論文自動生成器（論文自動生成器免費）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于論文自動生成器的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、論文的參考文獻寫在哪?

• 2、寫論文時用百度搜索了相關(guān)程序，參考文獻應(yīng)該怎么寫？

• 3、畢業(yè)論文主要參考資料怎么填

• 4、Guided Anchoring：在線稀疏anchor生成方案，嵌入即提2AP | CVPR 2019

一、論文的參考文獻寫在哪?

問題一：寫論文時如果有引用文獻,參考文獻要在哪里注明?開頭還是結(jié)尾? 結(jié)尾寫出來，單獨列出，可以看看你們寫論文學(xué)校的格式要求

問題二：寫論文的參考文獻哪里可以找到啊 上期刊網(wǎng)，對論文的相關(guān)信息進行檢索就可以找到相關(guān)的文獻資料了。

這里有期刊網(wǎng)網(wǎng)址：

dlibki/kns50/

chinaqking/

vip.hbdlib/index.asp

問題三：論文，參考文獻中 ISSN寫在哪里 10分 一、參考文獻著錄項目

1.主要責(zé)任者 (專著作者、論文集主編、學(xué)位申報人、專利申請人、報告撰寫人、期刊文章作者、析出文章作者)。多個責(zé)任者之間以“，”分隔，注意在本項數(shù)據(jù)中不得出現(xiàn)縮寫點“.”。主要責(zé)任者只列姓名，其后不加“著”、“編”、“主編”、“合編”等責(zé)任說明。

2.文獻題名；

3.文獻類型及載體類型標(biāo)識；

4.其他責(zé)任者(譯者)；

5.版本(初版省略)；

6.出版項(出版地、出版者、出版年)；

7.文獻出處或電子文獻的可獲得地址；

8.文獻起止頁碼；

9.文獻標(biāo)準(zhǔn)編號(ISBN，ISSN，?)。

問題四：參考文獻在哪里。。 百度學(xué)術(shù)可以找到參考文獻,輸入關(guān)鍵詞，在輸入年份，就能找到相對應(yīng)的參考文獻。如果不知道參考文獻格式要求，可以百度搜，參考文獻自動生成器。直接按著填就出來了。

百度搜索參考文獻自動生成器，按著里面填，點生成參考文獻就出來了。

作者.題名[D].所在城市:保存單位,發(fā)布年份.

李琳.住院燒傷患者綜合健康狀況及其影響因素研究[D].福州:福建醫(yī)科大學(xué),2009.

其他的：

作者.題名[J].刊名,年,卷(期):起止頁碼.

沈平,彭湘粵,黎曉靜,等.臨床路徑應(yīng)用于嬰幼兒呼吸道異物手術(shù)后的效果[J].中華護理雜志,2012,47(10):930-932.

作者.書名[M]. 版次.出版地: 出版者,出版年:起止頁碼.

胡雁.護理研究[M].第4版.北京:人民衛(wèi)生出版社,2012:38.

作者.題名[N].報紙名,出版日期(版次).

丁文祥.數(shù)字革命與國際競爭[N].中國青年報,2000-11-20(15).

作者.題名[EB/OL].網(wǎng)址,發(fā)表日期/引用日期(任選).

世界衛(wèi)生組織.關(guān)于患者安全的10個事實 [EB/OL].

其他： [R]、[P]、[A]、[C]、[Z]等。

1、論文題目：要求準(zhǔn)確、簡練、醒目、新穎。

2、目錄：目錄是論文中主要段落的簡表。（短篇論文不必列目錄）

3、提要：是文章主要內(nèi)容的摘錄，要求短、精、完整。字?jǐn)?shù)少可幾十字，多不超過三百字為宜。

4、關(guān)鍵詞或主題詞：關(guān)鍵詞是從論文的題名、提要和正文中選取出來的，是對表述論文的中心內(nèi)容有實質(zhì)意義的詞匯。關(guān)鍵詞是用作機系統(tǒng)標(biāo)引論文內(nèi)容特征的詞語，便于信息系統(tǒng)匯集，以供讀者檢索。 每篇論文一般選取3-8個詞匯作為關(guān)鍵詞，另起一行，排在“提要”的左下方。主題詞是經(jīng)過規(guī)范化的詞，在確定主題詞時，要對論文進行主題，依照標(biāo)引和組配規(guī)則轉(zhuǎn)換成主題詞表中的規(guī)范詞語。

5、論文正文：（1）引言：引言又稱前言、序言和導(dǎo)言，用在論文的開頭。 引言一般要概括地寫出作者意圖，說明選題的目的和意義, 并指出論文寫作的范圍。引言要短小精悍、緊扣主題?！?）論文正文：正文是論文的主體，正文應(yīng)包括論點、論據(jù)、 論證過程和結(jié)論。主體部分包括以下內(nèi)容：a.提出-論點；b.分析問題-論據(jù)和論證；c.解決問題-論證與步驟；d.結(jié)論。

6、一篇論文的參考文獻是將論文在和寫作中可參考或引證的主要文獻資料，列于論文的末尾。參考文獻應(yīng)另起一頁，標(biāo)注方式按《GB7714-87文后參考文獻著錄規(guī)則》進行。中文：標(biāo)題--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--標(biāo)題--出版物信息所列參考文獻的要求是：（1）所列參考文獻應(yīng)是正式出版物，以便讀者考證。（2）所列舉的參考文獻要標(biāo)明序號、著作或文章的標(biāo)題、作者、出版物信息。

問題五：參考文獻一般在什么地方 這是腦筋急轉(zhuǎn)彎的問題嗎?參考文獻是在寫論文的過程中,如果引用了別人文獻場的觀點與數(shù)據(jù)資料,需要在論文后注明來源。按參考文獻的提示讀者就能找到論文寫作過程中參考的文獻。在一般的論文、論著后都有參考文獻。

問題六：畢業(yè)論文的參考文獻必須詳細(xì)到哪一頁、哪一段嗎？ 參考文獻就是你論文里面的一些段落，觀點都借用過哪些書刊，報紙，雜志上面的內(nèi)容！不說你也知道了，本科生的畢業(yè)論文百分之八十是抄的，其中那百分之八十就可以美其名曰“參考文獻”，這樣說你懂了吧？不過那百分之八十你抄的，都必須標(biāo)明是抄自哪個書刊（哪一年出版的，具體到哪一段，那一頁等），記得要標(biāo)注明白！

問題七：寫論文時對那些參考文獻該如何引用 這樣寫的論文都是湊數(shù)的論文。很容易被認(rèn)定為抄襲。

一篇學(xué)術(shù)價值高的論文一定是要以多年的專業(yè)積累為基礎(chǔ)的，這樣才會有自己的有見地的理論觀點、充足的論據(jù)來進行充分的論證。即使參考別人的東西，也僅僅能參考思想，或者一句兩句的直接引用，不能大段的抄。所有的參考引用加起來超過30%就判定為抄襲了。

問題八：畢業(yè)論文參考碩士論文，那參考文獻的格式應(yīng)該是怎樣寫的。是[M][J]還是什么？ [M]和[J]分別代表專著和期刊，

其文獻格式分別為：

專著

[序號]主要責(zé)任者.文獻題名[文獻類型標(biāo)識].出版地：出版者，出版年.起止頁碼(可選).

〔1〕蔣挺大．亮聚糖〔M〕．北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2001．127

〔2〕Kortun G． Reflectance Spectroscopy〔M〕． New York: Spring-Verlag,1969

期刊文章

[序號]主要責(zé)任者.文獻題名[J].刊名,年,卷(期):起止頁碼.

[5] 何齡修.讀顧城《南明史》[J].中國史研究,1998,(3):167-173.

[6] 金顯賀,王昌長,王忠東,等.一種用于在線檢測局部放電的數(shù)字濾波技術(shù)[J].清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),1993,33(4):62-67.

樓上那個胡說，這專著和期刊是碩士論文的主要文獻來源。

問題九：寫論文時都是參考百度文庫里的一些內(nèi)容，那這個參考文獻要怎么寫呀？ 參考文獻要寫原文的名字，要具有權(quán)威性的。這樣能增強自己論文的說服力。

百度文庫在學(xué)術(shù)上沒有發(fā)言權(quán)，只能用來給自己參考。

二、寫論文時用百度搜索了相關(guān)程序，參考文獻應(yīng)該怎么寫？

不同教材在參考文獻中表示方式：

1、連續(xù)出版物：

主要負(fù)責(zé)者。 文獻題名[J]。 刊名。 出版年份，卷號（期號）：起止頁碼。

2、專著：

主要負(fù)責(zé)者。 文獻題名[M]。 出版地：出版者，出版年：起止頁碼。

3、論文集：

主要負(fù)責(zé)者。 文獻題名[C] 。 主編。 論文集名。 出版地：出版者，出版年：起止頁碼。

4、學(xué)位論文：

主要負(fù)責(zé)者。 文獻題名[D]。 保存地：保存單位，年份。

5、報告：

主要負(fù)責(zé)者。 文獻題名[R]。 報告地：報告會主辦單位，年份。

參考文獻的作用：

1、參考文獻是反映論文研究的重要科學(xué)依據(jù)，通過指出論文的觀點、方法結(jié)合一些材料等，將論文中所研究的來源出處表明，可以反映其科學(xué)性。

2、可以將論文中取得的研究成果與前人的進行區(qū)別開，這不僅是對前人研究成果的尊重，而且避免了抄襲的嫌疑。

3、可以方便讀者查閱資料以及進一步的研究，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的參考文獻可以顯示該研究領(lǐng)域的方向和背景，有著承上啟下的作用。

參考文獻著錄格式

1、期刊作者．題名〔J〕．刊名，出版年，卷（期）∶起止頁碼

2、專著作者．書名〔M〕．版本（第一版不著錄）．出版地∶出版者，出版年∶起止頁碼

3、論文集作者．題名〔C〕．編者．論文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止頁碼

4、學(xué)位論文作者．題名〔D〕．保存地點．保存單位．年份

5、專利文獻題名〔P〕．國別．專利文獻種類．專利號．出版日期

6、標(biāo)準(zhǔn)編號．標(biāo)準(zhǔn)名稱〔S〕

7、報紙作者．題名〔N〕．報紙名．出版日期（版次）

8、報告作者．題名〔R〕．保存地點．年份

9、電子文獻作者．題名〔電子文獻及載體類型標(biāo)識〕．文獻出處，日期

三、畢業(yè)論文主要參考資料怎么填

畢業(yè)論文主要參考資料的填寫方法是：[序號]+著作作者+篇名或書名等+參考文獻的類型+著作的“出版年”或期刊的“年，卷（期）”等+“：頁碼（或頁碼范圍）”。

百度學(xué)術(shù)可以找到參考文獻,輸入關(guān)鍵詞，在輸入年份，就能找到相對應(yīng)的參考文獻。如果不知道參考文獻格式要求，可以百度搜，參考文獻自動生成器。

畢業(yè)論文注意事項：

現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)這么普及和發(fā)達，應(yīng)該每個高校都有自己的畢設(shè)系統(tǒng)，用來對學(xué)生的畢設(shè)過程進行過程管理，就是規(guī)定每個時間段必須完成畢設(shè)的某個階段任務(wù)，提交一些階段性的材料，比如提交開題報告，任務(wù)書等。目的是為了防止有學(xué)生拖著不做畢設(shè)，等答辯之前來惡補，導(dǎo)致可能畢不了業(yè)的情況。

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四、Guided Anchoring：在線稀疏anchor生成方案，嵌入即提2AP | CVPR 2019

論文: Region Proposal by Guided Anchoring

  Anchor是許多目標(biāo)檢測算法中一個很重要的機制，但也會帶來兩個問題：

  為此，論文提出Guided Anchoring來根據(jù)圖片特征在線生成anchor。首先判斷目標(biāo)可能出現(xiàn)的位置，然后學(xué)習(xí)不同位置上的目標(biāo)的形狀，可根據(jù)圖片特征在線學(xué)習(xí)稀疏的候選anchor。然而，在線生成的anchor形狀各異，固定的感受域可能不匹配其形狀，所以Guided Anchoring根據(jù)anchor的形狀進行自適應(yīng)特征提取，然后再進行預(yù)測框精調(diào)與分類。

  Guided Anchoring嘗試在線學(xué)習(xí)不同形狀的anchor及其位置，得到在特征圖上不均勻分布的anchor集合。目標(biāo)可用四元組 表示，其位置和形狀可認(rèn)為是服從圖像 的一種分布：

  公式1包含兩部分：1) 給定圖片，目標(biāo)僅存在于某些區(qū)域 2) 形狀與位置緊密相關(guān)。

  基于公式1，論文設(shè)計了圖1的anchor生成器(Anchor generation)，包含位置預(yù)測和形狀預(yù)測兩個分支。給定圖片 ，首先得到特征圖 ，位置預(yù)測分支根據(jù) 預(yù)測該像素為目標(biāo)位置的概率，形狀預(yù)測分支則預(yù)測像素位置相關(guān)的形狀，基于兩個分支選擇概率高于閾值以及每個位置最合適的anchor，得到最終的anchor集合。由于集合中的anchor形狀可能差異很大，每個位置需要獲取不同大小區(qū)域的特征，論文提出特征自適應(yīng)模塊(Feature adaption)，根據(jù)anchor形狀自適應(yīng)提取特征。

  上述的生成過程是基于單個特征的，網(wǎng)絡(luò)的整體架構(gòu)包含F(xiàn)PN，所以為每層都配備Guided anchoring模塊，模塊參數(shù)是層間共享的。

  位置預(yù)測分支預(yù)測特征圖 的概率圖 ，每項 為該位置是目標(biāo)中心的概率，對應(yīng)的輸入圖片中坐標(biāo) ， 為特征圖的stride。

  在實現(xiàn)時，通過子網(wǎng) 進行概率圖預(yù)測，首先使用 卷積提取主干網(wǎng)絡(luò)特征圖 的objectness分?jǐn)?shù)，再通過element-wise sigmoid函數(shù)轉(zhuǎn)化概率。更復(fù)雜的子網(wǎng)可以帶來更高的準(zhǔn)確率，論文采用的是準(zhǔn)確率和速度最實惠的結(jié)構(gòu)，最后取高于閾值 的像素位置，能夠保證在高召回的前提下過濾90%的無關(guān)區(qū)域。

  形狀預(yù)測分支的目標(biāo)是預(yù)測每個位置對應(yīng)目標(biāo)的最佳形狀 ，但由于過大的數(shù)值范圍，如果直接預(yù)測其具體數(shù)字會十分不穩(wěn)定，所以先進行轉(zhuǎn)化：

  形狀預(yù)測分支輸出 和 ，根據(jù)公式2轉(zhuǎn)換出形狀 ， 為特征圖的stride， 為人工設(shè)置的縮放因子。這個非線性轉(zhuǎn)換可將[0, 1000]映射到[-1, 1]，更容易學(xué)習(xí)。在實現(xiàn)時，通過子網(wǎng) 進行形狀預(yù)測，首先使用 卷積獲得兩維特征圖，分別對應(yīng) 和 ，然后通過公式2進行轉(zhuǎn)換。由于每個位置的anchor都是學(xué)習(xí)來的，與預(yù)設(shè)的固定anchor對比，這種學(xué)習(xí)的anchor召回率更高。

  常規(guī)的預(yù)設(shè)anchor方法由于各位置的anchor是一樣的，可以對每個位置進行一樣的特征提取，然后再調(diào)整anchor和預(yù)測分類。但Guided Anchoring每個位置的anchor各不一樣，理想情況下，較大的anchor需要較大的感受域特征，反之則需要較小的感受域特征，所以論文設(shè)計了基于anchor形狀的特征自適應(yīng)模塊(anchor-guided feature adaptation component)，根據(jù)每個位置的anchor形狀轉(zhuǎn)換特征：

  為 位置的特征， 為對應(yīng)的anchor形狀， 為 可變形卷積，變形卷積的偏移值由 卷積將位置預(yù)測分支輸出轉(zhuǎn)換獲得， 為自適應(yīng)特征，用于后續(xù)的anchor調(diào)整以及分類預(yù)測，具體見圖1。

  網(wǎng)絡(luò)的整體損失函數(shù)由4部分構(gòu)成，分別是分類損失、回歸損失、anchor位置損失以及anchor形狀損失：

  假設(shè)目標(biāo) 在特征圖上的映射為 ，定義以下三種區(qū)域：

  主干網(wǎng)絡(luò)使用了FPN，F(xiàn)PN的每層應(yīng)該只負(fù)責(zé)特定大小范圍內(nèi)的目標(biāo)的訓(xùn)練。由于相鄰層的特征相似，所以將IR區(qū)域映射到相鄰層，這時的IR區(qū)域不考慮CR區(qū)域，區(qū)域內(nèi)同樣不參與訓(xùn)練，如圖2所示。當(dāng)多個目標(biāo)重疊時，CR區(qū)域優(yōu)先于IR區(qū)域，IR區(qū)域優(yōu)先于OR區(qū)域，訓(xùn)練采用Focal loss。

  首先，定義動態(tài)anchor 與GT間的最優(yōu)問題為：

  如果對每個位置都進行公式5的求解，這計算量會相當(dāng)大，為此，論文用采樣的方法來逼近公式5，采樣的范圍為常見的anchor樣例，比如RetinaNet的9種anchor。對于每個位置，選擇IoU最大的anchor作為公式5的結(jié)果。采樣的范圍越大，anchor的生成結(jié)果更準(zhǔn)，但會帶來更多的額外計算量，anchor的采用smooth-L1訓(xùn)練：

  將Guided Anchoring嵌入RPN得到增強型GA-RPN，與原版進行對比，從圖3可以看到：

  從結(jié)果來看，GA-RPN的效果比RPN好很多，論文直接將RPN替換GA-RPN僅帶來小于1的AP提升。根據(jù)觀察發(fā)現(xiàn)，使用高質(zhì)量候選框的前提是，需要根據(jù)候選框的分布來調(diào)整訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布。所以，在使用GA-RPN時，需要設(shè)置更高的正負(fù)樣本閾值，讓網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注高質(zhì)量的候選框。另外，論文發(fā)現(xiàn)GA-RPN也可以fine-tune的形式boost兩階段檢測器的性能，給定訓(xùn)練好的檢測模型，將RPN替換為GA-RPN進行幾輪迭代，能帶來不錯的性能提升。

  與各種候選框方法進行對比。

  嵌入效果對比。

  fine-tune對比。

  Guided Anchoring通過在線生成anchor的方式解決常規(guī)手工預(yù)設(shè)anchor存在的問題，以及能夠根據(jù)生成的anchor自適應(yīng)特征，在嵌入方面提供了兩種實施方法，是一個很完整的解決方案。但有個不好的點在于anchor target的生成，為了保證性能弄得不夠完美，希望有人能提出更準(zhǔn)確且高效的公式5解決方案。

 

 

 

以上就是關(guān)于論文自動生成器相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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