论文解读网站

论文解读网站

1、国家数据网

链接：

首先是国家数据网，我们在这里可以根据不同的分类标准进行数据查询，比如按照行业、地区、部门、月度、季度、年度，里面涵盖了最新、最全的国家数据。

2、国家统计局

链接：

这个也是同学们必备的一个网站，有时候我们往往手握数据，却不知道如何做数据分析。在这个网站上有一个【数据解读】功能，可以看到一些别人的意见，能够快速理解数据的意义。我们都知道在论文写作的时候我们会密集性的阅读大量文献，因此快速解读特别重要！

3、中国互联网数据平台

有很多同学可能会需要互联网大数据，但是找来找去找的可能只是零星的一点数据，那么我们就可以在这个网站获得一些基础数据，比如：网民数量、手机网民数、域名数等等。

4、国家商务部数据网

链接：

论文：LipNet:END-TO-END SENTENCE-LEVEL LIPREADING 本人在对相关领域的内容进行调研时，由于缺乏指导，在中文网站上也很少见到有对Lipreading相关的文章进行详尽分析，因此也耗费了不少时间精力。这里对领域内的一篇Sentence Level的开山之作（文中自称）进行分析，介绍文章中的重点。在这篇文章之前，大多数Lipreading的工作集中在字母、单词、数字或者短语的识别上，具有一定的局限性。而这篇文章虽然使用的数据中的句式有限定，词汇量也比较小，但是不妨碍它是在语句的尺度上进行的识别，且取得了相当不错的成果。 首先介绍数据集。GRID数据集是一个Sentence-level的数据集，比较包含三万多条数据。每一个数据是一条视频，视频内容是一个人说出一条固定的句子，并对应一条文本标签，文本标签对每个单词的起始时间和终止时间都进行标注。句子的句式是进行了限制的，并不是具有逻辑性的自然语句，即：​也就是说，每一条语句都是由6个固定类型的单词组成，上标表示了数据集中这种单词类型的种类数量，比如​表示这个位置为一个颜色单词（如blue），而数据集中一共有4种颜色单词。 另外需要了解的是，数据集的视频一共有34个文件夹，对应了对34个不同的人所录制的视频。每一个文件夹包含上千个视频数据，都是对同一个人录制的。而在后期实验时，作者会采用两种不同的方式进行训练和测试：（1）用其中30个人的视频进行训练，而用另外4个人的视频进行测试，即Unseen Speakers;（2）从34个人的视频中，各随机抽取255个视频作为测试数据，其它的作为训练数据； 首先会按照先前在数据集部分的末尾所介绍分组方式将数据拆分为两种训练集和测试集。然后使用已有的面部识别检测器，将视频的每一帧都处理为​大小的仅包含嘴部的帧。最后再将每一帧进行标准化。 （1）分别使用常规的图像序列和水平翻转的图像序列进行训练； （2）由于数据集提供了每一个单词的起始和终止时间，因此可以使用每一个单词所对应的图像帧序列来训练模型； （3）随机删除或复制某些帧，概率设置为； 介绍完了数据的组织方式以后，大家也都知道了这是一个Seq2seq的问题，与语音识别的套路极其相似，因此Lipreading的套路很大程度上就是将CV的套路和机器翻译的套路进行整合。 这篇文章的模型结构也没什么特别的，文中的废话比较多，总结起来其实就是用3D卷积对图像帧进行特征提取,然后使用两层双向GRU作为Encoder-Decoder，输出一个预测值，最后再用全连接层输出预测的概率。总体上模型的结构并不复杂，也有一些可以改进的地方 。 此外，损失函数函数值得注意。本文使用的是CTC损失函数，这个损失函数是一个比较经典的用于语音识别相关问题的损失函数，避免了帧与字符进行对齐标注。具体地可以参考 这篇文章 。 指标WER和CER分别为word error rate 和 character error rate，即单词错误率和字符错误率，固然是越低越好。指标分为了两栏：Unseen Speakers和 Overlapped Speakers，对应于在数据集部分介绍的两种数据划分方式下的测试结果。可以看到，LipNet在GRID数据集上的各项指标都达到了当时的最好。后续的很多工作在GRID数据集上的WER已经来到，但是在例如LRS数据集上的表现，远无法达到GRID数据集上的效果，因为GRID数据集中的句式单一，且人脸正对着镜头，只能作为一项基础研究，Lipreading在自然场景下的sentence-level的识别，仍然有很长的路要走。 水平有限，欢迎大家批评指正。有问题可以共同探讨。

有条件的话建议使用WPS，会靠谱一点

貌似没有。一般都要自己译。

读者网站投稿

投稿方式

QQ写好了怎么投稿

作者：邹威链接：来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。《读者》（原创版）投稿须知1、未曾在纸质媒介公开发表过。2、题材、体裁不限，风格不拘。文笔简练，短小精悍。鼓励新人新作。投稿时请附作者简介。3、一经选用，杂志出版后即付稿酬和样刊。稿酬为每千字300元～600元。4、不退稿，请自留底稿。1个月未接到用稿通知者可自行处理。请注明详细联系方式（电话、地址等），以便及时取得联系。 5、《读者》（原创版）注重原创性、可读性，体现参与性，以“推动原创作品创作，呈现真情世界，传达心灵体验，记录亲历时刻”为宗旨，提倡更多的文章素材真正来于身边人的故事、所感、所悟。《读者》（原创版）栏目设置如下：【独自歌唱】也就是卷首语，每期发稿1篇，要求简洁、轻灵、隽永、睿智。 【笔端流云】此栏目每期发稿3－4篇，文章要求文采飞扬，为了满足诗歌爱好者的要求， 此栏目还专门开辟一个诗歌园地，每期发表1－4首诗歌。 【专访】此栏目每期发稿1篇，刊登人物访谈。记录时代人物，关注社会生活。【天使在人间】此栏目每期发稿3－4篇，侧重体现人间的真善美，要求生动、细腻、感人。 【百家杂谈】此栏目每期发稿3－5篇，侧重体现作者对社会现象的关注和思考， 要求视角新颖、入情入理，所述问题贴近大众，能引发读者共鸣。【黄昏菩提】此栏目每期发稿3－5篇，侧重体现心灵的顿悟。【走四方】此栏目每期发稿2－3篇，侧重作者的亲历色彩，读后使人产生天高云淡的开阔心境， 尤其欢迎关于异地、异域经历的稿件。【心的对话】此栏目每期发稿4－6篇，侧重体现人与人之间真实感情的交流。【人在旅途】此栏目每期发稿4－6篇，侧重对人生某个片断、某段历史、某段轨迹的思考和追忆。【恋恋风尘】此栏目每期发稿3－6篇，侧重体现少男、少女朦胧的情愫或者青少年男女之间美好感情， 尤其欢迎充满淡雅、青涩味道的文章。【城南旧事】此栏目每期发稿3－6篇，侧重温馨疏缓的故事， 尤其欢迎温馨而亲切的文章，使人读后产生怀古的清愁。 【无关风月】此栏目每期发稿3－9篇，此栏目可以神游四海，笔至八方。时间万物万事，皆可入笔。 【交流】 此栏目用于编辑、读者和作者之间的交流。随着杂志的发展，我们将适应读者需求，对栏目进行增删和调整。 投稿联系方法：投稿地址：兰州市中央广场邮局《读者》信箱《读者》（原创版）编辑部 邮编：730030本刊唯一投稿电子信箱：编辑部电话/传真： 稿费问题电话请拨转114邮购、订阅问题电话请拨《读者》杂志官方网《读者》杂志官方网论坛转载自：《读者》（原创版）投稿须知

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读精品文章网站

我是以前看小说的时候找到的《红袖添香》里面分类很明确，不只是小说的，好的文章，和好的故事里面也有很多。

手机上网看杂志，推荐盒子杂志网：

1、杂志大全旅游杂志文章女性类杂志文章、悦读网、读览天下、喜阅网以上几个杂志、文章的网站好看、丰富、免费、好打开。

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读者杂志官方网网站

读者没有官方网站，以前有，现在关闭了 《意林》《青年文摘》

一、《读者》杂志的官方网站是：二、《读者》杂志由甘肃人民出版社创刊于1981年1月，是甘肃人民出版社主办的一份综合类文摘杂志。《读者》杂志发掘人性中的真、善、美，体现人文关怀。《读者》在刊物内容及形式方面与时俱进，追求高品位、高质量，力求精品，并以其形式和内容的丰富性及多样性，赢得了各个年龄段和不同阶层读者的喜爱与拥护。

官方的网上订阅渠道有两个：

1、读者网，读者杂志的官方网站，读者网

2、读者杂志在天猫的官方旗舰店，在天猫直接搜索：读者旗舰店

每个渠道订阅，有时候会有不同的优惠活动，订阅时可以都看看。

觉得这个网站很好。很有哲理，让人匪夷所思。有些文章也很吸引人。越来越喜欢这个杂志了

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一款文献下载神器，把中外文献数据库资源整合在一起，在家即可一站搞定各种类型各个学科的中外文献下载，如：知网、万方、维普、SpringerLink、Elsevier（sciencedirect）、Wiley 、Web of Science、PubMed 、EI、ProQuest（国外学位论文）等数据库文献，还有大量的世界知名期刊，如：nature《自然》、science《科学》、CELL《细胞》、PNAS《美国科学院院报》等等。在文献党下载器首页可申请免费使用。（百度搜索“文献党下载器”可进入该网站首页）

二、全国图书馆参考咨询联盟

拥有中国大规模的中文数字化资源库群以及全国公共图书馆建立的规模庞大的地方文献数据库和特色资源库，提供网络表单咨询、文献咨询、电话咨询和实时在线咨询等多种方式的服务。主要用于电子书下载，部分可免费获取。

三、 HighWire Press

是全球最大的提供免费全文的学术文献出版商 。通过该界面还可以检索Pubmed收录的期刊。

四、arXiv

是收集物理学、数学、计算机科学、生物学等方面论文预印本的网站，由美国康奈尔大学维护，提供16种免费电子期刊的访问。

五、FindaRticles

是一个强大的能够获取免费出版文献的搜索引擎，它收集到的大部分文献都可免费阅读或打印全文，其中包括医学期刊。

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