paper与magazine的区别？

Posted 2023-04-30

paper一般写作newspaper，指每天发行的报纸。

magazine指杂志！刊登各种文章、小说、诗歌、评议的杂志！

更容易混淆的是journal与magazine！

journal与magazine在意思都为杂志时有什么区别？

journal与magazine都有杂志的意思，但在形式、内容和特定性普遍性方面有所区别。

1、型式不同

magazine是按周或月定期发行。

journal有的是不定期发行的。

2、内容上有所不同

magazine文学性多于科学性，是面向专业或非专业人士发行的，其文章形式多样、灵活（如诗歌、散文等等）内容丰富，起到教育、宣传、指导、娱乐等多种作用。

journal是面向专业人士发行的，文章具有严谨性、专业性、科学性，阐述行业动态发展及前景，是业内人士学习专业前沿文化的有效平台，起到讨论研究、交流学习的作用。

3、特定性与普遍性

magine就泛指一切杂志了，无论是否定期出版，用法要普遍一些。

journal是指特指期刊的专业术语，如<新女性>杂志定期出刊其英文翻译就是“the new women journal”。

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参考资料:百度百科 期刊杂志

peer-reviewed Journals是什么意思

peer-reviewed Journals的意思是：同行评审期刊

一种学术期刊，要求提交出版的每一篇文章都由一个独立的专家小组进行评判。未经大多数同行批准的文章不被《华尔街日报》接受出版。

其他短语表达：

1、core journal 核心期刊

2、journal article 期刊论文；期刊文章

3、official journal 官方杂志；官方公报

4、professional journal 行业杂志，专业期刊

Journal 读法  英 [ˈdʒɜːnl]   美 [ˈdʒɜːrnl]  

n.(某学科或专业的)报纸，刊物，杂志;(用于报纸名)…报;日志;日记

扩展资料：

词义辨析：

journal, magazine,  review, newspaper, publication这组词都有“出版物或定期刊物”的意思，其区别是：

1、journal 本义为“日报”，现在可指定期发生的周刊、月刊、季刊等或指学术团体出版的刊物、杂志或学报。

2、magazine 指刊登各种文章、小说、诗歌、评议的杂志。

3、review 多指登载评论性文章或讨论重大事件的文章的刊物。

4、newspaper 一般指每日出版的报纸。

5、publication 指出版物，发行物。

词汇搭配：

1、keep a journal 记日记

2、write journal 为期刊〔杂志〕写稿

3、academic〔medical〕 journals 学术〔医学〕杂志〔期刊〕

4、daily〔weekly〕 journals 日〔周〕刊

5、various journals 各种杂志〔期刊〕

   

参考技术A paper是纸或报纸得意思，而magazine是杂志的意思。 参考技术B paper是纸的意思，magazine是杂质的意思。 参考技术C 第1个是纸第2个英文的是杂志的意思？所以说两者之间的区别还是很大的。纸与杂志是两种不同的分类。 参考技术D paper是“纸”的意思，是纸张，
magazine是“杂志”的意思，是一本书。

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• 学习不是线性的，更像是强化学习，观察，实施行动，获得反馈，再选择往哪走。现在知识爆炸，更需要精心筛选和静心专注。有三哥的资料其实是通用的知识库，但不一定是适合自己的学习表。每个人的天花板是不一样的。但，花费的时间我同意，若干年的付出是逃不了的，但不一定是埋头线性苦读xxx3年，我个人的读书经验是，分阶段设目标，反馈中前进。个人看法，仅供批评。

• 搜索论文要结合各方面资源：
  1/Google, google scholar, github, 知乎，博客，大佬的主页，大佬的博客[比如苏剑林的科学空间]，师兄的带逛，一些中文的资料书籍甚至百度文库。 2/搜论文还是google时，要多换几组关键词搜索，比如：anomaly detection, abnormal event detection, novelty detection, 至少要把词典里面翻译为(异常，异常的，不正常的，新颖的，奇特的，)十个词汇都试过，才能找到全部要找的论文。3/有时候也要根据线索找论文：比如这次找到iccv2017~abnormal event detection完全是因为搜到一个github代码讲的是一篇bmvc2018的实验，它提到了实现这篇iccv2017的论文。所以，这种偶然看到的线索也要条件反射拿来定位论文

2. 第二弹

• 小目标猜想【1】
  在two stage中，是不是在rpn中就没有处理好scale size，所以rpn就无法选到恰当的小目标候选区域，所以后面再怎么cnn也无法得到小目标的detection。是否考虑在rpn中加入attention，更加关注小目标，然后得到一系列的small obj的region proposals

• 1＊1的卷积降低计算量也绝对不是哆啦A梦的百宝袋。他的计算量的减小的同时也在减小input volume spatial resolution，损失了resolution一定程度上当然会降低精确度。换言之，这是用损失精确度的代价来降低计算量。所以这又是一个计算量和精确度的trade~ off。你需要通过实验精确度量到底怎样balance计算量和准确度。实验证明，googlenet那种程序的降低计算量的手法并不会对精确度造成很大的损失，损失可以忍受。所以googlenet的实验设计细节，就是我们学习怎么trade~ off的一个好例子。

• 1/最大子团！=极大连通子图，最大子团祥细请参考算法导论【我也查一下】。貌似可以简单理解为：一个大图中某个子图，这个子图是完全图。(包含的任何两个节点都相连，且图不能再加点，比如，三角形，完备四边形，完备五角星，等等)

  2/无向图的什么性质推导出了局部和全局的马尔科夫性，局部与全局马尔科夫性各有什么特点?【貌似马尔可夫性可以简单理解为：无向图中，不相邻的任意两点独立。所以全局与局部只是描述独立性质所满足的区域大小吗？待考证】

  3/明白了softmax的一些细节了：已知每个y_predict对应的score了，就可以简单做归一化了，为何还要，对每个y_predict对应的score先做指数化，再归一化? 答：最大熵原理【数学之美】，指数函数有放大缩小功能：让score大者更大，score小者更小，使得每个y_predict对应的score之间原本不是巨大的差距，变得很大。这样每个y_predict对应的指数化及归一化后的概率，之间的区分度就很大了。分类工作【挑选那个最大概率值对应的y_predict】就非常容易了。再次领悟【站在巨人肩膀上】的真理及其内涵：我今天看到这两篇关于post,crf的科普文章，再次证明我之前对于看论文以及写代码做实验的猜想：如果是经典已发表过已经出来的工作论文代码工具书籍PPT等等资源。正确的理解学习方法是：先找科普文，先找科普文，先找科普视频PPT,tutorial也可以啊。等把科普工作以及必须的框架和核心思路搞清楚心里有数了，才能去看原paper看源代码，这样学习才不懵逼，学习效率才是最高的。

• 关于object detection中region proposals的true label或者说grpund truth，为什么是 (让rp与手动打标的框的ground truth做iou，大于阈值的rp的ground truth就【被程序标记为】和手动打标框的ground truth相同。)? 因为，这么多rp，我不可能事先把所有可能的rp都标记下ground truth，所以天才的researcher们想到一个折中的办法：先打一些百分百正确的框的ground truth，然后通过计算rp与这些手工标记的框做重叠实验【更本质地说，是以重叠度iou作为指标评价rp与手工打标框的相似度】，如果足够相似，那么rp的ground truth就直接取手工打标框的ground truth. 这是一种【用有限样本的情况+相似性实验】来推导【无限样本的情况】，正是机器学习的精髓，也是transfer learning的精髓：【用有限样本的规律+无限样本与有限样本的相似性度量 来近似估计 无限样本的规律】