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  • 论文结构及写作

    千次阅读 2017-04-08 20:05:06
    论文结构 摘要 引言 材料与方法部分 主要目的 材料包括 方法 表达 参考文献的使用 结果 包含内容 处理数据 需注意 讨论 主要目的 讨论包含要素 讨论的意义概述 现在论文写作的结构形成是有一定的历史的。科技论文中...


    概述

      现在论文写作的结构形成是有一定的历史的。科技论文中最常用的格式为IMRaD,也就是引言(Introduction)、方法(Materials and methods)、结果(Results)和讨论(Discussion)。(在IMRaD背后是有一定的故事来源的,读者有兴趣可以进行查阅)
      
    下图反映了科学学术论文的结构: 
    这里写图片描述


    论文结构


    摘要

      摘要可视为论文的微缩版本,应该能简明概括论文中各部分内容(引言,材料方法,结果,讨论)。这样才能让读者快速了解内容,进而判断是否继续阅读。

      摘要应做到以下几点:
    (1)陈述论文所做研究工作的主要目的和范围;

    (2)描述研究工作采用的方法;

    (3)总结研究结果;

    (4)给出研究工作得出的主要结论;

      论文导出的结论十分重要,是论文对于人类知识主要贡献部分。一般出现在3个地方:摘要,引言,讨论(最全面)。

      写摘要注意事项(不应该): 

    • 不要出现论文中没有的内容;
    • 尽量不要出现引用参考文献;
    • 摘要中不要出现表格或图片。

        摘要的词汇应简洁。摘要中不能缺少重要信息,但也不应该包含太多细节信息。写摘要时要惜字如金,能用100字说清楚,绝不用200字。确保每个字都能发挥足够大的价值。

    经典语句
    摘要可以定义为,对一篇文章所有信息的总结。 —— Houghton(1975)

    好的摘要能让读者迅速而准确地获知文章的基本内容,从而让读者知道自己是否会对该文章感兴趣,进而决定是否有必要去通读全文。 —— 美国国家标准机构(1997b)

    写完摘要问自己的问题:

    1. 你的核心工作关键之处是否得以表达?
    2. 重点与非重点是否安排得当?
    3. 【自明性】 读者不需要看下文,是否能够读懂你的摘要?
    4. 能否吸引读者?
    5. 是否足够简洁?
    6. 【结果】选择哪些结果进行说明?结果说到什么程度?

    引言

      引言的目的在于介绍论文。引言中应当包含:研究问题,相关工作,研究方法,研究结果,主要结论。
      
    好的引言应遵循规则:
    (1)引言要尽可能清楚的给出所研究问题的性质和范围;【最重要】

    (2)为方便读者理解,引言简要回顾相关文献中的工作

    (3)引言应明确指出采用的研究方法,必要时还应指出采用该特定研究方法的原因。;

    (4)引言应陈述主要的研究结果

    (5)引言应之处由研究结果得出的主要结论

      向读者明确表达出你所研究的问题是非常重要的开始,如果读者觉得研究这个东西没有意义,那么读者就不会再继续读下去了。而介绍相关工作能够更好的帮助读者理解该问题以及相应的解决办法。而主要的结果与结论是相当重要的,是文章核心,需要让读者了解你的贡献。总之,引言中要包含从提出问题到解决问题整个过程

    材料与方法部分

      这部分介绍材料方法要尽可能详细。

    主要目的

      1.描述实验方法,提供尽可能多的细节,以便具有一定能力的同行能够重复实验,这也是衡量实验部分质量的重要一点。(必要时说明选择该实验方法的原因)
      
      2.便于读者判断论文方法是否合理,实验结果是否有效,进而判断实验结果在什么范围内具有普遍意义。
      (可重复是科学的一个重要特点)

    材料包括

    材料的技术指标
    来源(如:google play)
    数量(apk信息 10000条)
    材料有哪些特性 (必要时说明)

    方法

      通常按照时间顺序,或者内在的依赖逻辑来叙述方法。

    表达

      材料与方法部分通常有副标题,该部分标题内容要尽量和后面结果部分内容前后一致。(方便读者将方法部分与结果部分相联系)
      
      表达要准确,用具体的数字说话。
      
      要正确的使用图、表。研究中做了大量的实验,抽取有代表性的实验结果,列成表格,如果结果较少,可不用。

    参考文献的使用

      叙述研究方法应该给出足够多的细节,以便他人重复。
      
    1.如果方法全新 —> 提供必要的细节
    2.使用别人方法 —-> 指出参考文献,并简述


    结果

      论文最核心的部分是数据,论文中这部分称为“结果”。

    包含内容

    1.对所做实验给出总体描述,但不要重复方法部分的实验细节;

    2.给出实验数据。

    处理数据

      结果部分数据较少,可以逐个给出;如果数据较多,用表格或图片描述。
      
      结果部分给出的数据应该都是有意义的。要能够用于解释,也就是说可以说明其背后的一些物理含义。

    需注意

    1.结果不应该用于描述方法部分遗漏的内容;

    2.结果应展示有代表性的数据(非重复性数据);

    3.描述实验结果应该清晰简洁,没有废话。(结果部分最重要,通常也最短小,前提是不要让该部分去承担其他部分应该描述的内容)

    4.实验结果是科研工作者贡献的新知识,需简洁,论文因为结果才得以立足。

    5.避免重复,避免已有的表格或图片,用文字重复描述一遍。(不要把表中的信息全部用文字描述出来)


    讨论

    主要目的

    揭示作者观察到的实验现象之间的联系正确全面考虑变量。
    下面举一个反例:

    • 作者考虑的因素有3个:声音,腿的个数,跳蚤的听力。
    • 自变量(改变腿的个数)改变,会造成因变量的改变(跳蚤的听力),这看上去好像很正常。但是作者没有考虑到另外的变量(弹跳的能力)也受到了影响。

    这里写图片描述

    解释:

    这里写图片描述

    讨论包含要素

    这里写图片描述
    来自:《科技论文写作与发表流程》

      方法与结果相呼应,同样引言与讨论相呼应。引言部分提出了待解决的问题,讨论部分对于这些问题进行相应的回答

    讨论的意义

    这里写图片描述

    在讨论的结尾应对论文工作的重要的意义做出总结。
    这里写图片描述

    只揭示自己确信的那部分真理(实验结果强烈支撑)。

    参考:
    【主要摘自】《科技论文写作与发表流程》
    【知乎】第一次写学术论文无从下手怎么办?


    内容角度

      前面是从论文写作的角度来进行说明的,接下来从论文
    内容论证的角度来进行讨论


    论题


    论证


    结论

    展开全文
  • ICIP论文结构整理

    千次阅读 2018-11-28 15:40:04
    本文记录了在准备ICIP论文的过程中发现的论文撰写规律,经验主要基于五篇论文,分别是: 文献一:《A Parallel Convolutional Neural Network Architecture for Stereo Vision Estimation》(2017) 文献二:...

    本文记录了在准备ICIP论文的过程中发现的论文撰写规律,经验主要基于五篇论文,分别是:

    1. 文献一:《A Parallel Convolutional Neural Network Architecture for Stereo Vision Estimation》(2017)
    2. 文献二:《Accurate Dense Stereo Matching for Road Scenes》(2017)
    3. 文献三:《Deep Stereo Confidence Prediction for Depth Estimation》(2017)
    4. 文献四:《Patch-Based Stereo Matching Using 3D Convolutional Neural Networks》(2017)
    5. 文献五:《Two-Stage Convolutional Neural Network for Light Field Super-Resolution》(2017)。

    更新于2018.11.30。

    论文结构

    论文结构基本相同,依次为:

    • Abstract --> Index Terms --> Introduction --> Proposed Method --> Experimental Results/Experiments and Discussion/Experiments --> Conclusion

    论文的篇幅通常为4-5页,且第5页只允许包含参考文献。

    下面将按照论文的顺序,分析各个部分的撰写规则。

    摘要

    摘要部分通常的篇幅要求在100-150字。内容主要遵从以下结构:

    • (问题综述) --> 算法概括 (算法分部介绍) --> 实验结果及评价。

    注意在算法概述中,应用一般现在时。

    问题综述

    问题综述通常用简单的一句话概括目前工作的意义(通常涉及应用场景和挑战)和目前方法存在的问题,从而引出文章中要介绍的工作。因此,这一部分的介绍需要与具体工作相关联,最好有衬托的作用。但是对于会议论文而言,通常篇幅较短,因此在摘要部分也可以没有问题综述(如博主阅读的五篇ICIP论文中,仅有2篇有问题综述,且其中一篇的综述过长,参考意义不大)。

    问题综述例句:

    1. Extracting depth information from the stereo image pair is a commonly used method in 3-D computer vision. For robotics and unmanned vehicle applications that require real-time performance, speed is often more important than accuracy. In recent years, Convolutional Neural Networks (CNNs) have shown great success in many computer vision applications including classification, segmentation, object detection, edge detection, and stereo vision estimation. Existing network architectures for stereo vision estimation predict very little information during the forward pass and are only able to calculate the disparity for one pixel at a time. 这一篇论文的摘要共143字,用了大量的篇幅说明场景、问题和现状,个人认为篇幅有点长,而且逻辑欠妥。
    2. Stereo matching task is the core of applications linked to the intelligent vehicles.

    算法概括(算法细节)

    通常在问题综述后面,会联系前面提到的困难和问题,给出论文中方法的简介。大部分论文都是先给出一句话的方法概括,简单说明算法的功能,随后再详细介绍算法的主要组成部分;但是也有一部分论文直接给出每个部分的功能概括。需要注意的是,在功能介绍的时候,通常会用简短的描述体现出算法的优势。

    算法简介示例:(高亮部分为一句话的方法概括)

    1. In this paper, we propose a parallel architecture to speed up disparity map computation by simultaeously processsing all pixels on one horizontal line. 通常不应该这么短,这篇论文的背景介绍部分很多。
    2. In this paper, we present a new variant function of the Census Transform (CT) which is more robust against radiometric changes in real road scenes. We demonstrate that the proposed cost function outperforms the conventional cost functions using the KITTI benchmark. The cost aggregation method is also updated for taking into account the edge information. This enables to improve significantly the aggregated costs especially within homogeneous regions. The Winner-Takes-All (WTA) strategy is used to compute disparity values. To further eliminate the remainder matching ambiguities, a post-processing step is performed. 这一段是细节概括与算法评价穿插来的,每个评价对应一个部分。
    3. In this paper, we investigate a convolutional neural network (CNN) approach for light field (LF) super-resolution (SR). We are motivated by the assumption that image priors can be embedded into CNN, and both external and internal correlations are important in LFSR. The LF images are indeed natural images except for its angular resolution, so the external correlations help to super-resolve a single image from a collection of general images, whilst the internal correlations are essential to enhance a single view in LF with the details in the other views. Accordingly, we propose a two-stage CNN, where the two stages exploit the external and internal correlations, respectively. Moreover, to improve the generalization ability of the second-stage CNN for inter-view SR, we propose to align different views at patch level to compensate for the disparity that is essential to LFSR, thus the second stage is termed multi-patch fusion CNN. 这一部分分别描述了整体算法功能、算法提出的动机(发现的问题)、具体算法结构和每个结构的作用。
    4. We present a novel method that predicts a confidence to improve the accuracy of an estimated depth map in stereo matching. In contrast to existing learning based approaches relying on hand-crafted confidence features, we cast this problem into a convolutional neural network, learned using both a matching cost volume and its associated disparity map. As the size of the matching cost volume varies depending on a search range of stereo image pairs, we propose to use a top-K matching probability volume layer so that an input size for convolutional layers remains unchanged. 这个算法介绍部分几乎没有写什么实质性的问题,只是说用了卷积神经网络而已,用于对比的也是hand-crafted的传统方法。
    5. In this paper, we propose patch-based stereo matching using 3D convolutional neural networks (CNN). We extract spatial color and disparity features simultaneously through 3D CNN. We treat stereo matching as multi-class classification that the classes are all possible disparity values. We first generate a large set of patches from stereo images for 3D CNN. Then, we get an initial disparity map through 3D CNN and refine it using color image guided filtering. The color image guided filtering minimizes outliers and refines edges in disparity without texture copying artifacts. 这一部分的介绍先说明了功能,随后说明了实现方法,但是主要集中在流程上,而非结构介绍。

    实验结果

    这一部分通常给出具有说明性的实验结果。如果有benchmark,通常为在benchmark内的排名;如果没有,就给出实际指标,最终给一句总结,最好最后的总结与前面描述的问题呼应。如果在benchmark上的排名是第一就直接说rank first,否则就只说比state-of-the-art方法好就可以,但是要给出具体的数据支撑。

    实验结果示例:(高亮部分为算法效果总结)

    1. We train and test our network on five Middlebury datasets. Our parallel architecture achieves at least 10x speedup compared to existing networks. Its accuracy is also very competitive.
    2. Experiments were conducted on the new Middlebury dataset, as well as on the real road traffic scenes of the KITTI database. Obtained disparity results have demonstrated that the proposed method is promising.
    3. Experimental results demonstrate the superior performance of our two-stage CNN compared with the state-of-the-art CNN-based SR methods.
    4. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms the state-of-the-art confidence estimation approaches on various benchmarks.
    5. Experimental results show that the proposed method sudccessfully estimates disparity in smooth and discontinuity regions while preserving edges as well as outperforms the state-of-the arts in terms of average errors.

    Index Terms

    关键词(索引词)个数在3-5个,通常为词或固定短语。各关键词之间描述的内容不应相同,主要概括算法的各项技术或功能。

    Introduction

    Introduction的篇幅在1页左右,内容有一定差异,与论文内容相关性较大。对于ICIP论文,由于论文本身篇幅只有4页,不需要单独设置一章总结Related Work,因此相关工作的介绍需要在Introduction下完成。

    Introduction的第一段主要用于引出话题,其主要结构可以表示为:

    • 引子 --> 应用场景 --> 基本概念 --> 现状概述或问题描述 --> 存在的问题。

    总体结构可以表示为(仅供参考,并非规则):

    • 第一段(格式如上) --> 研究现状 --> 算法结构或优势介绍 --> 论文结构介绍。

    引子 + 应用场景

    应用场景这一部分通常会跟有参考文献,但不是必须。也有的论文略过这一部分,直接从基本概念的演变开始说起。

    1. Stereo vision plays a critical role in many robotic vision applications. It is crucial to extract depth information of the relative position of 3D objects, which separates occluding image components. // Stereo vision is widely used in many fields such as aerial surveys, autonomous vehicles, etc.
    2. Stereo matching is one of the most widely studied problems in computer vision. // It has found various applications in the image processing domain e.g. 3D reconstruction, object detection and intelligent vehicles.
    3. As one of the most important topics in computer vision, stereo correspondence has been actively studied over the last few decades. // The disparity map (or depth map) obtained using stereo correspondence is widely used in many applications such as 3D reconstruction, object detection, and driver assistance system.
    4. Stereo matching has been an highly active research area in computer vision for decades, and a variety of methods have been proposed to produce accurate disparity maps so far.

    基本概念 + 现状概述

    有的论文会在第一段简单概括研究现状,也有的论文不作概括,直接在后面的论述中详细介绍。

    1. A stereo vision algorithm computes the disparity for each pixel from two rectified images taken from the left and right cameras. Disparity refers to the difference in horizontal location of an object in both images, as shown in Fig.1.
    2. Stereo matching algorithms described here typically operate on rectified images. // They can be roughly classified into two categories: global and local approaches. Global approaches consider whole pixels in the image to produce depth values. Thus, these approaches usually produce quite accurate depth results. However, this kind of algorithms has a high complexity problem. Local approaches consider specific pixels in the image to estimate depth values. Thus, they are computationally cheap. However, they usually produce less accurate depth values.
    3. Light field refers to the function of light with respect to position and direction, which has been introduced into digital image processing in 1996. 这篇论文就没有引子和应用场景,直接以基本概念开始,按照其演变撰写论文。

    论文结构介绍示例

    这一部分给出了Introduction中最后介绍论文结构的几个示例。需要注意的是,由于会议论文篇幅较短,因此有的论文可能省略论文结构介绍。

    1. Details of our estimation model architecture are introduced in Section 2. Section 3 discusses our experiment settings and results. finally, the paper is summarized and concluded with future research directions in Section 4.
    2. The remainder of this paper is organized as follows. Section 2 presents the details of our method. Section 3 presents experimental results, followed by conclusion in Section 4.

    Experimental Results

    实验结果这一部分与论文方法介绍Proposed Method很像,不同论文之间的差异比较大。但是对于实验结果这一章而言,还是有一定共同点的。这里博主总结一下通常在这一部分需要说明的问题:

    1. 实验环境:硬件条件、工具包、架构等。
    2. 实验设置:训练的方法、用于训练和测试的数据库、超参数的设置等;其中数据库部分可以有简单的介绍。
    3. 用于对比的算法:这一部分通需要简述选择这些算法的理由。
    4. 实验结果及对结果的比较和分析。

    Conclusion

    结论部分的篇幅差异相对摘要要大一点,但范围通常在11-12行之间,但也有17行的。主要结构为:

    • 方法功能综述 --> 各部分概括(或优势重申) --> 实验结果 --> 未来计划。

    方法功能综述

    注意在结论中通常使用一般过去时,但也有用现在时的。这一部分有时也会包括实验结果的概括(但是看起来结构比较乱,不建议这么写)。

    示例:

    1. In this paper, we proposed patch-based 3D CNN for stereo matching.
    2. In this study, we have presented a learning framework for estimating stereo matching confidence by using both matching cost volume and initial disparity map in CNNs.
    3. In this paper, we presented a new stereo matching algorithm based on a new variant of the Census cost function for the cost computation stage.
    4. In this paper, we propose a parallel CNN architecture for stereo vision estimation. Our results on the Middlebury datasets show that our network architecture produces accurate results. 后面这一句就是实验结果的综述,个人认为破坏了结论的结构,看起来不太舒服。
    5. We propose a two stage CNN-based method for light field SR. The external and internal correlations have been exploited in the two stages, respectively.

    各部分概括(或优势重申)

    这一部分种类比较多,每篇论文都有自己的特点。有的是概括各个部分的细节,有的论文是总结算法或结构的优势,有的论文是重申算法具有的功能。也有论文会把这一部分和实验结果融合在一起说,不过这样看起来比较乱。

    示例:

    1. We learned both disparity and color features in 3D-DSI using 3D CNN. First, we extracted number of patches from Middlebury stereo dataset for training and validation. With the trained network, we predicted each pixel’s disparity and acquired an initial disparity map. Since the results contained some outliers and blurry edges, we performed color image guided filtering to smooth them and remove texture copying artifacts while preserving edges in disparity.
    2. It is assumed that the optimal confidence features can be learned from the matching probability volume together with the initial disparity map. With the depth refinement method using the proposed confidence estimation method, we obtained an accurate and robust disparity map for public datasets as well as for challenging outdoor environments.
    3. Unlike the existing CNN stereo vision architectures that either determine whether a pair of small image patches is a good match, or compute the disparity for one pixel in one forward pass time, our parallel architecture can estimate disparities for all pixels in the center row of an entire image strip in one single forward pass.
    4. Trained with a general image set, the first-stage CNN is capable in enhancing the views individually. and the second-stage CNN further enhances the target view from the information of neighboring view. Moreover, we propose to perform view registration between the two stages to handle the disparity explicitly.

    实验结果

    这一部分用几句话简单总结实验结果,主要用于突出算法的优势和应用场景(数据库)。

    1. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance in stereo matching than state-of-the-arts while successfully preserving edges with less outliers.
    2. Experimental results, using real road scenes of the KITTI dataset, have demonstrated that the proposed variant leads to the lowest disparity mean errors compared to the top performer in this dataset. Moreover, a local method based on cross aggregation is updated to incorporate the edge information. The modified aggregated costs have leaded to an improvement of disparity results. A post-processing step is performed to remove any noise left. The obtained disparity results are considered promising. 这一段将实验结果和论文结构介绍放在了一起,可读性不强,不建议这么写。
    3. Our architecture significantly speeds up the processing while only sacrificing roughly 2% of the disparity accuracy to do so.
    4. Experimental results show that the proposed method outperforms the state-of-the-art CNN-based methods.

    未来计划

    这一部分主要简述在本文的基础上,下一步的工作方向。有的论文会直接给出下一步的工作方向,也有的论文会稍微说一下不足或可以改进的地方再说下一步的工作。如果这一部分比较长,建议单独成段。

    1. Though the confidence estimation is based on the CNN architecture, the depth refinement step still relies on the hand-crafted approach. As future work, we will study a learning-based approach that refines a depth map in a deep convolutional neural network framework.
    2. With a balance between accuracy and efficiency, our proposed method shows great potential for real-time robotic vision applications. In the future, we will focus on modification for improved speed and implementation on a field programmable gate array device for embedded vision sensor application.
    3. In the future, we plan to investigate fractional-pixel-level patch search to further reduce the interference of disparity.

    其他问题

    1. 与之前的工作不同,近几年的论文逐渐会出现用第一人称做主语的情况,但比较常用的通常是We、Our,而非其他第一人称。
    2. ICIP中习惯称数据集为dataset,而TCSVT则习惯称data set。

    更多内容,欢迎加入星球讨论。
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • TCSVT论文结构整理

    千次阅读 2018-11-28 13:46:30
    本文记录了在准备TCSVT论文的过程中发现的论文撰写规律,经验主要基于五篇论文,分别是: 文献一:《Accurate Image-Guided Stereo Matching With Efficient Matching Cost and Disparity Refinement》(2016) 文献...

    本文记录了在准备TCSVT论文的过程中发现的论文撰写规律,经验主要基于五篇论文,分别是:

    1. 文献一:《Accurate Image-Guided Stereo Matching With Efficient Matching Cost and Disparity Refinement》(2016)
    2. 文献二:《PMSC:PatchMatch-Based Superpixel Cut for accurate Stereo Matching》(2018)
    3. 文献三:《NIPM-sWMF: Towards Efficient FPGA Design for High-Definition Large-Disparity Stereo Matching》(2018)
    4. 文献四:《Robust Adaptive Normalized cross-Correlation for Stereo Matching Cost computation》(2017)
    5. 文献五:《Color Image-Guided Boundary-Inconsistent region refinement for Stereo Matching》。

    更新于2019.01.17。

    官网要求看这里

    论文结构

    论文结构基本相同,依次为:

    • Abstract --> Index Terms --> Introduction --> (Related Works/Background and Motivation) --> Proposed Method --> More Info --> Experimental Results/Experiments and Discussion/Experiments --> Conclusion

    这个结构中间有轻微的差异,如大部分论文会将Related Works等放在Introduction里面作为一个小节,也有的论文会将Contributions也单独列出来作为一个小节。方法的介绍通常分为两章进行,具体的题目可以根据需要变动。结构中其他章节的名称和内容基本一致,实验部分通常直接命名Experimental Results,但也可例外。论文的篇幅通常为14页。

    下面将按照论文的顺序,分析各个部分的撰写规则。

    摘要

    摘要部分通常的篇幅在24-30行(198-276字)查到了官网要求,在150-200字之间,通常在25行左右(24-26)。内容主要遵从以下结构:

    • 问题综述 --> 算法概括 (算法分部介绍) --> 实验结果及评价(总结)。

    注意在算法概述中,应用一般现在时。

    问题综述

    问题综述通常用简单的一句话概括目前工作的意义(通常涉及应用场景和挑战)和目前方法存在的问题,从而引出文章中要介绍的工作。因此,这一部分的介绍需要与具体工作相关联,最好有衬托的作用。

    问题综述例句:(高亮部分为应用场景举例)

    1. Large disparity stereo matching is critical to the application of stereo vision system especially for outdoor scenes. Nevertheless, how to efficiently design high accuracy large-disparity stereo matching on FPGA is still a grand challenge. // The computational complexity of previously proposed stereo matching is inevitably propotional to disparity range, hence their hardware designs become very inefficient when the disparity range is large.
    2. Stereo matching is a challenging task because stereo images are affected by many factors, such as radiometric distortion, sun and rain flare, flying snow, occlusion, textureless and noisy image regions, and object boundaries. // However, most of the existing methods for stereo matching aim to solve only one specific problem. As a result, their performance is degraded significantly when operating with stereo images captured under a variety of scenes and conditions. ——这个问题综述相比较上一个而言,可读性差了一点,可能是描述方式使得读起来很冗长。
    3. Stereo matching is a challenging problem, and high-accuracy stereo matching is still required in various computer vision applications, e.g., 3-D scanning, autonomous navigation, and 3-D reconstruction.
    4. Estimating the disparity and normal direction of one pixel simultaneously, instead of only disparity, also known as 3D label methods, can achieve much higher subpixel accuracy in the stereo matching problem. However, it is extremely difficult to assign an appropriate 3D label to each pixel from teh continuous label space R 3 \mathbb R^3 R3 while maintaining global consistency because of the infinite parameter space.

    算法概括(算法细节)

    通常在问题综述后面,会联系前面提到的困难和问题,给出论文中方法的简介。大部分论文都是先给出一句话的方法概括,简单说明算法的功能,随后再详细介绍算法的主要组成部分;但是也有一部分论文直接给出每个部分的功能概括。需要注意的是,在功能介绍的时候,通常会用简短的描述体现出算法的优势。

    算法简介示例:(高亮部分为一句话的方法概括)

    1. In this paper, we propose a novel algorithm called PatchMatch-based superpixel cut to assign 3D labels of an image more accurately. In order to achieve robust and precise stereo matching between local windows, we develop a bilayer matching cost, where a bottom-up scheme is exploited to design the two layers. The bottom layer is employed to measure the similarity between small square patches locally by exploiting a pretrained convolutional neural network, and then, the top layer is developed to assemble the local matching costs in large irregular windows induced by the tangent planes of object surfaces. To optimize the spatial smoothness of local assignments, we propose a novel strategy to update 3D labels. In the procudure of optimization, both segmentation information and random refinement of PatchMatch are exploited to update candidate 3D label set for each pixel with high probability of achieving lower loss. Since pairwise energy of general candidate label sets violates the submodular property of graph cut, we propose a novel multilayer superpixel structure to group candidate label sets into candidate assignments, which thereby can be efficiently fused by α \alpha α-expansion graph cut.
    2. Motivated by the original PatchMatch and weighted median filtering algorithms, this paper proposes a NIPM-sWMF algorithm to significantly reduce the computational complexity of stereo matching and make it independent of disparity range. Moreover, we also propose a fully pipelined architecture design on FPGA that employs several hardware techniques to efficiently implement the proposed NIPM-sWMF.
    3. In this paper, we propose a novel matching cost function based on adaptive normalized cross-correlation (ANCC). We demonstrate several weaknesses of ANCC and propose techniques to resolve them. In addition, we employ available information, such as intensity mean, intensity variance, and support window radius, to estimate the parameters of the proposed matching cost function.
    4. Therefore, we present a novel image-guided stereo matching algorithm, which employs the efficient combined matching cost and multistep disparity refinement, to improve the accuracy of existing local stereo matching algorithms. Different from all the other methods, we introduce a guidance image for the whole algorithm. This filter-based guidance image is generated by extracting the enhanced information from the raw stereo image. The combined matching cost consists of the novel double-RGB gradient, the improved lightweight census transform, and the image color. This cost measurement is robust against imag noise and textureless regions in computing the matching cust. Furthermore, a new systemic multistep refinement process, which includes outlier classification, four-direction propagation, leftmost propagation, and an exponential step filter, is proposed to remove the outliers in the raw disparity map.

    实验结果

    这一部分通常给出具有说明性的实验结果。如果有benchmark,通常为在benchmark内的排名;如果没有,就给出实际指标,最终给一句总结,最好最后的总结与前面描述的问题呼应。如果在benchmark上的排名是第一就直接说rank first,否则就只说比state-of-the-art方法好就可以,但是要给出具体的数据支撑。

    实验结果示例:(高亮部分为算法效果总结)

    1. Extensive experiments demonstrate that our method can achieve higher subpixel accuracy in different data sets, and currently ranks first on the new challenging Middlebury 3.0 benchmark among all the existing methods.
    2. The disparity quality of the proposed NIPS-sWMF algorithm is evaluated on both KITTI2015 and Middlebury V3 stereo datasets, and the proposed architecture design is implemented and synthesized on Xilinx FPGA. Evaluation results demonstrate that, the proposed NIPM-SWMF design on FPGA reaches the real-time performance of 1920x1080@60Hz at the disparity range of 128, and can achieve almost the same disparity estimation accuracy, 4.5x processing throughput, while reducing the hardware cost of LUT, Register, DSP and BRAM by 40%, 47%, 100% and 68% respectively, compared with the reference stereo matching design. Therefore, the proposed NIPM-sWMF design is an efficient way to address the challenge of large-disparity stereo matching.
    3. Compared with ANCC, the proposed matching cost function reduces the error rates from 24.1% to 17.8% in the Middlebury data set and from 64.1% to 26.4% in the KITTI data set. In addition, for noisy stereo pairs, the proposed function reduces the error rate from 73.6% to 37.3%. The qualitative and quantitative experimental results based on stereo images in different data sets under various conditions show that our proposed matching cost function outperforms state-of-the-art matching cost functions in indoor and outdoor stereo images having various radiometric distortions.
    4. Experiments on the Middlebury benchmark demonstrate our algorithm’s superior performance that it ranks first among the 158 submitted algorithms. Moreover, the proposed method is also robust on the 30 Middlebury data sets and the real-world Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute benchmark.

    Index Terms

    关键词(索引词)个数在3-5个,通常为词或固定短语。各关键词之间描述的内容不应相同,主要概括算法的各项技术或功能。

    Introduction

    Introduction的篇幅在1-2页,内容有一定差异,与论文内容相关性较大。对于TCSVT的论文,这一部分可以包括Related Work作为一节,也可以将Related Work单独作为一章来写,甚至可以没有单独的部分。但是一定要包含算法的优势(最好是很明显地写出来,比如作为一节,或者将每一条优势都给出项目标注),最好也包含整篇论文的结构。

    Introduction的第一段主要用于引出话题,其主要结构可以表示为:

    • 引子 --> 应用场景 --> 现状概述或问题描述 --> 存在的问题。

    引子 + 应用场景

    应用场景这一部分通常会跟有参考文献,但不是必须。

    1. Stereo matching is one of the most active research topics in computer vision society. With the accuracy and processing speed improvement of stereo matching, stereo vision systems have been widely used in a wide variey of application areas, including mobile robots, intelligent surveillance and autonomous vehicles.
    2. It is the goal of stereo correspondence to reconstruct the depth information from left and right images of a scene. It is still researched actively as it it important for applications such as interactive robot navigation, self-driving cars, view interpolation, and 3D reconstruction.
    3. Generation of dense disparity map from a pair of stereo images is a popular topic in computer vision, because it plays a crucial role in many applications, including autonomous navigation, 3-D scanning, 3-D tracking, and 3-D reconstruction.
    4. Stereo matching has been one of the most core problems in computer vision for a long time. Recently, the wide use of 3D labels increases the accuracy of stereo matching algorithms to a large extent.

    现状概述

    在现状概述这一部分,许多立体视觉匹配的论文都会提到立体匹配的四个步骤:

    • the matching cost computation
    • cost aggregation
    • disparity computation/ optimization
    • disparity refinement processes

    论文结构介绍示例

    这一部分给出了Introduction中最后介绍论文结构的几个示例:

    1. The rest of this paper is organized as follows. Section II introduces the … Section III proposes the … algorithm. Section IV presents … architecture design. Section V discusses the experimental results. Finally, the conclusion is drawn in Section VI.
    2. The remainder of this paper is organized as follows. The … and … model are introduced in Section II. In Section III, the … is proposed. An improved … function is presented in Section IV. In Section V, a … is adopted to achieve higher accuracy. The experimental process and results are elaborated in Section VI. A brief summary is given in Section VII. ——个人感觉这种结构没有上面那种结构清晰,可读性差一些。

    Experiments and Discussion

    这一部分不同的论文名称不同,这里举几个例子:
    Experiments and Discussion
    Experiments
    Results
    Experimental Results

    其中比较常用的(博主看见更多的)是最后一个。

    这一部分主要就是展示实验数据并进行分析,不同的论文说明的角度和方式都不同,但是也可以尝试总结一下其中的套路。

    先总结一下这一部分通常应该包括的内容(结构):

    • 第一段综述 --> 实验环境、参数等设定 --> 实验结果及分析(有时候可以分作两节,也可以并在一起说)

    第一段(综述)

    博主看见的大部分论文都有这一段,当然也有论文开门见山,不要这一段,所以具体情况要具体分析。对于有这一段的论文,其主要说明的问题是用于比较的数据集、用于比较的算法等等。但是都很笼统,1~2句话就可以了。

    第一节(实验设置)

    这一部分主要说明实验的各种设定,包括硬件条件、软件条件、用到了什么数据库(可对数据库进行简要说明)、什么平台、参数设置是多少等等一系列的问题。这部分就根据具体的实验情况进行客观描述就可以了,比较简单。说得详细、清楚即可。

    第二节(实验结果及比较)

    这一部分是本章的重点,也是最不好写的地方。博主尽量分析其中的套路,欢迎在评论区补充。

    首先,本章应包括所有(有用)的实验数据,包括具体的数据类结果也包括直观的图形类结果(如果有的话),其作用应当是能够证明算法的先进性。这里在展示了数据后要有一定的说明。

    其次,最难的地方就是如何与其他算法做比较。这一部分一定要小心,说不好可就得罪人了。大部分论文在实验结果上只是直接呈上各个算法的数据,然后说一句自己的算法比较好,然后客观分析数据。

    Conclusion

    结论部分的篇幅差异相对摘要要大一点,但范围通常在15-25行之间。主要结构为:

    • 方法功能综述 --> 各部分概括(或优势重申) --> 实验结果 --> 功能拓展 --> 未来计划。

    方法功能综述

    注意在结论中通常使用一般过去时,但也有用现在时的。

    示例:

    1. In this paper, we introduced a new matching cost function that operates robustly and accurately with stereo images in different indoor and outdoor scenes and situations.
    2. A high-accuracy local stereo matching system has been proposed in this paper. The image-guided matching structure is valid and can be extensively adopted.
    3. This work concerns the efficient FPGA design for high-definition large-disparity stereo matching.
    4. In this paper, we present a novel 3D label-based accurate stereo matching approach with the second-order smoothness regularization.

    各部分概括(或优势重申)

    这一部分种类比较多,每篇论文都有自己的特点。有的是概括各个部分的细节,有的论文是总结算法或结构的优势,有的论文是重申算法具有的功能,等等。

    示例:

    1. We propose a bilayer matching cost to combine the pixel similarity values generated from CNN and the slanted patch matching of PatchMatch stereo, which keeps the advantages of both measurements. To generate candidate 3D label sets for each pixel, we propose a novel strategy by propagation on multilayer superpixels and random refinement. Global regularization is defined as the pixel grid MRF energy with 3D labels, which can be directly optimized by α \alpha α-expansion graph cut due to our novelly designed proposal structure.
    2. The proposed matching cost function exploited available information to estimate the parameters of the proposed matching cost function.
    3. Our system is efficient based on these key factors: the filter-based guidance image, the double-RGB gradient, the combined cost measurement, the exponential step aggregation structure, and the systematic efficient multistep refinement, including outlier classification, four-direction propagation, leftmost propagation, and exponential step filtering.
    4. In particular, we propose an efficient NIPS-SWMF stereo matcing algorithm, which includes a non-iterative PatchMatch for disparity computation and a separable weighted median filtering for disparity refinement respectively. The proposed NIPS-sWMF algorithm is independent of the disparity range d d d and can significantly reduce the computational complexity of disparity computation and refinement as well. Then we further design a fully pipelined architecure for the proposed NIPM-sWMF and exploit several techniques to improve processing capability and reduce hardware overhead.

    实验结果

    这一部分用几句话简单总结实验结果,主要用于突出算法的优势和应用场景(数据库)。

    1. Experiments demonstrate that our algorithm offers excellent high accuracy performance in both indoor and outdoor environments. This algorithm can be regargded as one of the state-of-the-art stereo methods.
    2. We evaluated and compared the proposed matching cost function and several state-of-the-art matching cost functions using various stereo matching data sets, and the experimental results show that the proposed matching cost method was wuperior to the state-of-the-art matching cost methods across the data sets.
    3. Evaluation shows that the proposed method obtains highly accurate disparity maps, and currently ranks first on the official Middlebury 3.0 benchmark among all existing methods. Compared with the other global methods that are also based on PatchMatch, the proposed method achieves better results on Middlebury 2006 data set, and is more efficient for high-resolution images.
    4. By extensive evaluation on KITTI2015 and Middlebury V3 stereo datasets, the proposed NIPM-sWMF can achieve comparable disparity accuracy with those more sophisticated stereo matching designs. Implementation results on FPGA further show that the proposed NIPM-sWMF substantially outperforms previous stereo matching designs in terms of real-time performance and hardware efficiency especially when the disparity range is large. The experimental results clearly demonstrate that the propsoed NIPM-sWMF is an efficient solution for large-disparity stereo matching system.

    功能拓展

    这一部分主要介绍了算法未在论文中说明的可能的拓展(如果有的话)。

    1. In addition, although the proposed NIPM-sWMF design is implemented and evaluated on FPGA in this paper, it can be employed to efficient integrated circuit design as well.
    2. Furthermore, this study can be extended in terms of optimizing the computational complexity and reducing the number of parameters.

    未来计划

    这一部分主要简述在本文的基础上,下一步的工作方向。

    1. Future research will be applied to additional indoor and outdoor scenes.
    2. High computation time is a main limitation of our proposed matching cost function. Since the proposed matching cost is based on windows, it can be processed in parallel. Therefore, implementing it in a field-programmable gate array is one solution.
    3. In the future, we would like to add semantic information to our PMSC model, and extend our algorithm to multiview scenario.

    其他问题

    1. 与之前的工作不同,近几年的论文逐渐会出现用第一人称做主语的情况,但比较常用的通常是We、Our,而非其他第一人称。

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  • 系统结构论文 关于计算机系统结构论文原创 关于计算机系统结构论文原创
  • 硕士论文结构分析与如何写作

    万次阅读 2017-11-14 20:19:02
    作者:谭东 硕士论文可以说是毕业前最重要的一部分,也可以说是展示和检验你3年研究生学习的成果的一个考试。硕士论文答辩和检验合格,才能够顺利拿到毕业生和学位证,可见其重要性。

    作者:谭东


    硕士论文可以说是毕业前最重要的一部分,也可以说是展示和检验你3年研究生学习的成果的一个考试。硕士论文答辩和检验合格,才能够顺利拿到毕业生和学位证,可见其重要性。

    整个硕士几年,总结下,可以这样规划:

    第一年:学习专业基础知识,明确自己研究方向和未来要发展及从事的行业。这样有了目标,在学习完基础课程后,可以在实验室利用空余的时间和精力去学习研究你的研究方向相关的知识。同时可以和自己的导师多沟通,也可以寻找导师提供资源和相关技术的支持和帮助。当然研究生阶段要多参加各种比赛,不管是学校,学院还是市级和国家级比赛,对自己有好处的。

    第二年:基本上没有课程了,你可以利用这段充足的时间去实践、学习、研究、巩固自己,也要大概的明确下自己论文的大致方向。

    第三年:基本就是实践实习和论文的编写和准备答辩了。

    从论文的角度来说,第一年就是理论基础,论文的第一章和第二章;第二年就是论文的第三章,利用基础知识,发现问题、分析问题、解决问题;

    第三年就是论文的第四章和第五章了,将两年的学习和研究成果进行实验和实践,分析和整理数据反馈,完善。分析和展望未来可以完善的发展的方向。


    先说论文大致题目和方向分类:学硕和专硕。

    学硕基本上可以按照学术研究类型进行论文的编写,即xxxxxxxx的xx研究;注重学术性和理论研究性。

    专硕可以按照,xxxxxxxx的xx研究与实现;注重联系理论后的专业实践和实验。

    侧重点有所不同。

    下面我就根据学硕的论文大概分析下如何写作吧。

    首先,是选题。好的论文选题是论文成功的一半。根据自己的专业及研究方向、特长,以及研究生期间研究的问题、成果及发现的问题,同时也要多参考阅读CNKI或者相关期刊的相关论文和文章,确定自己的选题。选题很重要,关系到你后面能不能写好,写出来。选题要:有价值有意义、不能太宽泛和空洞、切实可行、最好有一些创新性在里面、可以站在巨人的肩膀上进行微创新、不要和别人研究的重复。总结下,论文研究目的也大概就是新的方法解决旧的问题、新的方法解决新的问题。你要想想你发现了什么问题?想用什么方法解决这个问题?这个方法解决后的效果和评价反馈如何?未来如何改进和展望规划?


    其次,确定好论文选题后,大致就要按照论文的几个大的章节和部分进行准备了。其实论文的每个部分和步骤都要伴随着多去图书馆、CNKI、相关文章视频资源、期刊等去查阅、学习相关理论和研究,这也是在积累、学习、启发的过程。

    要多看他人的论文的结构和技巧方法,遇到不懂的也要多和导师和同学沟通。


    接下来,就是弄懂理清论文的几大部分是做什么的,有个整体的大纲和目录设计。整体我把它划分为:摘要、正文、参考文献。

    摘要:是论文的一个高度概括,让别人通过阅读摘要就可以大致了解你论文的研究内容、研究方法、研究结果。摘要也可以说是一篇完整的论文的缩影。

    正文:是论文的内容核心部分,我给它大致分为五部分,引言/绪论、理论基础/研究方法的基础理论概述、具体的研究内容和实施方法及过程的讲解和论证、实验/实践/应用与反馈评价/数据分析、方案和现状的总结和发展改进展望/建议。

    参考文献:参考文献隶属于正文里面的内容,进行相关的理论和方法概念/观点的引用标注。参考文献的标注要在被引用的那句话或那段话的最后的句号之前。建议参考一些最近几年内的相关文献,可以是期刊、论文、报告、互联网文献资源等。

    下面这些是参考文献类型和标识:

    参考文献类型:专著[M],论文集[C],报纸文章[N],期刊文章[J],学位论文[D],报告[R],标准[S],专利[P],论文集中的析出文献[A]
    电子文献类型:数据库[DB],计算机[CP],电子公告[EB]
    电子文献的载体类型:互联网[OL],光盘[CD],磁带[MT],磁盘[DK]

    格式类似:

    [序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地:出版者,出版年.起止页码(可选)
    [1]刘国钧,陈绍业.图书馆目录[M].北京:高等教育出版社,1957.15-18.


    下面给几个大概的各个类型文献的例子:

    A:专著、论文集、学位论文、报告
    [序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地:出版者,出版年.起止页码(可选)
    [1]刘国钧,陈绍业.图书馆目录[M].北京:高等教育出版社,1957.15-18.
    B:期刊文章
    [序号]主要责任者.文献题名[J].刊名,年,卷(期):起止页码
    [1]何龄修.读南明史[J].中国史研究,1998,(3):167-173.
    [2]OU J P,SOONG T T,et al.Recent advance in research on applications of passive energy dissipation systems[J].Earthquack Eng,1997,38(3):358-361.
    C:论文集中的析出文献
    [序号]析出文献主要责任者.析出文献题名[A].原文献主要责任者(可选).原文献题名[C].出版地:出版者,出版年.起止页码
    [7]钟文发.非线性规划在可燃毒物配置中的应用[A].赵炜.运筹学的理论与应用——中国运筹学会第五届大会论文集[C].西安:西安电子科技大学出版社,1996.468.
    D:报纸文章
    [序号]主要责任者.文献题名[N].报纸名,出版日期(版次)
    [8]谢希德.创造学习的新思路[N].人民日报,1998-12-25(10).
    E:电子文献
    [文献类型/载体类型标识]:[J/OL]网上期刊、[EB/OL]网上电子公告、
    [M/CD]光盘图书、[DB/OL]网上数据库、[DB/MT]磁带数据库
    [序号]主要责任者.电子文献题名[电子文献及载体类型标识].电子文献的出版或获得地址,发表更新日期/引用日期
    [12]王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB/OL].
    [8]万锦.中国大学学报文摘(1983-1993).英文版[DB/CD].北京:中国大百科全书出版社,1996.


    下面着重讲解正文部分:

    正文部分我给它大致分为五部分,引言/绪论、理论基础/研究方法的基础理论概述、具体的研究内容和实施方法及过程的讲解和论证、实验/实践/应用与反馈评价/数据分析、方案和现状的总结和发展改进展望/建议,之前提到过。


    其实论文的正文的结构内涵就是按照人们阅读思考和研究的一个步骤循序渐进来设计的,先要阅读知道你这个研究的背景、意义、内容、目的和方法的概述。然后要知道你研究的方法里用到的理论基础知识概述或技术点的概述讲解,让别人有个大致的了解。有了前2个基础后,就可以进入研究内容和方法方案的具体内容了。有了实施方案,就可以进行相应的实验/实践进行论证和获取反馈评价了。最后根据这些进行总结和规划。


    可能你还是对论文结构和流程有点模糊,那么我举个例子:假如我要研究个新型的二维码,那么对于懂的人和不懂的人阅读分析来说,你要先介绍下二维码和当前二维码的状况,优缺点,你要研究的二维码的内容、意义、方法。其次你要告诉别人,二维码的基础概念、技术原理概述以及和你要研究的方案相关联要用到的相关技术的简单概述,让别人有所了解。接下来你就要进行新型二维码的具体研究的内容介绍了,讲解论证你如何实现的。前几步都讲清楚了后,你就进行实践/实验来测试你的新型二维码的效果怎么样?获取反馈和评价。最后对你的研究进行总结及规划。


    接下来在说下基本的图表格式问题,表要用三线表。

    三线表通常只有3条线,即顶线、底线和栏目线(注意:没有竖线)。其中顶线和底线为粗线,栏目线为细线。当然,三线表并不一定只有3条线,必要时可加辅助线,但无论加多少条辅助线,仍称做三线表。三线表的组成要素包括:表序、表题、项目栏、表体、表注。



    图和表要按章排和命名,什么意思,很简单。假如我有两章,第一章就3个图片2个表,第二章2个图片2个表。那么第一章图片就按照类似:图1-1 XXXXXX,图1-2 XXXXXX,图1-3 XXXXXX;第一章表就按照类似:表1-1 XXXXXX,表1-2 XXXXXX。到了第二章图片就按照类似:图2-1 XXXXXX,图2-2 XXXXXX;第二章表就按照类似:表2-1 XXXXXX,表2-2 XXXXXX。


    再说下附录相关的,附录里主要说下调查问卷。很多同学把附录里加入自己的调查问卷,那这里一定要明确:你的调查问卷是实验前还是实验后的?或者你也可以只有一个调查问卷。但这个调查问卷一定要目的明确,实验前的调查问卷还是实验后的调查问卷。


    整个硕士论文的过程大概是这样的,准备论文开题报告→开题答辩→准备写论文,该论文,多读多看,多去图书馆→准备毕业论文预答辩→查重,盲审,外审→准备毕业论文正式答辩。


    以上这些为我自己在阅读了相关CNKI和期刊论文及编写论文时总结出来的一些经验分享给大家,后续继续补充。


    参考文献:

    [1]国家标准化管理委员会.国家标准化管理委员会2015年第15号中国国家标准公告[OL].http://www.sac.gov.cn/gzfw/ggcx/gjbzgg/201515/,2015-5-15.






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