论文常识：

1. ESI 基本科学指标数据库(EssentialScience Indicators ) 高被引论文（Highly Cited Paper）：根据同一年同一ESI学科统计最近10年发表论文中被引用次数进入世界前1%的论文；
2. 在硕士论文中文献综述是作为论文的理论基础存在，而在期刊中，文献综述是一篇完整的学术论文，体现作者的研究成果。综述的主要目的是对某一特定领域或主题的现有研究进行综合、归纳和总结。综述涵盖了广泛的研究文献。作者需要收集大量的已有研究成果，包括不同学者的观点、不同实验方法得到的结果等。论文内容主要聚焦于作者自己的研究工作。包括研究问题的提出、研究方法的设计和实施、研究结果的呈现以及对结果的讨论等部分。
3. 看论文的标题有没有含有survey、review，有就是综述。
4. SCI期刊分为开源和不开源两种，这两种期刊的杂志社盈利方式不一样，一个是对作者收费，一个是对读者收费。对作者来说，开源期刊是收费的，不开源期刊是不收费的。开源期刊主要通过向作者收取文章处理费（Article Processing Charge，简称 APC）来维持运营。非开源期刊主要通过向图书馆、学术机构、个人订阅者等收取订阅费用来盈利。
5. 9个常用的国外英文论文文献数据库 爱思唯尔（Elsevier）文献数据库
6. 文章被录用后，就会分配DOI 全称数字对象唯一标识符(Digital Object Unique Identifier-DOI)
7. 当读者点击这个 Crossmark 图标时，可以获取论文的重要信息更新，包括更正、撤稿声明、相关评论以及内容更新等情况。例如，如果论文发表后作者发现数据有一些小的误差并进行了修正，通过 Crossmark 就能将这些更新信息传达给读者，这有助于保证学术文献的准确性和时效性。

ccf A 类与sci 一区那个比较难？

1. 坐标华东理工大学，计算机科学与技术专业，博士毕业要求里，一区期刊和CCF-A刊都算3分，二区期刊和CCF-A会都算2分，其余的最多只算1分，毕业要求3篇达到5个积分，发B会就很吃亏只能算1分，即使是EMNLP这类NLP领域顶会。

2. 肯定是ccf a更难。我举个例子，ieee transactions on information theory是三区期刊，但也是ccf a类期刊。这个期刊有多难中，这么说吧，你能发十篇一区，也未必能中一篇这个期刊。如果博士生能发这个期刊，在以前你甚至有机会拿到全国百篇优博。

3. 如果一个读计算机的博士跟你说发了sci多少篇，那八成是水货，如果他跟你说发中科院一区多少篇，那是水龙头，正确的姿势应该是说ccf a多少篇。其他领域自行回避，还是认中科院一区的。

4. 即使只限定CS甚至AI领域，这个其实还是很难比较。

   但对我/普通人来说，

   CCFA 期刊>CCFA 会议>1区TOP

   1区TOP有KBS ESWA IS PR TMM TNNLS，哪怕创新性没那么高，只要工作扎实就有机会。

   A会有AAAI IJCAI MM，量大管饱，只要有一定创新性，文章周密，被人挑不出毛病，就有很大几率抽奖成功。

   A刊我目前还没有，我觉得这个太难了，没点学术洞察力甚至影响力，很难发。TKDE可能还算比较友好，但我也被拒稿了。

   当然，计算机牛人也能发Nature Science，或者中三大会之后扩充扩充直接扔TPAMI也有中的，就不在我的考虑范围内了。

5. 计算机领域肯定ccf难得多，一般认为ccfb（除了个别的水会）就已经相当于sci1区了

   并且计算机领域一般只认可ccf，发sci毕业纯粹是为了降低毕业难度

6. 计算机领域肯定ccf难得多，一般认为ccfb（除了个别的水会）就已经相当于sci1区了

   并且计算机领域一般只认可ccf，发sci毕业纯粹是为了降低毕业难度

7. ccf 英文A类 和 sci一区哪个比较难？

8. CCF 英文A类文章的门槛更高，对投稿人来说更难。sci涵盖的领域太多了，下限比ccf a类期刊要低，在计算机领域发不了一区换个学科领域可能就一区了。

9.  ccf 中文A类和sci一区哪个比较难？

         从目前的奖励制度来看，大多数高校的认可度一般ccf 中文a<ccf c，和sci一区没有比较的必要了。ccf 中文A离ccf 英文A的质量还差太远了，而且ccf中文bc的质量真不太行。中文期刊还存在语言与国际学术不便交流、影响局限等问题。

   总的来说，ccf a>sci 1>>>ccf 中文a。

10. CCF 英文A类文章的门槛更高，对投稿人来说更难。sci涵盖的领域太多了，下限比ccf a类期刊要低，在计算机领域发不了一区换个学科领域可能就一区了。

    2. ccf 中文A类和sci一区哪个比较难？

    从目前的奖励制度来看，大多数高校的认可度一般ccf 中文a<ccf c，和sci一区没有比较的必要了。ccf 中文A离ccf 英文A的质量还差太远了，而且ccf中文bc的质量真不太行。中文期刊还存在语言与国际学术不便交流、影响局限等问题。

    总的来说，ccf a>sci 1>>>ccf 中文a。

11.        在计算机科学领域ccfa属于顶级，难度高于SCI，其他科学领域SCI难度总体更高。
    之所以这样，主要原因在于计算机发展更新实在是太快了，很多的信息如果等着论文发出来，可能已经过了热点期了。所以CCF A会议信息基本是创新点和前瞻性最强的。CCFA类期刊或会议对论文的创新性、实验设计、数据分析、写作质量等方面都有极高的要求。
    相较而言，虽然SCI-区期刊通常具有非常高的影响因子，这意味着这些期刊发表的论文在学术界具有很高的引用率和影响力。相对于一些CCFA类期刊或会议来说，其下限可能稍低一些。但是，SCI囊括的学科门类更为广泛，对于刚开始写论文的朋友我建议先冲刺SCI一区。等有一定的成果产出的时候，可以再冲刺ccf a

怎么写sci？

1、写作顺序

        90%的新手小白在第一次文章写作时都会搞错SCI论文的写作顺序，误以为引言作为文章的第一部分，应该一开始就写。

        实际上，好的introduction，必须是为文章的result和discussion部分服务的，不能为了综述而综述和后面的部分脱节对应不上了。
        正确的文章的写作顺序应该是，先写材料方法和实验结果，这些是你文章的核心价值，必须要清的传达。然后才是基于这些结果去做讨论，讲出文章的亮点，和解决结论里可能存在的各种问题在讨论里把问题回答好，审稿人也就少点问题。

    讨论写完了之后，才到写introduction的时候，introduction必须要对照着discussion的逻辑去写，介绍研究背景、动机和意义。
    掌握了正确的写作顺序之后，你才可以快速的和导师沟通。不然等你的内容写出来，可能导师等的黄花菜都凉了!!!

2、关于选题
         

        其实选题的关键一是需要前期积累，多看文献，特别是导师给的文献，一定要看熟。
虽然课题大多数时候是导师制定，但是在讨论的过程中可以添加一些自己其次是要和导师多沟通，的想法，要大胆地表达，不要害怕说错或者怕导师批评，有时候一些大胆的想法导师也是非常认同的，好的idea是成功的一半!

        如果大家已经尝试撰写过学术论文，论文整体的研究成果工作量饱满，但是屡次都被拒稿，那说明你的论文选题可能出现了问题，论文缺乏一定的创新性，容易陷入研究的重复，难以在创新性方面得到突破。

3.SCI论文的数据整理与提炼

首先就是整理数据并作图

我自己认为写论文的核心不是写，而是思考整理手上的数据，构思出一个好故事。因此不用着急建立word文档，我们首先要做的事情就是整理数据(连连看，找不同)，思考你要用眼前的这些数据讲一个什么样的故事?

 在这个过程中，准备一张白纸,随时记录,我们论文的大纲将很快落成。

提炼数据的亮点(慧眼识珠)-个故事最吸引人的地方当然是高潮部分(数据亮点或卖点)，你需要通过大量阅读和你相关的文献，对比挖掘出你的数据亮点:即那些未被报道和讨论的现象或问题。

高点分为主高点和次高点:

主亮点是指数据中最新奇最吸引人的feature(这个feature揭示了新的科学问题,或极大提升了某个科学或技术指标等)，它们通常也是你在收集数据过程中最兴奋最关注，讨论最多的feature.次亮点是数据中也许不够

耀眼但依旧新奇的feature,它们也同样值得出现在你的故事中用来丰富故事情节(可侧面凸显主亮点的重要性,再不济也可增加论文的工作量).基于你的数据和以上原则,可提炼出3-5条亮点,一定要主次分明,并记录下来。

!!!!注意:

a.提取数据亮点的过程中多与导师、同学讨论:因为你经常思考你的数据,很容易忽略那些很重要但你已经熟悉的feature,另外你导师也许不参与课题的具体实施,但请相信他的科研品味,视野和判断绝大概率远高于还在科研门口徘徊的你。

b.切忌把你的工作与top期刊工作进行对比已经到写论文这一步，千万不要看到那些好的工作就想“我这点数据凭什么发啊”，你的数据只用与目标期刊的工作持平即可。咱数据好就投好期刊，数据不好就投次等期刊，只要把你的故事讲得透彻，讲得漂亮，让读者读完有酣畅淋漓的快感就好
在这个过程中，根据数据亮点构思完整故事-个完整的论文故事还包括故事背景和经过,如何把你的数据亮点形成故事?
模仿是最快的捷径!!!
请阅读和你的工作相关的文献提炼文献中的亮点，重点学习作者是如何围绕他的亮点形成故事的。

4.如何选刊

选择比努力更重要!!!这句话放在科研界非常的合适。有些同学想上来就发顶刊，一步吃成个胖子，这个其实有点不太现实的。因为我们无论在读硕士or博士，都是受制于学制年限的，如果因为论文发不出来延毕，那对工作和个人心态影响都是非常大的。

你需要关注论文接收周期，每篇论文的第一页都会有这篇文章准确的submit，revise，accept的时间。一般来说，整个周期在两个月以内的就属于比较快的，四五个月乃至更长周期的，就暂时不要考虑。还可以根据自己文章的方向去大致推测编辑;此外你要好好阅读期刊的scope，根据期刊的scope去给编辑写 coverletter，这个对送审太关键了，之前笔记有讲过，可以翻出来看看。

现在想来当时的选择还是非常正确的。根据Guideline排版完成后，进行投稿。一个星期，两个星期，三个星期，四个星期，没有任何消息，那段时间真是煎熬，每天都要登录上去看看审稿状态。终于等到了期刊的回复，在这里也建议大家不要着急发邮件催促期刊，先耐心等待，no news is good news.

最后三个审稿人，一个同意，一个小修，一个拒稿，最后主编给了重投的机会，但是需要补充实验，特别提到第三个拒稿的审稿人觉得文章语法存在很多问题。于是我们先把审稿人需要我们补充的实验都补好，然后逐一地回答审稿人的问题!

5.全文图表美观性拔高

众所周知，我们工科生都辅修了 ppt科学与工程以及作图科学与工程。

这次我的审稿意见中三个审稿人都提到了“the graphics of the manuscriptis well presented”由此可见，作图美观是有助于文章快速接收的。这里建议大家能用组合图的不用单图，图片要更加紧致丰富，全文的色系做好可以统一，有许多专门分享科研作图色系的博主，大家可以找一找。更重要的是多看顶刊提高自己的审美。

SCI期刊对于图表的要求非常高，不是说你把数据展示上去就好了，而是要求:

• 数据要集约，信息量要大
• 图标要颜色有区分度
• 数据可视化表达要经过人工优化