生活中总会遇到各种难题,但我们要学会从中吸取经验教训,并不断成长。总结要注重条理清晰,逻辑严密,使读者能够快速理解和把握。以下是小编为大家精选的总结范文,希望能给大家带来一些启发和参考。
参考文献英文范文范本篇一
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参考文献英文范文范本篇二
参考文献的格式请参考百度工具。有时插入的参考文献是上面已经引用过的,这种情况下需要使用“交叉引用”。光标定位于插入位置,点击“插入--引用--交叉引用”,在打开的“交叉引用”对话框中,“引用类型”选“尾注”,“引用内容”选“尾注编号(带格式)”,选择好引用需要的尾注,点击“插入”完成。
当文章内容最终不再修改时,参考文献也已经定型。默认的参考文献格式并不一定合适,如中文论文引用参考文献的数字编码都是带方括号的。
添加方括号,点击“编辑--替换”,在打开的对话框中输入查找内容为尾注标记“^e”(若是脚注则为f),替换内容为“[^&]”,输入内容不含引号,点击“全部替换”即为所有尾注编号都添加上方括号。
这时,如果应用了“交叉引用”,它的编号并没有添加方括号,还需要特别处理。一种就是手工添加,设置为上标。另一种就是替换,先按键盘上的alt+f9,这时交叉引用那里变成了字符,打开“编辑”的“替换”,输入查找内容为“^dnoteref”,替换内容为“[^&]”,以上输入内容不含引号。
点击“高级”按钮后,并将光标置于替换文本框中,再点击“格式”按钮,在弹出菜单中选择“样式”,接着会打开“查找样式”对话框,选择“尾注引用”样式,点击“全部替换”,完成后关闭“查找和替换”对话框,按alt+f9将交叉引用编号显示为正常。
光标移到文档末尾,参考文献的上面有一条横线,这是尾注分隔符,如果需要去除,可以采用以下方法:
1、将文档视图切换为“普通视图”,方法是“视图--普通视图”;
2、再点击“视图--脚注”,此时编辑界面分为两个部分,下面的编辑框是尾注编辑框。
3、选择尾注编辑框中的“尾注”下拉框,选择“尾注分隔符”,出现一条横线,选择该横线,删除它,再选择“尾注延续分隔符”,也会出现一条横线(这是尾注分页时会出现的很长的横线),选择该横线,删除它。关闭后,再按“视图--页面”切换回来。末尾的参考文献前编号呈现的是上标的形式,需要修改为正常形式,选择中它,按“ctrl+shift+=”(同时按这三个键),也可以点击“格式,字体”,在“效果”里取消上标即可。
最后提醒一下,在已有“尾注”前再插入“尾注”时,后继尾注编号是自动更新的,而“交叉引用”不是,按“ctrl+a”选择所有内容后,按“f9”键就可以完成手动更新。
参考文献英文范文范本篇三
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参考文献英文范文范本篇五
下面按论文的结构顺序依次叙述。
(一)论文——题目科学论文都有题目,不能“无题”。
论文题目一般20字左右。
题目大小应与内容符合,尽量不设副题,不用第1报、第2报之类。
论文题目都用直叙口气,不用惊叹号或问号,也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。
(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。
主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。
严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人,应该是能解答论文的有关问题者。
现在往往把参加工作的人全部列上,那就应该以贡献大小依次排列。
论文署名应征得本人同意。
学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者,也可以一般致谢。
行政领导人一般不署名。
(三)论文——引言是论文引人入胜之言,很重要,要写好。
一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。
要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。
要复习必要的文献、写明问题的发展。
文字要简练。
(四)论文——材料和方法按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格,写出实验方法、指标、判断标准等,写出实验设计、分组、统计方法等。
这些按杂志对论文投稿规定办即可。
(五)论文——实验结果应高度归纳,精心分析,合乎逻辑地铺述。
应该去粗取精,去伪存真,但不能因不符合自己的意图而主观取舍,更不能弄虚作假。
只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。
而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因,不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。
废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃,不能只废弃不合己意者。
参考文献英文范文范本篇六
20世纪70年代初出现了微处理器。人们很快将其引入可编程逻辑控制器,使可编程逻辑控制器增加了运算、数据传送及处理等功能,完成了真正具有计算机特征的工业控制装置。此时的可编程逻辑控制器为微机技术和继电器常规控制概念相结合的产物。个人计算机发展起来**后,为了方便和反映可编程控制器的功能特点,可编程逻辑控制器定名为programmablelogiccontroller(plc)。
20世纪70年代中末期,可编程逻辑控制器进入实用化发展阶段,计算机技术已全面引入可编程控制器中,使其功能发生了飞跃。更高的运算速度、超小型体积、更可靠的工业抗干扰设计、模拟量运算、pid功能及极高的性价比奠定了它在现代工业中的地位。
20世纪80年代初,可编程逻辑控制器在先进工业国家中已获得广泛应用。世界上生产可编程控制器的国家日益增多,产量日益上升。这标志着可编程控制器已步入成熟阶段。
20世纪80年代至90年代中期,是可编程逻辑控制器发展最快的时期,年增长率一直保持为30~40%。在这时期,plc在处理模拟量能力、数字运算能力、人机接口能力和网络能力得到大幅度提高,可编程逻辑控制器逐渐进入过程控制领域,在某些应用上取代了在过程控制领域处于统治地位的dcs系统。
20世纪末期,可编程逻辑控制器的发展特点是更加适应于现代工业的需要。这个时期发展了大型机和超小型机、诞生了各种各样的特殊功能单元、生产了各种人机界面单元、通信单元,使应用可编程逻辑控制器的工业控制设备的配套更加容易。
参考文献英文范文范本篇七
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参考文献英文范文范本篇八
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参考文献英文范文范本篇九
随着科学技术的进步,社会逐渐朝着数字化、新信息的方向发展,物联网、互联网以及云计算发展十分迅速,导致社会充满数据,因此,使得数据成为了新的信息资源,需要人们进行适当的利用,以此来满足人们的实际生产生活要求。基于此,导致呈现指数形成增长,并且变的更加复杂化,使得大数据区别与传统的数,增加了内涵。可视分析实际是一种融合了信息可视化、科学可视化、数据挖掘、人机交互、信息论、认知科学等方面的新方向学科。可视化分析实际上是一种能够利用交互式可视化界面来对复杂数据进行分析的技术,可视化基本流程为数据、知识、循环数据,主要包括可视化技术以及自动化分析技术。大数据可视化技术实际上是一种利用自动化分析进行数据挖掘的时候,在使用能够进行分析的人机交互界面和能够进行信息可视化的界面来融入自身的认知能力和计算机的计算能力,从而可以有效地得到观察大数据的能力[1].
2大数据可视化分析。
2.1文本可视化。
作为大数据时期文本可视化数据的一个典型文本信息,实际上也是最主要的互联网数据信息,与此同时,也是物联网通过一定的传感器收集到的信息类型,在正常的工作和学习以及日常生活中人们使用最多的就是文本形式的电子文档。文本可视化可以在一定程度上直观的体现文本主要优势和特点,例如,逻辑结构、动态演化规律以及主体聚类等。最基本和典型的文本可视化就是标签云,依据词频来合理的把关键词进行排序和归类,然后利用一定的颜色、大小等属性来进行文本可视化。
现阶段,最主要的就是利用字体大小展现的关键词使用在互联网中主题热度的`识别。随着关键词数量的不断增加,如果不能合理的进行设计阀值,就会出现重复覆盖以及局部密集的问题,这样就需要提供一定的交换窗口来操作[2].
2.2网络可视化。
在大数据分析中最常见的关系就是网络关联,例如,社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系,可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点,实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化,是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系,还具有相应的动态流动演化性,所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多,很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题,不能很好的进行可视化,影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类,一类是利用多尺度和层次聚类进行交互,把大规模数据变化为具有一定层次的树结构,然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集,保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式,也可以看出引入交互技术,是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].
2.3时空数据可视化。
时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。
移动终端与传感器发展非常迅速,因此,使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术,分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系,能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下,时空数据具有实时性和高维性,同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化,一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式,充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性,出现了时空立体方,是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].
2.4多维数据可视化。
多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量,在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用,例如,商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律,合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式,主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来,随着大数据的不断发展,几何图形是研究多维数据可视化的重点。
最常用的多维数据可视化的方式就是散点图,二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上,利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如,可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况,还可以体现多维度之间的关系[5].
3结语。
总而言之,作为大数据分析的重要方式,可视化分析可以有效的弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好的融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力,在依据数据挖掘前提下进行的数据分析。
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