投稿的事情

想投《chaos solitions and fractals》,登录它的网站:www.elsevier.com/locate/chaos

可是始终没有找到从哪里登录,估计找了一个小时吧,下午去上课,回来继续找,还是没找到。

看了其他的期刊明明有“submit Article”这一项的,怎么它就没有呢?

难道是因为firefox不支持,不能显示“submit Article”,换个IE试试,还是没有呀?

后来想到,要不看看页面吧,看到醒目位置有下列:

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We would like to inform you that Dr. M.S. El Naschie has retired as Editor-in-Chief for Chaos, Solitons and Fractals. Elsevier is currently working with the editorial board and other advisors to identify a new editor, as well as reviewing the aims and scope of the journal, the editorial policies and submission arrangements.

Currently we have many accepted Chaos, Solitons and Fractals papers waiting to be published. We feel it is inappropriate to keep scientists waiting too long before their research paper is published and therefore, for the moment, we are not accepting any new submissions to the journal Chaos, Solitons and Fractals.

We trust you understand our decision and we hope you will find another suitable journal for publication of your research paper (please have a look at: www.elsevier.com). We apologise for any inconvenience and please do consider us again for your next upcoming research paper.

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唉,写的很明白呀,看来对英文已经有了透视的能力,视而不见呀!

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
### Elsevier 论文投稿注意事项指南 #### 1. 投稿前的准备工作 在正式投稿之前,作者需确保论文的内容和格式完全符合目标期刊的要求。这包括但不限于以下几个方面: - **选择合适的期刊**:根据研究领域、主题范围以及影响因子等因素挑选适合的目标期刊[^1]。 - **阅读投稿指南**:每种期刊都有详细的投稿指南,通常可以在其官方网站上找到。务必仔细阅读并严格遵守其中的规定[^2]。 #### 2. 文章结构与内容要求 Elsevier 对于文章的整体结构有明确的规定,主要包括以下部分: - **标题页**:应包含完整的题目、所有作者的名字及其所属机构的信息等细节[^4]。 - **摘要**:简洁明了地概括全文的核心要点,长度一般不超过250字。 - **关键词**:选取3到6个能够代表文章主要内容的专业术语作为关键词。 - **正文**:按照引言、方法论、结果讨论这样的逻辑顺序编写。 - **图表**:所有的插图和表格都应当清晰可辨,并附带相应的描述文字[^3]。 - **参考文献**:依据指定风格整理引用资料列表。 #### 3. 文件格式的选择与应用 Elsevier 支持多种文档格式用于接收稿件,最常见的是LaTeX 和 Microsoft Word两种形式: - 如果选用 LaTeX 编辑,则推荐利用官方提供的模板来构建文档框架,这样能有效减少后期调整的工作量。 - 若偏好使用 Word 制作,则可以从相关资源库下载标准样例文件进行参照修改[^5]。 #### 4. 提交过程中的技术操作提示 通过 Elsevier 的在线平台递交作品时需要注意一些实际的操作技巧: - 登录账户后进入对应刊物页面寻找“Submit Your Paper”链接启动上传流程。 - 填写必要的元数据字段比如学科分类标签等等。 - 将准备完毕的各种附件逐一加载至系统内相应位置。 #### 5. 完成后的后续跟进措施 一旦成功发送出去之后还需要做几件事情以保障整个审阅进程顺利推进: - 定期查看邮箱以便及时回应编辑部提出的任何疑问或者请求补充更多信息的通知邮件。 - 遵守版权转让协议条款,在获得录用通知后再签署最终版本的相关法律文书。 ```python # 示例代码展示如何自动化检测PDF文件内的特定字符串是否存在 import PyPDF2 def check_string_in_pdf(file_path, search_str): pdf_file_obj = open(file_path,'rb') pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file_obj) num_pages = pdf_reader.getNumPages() found_flag = False for page_num in range(num_pages): page_obj = pdf_reader.getPage(page_num) text = page_obj.extract_text() if search_str.lower() in text.lower(): found_flag = True pdf_file_obj.close() return found_flag ```
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