简单的谈一谈一篇合格的文章应具备的条件，倘若要从合格到优秀，还有很长一段路。坚持即是胜利，科研之路漫漫。一篇合格的SCI论文，甚至说一篇优秀的论文总有几点是必不可少的，如合格的排版、一门编程语言、理论与数学化的描述、专业化的术语与合格的分析结果、模型图及结果的绘制和整理、对比试验、无错误的英语表述等。

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卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。

针对投稿前的准备工作与事项、各种投稿后状态、对拒稿后的处理或者接受后期的一些相关问题，做了一个专门的细致总结，并附有投稿经历和经验总结。

机器学习中提到了人工神经网络 (ANN)，它也可以分为两个类型：第一类是浅层的网络。如早期的感知机，它只有一个输入层和输出层组成。另外，上面提到的推断统计类型的机器学习方法从广义上说基本都可以归到这一类。第二类就是深层的网络，即深度神经网络，可以成为深度学习网络。它除了输出层和输出层之外，还有一个或多个隐层，并且通过学习算法，在隐层实现了对数据的抽象表达，如同人的认知系统。我们暂且对机器学习、深度学习的关系做一个简单粗暴的总结，那就是：机器学习中的人工神经网络是深度学习的起源，基于神经网络芯片的、大数据的、多层次的学习叫深度学习。

在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（英文：artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（英文：neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。

不管是年终总结、新年计划还是各种论文、提案，除了需要良好的文字水平以外，排版也非常重要。如何快速规范化文档样式？使用 Word 编辑长文档经常需要给文档中的图片和表格进行编号，经常遇到公式排版的问题，如何才能精确的实现公式居中、编号右对齐，而不是靠敲空格？如何才能实现公式自动编号？这篇文章将分享一些常用技巧。