. 海子的诗 作者 : 海子出版社 : 人民文学出版社2. 海子的诗 作者 : 海子出版社 : 中国书店3. 海子诗全编 作者 : 海子/西川 编出版社 : 三联书店上海分店4. 海子作品精选 作者 : 海子出版社 : 长江文艺出版社5. 海子 作者 : 海子出版社 : 人民文学出版社6. 海子传 作者 : 余徐刚出版社 : 江苏文艺出版社7. 海子的诗(中国文库) 作者 : 海子出版社 : 人民文学出版社8. 不死的海子 作者 : 崔卫平出版社 : 中国文联出版社9. 海子评传 作者 : 燎原出版社 : 时代文艺出版社10. 解读海子 作者 : 高波出版社 : 云南人民出版社11. 心灵深处的对话——海子诗集 作者 : 海子出版社 : 鹭江出版社12. 扑向太阳之豹:海子评传 作者 : 燎原出版社 : 南海出版社13. 海子诗全集 作者 : 海子 著/西川 编出版社 : 作家出版社
梁实秋-----------早期主要是文学评论《冬夜草儿评论》《浪漫的与古典的》《文学的纪律》《偏见集》《约翰孙》---------------------中年晚年主要是散文主要是《雅舍小品》系列----------------------跟鲁迅的论战也比较重要《关于鲁迅》----------------------
文段在内容上：以中心、意思相联系（思想感情）来答在结构上：总分总文段在开头：总起全文文段在中间：承上启下文段在结尾：总结全文或照应主题或首尾呼应。
海子还是接近西方的，虽然他生活在中国，他的诗歌世界，伴随着他的所有诗作，都是一个巨大的出口和分裂点，所以你应该读很多书，西方的所有名著，以及那些填满时代的巨人著作。
论文查重最主要的是需要提供我们论文的前言和摘要部分，在这部分我们会引用很多人的观点，这个部分是需要我们自己组织语言才能避免重复的。
同学们要想顺利毕业那么首先都要先通过学校的论文查重，查重通过了才有机会参加论文答辩，最后拿到毕业证书。为了能够顺利通过学校查重，我们在写完论文后一般都会先自己去找查重系统进行查重。目前网络上有很多论文查重网站可以帮助我们进行检测，其中相对比较准确使用人数较多就属 PaperFree 、 PaperTime 、 PaperPass 、 维普 、 万方 等等这些了。我们要想可以顺利通过学校查重，那么就必须要先了解以下几点：1、要了解自己学校查重时使用的是哪个查重系统 虽然知网查重系统的大部分高校现在用于检测提交学生论文，但这么多国家的大学和一些学校仍然使用其他系统重新检查，所以我们要进行查重之前要先了解学校系统，我们查重的结果也要以这个为准。 2、了解学校要求的重复率标准 一般学校对于不同专业不同学历的论文要求是不一样的，如果我们不知道自己的学校要求，这可能会影响他们的论文是否合格。 3、数据库并不会固定在什么时候更新 论文查重系统的数据库其实是不定期更新的，所以如果我们查重修改后达到要求了，那么我们应该及时提交给学校进行查重，避免数据库的更新，使论文产生一些新的重复内容，使论文的重复率有所增高导致不合格。
对于大学生来说，他们必须经历毕业论文。最提交论文到论文查重系统，需要通过各自学校的查重复率才能合格。许多同学不太清楚论文查重内容要查哪些部分？查重要求是什么？今日paperfree小编就为大家介绍一下论文查重都查什么。 论文查重都要查什么？ 论文查重主要包括以下几个部分:论文主体、原创声明、版权声明、中英文摘要、图片命名和公式描述、参考文献、附录、研究成果、图片和表格。 论文查重的要求是什么？ 论文查重的具体要求因学校而异，现在很多大学都要求使用内部查重系统进行检测。内部查重系统一般检测正文部分、目录部分、附录，然后检测论文摘要和参考文献等内容的重复度。因此，自己在写论文时也要重视这些部分的查重率，但通常如果目录、附录等部分自己的格式正确的话，在使用查重系统检测时论文的查重率不会非常高。 一般情况下，当论文查重时，我们的论文查重率需要计算论文的自引率，同时也需要计算其自引率。在自己的论文中，文中引用他人论文的内容在论文中所占的比例较高，这部分内容也会计算重复率。因此，无论是别人的论文还是自己的论文，都不能直接抄袭，否则会被认定为学术不端行为，必须采用正确的引用格式来引用这些部分，同时也要注明其来源。
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
财经 《财经》是一本密切关注中国经济制度变革与现代市场经济进程的新闻性刊物。秉承“独立立场、独家报道、独到见解”的理念，《财经》全面观察并追踪中国经济改革的重大举措、政府高层的重要动向、市场建设的重点事件，及时予以分析和评论，对于资本市场在中国的成长变化更给予特别关注；对于海外发生的重大经济、时政要闻，《财经》亦经常派出记者现场专访，其报道以新闻的独家性和权威性见长。 《财经》主要读者为中国的中高级投资者、政府管理层和经济学界。1998年4月创刊，杂志的领衔栏目“封面文章” 因深度报道堪称具有史实记录价值。其他重要栏目如“经济全局”、“资本市场”、“财经观察”、“观点评述”、“产业纵深”、“公司透视”等，每有真知灼见迸发，为业内好评。 环球财经 《环球财经》杂志创刊于2001年4月，以“提升中国公司全球价值”为己任，重点研究发达市场和新兴市场的产业对接，对国际经济领域热点、难点进行全景追踪，进行独家、权威分析；对知名公司全方位、课题式调查采访。是一本研究中国企业国际化的大型财经月刊。 《环球财经》在充分报道国际经济领域的热点、难点问题同时，格外关注中国企业国际化和进入中国的跨国公司，通过它们的成败得失来反映、影响中国经济生活的变化，并通过对这种变化的深入解读和深刻分析，帮助城市主流人群找寻商机、提供理念型价值服务。 《环球财经》注重财经事件的专业化、课题化研究，高超的策划者、事件的当事者、权威的研究者，“三合一”的特色，将为读者提供全球背景下的一流财经故事和独到的见解，以及全球化发展思路，搭建全球市场与中外公司沟通的平台。 《环球财经》由国务院发展研究中心主管，每月5日出版，发行量为万册/期。此外，由其主唱并在运筹的“中国民族产业论坛”正逐步被打造成商业精英研讨国际化问题的理想平台。 核心价值 使命：提升中国公司全球价值 关注：全球财富视野，本土价值创新 视点指向：国际化中的中国企业；极具竞争力的成长型中国企业；以及已经进入或准备进入中国市场的全球500强企业。 报道风格：“全视角国际报道、公司个案调查、专家中立研判”是《环球财经》的三大优势。区别于其他同类刊物，《环球财经》侧重从微观角度直面国内外优秀企业和企业家，并从全球产业链大背景下予以分析，同时并重文章的可读性和观点性。 中国企业家 创刊于1985年，中国主流商业财经杂志公认的领导者。 20年来，《中国企业家》秉承“国力的较量在于企业，企业的较量在于企业家核心理念”，倡导企业家精神，致力使企业家阶层成为中国社会最受尊重的主流人群。 “本土商业，全球价值”，《中国企业家》杂志将伴随着中国企业的全球化步伐，做华人商业伦理与管理哲学的总结者与代言人，促进华人商业文化成为全球主流商业文化之一，使中国企业家成为全球商业惧乐部中受尊重的人群。 新财经 《新财经》杂志于2000年9月创刊，主管单位为中国物流协会 《新财经》是国内唯一专门为中国投资人服务的大型投资类财经杂志，主要面向素质较高、具有敏锐市场洞察力和强大消费能力的成功人士主流读者，包括海内外机构投资者、企业家、高级职业经理人、高级行政人员和城市白领群体。现已成为中国最有影响力的财经杂志之一。 财经界 《财经界》杂志简介 《财经界》杂志于1983年创刊，业界认为《财经界》杂志是新理念的第一推力，新财富的在手利器。 《财经界》杂志为大型财经月刊，旨在介绍国家宏观经济政策、经济环境、经济信息和分析经济热点问题，向读者报告中国市场，产业和行业的发展趋势。杂志面向各级政府决策层、财经高管人员、研究机构的专家学者、资本拥有者、企业白领和企业企划人员、高校相关专业的教师和研究生，以及一切关心中国经济改革和社会进步的人士。
《中国行政管理》杂志创刊，比较核心。
1、会计研究
《会计研究》杂志创刊于1980年3月，是国家自然科学基金委员会确定的管理科学A类重要期刊，是CSSCI来源期刊中惟一的会计类学术期刊，是学术界公认的会计学权威期刊。主要读者对象：国内外会计理论、实务、教研工作者。
2、财会月刊
《财会月刊》创刊于1980年3月，是由武汉出版社主管，武汉出版社、武汉市会计学会主办的经济类学术刊物。
截至2018年11月，《财会月刊》编辑委员会共有顾问71人，编辑部共有编辑7人。
3、农村财务会计
《农村财务会计》是由中华人民共和国农业部主管，农业部农村合作经济经营管理总站主办的，融政策性、知识性、针对性、实用性于一体的面向国内外公开发行的综合性农村财会期刊。
4、中国审计
2008年度核心期刊 《中国审计》是由中华人民共和国审计署主管，中国时代经济出版社主办的中文核心类学术期刊；是一本反映国家有关审计工作的方针政策，及经济法规最新动向的专业学术期刊。
5、财会通讯
《财会通讯》创刊于1980年，分综合版、学术版、理财版三类，是我国会计重点学科财经院校认定科研成果、教师职称评定学术成果的主要刊物之一。中文核心期刊(2008)、中文核心期刊(2004)、中文核心期刊(2000)、中文核心期刊(1996)、中文核心期刊(1992)。
全国十大财会名刊和湖北省优秀期刊称号。
6、审计研究
《审计研究》是由审计署主管、中国审计学会主办、国内外公开发行的权威性审计学术刊物，是全国经济类核心期刊。
7、会计与经济研究
本刊是一份坚持党的出版方针，注重理论经联系实际，为改革开放和经济建设服务，坚持学术性和应用性相结合，服务于教学与科研的经济类专业性刊物。
高级职称论文郑密路全国办说，会计类：管理会计研究、现代审计与会计、会计师、当代会计、会计之友、会计与经济研究、上海立信会计金融学院学报、新会计、中国管理会计、会计研究、财务与会计、预算管理与会计、中国会计年鉴、中国注册会计师、复印报刊资料（财务与会计导刊）、农村财务会计、中国农业会计、中国乡镇企业会计、中国总会计师、金融会计、商业会计......。
《第一财经周刊》、《21世纪经济报道》、《商业周刊/中文版》刚毕业，学姐就进了一家期货公司的营业部，几年过去，乘工作之便，确实接触过不少品种，基金、股票、期货等等，赚过钱也亏过，算是小有心得，今天就跟大家聊聊这期货和股票的区别。照例先分享前段时间刚分析出的牛股排行榜，欢迎来和学姐交流讨论思路。【牛股清单】最新技术分析出炉股票和期货的区别股票就是你购买了一家公司的股份，该公司给你出具的一种凭证；而期货，则是交易双方根据各自对标的物的未来价格预期，以现在的价格签订的合约。股民必备的九大神器，还没有安装的话这次可不能再错过了，点击下方链接领取神器大礼包。股市入门必备九大神器，一键打包获取概念既然已经明白了，那我们就再分析一下这几个的区别：1、标的物标的物也就是交易对象。菜就是菜市场里的标的物，同样的道理，在股票市场里就是个股，在期货市场里，那标的物就更加丰富了，大宗产品（农副产品、金属、原油）、金融资产（股票、债券）2、投资方向投资方向，简单来说就是用什么方法去赚钱。在股票市场上有一个不成文的惯例，就是越做多越挣钱，而股票市场跌了之后我们想挽回都没有办法；而期货市场不一样，期货市场是双向交易的，不仅能通过低位做多这种方法来获利，在价格高位时借货进来卖出，等跌了之后再买进归还从而实现盈利。但不管投资方向是怎样的，信息绝对是你赚不赚钱的关键因素，可以说只要你拥有比别人更快更靠谱的信息渠道，就能更大概率在市场中盈利。这里我也给大家准备了股市播报，可以及时获取可能影响到金融市场的资讯：【股市晴雨表】金融市场一手资讯播报3、交易机制股票是T+1交易，今天买入，次日才可以卖出。这时候你要问了，那今天买的买贵了怎么办？难道暴跌也只能眼睁睁看着它跌吗？哈哈，其实是可以通过后续手段摊平当天购买成本的，持续追随学姐，后续会出专栏教大家怎么操作。回到期货，期货是T+0交易，也就是买了之后就能卖出。4、资金效率股票是全额交易，买多少股股票看你是否有足够的钱，而期货是保证金交易，即使只有1万块，你也会有概率买到价值10万块的期货合约。应答时间：2021-09-23，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
文章内容丰富而全面，包括对企业咨询实践的总结，中外知名领导人和学者的见解，以及对世界顶级公司ceo和商业精英的独家采访。从最新的前瞻性观点到可以追溯到1990年代的经典文集。该季刊关注中国，也关注世界。HBR的简体中文版本与英文版同步出版。
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《哈佛商业评论》：简体中文版《哈佛商业评论》与英文版保持同步出版，中国读者可以在第一时间同步阅读到《哈佛商业评论》原版的主要内容，分享世界最新的管理思想和商业经验。同时杂志约有30%以上内容来自中国本土公司案例行业研究、管理教学等方面的成果。
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金融行业注意事项
作为金融业创业者，首先必须要和具有实力的企业合作，这样才能够具有足够的资金周转，对于企业来说也是一种风险降低的方式。
对于创业者来说，不管是从事哪一行业的创业，都是存在一定的风险，不管是任何的风险，都应该做好控制，这样才能够稳稳地发展，对于金融创业者来说，一个企业的诚信是非常关键的，如果你不注重积累市场口碑，那么对于企业的发展也是没有任何好处的。
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