acl期刊
㈠ 劉洋的簡歷
2002年畢業於武漢大學計算機學院並獲工學學士學位，2007年畢業於中國科學院計算技術研究所並獲工學博士學位。研究方向是自然語言處理，近年來從事的科研工作集中在統計機器翻譯領域。近五年來在自然語言處理的頂級國際會議和期刊上發表8篇論文（5篇ACL、1篇EMNLP、1篇Coling、1篇計算語言學長文），並獲COLING/ACL 2006的Meritorious Asian NLP Paper Award。2007年入選計算所首批百星計劃，2009年赴美國卡內基梅隆大學進行學術訪問，並對微軟、Google、南加州大學和約翰霍普金斯大學進行短期訪問，2010年獲得計算所「卓越之星」稱號。2010年在自然語言處理領域國際頂級期刊計算語言學上發表國內第一篇長文，並在ACL上成為國內第一個做tutorial學者。2011年9月加盟清華大學計算機系。
㈡ 分析化學方面的權威期刊有哪些
美國化學會出版的分析化學（《Analytical Chemistry 》），分析家（《analyst》），分析化學學報（《Analytica Chimica Acta》），分析方法（《Analytiacl Methods》），塔蘭塔（《Talanta》），色譜A（《Journal of Chromatography A》）等等
當然，分析化學也屬於化學的一大分支，像JACS,Angewandte之類的頂級綜合化學類的期刊也會出版分析化學方面的文章。
希望能夠幫到你
㈢ 自然語言處理怎麼最快入門
作者：劉知遠
鏈接：http://www.hu.com/question/19895141/answer/24710071
來源：知乎
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昨天實驗室一位剛進組的同學發郵件來問我如何查找學術論文，這讓我想起自己剛讀研究生時茫然四顧的情形：看著學長們高談闊論領域動態，卻不知如何入門。經過研究生幾年的耳濡目染，現在終於能自信地知道去哪兒了解最新科研動態了。我想這可能是初學者們共通的困惑，與其只告訴一個人知道，不如將這些Folk Knowledge寫下來，來減少更多人的麻煩吧。當然，這個總結不過是一家之談，只盼有人能從中獲得一點點益處，受個人認知所限，難免掛一漏萬，還望大家海涵指正。
1. 國際學術組織、學術會議與學術論文
自然語言處理（natural language processing，NLP）在很大程度上與計算語言學（computational linguistics，CL）重合。與其他計算機學科類似，NLP/CL有一個屬於自己的最權威的國際專業學會，叫做The Association for Computational Linguistics（ACL，URL：ACL Home Page），這個協會主辦了NLP/CL領域最權威的國際會議，即ACL年會，ACL學會還會在北美和歐洲召開分年會，分別稱為NAACL和EACL。除此之外，ACL學會下設多個特殊興趣小組（special interest groups，SIGs），聚集了NLP/CL不同子領域的學者，性質類似一個大學校園的興趣社團。其中比較有名的諸如SIGDAT（Linguistic data and corpus-based approaches to NLP）、SIGNLL（Natural Language Learning）等。這些SIGs也會召開一些國際學術會議，其中比較有名的就是SIGDAT組織的EMNLP（Conference on Empirical Methods on Natural Language Processing）和SIGNLL組織的CoNLL（Conference on Natural Language Learning）。此外還有一個International Committee on Computational Linguistics的老牌NLP/CL學術組織，它每兩年組織一個稱為International Conference on Computational Linguistics (COLING)的國際會議，也是NLP/CL的重要學術會議。NLP/CL的主要學術論文就分布在這些會議上。
作為NLP/CL領域的學者最大的幸福在於，ACL學會網站建立了稱作ACL Anthology的頁面（URL：ACL Anthology），支持該領域絕大部分國際學術會議論文的免費下載，甚至包含了其他組織主辦的學術會議，例如COLING、IJCNLP等，並支持基於Google的全文檢索功能，可謂一站在手，NLP論文我有。由於這個論文集合非常龐大，並且可以開放獲取，很多學者也基於它開展研究，提供了更豐富的檢索支持，具體入口可以參考ACL Anthology頁面上方搜索框右側的不同檢索按鈕。
與大部分計算機學科類似，由於技術發展迅速，NLP/CL領域更重視發表學術會議論文，原因是發表周期短，並可以通過會議進行交流。當然NLP/CL也有自己的旗艦學術期刊，發表過很多經典學術論文，那就是Computational Linguistics（URL：MIT Press Journals）。該期刊每期只有幾篇文章，平均質量高於會議論文，時間允許的話值得及時追蹤。此外，ACL學會為了提高學術影響力，也剛剛創辦了Transactions of ACL（TACL，URL：Transactions of the Association for Computational Linguistics (ISSN: 2307-387X)），值得關注。值得一提的是這兩份期刊也都是開放獲取的。此外也有一些與NLP/CL有關的期刊，如ACM Transactions on Speech and Language Processing，ACM Transactions on Asian Language Information Processing，Journal of Quantitative Linguistics等等。
根據Google Scholar Metrics 2013年對NLP/CL學術期刊和會議的評價，ACL、EMNLP、NAACL、COLING、LREC、Computational Linguistics位於前5位，基本反映了本領域學者的關注程度。
NLP/CL作為交叉學科，其相關領域也值得關注。主要包括以下幾個方面：（1）信息檢索和數據挖掘領域。相關學術會議主要由美國計算機學會（ACM）主辦，包括SIGIR、WWW、WSDM等；（2）人工智慧領域。相關學術會議主要包括AAAI和IJCAI等，相關學術期刊主要包括Artificial Intelligence和Journal of AI Research；（3）機器學習領域，相關學術會議主要包括ICML，NIPS，AISTATS，UAI等，相關學術期刊主要包括Journal of Machine Learning Research（JMLR）和Machine Learning（ML）等。例如最近興起的knowledge graph研究論文，就有相當一部分發表在人工智慧和信息檢索領域的會議和期刊上。實際上國內計算機學會（CCF）制定了「中國計算機學會推薦國際學術會議和期刊目錄」（CCF推薦排名），通過這個列表，可以迅速了解每個領域的主要期刊與學術會議。
最後，值得一提的是，美國Hal Daumé III維護了一個natural language processing的博客（natural language processing blog），經常評論最新學術動態，值得關注。我經常看他關於ACL、NAACL等學術會議的參會感想和對論文的點評，很有啟發。另外，ACL學會維護了一個Wiki頁面（ACL Wiki），包含了大量NLP/CL的相關信息，如著名研究機構、歷屆會議錄用率，等等，都是居家必備之良品，值得深挖。
2. 國內學術組織、學術會議與學術論文
與國際上相似，國內也有一個與NLP/CL相關的學會，叫做中國中文信息學會（URL：中國中文信息學會）。通過學會的理事名單（中國中文信息學會）基本可以了解國內從事NLP/CL的主要單位和學者。學會每年組織很多學術會議，例如全國計算語言學學術會議（CCL）、全國青年計算語言學研討會（YCCL）、全國信息檢索學術會議（CCIR）、全國機器翻譯研討會（CWMT），等等，是國內NLP/CL學者進行學術交流的重要平台。尤其值得一提的是，全國青年計算語言學研討會是專門面向國內NLP/CL研究生的學術會議，從組織到審稿都由該領域研究生擔任，非常有特色，也是NLP/CL同學們學術交流、快速成長的好去處。值得一提的是，2010年在北京召開的COLING以及2015年即將在北京召開的ACL，學會都是主要承辦者，這也一定程度上反映了學會在國內NLP/CL領域的重要地位。此外，計算機學會中文信息技術專委會組織的自然語言處理與中文計算會議（NLP&CC）也是最近崛起的重要學術會議。中文信息學會主編了一份歷史悠久的《中文信息學報》，是國內該領域的重要學術期刊，發表過很多篇重量級論文。此外，國內著名的《計算機學報》、《軟體學報》等期刊上也經常有NLP/CL論文發表，值得關注。
過去幾年，在水木社區BBS上開設的AI、NLP版面曾經是國內NLP/CL領域在線交流討論的重要平台。這幾年隨著社會媒體的發展，越來越多學者轉戰新浪微博，有濃厚的交流氛圍。如何找到這些學者呢，一個簡單的方法就是在新浪微博搜索的「找人」功能中檢索「自然語言處理」、 「計算語言學」、「信息檢索」、「機器學習」等字樣，馬上就能跟過去只在論文中看到名字的老師同學們近距離交流了。還有一種辦法，清華大學梁斌開發的「微博尋人」系統（清華大學信息檢索組）可以檢索每個領域的有影響力人士，因此也可以用來尋找NLP/CL領域的重要學者。值得一提的是，很多在國外任教的老師和求學的同學也活躍在新浪微博上，例如王威廉（Sina Visitor System）、李沐（Sina Visitor System）等，經常爆料業內新聞，值得關注。還有，國內NLP/CL的著名博客是52nlp（我愛自然語言處理），影響力比較大。總之，學術研究既需要苦練內功，也需要與人交流。所謂言者無意、聽者有心，也許其他人的一句話就能點醒你苦思良久的問題。無疑，博客微博等提供了很好的交流平台，當然也注意不要沉迷哦。
3. 如何快速了解某個領域研究進展
最後簡單說一下快速了解某領域研究進展的經驗。你會發現，搜索引擎是查閱文獻的重要工具，尤其是谷歌提供的Google Scholar，由於其龐大的索引量，將是我們披荊斬棘的利器。
當需要了解某個領域，如果能找到一篇該領域的最新研究綜述，就省勁多了。最方便的方法還是在Google Scholar中搜索「領域名稱 + survey / review / tutorial / 綜述」來查找。也有一些出版社專門出版各領域的綜述文章，例如NOW Publisher出版的Foundations and Trends系列，Morgan & Claypool Publisher出版的Synthesis Lectures on Human Language Technologies系列等。它們發表了很多熱門方向的綜述，如文檔摘要、情感分析和意見挖掘、學習排序、語言模型等。
如果方向太新還沒有相關綜述，一般還可以查找該方向發表的最新論文，閱讀它們的「相關工作」章節，順著列出的參考文獻，就基本能夠了解相關研究脈絡了。當然，還有很多其他辦法，例如去http://videolectures.net上看著名學者在各大學術會議或暑期學校上做的tutorial報告，去直接咨詢這個領域的研究者，等等。
㈣ 計算機網路領域有哪些頂級的學術會議
世界計算機演算法最權威會議SODA
---全稱ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms。
世界計算機科學領域最頂級期刊JACM
---全稱Journal of the Association for Computing Machinery，該期刊只發表世界計算機科學領域具有最重要意義的研究工作，每年僅收錄30多篇。
世界資料庫領域最頂級的期刊ACM TODS
---全稱ACM Transactions on Database Systems，該期刊全年在全世界范圍不過收錄30篇高水平論文
世界計算機存儲領域頂尖期刊ACM Transactions on Storage
---該期刊全年收錄文章不超過20篇
世界程序語言設計領域頂級學術會議PLDI2007
---全稱ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation
世界物理學最權威學術刊PRL
---全稱Physical Review Letter，國內大學計算機系目前只有清華計算機系發過兩篇PRL
世界理論計算機領域頂級會議STOC
---全稱ACM Symp on Theory of Computing
世界人工智慧方面最頂級會議IJCAI
---全稱International Joint Conferences on Artificial Intelligence
世界計算機視覺和模式識別領域頂級國際會CVPR
---全稱IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
世界信息檢索領域頂級會議SIGIR
---全稱ACM SIGIR Special Interest Group on Information Retrieval
世界數據挖掘領域最權威國際期刊IEEE TKDE
---全稱IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
世界資料庫領域最頂級會議SIGMOD
---全稱ACM's Special Interest Group on Management Of Data
世界計算機圖形學最權威國際會議ACM SIGGRAPH
世界計算語言/自然語言處理領域最頂級會議ACL
---全稱Association for Computational Linguistics
世界理論計算機科學頂級學術期刊Theoretical Computer Science
世界計算復雜性領域頂級會議CCC
---全稱IEEE Conference on Computational Complexity
世界計算機視覺和模式識別領域頂尖期刊IEEE PAMI
---全稱IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
世界集成電路設計領域最頂級會議DAC
---全稱Design Automation Conference
世界人工智慧領域頂級學術會議AAAI
---全稱Association for the Advancement of Artificial Intelligence
世界互聯網領域頂級會議WWW
---全稱World Wide Web Conference
世界通信與計算機網路領域頂級學術會議Infocom
---全稱IEEE Conference on Computer Communications，
世界信息科學理論頂級期刊IEEE Transactions on Information Theory
世界數據挖掘領域一流會議SDM
---全稱SIAM International Conference on Data Mining
世界聲學與信號處理一流會議ICASSP
---全稱IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing
世界計算機演算法與理論領域一流會議STACS
---全稱Symp on Theoretical Aspects of Computer Science
世界計算機理論科學領域一流會議ICALP
---全稱International Colloquium on Automata, Languages and Programming
世界數據挖掘領域一流會議ICME
---全稱IEEE International Conference on Multimedia & Expo
世界計算機圖形學領域一流會議EuroGraphics
世界集成電路領域一流會議ISVLS
㈤ 如何看待第四版《CCF推薦期刊和會議目錄》修訂結果
印象中ACL跟NIPS是B類，剛才看了下鏈接，變A類，正名了，大快人心。
㈥ 數據挖掘，機器學習領域有哪些知名的期刊或會議
期刊
JMLR：ML領域的頂刊
ML：ML領域的另一個期刊，知名度不如jmlr，質量比較高專
PAMI：頂刊
會議
COLT：純理屬論的會
AAAI：AI領域的頂會
EMNLP，coling：自然語言處理領域會議
IJCAI：AI領域的頂會
ICCV，CVPR，ECCV CV領域的頂會，質量應該都非常高。
ACL：自然語言處理的頂會
CML：機器學習領域的頂會
NIPS：機器學習領域的頂會
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㈦ 分析化學方面的權威期刊有哪些
1、《化學學報》
《化學學報》是1933年創辦的中文學術期刊，曾用名《中國化學會會志》，月刊，中國化學會、中國科學院上海有機化學研究所主辦，中國科學院主管。
學報刊載化學各學科領域基礎研究和應用基礎研究的原始性、首創性成果，涉及物理化學、無機化學、有機化學、分析化學和高分子化學等。
2、《化學研究與應用》
《化學研究與應用》創刊於1989年，是由四川省科學技術協會主管、四川省化學化工學會和四川大學主辦的化學類綜合性學術月刊。
《化學研究與應用》設有評論與綜述、研究論文、研究簡報、新技術與應用等欄目，讀者對象是高校師生、科研院所的科研人員、廠礦企業的技術人員以及有關管理人員和情報工作者。
3、《化學通報》
《化學通報》創刊於1934年，是由中國科學院主管，中國化學會、中科院化學所主辦的綜合性學術期刊，主要刊登中國內外化學及交叉學科的進展，新的知識和技術以及最新科技成果。
4、《化學教育》
《化學教育》創刊於1980年，是由中國科學技術協主管，中國化學會、北京師范大學主辦的國家級化學教育類學術期刊。
《化學教育》主要圍繞化學基礎學科，交流教育、教學經驗和研究成果，開展關於課程、教材教法、實驗技術的討論，介紹化學和化學教學理論的新成就，報道中國國內外化學教育改革的進展和動向。
5、《化學進展》
《化學進展》是由中國科學院基礎科學局、化學部、文獻情報中心和國家自然科學基金委員會化學科學部共同主辦，以刊登化學領域綜述與評論性文章為主的學術性期刊。
㈧ 機器學習領域有哪些著名的期刊和會議
期刊
JMLR：ML領域的頂刊
ML：ML領域的另一個期刊，知名度不如jmlr，質量比較高
PAMI：頂刊
會議專
COLT：純理論的會
AAAI：AI領域的頂會
EMNLP，coling：自然語屬言處理領域會議
IJCAI：AI領域的頂會
ICCV，CVPR，ECCV CV領域的頂會，質量應該都非常高。
ACL：自然語言處理的頂會
CML：機器學習領域的頂會
NIPS：機器學習領域的頂會
㈨ 論文的期刊號怎麼寫
這個比較簡單的，一般就是先選擇查重系統，裡面有對應的，比回如知網，維普，萬方。查重答出來之後，就可以了，比如，快捷論文查重。去選擇期刊，立即查重，之後就會有對應的編號出來。
然後你根據 題目、書名、出版時間，等寫出來就可以了。