top 17.36%)

213. ACM Workshop on Role-Based Access Control: 1.15 (top 17.44%)

214. WCRE: 1.14 (top 17.52%)

215. Applications and Theory of Petri Nets: 1.14 (top 17.60%)

216. ACM SIGOPS European Workshop: 1.14 (top 17.69%)

篇五:学术论文报告会论文格式要求

机械工程学院研本学术论文报告会

论文格式要求

一、报告会论文基本要求

1.每位学生论文选题应有所区别,不得几位学生选同一题目; 2.论文写作应注意主题明确、结构合理、语音流畅;

3.论文内容较为新颖,不得抄袭他人已发表的学术论文,需要引用时,应注明引文出处;

4.论文排版整齐,插图清晰准确,全文篇幅恰当。

5.报告会论文征集截止时间为12月1日(征稿具体内容见报告会征稿通知)。

二、书写格式

1.论文的写作顺序是:标题、、作者姓名、作者班级、指导教师姓名、中(英)文摘要及关键词、正文、参考文献;

2.附表的表头应写在表的上面,居中;附图的图题应写在图的下面,居中。按表、图、公式在论文中出现的先后顺序分别编号;

3.参考文献的书写格式严格按以下顺序:序号、作者姓名、书名(或文章名)、出版社(或期刊名)、出版或发表时间; 4.参赛者填写附件一,并以之为论文封面; 5.字体、字号详见参考样本(附件二); 6.纸张规格:A4 210×297毫米;

7.页眉用宋体五号字体打印“机械工程学院研本学术论文报告会”字样,并右对齐。页脚标注页码,页码5号居中。

附件一

机械工程学院研本学术论文报告会

题 目

姓 名 专业班级 学 号 指导教师

日 期:2010年月日

2

附件二

自动墙壁粉刷机

姓名)

浙江工业大学 机械工程学院 机自

一、一级标题

(一)、二级标题

目前,随着生活水平的提高,人们对新房的要求也不断提高。购买新房的人在搬进新房前或是卖主在楼房出售前都会将墙壁粉刷一番????。

参考文献

[1] 濮良贵、纪名刚等 《机械设计》

[2] 朱 辉、唐保宁等 《画法几何及工程制图》

篇六:八年级会议论文的解释

? ? ? ? 掌握NE5000E/80E/40E产品的体系结构 掌握NE5000E/80E/40E的单板构成 掌握NE5000E/80E/40E换板操作 了解NE5000E/80E/40E升级操作

附件2 会议论文

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