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相异度计算
“相异度计算”是指用于比较相异程度的一种数学方法，它被广泛应用于社会研究和统计学等领域。
在社会科学领域，它主要用来衡量一个群体或分组之间的不同情况以及变化。
它可以帮助我们分析人口状况的变化、识别一个社会群体的相异程度，以及识别相关社会现象等方面。
相异度计算的定义，可以概括为“从某一特定的角度来衡量两个或多个群体的相异程度的方法”。
可以从不同的角度来进行相异度计算，包括发展曲线图（比较分组之间的具体情况）、概率（比较不同
分组的数据）、或其他密度关系（比较概率）。
相异度计算具有许多优点，其中最重要的一点是可以用来衡量两个群体之间的差异，从而可以更好的了解某一特定的群体的不同情况。
它还可以帮助更好地分析社会群体之间的潜在联系，并帮助进行有效的数据分析和统计。
此外，相异度计算也可以帮助研究者在分析数据时发现趋势和变化，挖掘数据之间的关系，从而得出有效的结论。
它也可以帮助研究者检验先前假设，以及发现更多有助于深入研究的关键信息。
在现实社会中，相异度计算可以用于许多不同的方面。
例如，它可以用于衡量某一群体的不同特征和性质，并识别爱因斯坦和牛顿贡献到科学的不同程度；还可以用于衡量某个国家或社会的发展程度，以及识别和应对社会问题；它还可以用于识别商业活动中的差异程度，如客户从哪里获取信息、消费者的需求特征等等。
因此，“相异度计算”是一种非常有用的数学方法，在多个领域都有广泛的应用，可以帮助研究者更好地把握信息，识别社会群体的不同特征，从而更加有效地进行分析和统计。
如果能正确掌握和应用这一方法，可以为研究者提供更好的研究机会，并且可以为解决社会热点问题提供有效的帮助。
计算机科学期刊介绍--各种杂志投稿方式与评价一、计算机科学期刊[/B]介绍计算机科学的publication最大特点在于：极度重视会议[/B]，而期刊[/B]则通常只用来做republication。
大部分期刊[/B]文章都是会议[/B]论文的扩展版，首发就在期刊[/B]上的相对较少。
也正因为如此，计算机期刊[/B]的影响因子都低到惊人的程度，顶级刊物往往也只有1到2左右----被引的通常都是会议[/B]版论文，而不是很久以后才出版的期刊[/B]版。
因此，要讨论计算机科学的publication，首先必须强调的一点是totally forget about IF (IF指影响因子)。
另外一点要强调的是，计算机科学的绝大多数期刊[/B]和大部分的“好”会议[/B]都规模非常有限。
很多好的期刊[/B]一期只登十来篇甚至三四篇论文，有的还是季刊或双月刊。
很多好的会议[/B]每年只录用三四十篇甚至二十篇左右的论文。
所以，当你发现计算机的每个领域都有好几种顶级刊物和好几个顶级会议[/B]，不必惊讶。
整个计算机科学中最好的期刊[/B]为Journal of the ACM(JACM)。
此刊物为ACM的官方学刊，受到最广泛的尊敬。
但由于该刊宣称它只刊登那些对计算机科学有长远影响的论文，因此其不可避免地具有理论歧视（theory bias）。
事实上确实如此：尽管JACM征稿范围包括了计算机的绝大部分领域，然而其刊登的论文大部分都是算法、复杂度、图论、组合数学等纯粹理论的东西，其它领域的论文要想进入则难如登天。
另外一份在计算机科学领域有重大影响的刊物为Communications of the ACM (CACM)。
从某种意义上来说，CACM比JACM要像Nature/Science很多。
JACM上登的全是长篇大论，满纸的定义、定理和证明，别说一般读者没法看，就连很相近的领域的专家都未必能看懂。
而CACM则是magazine，既登高水平的学术论文和综述，也登各种科普性质的文章和新闻。
