论文密级

一、研究生学位论文密级的确定

我校研究生学位论文密级划分为公开、内部、秘密、机密、绝密共五级。

密级确定为“内部”的学位论文,通常是指有待于公开发表的论文或准备据之申请专利或进行技术转让的科研项目的论文。

密级确定为国家“秘密”、“机密”和“绝密”的论文须有学校保密委员会办公室的批件。

保密年限:“内部”保密年限为三年,“秘密”保密年限为十年,“机密”保密年限为二十年,“绝密”保密年限为三十年。

研究生学位论文的密级应慎重确定。密级确定为“内部”的,需出具由研究生和导师共同签名的证明,并加盖学院公章。密级确定为国家“秘密”、“机密”和“绝密”的论文,须出具学校保密委员会的批件(原件),并交一份复印件。

二、密级为“内部”的研究生学位论文提交要求及管理办法

时间: 2024-08-01 03:30:00

论文密级的相关文章

Latex 博客模板-基于电子科技大学学位论文latex模板

主要修改了原工程的thesis.clx文件,主要修改了 1 封面LOGO 2 封面个人信息 3 去掉英文摘要.英文译文等章节 ,使内容更适合paper. 修改的代码如下: 1 %% 2 %% This is file `uestcthesis.cls', 3 %% generated with the docstrip utility. 4 %% 5 %% The original source files were: 6 %% 7 %% uestcthesis.dtx (with option

矿业大学论文模板

main.tex 1 \documentclass[preprint,authoryear,PhD]{cumtthesis} 2 \usepackage{fancyvrb}%----------------------------------------------------------用于代码排版 3 \DefineVerbatimEnvironment{shell}{Verbatim}% 4 {frame=single,framerule=0.3mm,rulecolor=\color{re

中科院计算所论文模板

icmsec.cls \ProvidesClass{icmsec}[2006/05/09 v0.5, by Ge Xiangyang and Zhang Lin-bo] % % Class Options: % preprint - Preprint (default). TO BE IMPLEMENTED!!! % phd - PhD thesis (default) % master - Master thesis % makeindex - '\uepackage{makeidx}' an

写论文会用到的网站

罗列一些论文和资料的网站: 1)Springer link 外文资料网站,可下载PDF https://link.springer.com/ 2)HighWire Press由斯坦福大学HighWire出版社提供,是世界最大的科学免费期刊库,目前可以提供免费全文期刊1000余种,100万多篇免费全文. https://www.highwirepress.com/ 3)国内外会议论文 http://www.ourglocal.com/ 4)https://arxiv.org/   最新论文,论文质

论文阅读笔记:Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

这是CVPR 2015拿到best paper候选的论文. 论文下载地址:Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 尊重原创,转载请注明:http://blog.csdn.net/tangwei2014 1.概览&主要贡献 提出了一种end-to-end的做semantic segmentation的方法,简称FCN. 如下图所示,直接拿segmentation 的 ground truth作为监督信息,训练一个端到端的网络,让

分布式系统领域有哪些经典论文

0 个回答 默认排序 知乎用户 机器学习 话题的优秀回答者 901 人赞同了该回答 谢邀!五一快乐!分布式系统在互联网时代,尤其是大数据时代到来之后,成为了每个程序员的必备技能之一.分布式系统从上个世纪80年代就开始有了不少出色的研究和论文,我在这里只列举最近15年范围以内我觉得有重大影响意义的15篇论文(15 within 15).1. The Google File System: 这是分布式文件系统领域划时代意义的论文,文中的多副本机制.控制流与数据流隔离和追加写模式等概念几乎成为了分布式

精读论文node2vec

摘要: 文章首先指出,现存的特征学习方法还不能足够的捕捉出显示网络中被观测到的联通模式的的多样性 作者同时认为在搜索相邻节点时增加灵活性时提升特征学习算法的关键 主要贡献:我们定义了节点网络的表述,并且提出了一种带偏置的随机游走策略,这种策略可以有效地检索分散的相邻节点. 正文1 任何的有监督的学习算法均需要一系列的信息性,差异性和独立的特征表示,一种典型的解决方法是基于专业知识手动设计特定领域的特征.这样的特征只能适应于特定的任务领域.另一种可选的方法是通过解决优化问题去学习一组特征表示.其中

Faster R-CNN论文详解

原文链接:http://lib.csdn.net/article/deeplearning/46182 paper链接:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks &创新点 设计Region Proposal Networks[RPN],利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals,代替了Selective Search.EdgeBoxes等方法,速度上提升明显:

论文笔记 Generative Face Completion

这篇paper将巧妙地将四个loss函数结合在一起,其中每一个loss的功能不同.但这篇paper不够elegant的地方也是loss太多!在本文中,我采用散文的写作方法谈谈自己对这篇paper的理解,其实质就是“想到哪,写到哪!”   如上图所示,(a)输入图像:(b)用随机square模板遮住输入图像一部分:(c)复原得到的图像.理想状态下,我们希望复原出的图像与输入图像完全一致(视觉上 and 语义上).哈哈,这个不是很简单吗,我们可以用L2范数regularize输入图像与输出图像,理想