-1-論文格式規(guī)范模板完整版一、論文格式規(guī)范模板(1)封面格式要求包括論文題目、作者姓名、指導(dǎo)教師姓名、所在學(xué)院、提交日期等基本信息。論文題目應(yīng)使用簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)言概括論文主題，字體字號(hào)應(yīng)符合學(xué)?；蚱诳囊?guī)定。作者姓名應(yīng)按照實(shí)際署名順序排列，指導(dǎo)教師姓名應(yīng)標(biāo)注清楚。學(xué)院名稱(chēng)應(yīng)規(guī)范書(shū)寫(xiě)，并注明具體系所。提交日期應(yīng)使用公歷日期，格式為年月日。封面整體排版應(yīng)整齊美觀，字體、字號(hào)、行距等應(yīng)符合學(xué)術(shù)規(guī)范。(2)目錄格式應(yīng)列出論文各章節(jié)的標(biāo)題和頁(yè)碼。一級(jí)標(biāo)題通常表示論文的主要章節(jié)，二級(jí)標(biāo)題表示一級(jí)標(biāo)題下的子章節(jié)，以此類(lèi)推。目錄中的標(biāo)題應(yīng)與正文內(nèi)容一致，并且保持標(biāo)題的層級(jí)關(guān)系。目錄的頁(yè)碼應(yīng)標(biāo)注清晰，方便讀者查閱。目錄的字體、字號(hào)應(yīng)與正文保持一致，頁(yè)碼可適當(dāng)縮小。目錄的排版應(yīng)居中，上下留有適當(dāng)空間，使整體布局美觀大方。(3)摘要格式要求簡(jiǎn)明扼要地概括論文的研究背景、目的、方法、結(jié)果和結(jié)論。摘要的字?jǐn)?shù)一般控制在300字以?xún)?nèi)，應(yīng)避免使用縮寫(xiě)、非公知公用的符號(hào)和術(shù)語(yǔ)。摘要的語(yǔ)言應(yīng)簡(jiǎn)潔、準(zhǔn)確、客觀，盡量使用主動(dòng)語(yǔ)態(tài)。摘要的格式應(yīng)包括摘要標(biāo)題、摘要正文、關(guān)鍵詞三個(gè)部分。摘要標(biāo)題應(yīng)與論文標(biāo)題一致，關(guān)鍵詞應(yīng)選擇與論文主題密切相關(guān)的詞語(yǔ)，一般為3-5個(gè)。摘要的排版應(yīng)與正文格式保持一致，段落之間應(yīng)留有適當(dāng)間距。一、封面格式(1)封面是論文的第一印象，其格式規(guī)范至關(guān)重要。根據(jù)《GB/T7714-2015信息與文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)著錄規(guī)則》及各學(xué)術(shù)期刊的具體要求，封面應(yīng)包括論文題目、作者姓名、指導(dǎo)教師姓名、所在學(xué)院、提交日期等基本信息。論文題目是論文的核心，應(yīng)簡(jiǎn)潔、明了、準(zhǔn)確地反映論文的主題，字?jǐn)?shù)一般不超過(guò)20字。例如，某篇關(guān)于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用研究論文，其題目可以是“基于深度學(xué)習(xí)的心電圖異常檢測(cè)研究”。作者姓名應(yīng)按照實(shí)際署名順序排列，包括姓名、職稱(chēng)、工作單位等信息。例如，某篇論文的作者信息可能如下：“張三，教授，北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院；李四，博士研究生，北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院”。指導(dǎo)教師姓名和所在學(xué)院應(yīng)與作者信息格式一致。提交日期應(yīng)使用公歷日期，格式為“年月日”，如“2023年5月15日”。(2)在排版方面，封面整體應(yīng)保持簡(jiǎn)潔、大方、美觀。字體、字號(hào)、行距等應(yīng)符合學(xué)術(shù)規(guī)范。論文題目應(yīng)置于封面正上方，字體應(yīng)比其他內(nèi)容大一號(hào)，如使用宋體二號(hào)字。作者姓名、指導(dǎo)教師姓名、所在學(xué)院等信息應(yīng)位于論文題目下方，字體可使用宋體三號(hào)字。提交日期位于封面下方，字體可使用宋體小四號(hào)字。若論文題目過(guò)長(zhǎng)，可適當(dāng)調(diào)整字號(hào)或行距，確保封面信息布局合理。此外，封面背景顏色一般使用白色或淺色，避免使用過(guò)于鮮艷或花哨的顏色，以免影響論文的整體視覺(jué)效果。(3)實(shí)際案例中，部分論文封面存在以下問(wèn)題：題目過(guò)大或過(guò)小，影響視覺(jué)效果；作者姓名、指導(dǎo)教師姓名等信息排版不規(guī)范，導(dǎo)致信息不清晰；封面背景顏色過(guò)于花哨，分散讀者注意力。例如，某篇論文封面題目使用楷體四號(hào)字，字號(hào)過(guò)大，占據(jù)過(guò)多空間，使得封面信息顯得擁擠。又如，某篇論文封面背景顏色使用粉色，與論文主題不符，顯得不夠?qū)I(yè)。針對(duì)這些問(wèn)題，論文作者在撰寫(xiě)封面時(shí)，應(yīng)注意以下幾點(diǎn)：合理調(diào)整字體、字號(hào)、行距，確保封面信息布局合理；規(guī)范排版作者姓名、指導(dǎo)教師姓名等信息，保證信息清晰易讀；選擇合適的封面背景顏色，與論文主題相協(xié)調(diào)。以下是一份符合規(guī)范的封面示例：封面：論文題目：基于大數(shù)據(jù)的城市交通流量預(yù)測(cè)研究作者姓名：王五，博士研究生，北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院；趙六，教授，北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院指導(dǎo)教師姓名：趙六，教授，北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院所在學(xué)院：北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院提交日期：2023年5月15日二、目錄格式(1)目錄是論文的重要組成部分，它有助于讀者快速了解論文的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。根據(jù)《GB/T7714-2015信息與文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)著錄規(guī)則》及學(xué)術(shù)期刊的規(guī)范，目錄應(yīng)列出論文各章節(jié)的標(biāo)題和對(duì)應(yīng)的頁(yè)碼。目錄的標(biāo)題通常為“目錄”，置于正文前，居中排版。目錄中的章節(jié)標(biāo)題應(yīng)與正文內(nèi)容一致，保持一致的層級(jí)關(guān)系。一級(jí)標(biāo)題表示論文的主要章節(jié)，二級(jí)標(biāo)題表示一級(jí)標(biāo)題下的子章節(jié)，以此類(lèi)推。(2)目錄的排版要求清晰、易讀。一級(jí)標(biāo)題通常比二級(jí)標(biāo)題大一號(hào)，二級(jí)標(biāo)題比三級(jí)標(biāo)題大一號(hào)，以此類(lèi)推。標(biāo)題的字體、字號(hào)應(yīng)與正文保持一致，但可適當(dāng)調(diào)整字號(hào)以區(qū)分層級(jí)。頁(yè)碼應(yīng)位于標(biāo)題右側(cè)，與標(biāo)題對(duì)齊，字體可適當(dāng)縮小。例如，一級(jí)標(biāo)題使用宋體三號(hào)字，二級(jí)標(biāo)題使用宋體小二號(hào)字，三級(jí)標(biāo)題使用宋體三號(hào)字，頁(yè)碼使用宋體小四號(hào)字。(3)實(shí)際案例中，目錄的排版可能存在以下問(wèn)題：標(biāo)題層級(jí)混亂，導(dǎo)致讀者難以理解論文結(jié)構(gòu)；頁(yè)碼標(biāo)注不規(guī)范，如頁(yè)碼缺失或錯(cuò)誤；字體字號(hào)不統(tǒng)一，影響目錄的美觀和易讀性。例如，某篇論文的目錄中，一級(jí)標(biāo)題和二級(jí)標(biāo)題字號(hào)相同，使得目錄顯得不夠清晰。又如，某篇論文的目錄中，頁(yè)碼標(biāo)注錯(cuò)誤，導(dǎo)致讀者在閱讀時(shí)需要不斷翻頁(yè)查找。為了避免這些問(wèn)題，論文作者在撰寫(xiě)目錄時(shí)應(yīng)注意以下幾點(diǎn)：確保標(biāo)題層級(jí)清晰，使用不同的字號(hào)區(qū)分層級(jí)；仔細(xì)核對(duì)頁(yè)碼，確保標(biāo)注準(zhǔn)確無(wú)誤；統(tǒng)一字體字號(hào)，保持目錄的整體美觀。以下是一份符合規(guī)范的目錄示例：目錄一、引言1.1研究背景1.2研究目的與意義1.3文獻(xiàn)綜述二、研究方法2.1研究設(shè)計(jì)2.2數(shù)據(jù)來(lái)源2.3數(shù)據(jù)處理與分析方法三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析3.1實(shí)驗(yàn)結(jié)果3.2結(jié)果分析四、結(jié)論與展望4.1結(jié)論4.2展望參考文獻(xiàn)（注：此目錄示例僅供參考，實(shí)際目錄應(yīng)根據(jù)論文內(nèi)容和格式要求進(jìn)行調(diào)整。）三、摘要格式(1)摘要是論文的核心部分，它以簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)言概括論文的研究背景、目的、方法、結(jié)果和結(jié)論。摘要是讀者了解論文內(nèi)容的第一步，因此其撰寫(xiě)質(zhì)量直接影響論文的閱讀和評(píng)價(jià)。根據(jù)《GB/T7714-2015信息與文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)著錄規(guī)則》及學(xué)術(shù)期刊的要求，摘要應(yīng)遵循以下格式：摘要標(biāo)題：位于摘要正文上方，使用與論文題目相同的字體和字號(hào)，如宋體三號(hào)字。摘要正文：包括研究背景、目的、方法、結(jié)果和結(jié)論五個(gè)部分。研究背景：簡(jiǎn)要介紹研究問(wèn)題的背景和意義，闡述研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。字?jǐn)?shù)一般控制在100字以?xún)?nèi)。研究目的：明確指出研究的主要目的，闡述研究的預(yù)期成果。字?jǐn)?shù)一般控制在50字以?xún)?nèi)。研究方法：介紹研究過(guò)程中采用的方法和技術(shù)，包括實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)處理與分析方法等。字?jǐn)?shù)一般控制在100字以?xún)?nèi)。結(jié)果：概括研究的主要發(fā)現(xiàn)，包括實(shí)驗(yàn)結(jié)果、觀察結(jié)果或分析結(jié)果等。字?jǐn)?shù)一般控制在100字以?xún)?nèi)。結(jié)論：總結(jié)研究的主要結(jié)論，闡述研究的意義和貢獻(xiàn)。字?jǐn)?shù)一般控制在50字以?xún)?nèi)。關(guān)鍵詞：列出3-5個(gè)與論文主題密切相關(guān)的關(guān)鍵詞，以便讀者檢索。(2)在撰寫(xiě)摘要時(shí)，應(yīng)注意以下幾點(diǎn)：1.語(yǔ)言精煉：摘要應(yīng)使用簡(jiǎn)潔、準(zhǔn)確的語(yǔ)言，避免冗余和重復(fù)。字?jǐn)?shù)一般控制在250-300字以?xún)?nèi)。2.結(jié)構(gòu)完整：摘要應(yīng)包含研究背景、目的、方法、結(jié)果和結(jié)論五個(gè)部分，確保內(nèi)容的完整性。3.客觀真實(shí)：摘要應(yīng)如實(shí)反映論文的研究?jī)?nèi)容和結(jié)論，避免夸大或縮小研究成果。4.避免縮寫(xiě)：摘要中應(yīng)避免使用縮寫(xiě)、非公知公用的符號(hào)和術(shù)語(yǔ)，以便讀者理解。5.突出重點(diǎn)：摘要應(yīng)突出論文的創(chuàng)新點(diǎn)和亮點(diǎn)，使讀者對(duì)論文的研究?jī)r(jià)值有所了解。(3)實(shí)際案例中，摘要的撰寫(xiě)可能存在以下問(wèn)題：1.摘要內(nèi)容過(guò)于簡(jiǎn)略，未能充分反映論文的研究成果。2.摘要內(nèi)容過(guò)于冗長(zhǎng)，字?jǐn)?shù)超過(guò)規(guī)定范圍，影響讀者閱讀。3.摘要結(jié)構(gòu)不完整，缺少研究背景、目的、方法、結(jié)果和結(jié)論等部分。4.摘要內(nèi)容與論文正文不符，存在誤導(dǎo)性描述。5.摘要中出現(xiàn)縮寫(xiě)、非公知公用的符號(hào)和術(shù)語(yǔ)，影響讀者理解。為了避免這些問(wèn)題，論文作者在撰寫(xiě)摘要時(shí)應(yīng)認(rèn)真審閱論文內(nèi)容，確保摘要的準(zhǔn)確性和完整性。以下是一份符合規(guī)范的摘要示例：摘要本文針對(duì)城市交通流量預(yù)測(cè)問(wèn)題，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的方法。首先，通過(guò)分析歷史交通數(shù)據(jù)，構(gòu)建了交通流量預(yù)測(cè)模型；其次，采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，提高了預(yù)測(cè)精度；最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法相比，本文所提方法在預(yù)測(cè)精度和實(shí)時(shí)性方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。關(guān)鍵詞：城市交通流量；深度學(xué)習(xí)；長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)；預(yù)測(cè)精度（注：此摘要示例僅供參考，實(shí)際摘要應(yīng)根據(jù)論文內(nèi)容和格式要求進(jìn)行調(diào)整。）四、關(guān)鍵詞格式(1)關(guān)鍵詞是摘要的補(bǔ)充，它能夠幫助讀者快速了解論文的核心內(nèi)容。在撰寫(xiě)關(guān)鍵詞時(shí)，應(yīng)遵循以下原則：關(guān)鍵詞數(shù)量：通常建議關(guān)鍵詞數(shù)量為3-5個(gè)，過(guò)多或過(guò)少都可能導(dǎo)致信息不完整或不夠準(zhǔn)確。例如，一篇關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用論文，可以選擇“人工智能”、“醫(yī)療診斷”、“深度學(xué)習(xí)”、“圖像識(shí)別”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”作為關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞選擇：關(guān)鍵詞應(yīng)選擇與論文主題密切相關(guān)的詞匯，這些詞匯應(yīng)具有代表性，能夠概括論文的研究方向和內(nèi)容。例如，一篇關(guān)于可持續(xù)城市交通規(guī)劃的論文，關(guān)鍵詞可以包括“可持續(xù)性”、“城市規(guī)劃”、“交通系統(tǒng)”、“綠色交通”和“碳排放”。關(guān)鍵詞排序：關(guān)鍵詞的排列順序可以根據(jù)其在論文中的重要性或出現(xiàn)頻率來(lái)決定。通常，最重要的關(guān)鍵詞排在前面，次要的關(guān)鍵詞排在后面。避免使用過(guò)于寬泛或模糊的關(guān)鍵詞，如“研究”、“分析”等，這些詞匯不具備具體指向性，不利于檢索。(2)關(guān)鍵詞的撰寫(xiě)應(yīng)遵循以下步驟：1.閱讀論文全文，理解論文的研究背景、目的、方法、結(jié)果和結(jié)論。2.從論文的標(biāo)題、摘要、引言、文獻(xiàn)綜述、方法描述、結(jié)果展示和討論等部分提取關(guān)鍵詞。3.確保提取的關(guān)鍵詞能夠準(zhǔn)確反映論文的研究領(lǐng)域和主要貢獻(xiàn)。4.對(duì)提取的關(guān)鍵詞進(jìn)行篩選，去除重復(fù)或不必要的關(guān)鍵詞。5.檢查關(guān)鍵詞的拼寫(xiě)和格式是否正確。6.將關(guān)鍵詞按照一定的順序排列，并確保它們符合關(guān)鍵詞的撰寫(xiě)原則。(3)實(shí)際案例中，關(guān)鍵詞的撰寫(xiě)可能存在以下問(wèn)題：1.關(guān)鍵詞數(shù)量不足，未能全面反映論文的研究?jī)?nèi)容。2.關(guān)鍵詞選擇不當(dāng)，未能準(zhǔn)確反映論文的研究領(lǐng)域。3.關(guān)鍵詞排序不合理，未能突出論文的重點(diǎn)。4.關(guān)鍵詞中出現(xiàn)錯(cuò)別字或格式錯(cuò)誤。5.關(guān)鍵詞過(guò)于寬泛，缺乏針對(duì)性。以下是一份符合規(guī)范的關(guān)鍵詞示例：關(guān)鍵詞：人工智能；醫(yī)療診斷；深度學(xué)習(xí)；圖像識(shí)別；機(jī)器學(xué)習(xí)；智能診斷系統(tǒng)；醫(yī)學(xué)影像；疾病檢測(cè)；算法優(yōu)化（注：此關(guān)鍵詞示例僅供參考，實(shí)際關(guān)鍵詞應(yīng)根據(jù)論文內(nèi)容和格式要求進(jìn)行調(diào)整。）五、引言格式(1)引言是論文的開(kāi)篇，它為讀者提供了研究背景、目的、意義和論文結(jié)構(gòu)的信息。引言的撰寫(xiě)應(yīng)遵循以下要點(diǎn)：研究背景：簡(jiǎn)要介紹研究問(wèn)題的背景，包括相關(guān)領(lǐng)域的現(xiàn)狀、存在的問(wèn)題和發(fā)展趨勢(shì)。例如，在討論氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響時(shí)，可以提及全球氣候變化的趨勢(shì)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的挑戰(zhàn)以及現(xiàn)有的應(yīng)對(duì)措施。研究目的：明確指出研究的主要目的，即為什么要進(jìn)行這項(xiàng)研究。目的應(yīng)具體、明確，便于讀者理解研究的價(jià)值和意義。例如，研究目的可以是“旨在提出一種基于人工智能的作物病蟲(chóng)害檢測(cè)方法，以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和安全性”。研究意義：闡述研究的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。理論意義可能涉及對(duì)現(xiàn)有理論的補(bǔ)充、修正或拓展，實(shí)踐價(jià)值則指研究對(duì)實(shí)際問(wèn)題的解決或?qū)π袠I(yè)發(fā)展的推動(dòng)作用。例如，研究意義可以是“該方法有助于提高作物病蟲(chóng)害檢測(cè)的準(zhǔn)確性，減少農(nóng)藥使用，從而保護(hù)生態(tài)環(huán)境和保障食品安全”。(2)引言的撰寫(xiě)還應(yīng)注意以下幾點(diǎn)：1.引言應(yīng)簡(jiǎn)潔明了，避免冗長(zhǎng)的敘述和無(wú)關(guān)緊要的細(xì)節(jié)。2.引言中應(yīng)避免直接引用論文中的數(shù)據(jù)和結(jié)論，而是提供背景信息和理論框架。3.引言的篇幅不宜過(guò)長(zhǎng)，一般控制在論文總字?jǐn)?shù)的3%-5%。4.引言的結(jié)尾部分可以簡(jiǎn)要介紹論文的結(jié)構(gòu)安排，使讀者對(duì)論文的章節(jié)布局有所了解。(3)實(shí)際案例中，引言的撰寫(xiě)可能存在以下問(wèn)題：1.研究背景描述過(guò)于詳細(xì)，導(dǎo)致引言篇幅過(guò)長(zhǎng)。2.研究目的不夠明確，未能突出研究的創(chuàng)新點(diǎn)和重要性。3.研究意義闡述不足，未能充分展示研究的價(jià)值。4.引言結(jié)構(gòu)混亂，缺乏邏輯性和連貫性。以下是一個(gè)引言的示例：引言隨著全球氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的影響，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。作物病蟲(chóng)害的爆發(fā)不僅導(dǎo)致作物產(chǎn)量下降，還威脅到食品安全和生態(tài)環(huán)境。近年來(lái)，人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用也日益受到關(guān)注。本文旨在探討如何利用人工智能技術(shù)提高作物病蟲(chóng)害檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。通過(guò)分析現(xiàn)有病蟲(chóng)害檢測(cè)方法，本文提出了一種基于圖像識(shí)別的作物病蟲(chóng)害檢測(cè)方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性。該方法有助于減少農(nóng)藥使用，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和生態(tài)保護(hù)水平。本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第二章介紹作物病蟲(chóng)害檢測(cè)的相關(guān)研究背景；第三章詳細(xì)描述所提出的方法；第四章通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性；第五章總結(jié)全文，并對(duì)未來(lái)研究方向進(jìn)行展望。六、文獻(xiàn)綜述格式(1)文獻(xiàn)綜述是論文中非常重要的一部分，它展示了研究者對(duì)相關(guān)領(lǐng)域研究的全面了解和批判性思考。在撰寫(xiě)文獻(xiàn)綜述時(shí)，應(yīng)遵循以下步驟：確定研究主題：明確文獻(xiàn)綜述的主題，確保所有引用的文獻(xiàn)都與主題緊密相關(guān)。收集文獻(xiàn)資料：通過(guò)學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)、圖書(shū)館資源、專(zhuān)家推薦等多種途徑收集相關(guān)文獻(xiàn)。閱讀文獻(xiàn)：仔細(xì)閱讀收集到的文獻(xiàn)，理解其研究方法、結(jié)果和結(jié)論。分類(lèi)整理：根據(jù)研究?jī)?nèi)容、研究方法、研究結(jié)果等進(jìn)行分類(lèi)整理，以便于撰寫(xiě)。分析評(píng)價(jià)：對(duì)每篇文獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，分析其研究方法的優(yōu)缺點(diǎn)、研究結(jié)果的可靠性和結(jié)論的有效性。(2)文獻(xiàn)綜述的內(nèi)容應(yīng)包括以下幾個(gè)方面：研究背景：介紹研究領(lǐng)域的起源、發(fā)展歷程、當(dāng)前的研究熱點(diǎn)和存在的問(wèn)題。研究方法：概述相關(guān)研究中采用的主要研究方法，如實(shí)驗(yàn)法、調(diào)查法、案例分析等。研究結(jié)果：總結(jié)已有研究的發(fā)現(xiàn)和結(jié)論，包括數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等。研究結(jié)論：評(píng)價(jià)已有研究的貢獻(xiàn)和局限性，指出研究的不足之處。研究展望：基于已有研究，提出未來(lái)研究的方向和建議。以下是一個(gè)文獻(xiàn)綜述的示例：文獻(xiàn)綜述在人工智能領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)近年來(lái)取得了顯著進(jìn)展，特別是在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。根據(jù)《Nature》雜志在2020年發(fā)布的報(bào)告，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到了96.8%，相比傳統(tǒng)方法有了大幅提升。例如，在醫(yī)學(xué)影像診斷中，深度學(xué)習(xí)模型能夠有效地識(shí)別出肺結(jié)節(jié)、乳腺癌等疾病，為早期診斷提供了有力支持。在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)也取得了突破性進(jìn)展。根據(jù)《arXiv》在2021年發(fā)布的研究報(bào)告，基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)在BLEU評(píng)分（一種用于評(píng)估機(jī)器翻譯質(zhì)量的指標(biāo)）上已經(jīng)超過(guò)了人類(lèi)翻譯水平。例如，谷歌翻譯在2016年推出了基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯模型，極大地提高了翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。盡管深度學(xué)習(xí)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域取得了顯著成果，但仍存在一些挑戰(zhàn)。例如，深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這在某些領(lǐng)域可能難以獲得。此外，深度學(xué)習(xí)模型的黑盒特性也引發(fā)了隱私和安全方面的擔(dān)憂(yōu)。因此，未來(lái)的研究應(yīng)著重解決這些問(wèn)題，提高深度學(xué)習(xí)技術(shù)的實(shí)用性和安全性。七、研究方法格式(1)研究方法是論文中展示研究者如何進(jìn)行實(shí)驗(yàn)、調(diào)查或分析以驗(yàn)證假設(shè)或解決問(wèn)題的重要部分。在撰寫(xiě)研究方法時(shí)，應(yīng)詳細(xì)描述研究的設(shè)計(jì)、實(shí)施過(guò)程和數(shù)據(jù)分析方法。以下是一個(gè)關(guān)于人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用研究方法示例：研究方法本研究采用了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，該模型結(jié)合了多種特征工程和算法。首先，我們收集了大量的金融交易數(shù)據(jù)，包括交易金額、時(shí)間戳、賬戶(hù)信息等。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，我們提取了約30個(gè)關(guān)鍵特征，如交易頻率、交易金額變化率、賬戶(hù)余額等。在特征工程階段，我們對(duì)提取的特征進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除不同特征之間的量綱差異。接著，我們使用主成分分析（PCA）對(duì)特征進(jìn)行降維，以減少數(shù)據(jù)維度并提高模型的泛化能力。降維后的數(shù)據(jù)集包含15個(gè)主成分，保留了原始數(shù)據(jù)的大部分信息。在模型選擇階段，我們比較了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括邏輯回歸、支持向量機(jī)（SVM）和隨機(jī)森林。通過(guò)交叉驗(yàn)證，我們發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林算法在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估任務(wù)上表現(xiàn)最佳，其準(zhǔn)確率達(dá)到87.5%。為了進(jìn)一步提高模型的性能，我們對(duì)隨機(jī)森林進(jìn)行了參數(shù)調(diào)優(yōu)，最終選擇了最優(yōu)的參數(shù)組合。(2)在實(shí)施研究方法的過(guò)程中，以下步驟被嚴(yán)格遵守：數(shù)據(jù)收集：通過(guò)公開(kāi)數(shù)據(jù)源和內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)收集金融交易數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、缺失值處理等操作。特征工程：通過(guò)特征選擇、特征提取和特征轉(zhuǎn)換等方法，構(gòu)建有效的特征集。模型訓(xùn)練：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練。模型評(píng)估：使用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，調(diào)整模型參數(shù)以?xún)?yōu)化性能。結(jié)果分析：對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，解釋模型的性能和局限性。以下是一個(gè)研究方法實(shí)施的案例：案例在實(shí)施研究方法的過(guò)程中，我們收集了從2018年到2020年的金融交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量達(dá)到100萬(wàn)條。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，我們剔除了重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值，最終保留了80萬(wàn)條有效數(shù)據(jù)。在特征工程階段，我們提取了20個(gè)與金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估相關(guān)的特征，并通過(guò)PCA降維至10個(gè)主成分。在模型訓(xùn)練階段，我們使用了80%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，20%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，我們選擇了隨機(jī)森林算法作為最終模型，并通過(guò)網(wǎng)格搜索（GridSearch）方法找到了最優(yōu)的參數(shù)組合。在模型評(píng)估階段，我們使用驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行了測(cè)試，準(zhǔn)確率達(dá)到87.5%，召回率達(dá)到85%，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)達(dá)到86.2%。這些結(jié)果表明，所提出的金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型在實(shí)際應(yīng)用中具有較高的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。(3)研究方法中還包括了對(duì)結(jié)果的記錄和報(bào)告，以下是一個(gè)關(guān)于結(jié)果記錄的示例：結(jié)果記錄在研究過(guò)程中，我們?cè)敿?xì)記錄了每一步的操作和結(jié)果。以下是一些關(guān)鍵步驟的記錄：數(shù)據(jù)預(yù)處理：記錄了數(shù)據(jù)清洗、去重和缺失值處理的詳細(xì)步驟和結(jié)果。特征工程：記錄了特征選擇、特征提取和特征轉(zhuǎn)換的方法，以及PCA降維的結(jié)果。模型訓(xùn)練：記錄了模型選擇、參數(shù)調(diào)優(yōu)和交叉驗(yàn)證的過(guò)程。模型評(píng)估：記錄了模型在驗(yàn)證集上的性能指標(biāo)，包括準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。結(jié)果分析：記錄了對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的詳細(xì)分析，包括對(duì)模型性能的解釋和局限性討論。通過(guò)這樣的記錄，我們能夠清晰地了解研究的整個(gè)過(guò)程，為后續(xù)的論文撰寫(xiě)和成果展示提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。八、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論格式(1)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論部分是論文中展示研究成果和深入分析的重要部分。在這一部分，研究者需要詳細(xì)描述實(shí)驗(yàn)過(guò)程、結(jié)果以及對(duì)這些結(jié)果的解釋和討論。以下是一個(gè)關(guān)于人工智能在圖像識(shí)別任務(wù)中的應(yīng)用實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論的示例：實(shí)驗(yàn)結(jié)果本研究采用了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的圖像識(shí)別模型，對(duì)一組包含1000張不同類(lèi)別圖像的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，我們首先對(duì)圖像進(jìn)行了預(yù)處理，包括尺寸調(diào)整、灰度化等。接著，我們?cè)O(shè)計(jì)了多個(gè)CNN架構(gòu)，并使用不同的激活函數(shù)和優(yōu)化器進(jìn)行訓(xùn)練。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，我們最終確定了一種最優(yōu)的CNN架構(gòu)，該架構(gòu)包含五個(gè)卷積層、三個(gè)全連接層和ReLU激活函數(shù)。在測(cè)試集上，該模型達(dá)到了96%的準(zhǔn)確率，優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法。具體來(lái)說(shuō)，模型在自然場(chǎng)景圖像識(shí)別任務(wù)中表現(xiàn)尤為出色，準(zhǔn)確率達(dá)到了97.5%，而在復(fù)雜場(chǎng)景圖像識(shí)別任務(wù)中，準(zhǔn)確率也達(dá)到了95%。(2)在討論部分，我們對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了深入分析，并與其他研究進(jìn)行了比較：討論實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于CNN的圖像識(shí)別模型在自然場(chǎng)景和復(fù)雜場(chǎng)景中都取得了較高的準(zhǔn)確率。這與CNN強(qiáng)大的特征提取和表達(dá)能力有關(guān)。與傳統(tǒng)方法相比，CNN能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的局部特征，并通過(guò)卷積層和池化層進(jìn)行特征提取和降維，從而提高了模型的識(shí)別能力。此外，我們還對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了敏感性分析，發(fā)現(xiàn)模型對(duì)圖像尺寸和預(yù)處理方法較為敏感。因此，在后續(xù)研究中，我們將進(jìn)一步優(yōu)化預(yù)處理步驟，以提高模型的魯棒性。與已有研究相比，我們的模型在準(zhǔn)確率上有所提高。這主要?dú)w功于以下兩點(diǎn)：一是我們采用了更復(fù)雜的CNN架構(gòu)，能夠提取更豐富的特征；二是我們通過(guò)實(shí)驗(yàn)優(yōu)化了模型參數(shù)，提高了模型的性能。(3)在實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論部分，我們還對(duì)實(shí)驗(yàn)的局限性和未來(lái)研究方向進(jìn)行了探討：局限性盡管我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明模型具有較高的準(zhǔn)確率，但仍存在一些局限性。首先，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集相對(duì)較小，可能無(wú)法完全代表所有場(chǎng)景。其次，模型的訓(xùn)練過(guò)程需要大量的計(jì)算資源，這在實(shí)際應(yīng)用中可能成為限制因素。未來(lái)研究方向針對(duì)上述局限性，我們計(jì)劃在未來(lái)的研究中進(jìn)行以下改進(jìn)：1.擴(kuò)大數(shù)據(jù)集：通過(guò)收集更多樣化的圖像數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力。2.優(yōu)化模型架構(gòu)：探索更高效的CNN架構(gòu)，以減少計(jì)算資源的需求。3.模型壓縮與加速：研究模型壓縮和加速技術(shù)，提高模型的運(yùn)行效率。4.結(jié)合其他技術(shù)：將深度學(xué)習(xí)與其他人工智能技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)一步提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。九、結(jié)論格式(1)結(jié)論部分是對(duì)論文研究成果的總結(jié)和歸納，它應(yīng)該明確指出研究的發(fā)現(xiàn)、貢獻(xiàn)以及研究的意義。以下是關(guān)于某項(xiàng)研究結(jié)論的示例：結(jié)論本研究通過(guò)深入分析人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用，得出以下結(jié)論：首先，人工智能技術(shù)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)分析大量的金融數(shù)據(jù)，人工智能模型能夠發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以識(shí)別的模式和風(fēng)險(xiǎn)因素，從而提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。其次，研究結(jié)果表明，結(jié)合多種數(shù)據(jù)源和復(fù)雜的算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)，可以構(gòu)建更為精確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。這些模型在處理非線(xiàn)性關(guān)系和復(fù)雜交互方面表現(xiàn)出色。最后，本研究對(duì)金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)踐具有實(shí)際意義。通過(guò)引入人工智能技術(shù)，金融機(jī)構(gòu)能夠更加有效地識(shí)別和管理風(fēng)險(xiǎn)，從而在保障資金安全的同時(shí)，提高業(yè)務(wù)效率和客戶(hù)滿(mǎn)意度。(2)在撰寫(xiě)結(jié)論時(shí)，以下要點(diǎn)應(yīng)予以考慮：結(jié)論應(yīng)簡(jiǎn)潔明了，避免冗長(zhǎng)的描述。結(jié)論應(yīng)直接回應(yīng)研究問(wèn)題，明確指出研究的主要發(fā)現(xiàn)。結(jié)論應(yīng)強(qiáng)調(diào)研究的創(chuàng)新點(diǎn)和貢獻(xiàn)，以及它們對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的意義。結(jié)論應(yīng)提出研究的局限性，并展望未來(lái)的研究方向。結(jié)論應(yīng)避免提出新的假設(shè)或未經(jīng)驗(yàn)證的觀點(diǎn)。以下是對(duì)上述研究結(jié)論的進(jìn)一步闡述：本研究通過(guò)對(duì)比分析不同人工智能模型的性能，證明了深度學(xué)習(xí)模型在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的優(yōu)越性。這一發(fā)現(xiàn)對(duì)金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)踐具有重要的指導(dǎo)意義，有助于金融機(jī)構(gòu)更好地理解和管理金融風(fēng)險(xiǎn)。此外，本研究還揭示了人工智能技術(shù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的一些潛在挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)隱私、算法透明度和模型解釋性等。這些挑戰(zhàn)需要在未來(lái)的研究中得到進(jìn)一步關(guān)注和解決。(3)結(jié)論部分的撰寫(xiě)應(yīng)遵循以下步驟：回顧研究目的和方法，確保結(jié)論與研究目標(biāo)一致?？偨Y(jié)研究的主要發(fā)現(xiàn)和結(jié)果，強(qiáng)調(diào)其重要性和創(chuàng)新性。討論研究的意義和影響，包括對(duì)學(xué)術(shù)研究和實(shí)際應(yīng)用的貢獻(xiàn)。指出研究的局限性，并提出改進(jìn)建議和未來(lái)研究方向。以下是對(duì)研究結(jié)論的最終陳述：綜上所述，本研究通過(guò)實(shí)證分析和模型構(gòu)建，證明了人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的潛力。研究結(jié)果不僅豐富了金融風(fēng)險(xiǎn)管理的理論體系，也為金融機(jī)構(gòu)提供了實(shí)用的風(fēng)險(xiǎn)管理工具。然而，由于數(shù)據(jù)獲取和算法復(fù)雜性的限制，本研究仍存在一些局限性。未來(lái)研究可以進(jìn)一步探索人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的深度應(yīng)用，并開(kāi)發(fā)更加高效、透明和可解釋的模型。十、致謝格式(1)致謝部分是對(duì)在論文撰寫(xiě)過(guò)程中給予幫助和支持的個(gè)人和機(jī)構(gòu)表示感謝的環(huán)節(jié)。以下是一個(gè)關(guān)于致謝的示例：致謝首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師[導(dǎo)師姓名]，在論文的選題、研究方法和論文撰寫(xiě)過(guò)程中給予了我悉心的指導(dǎo)和幫助。導(dǎo)師的嚴(yán)謹(jǐn)治學(xué)態(tài)度和深厚的學(xué)術(shù)造詣對(duì)我影響深遠(yuǎn)，使我受益匪淺。在論文的修改和完善過(guò)程中，導(dǎo)師不僅提供了寶貴的意見(jiàn)，還耐心解答了我提出的每一個(gè)問(wèn)題。其次，我要感謝[學(xué)院名稱(chēng)]的各位老師，他們?cè)谖覍W(xué)習(xí)期間給予了我很多指導(dǎo)和鼓勵(lì)。特別是[具體老師姓名]老師，在[具體課程名稱(chēng)]課程中，他/她的精彩講解讓我對(duì)[相關(guān)領(lǐng)域]有了更深入的理解。此外，還要感謝[實(shí)驗(yàn)室名稱(chēng)]的同事們，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，我們互相幫助，共同克服了許多困難。最后，我要感謝我的家人和朋友們。在我撰寫(xiě)論文的這段時(shí)間里，他們給予了我無(wú)盡的關(guān)愛(ài)和支持。家人的理解與鼓勵(lì)是我堅(jiān)持研究的重要?jiǎng)恿?，而朋友們的陪伴則讓我在緊張的研究生活中感受到了溫暖。在此，我向所有關(guān)心和支持我的人表示衷心的感謝。(2)在致謝部分，以下內(nèi)容是常見(jiàn)的內(nèi)容：感謝導(dǎo)師的指導(dǎo)，特別是對(duì)研究方法的建議和論文撰寫(xiě)的幫助。感謝學(xué)院和實(shí)驗(yàn)室提供的研究資源和設(shè)施，如實(shí)驗(yàn)設(shè)備、數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限等。感謝參與研究項(xiàng)目的合作者，以及提供幫助的數(shù)據(jù)收集者、受訪(fǎng)者等。感謝給予資金支持的項(xiàng)目和機(jī)構(gòu)，如獎(jiǎng)學(xué)金、研究基金等。感謝提供心理支持的個(gè)人，如家人、朋友、心理咨詢(xún)師等。以下是對(duì)致謝內(nèi)容的進(jìn)一步擴(kuò)展：在我進(jìn)行這項(xiàng)研究的過(guò)程中，我得到了許多人的幫助和支持。特別要感謝[具體資助機(jī)構(gòu)名稱(chēng)]，他們的資金支持使我能夠順利完成這項(xiàng)研究。此外，[具體項(xiàng)目名稱(chēng)]項(xiàng)目也為我提供了寶貴的研究機(jī)會(huì)，使我能夠接觸到前沿的研究領(lǐng)域。在實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，我要感謝[具體數(shù)據(jù)提供者姓名]和[具體數(shù)據(jù)收集者姓名]，他們的辛勤工作為我的研究提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時(shí)，也要感謝[具體受訪(fǎng)者姓名]，他們的寶貴意見(jiàn)和反饋對(duì)我的研究具有重要的參考價(jià)值。最后，我要感謝我的家人，他們的無(wú)私奉獻(xiàn)和堅(jiān)定支持是我完成學(xué)業(yè)的堅(jiān)強(qiáng)后盾。在我面臨困難和壓力時(shí)，家人的鼓勵(lì)和安慰是我繼續(xù)前進(jìn)的動(dòng)力。(3)在撰寫(xiě)致謝時(shí)，以下注意事項(xiàng)應(yīng)予以考慮：致謝內(nèi)容應(yīng)真誠(chéng)、具體，避免使用泛泛的感謝詞匯。致謝對(duì)象應(yīng)按重要性和貢獻(xiàn)程度進(jìn)行排序。致謝時(shí)應(yīng)注意隱私和敏感性，避免提及可能引起爭(zhēng)議的內(nèi)容。致謝的篇幅不宜過(guò)長(zhǎng)，應(yīng)簡(jiǎn)潔明了。以下是對(duì)致謝部分的最終總結(jié)：在此，我要向所有在我論文撰寫(xiě)過(guò)程中給予幫助和支持的個(gè)人和機(jī)構(gòu)表示最誠(chéng)摯的感謝。正是由于他們的幫助，我才能夠順利完成這項(xiàng)研究。我將繼續(xù)努力，以?xún)?yōu)異的學(xué)術(shù)成果回報(bào)他們的期望和幫助。再次感謝所有人的支持與鼓勵(lì)！十一、參考文獻(xiàn)格式(1)參考文獻(xiàn)是論文中引用他人研究成果的重要部分，它體現(xiàn)了學(xué)術(shù)誠(chéng)信和研究的嚴(yán)謹(jǐn)性。在撰寫(xiě)參考文獻(xiàn)時(shí)，應(yīng)遵循《GB/T7714-2015信息與文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)著錄規(guī)則》和學(xué)術(shù)期刊的具體要求。以下是一個(gè)關(guān)于參考文獻(xiàn)格式的示例：參考文獻(xiàn)[1]張三,李四.基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別方法研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2020,47(1):1-10.（注：期刊文章，作者姓名、文章標(biāo)題、期刊名稱(chēng)、卷號(hào)、期號(hào)、頁(yè)碼）[2]王五.人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用研究[D].北京：北京大學(xué)，2019.（注：學(xué)位論文，作者姓名、論文標(biāo)題、授予學(xué)位的院校、授予學(xué)位時(shí)間）[3]陳六,趙七.基于大數(shù)據(jù)的城市交通流量預(yù)測(cè)模型研究[J].交通科學(xué),2021,38(2):45-52.（注：期刊文章，作者姓名、文章標(biāo)題、期刊名稱(chēng)、卷號(hào)、期號(hào)、頁(yè)碼）在撰寫(xiě)參考文獻(xiàn)時(shí)，以下要點(diǎn)應(yīng)予以注意：1.參考文獻(xiàn)的格式應(yīng)與論文的總體格式一致，包括字體、字號(hào)、行距等。2.參考文獻(xiàn)的順序應(yīng)按照在論文中出現(xiàn)的順序排列。3.參考文獻(xiàn)的著錄內(nèi)容應(yīng)完整，包括作者姓名、文章標(biāo)題、出版信息、卷號(hào)、期號(hào)、頁(yè)碼等。4.參考文獻(xiàn)的著錄格式應(yīng)遵循特定的規(guī)范，如GB/T7714-2015。以下是對(duì)參考文獻(xiàn)格式的一些具體說(shuō)明：-對(duì)于期刊文章，應(yīng)包括作者姓名、文章標(biāo)題、期刊名稱(chēng)、卷號(hào)、期號(hào)、頁(yè)碼等信息。-對(duì)于學(xué)位論文，應(yīng)包括作者姓名、論文標(biāo)題、授予學(xué)位的院校、授予學(xué)位時(shí)間等信息。-對(duì)于書(shū)籍，應(yīng)包括作者姓名、書(shū)名、出版社、出版年份、頁(yè)碼等信息。-對(duì)于網(wǎng)絡(luò)資源，應(yīng)包括作者姓名、網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題、網(wǎng)址、訪(fǎng)問(wèn)日期等信息。(2)在實(shí)際撰寫(xiě)參考文獻(xiàn)時(shí)，以下案例可以幫助理解不同類(lèi)型參考文獻(xiàn)的格式：案例1：期刊文章[4]SmithJ,JohnsonL.Theimpactofartificialintelligenceonhealthcare[J].JournalofMedicalInformatics,2020,57(3):123-130.案例2：書(shū)籍[5]WhiteK.DataScienceforBusiness:WhatYouNeedtoKnowAboutDataMiningandDataAnalysis[M].O'ReillyMedia,2013.案例3：網(wǎng)絡(luò)資源[6]