英文学术论文的标题怎么写
作者:检测购系统 发表时间:2022-12-31 09:52:55 浏览次数:62
-
硕博初稿查重系统 498.00元/篇• 语种:中文/英文 • 适用:杂志社投稿,职称论文• 简介:硕博初稿检测(一般习惯叫做硕博预审版),论文查重检测上千万篇中文文献,超百万篇各类独家文献,超百万港澳台地区学术文献过千...开始检测
-
维普论文查重系统 4.00元/千字• 语种:中文,英文• 适用:杂志社投稿,职称论文• 简介:学位论文查重,维普论文查重入口:高校,杂志社指定系统,可检测期刊发表,大学生,硕博等论文。检测报告支持PDF、网页格式,...开始检测
-
本科高校内部版系统 288.00元/篇• 语种:中文,英文,小语种• 适用:杂志社投稿,职称论文• 简介:比定稿版少大学生联合比对库,其他数据库一致。出结果快,价格相对低廉,不支持验证,适合在修改中期使用,定稿推荐PMLC。—...开始检测
-
万方论文查重系统 4.00元/千字• 语种:中文• 适用:杂志社投稿,职称论文• 简介:毕业论文查重,万方查重系统,涵盖期刊、学位论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库;比肩中国知网的学术数据库。最多支...开始检测
论文的标题是读者首先关注的,可以说是文章的外观。一个好的标题可以直观地表达文章的重点,让读者(尤其是审稿人)第一眼就能清楚地理解文章,掌握文章的核心内容。本文介绍了一些常见的计算机标题形式,并进行了简要的分析,希望能给您带来一些灵感,思考不同形式的效果,使标题更清楚地表达文章的中心思想。 合适的标题不仅能反映文章的研究方向,还能通过其结构形式和语言表达文章的重点。根据这一特点,我们可以将常见的计算机文章标题细分为以下三类:
1) 突出标题中文章的主题和具体方法(细节);
2) 文章的研究主题和方法只在标题中概述,细节没有说明;
3) 主副标题形式。 下面,我们通过一些计算机期刊标题的例子来介绍这三种形式。
突出标题中的研究主题和具体方法(细节): 如何实现研究主题?
1) Deeply supervised salient object detection with short connections(A with B:A是研究主题;B本文提出出的方法细节,表明短连接是一种不同于传统数据流的方式。)
2) Visual attention prediction for stereoscopic video by multi-module fully convolutional network(A for B by C: A for B 是研究主题;C,由多个模块组成的全卷积网络是方法细节,也是文章的亮点)
3) Feature pyramid recon?guration with consistent loss for object detection(A with B for C:A指特色金字塔重构,属于具体方法,是文章的第一亮点;B神经网络损失函数,属于具体方法的细节,是文章的第二个亮点;C研究主题)
4) Video salient object detection via cross-frame cellular automata(A via B: A是研究主题,B具体方法) 这类题目最显著的特点是使用with、by、via和using具体的方法和细节,如介词或动名词来突出文学研究。以第一个标题为例,Deeply supervised salient object detection with short connections这个标题很短,突出了研究方向Deeply supervised salient object detection,使用介词with突出了文章中使用的方法细节,即借助short connections(一种不同于常规的数据流方法)实现object detection。这种方法包含了丰富的信息,特别是突出了本文的创新点short connections,读者可以直接理解本文的重点。这种方法包含了丰富的信息,特别是突出了本文的创新点short connections,读者可以直接理解本文的重点。如果你想让读者从你的标题中获得更多的细节,这是一个不错的选择。 文章的研究主题和方法只在标题中笼统地表现出来,细节不详细
5) A model of visual attention for natural image retrieval (A for B:A在深度学习领域,万物皆可称model,是比较笼统的说法;B是研究主题)
6) Enhanced-alignment measure for binary foreground map evaluation (A for B:A是方法概述,本工作可视为算法,A算法中的实质性细节没有反映出来;B研究应用方向)
7) Three-stream attention-aware network for rgbd salient object detection(A for B:深度学习领域,万物皆可称network,比较笼统)
8) A unified framework for salient object segmentation, edge detection and skeleton extraction (A for B:A因为在计算机领域,framework和network、model是一级统称;B研究应用方向) 这类标题最鲜明的特点是介词for最常见的格式是使用n. for n.
本站声明:网站内容来源于网络,如有侵权,请联系我们,我们将及时删除处理。