文章题目

摘要： 《资源开发与市场》重点刊登国内自然与社会经济资源方面的科学理论成果,资源与环境、资源管理、资源开发利用与保护等创新性科研成果。1.本刊设置有5个栏目:方法与应用、资源与环境、经济与管理、开发与利用、文化与旅游,请投稿时参考。2.文章题目不超过20个汉字,超过20字可用副标题;正文中各级标题不超过15字。中英文摘要250—300字(单词),中英文关键词3—8个。

摘要： 稿件内容要求要求没有政治错误,不涉及保密问题,研究思路和方法科学正确并有新意,数据可靠,研究结果有独到的发现、发明或见解,对今后的生产和科学研究具有参考价值和启迪作用。稿件写作要求文章题目:应以最简明、准确的语言反映文章的内容,避免使用非公知的缩写、字符、代号。署名作者:应为对论文主题研究及撰写作出主要贡献的人员,作者姓名右上角和单位名称前左上角应用数字角码标明相互对应关系。

摘要： 稿件内容要求要求没有政治错误,不涉及保密问题,研究思路和方法科学正确并有新意,数据可靠,研究结果有独到的发现、发明或见解,对今后的生产和科学研究具有参考价值和启迪作用。稿件写作要求文章题目:应以最简明、准确的语言反映文章的内容,避免使用非公知的缩写、字符、代号。

摘要： 一、文章题目文章题目应当简练、准确、新颖地反映本文所研究的特定内容,一般不宜超过20字,如果题目语意未尽,可用副标题补充说明。二、论文摘要论文摘要应高度概括全文的中心思想,尤其是要突出体现原创观点,并明确最终得出的研究结论。字数控制在200左右,不要出现图表、公式、非公知公用的符号和术语及“本文”“笔者”等字眼。

摘要： 一、来稿:篇幅以12000字左右为宜;稿件要求论点新颖,字体规范,标点正确,引文无误;文章层次一般不超过五级,用序号一、(一)、1、(1)、1)表示。二、文章题目:必须同时标明中文题目和英文题目。其中,中文题目不得超过20个汉宇;英文题目不得超过10个实词,总字数一般不超过30个单词。三、作者署名:来稿须提供作者简介。

摘要： 1.内容要求(1)文稿应为教育类文章且具有理论性、实践性及原创性。选题立意新颖,有一定的学术价值。(2)来稿不得侵犯任何著作权和版权,不损害第三方的其他权利,文责自负;来稿必须通过《中国学术期刊网络出版总库》“学术不端文献检测系统”的检测,文字复制比必须低于本刊用稿标准(15%)。2.基本结构要求(1)文章题目:应简明、具体、确切,概括文章的要旨(20字以内),必要时可加副标题。不宜用“浅谈”“浅析”“浅议”等字样。

摘要： 1.文稿须注意科学性,主题明确、重点突出、资料可靠、统计准确、语言流畅。2.论文字数以5 000字左右为宜,论著文章在正文前要求有中、英文结构式摘要(目的、方法 、结果、结论)及3~5个关键词,关键词尽量使用《中医药主题词表》《中医药学主题词范畴表》《医学主题词注释字顺表》(简称Me SH)和《医学主题词树形结构表》(Me SH Tree Structures)内所列的词。文章题目一般不超过20个汉字,题目下写清作者姓名、单位及所在城市、邮编。

摘要： 一、来稿:篇幅以12000字左右为宜;稿件要求论点新颖,字体规范,标点正确,引文无误;文章层次一般不超过五级,用序号一、(一)、1、(1)、1)表示。二、文章题目:必须同时标明中文题目和英文题目。其中,中文题目不得超过20个汉字;英文题目不得超过10个实词,总字数一般不超过30个单词。

摘要： 刊登于本刊2022年01期,文章题目《多羽凤尾蕨总黄酮提取工艺优化及抗氧化性研究》,作者为赵旭萍,杨柳,刘亚华,叶江海,何康,邹娟.作者单位信息有误现更正如下:贵州中医药大学药学院(School of Pharmacy,Guizhou University of Traditional Chinese Medicine).

摘要： 本刊根据《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范》(GB/T 7714-2015)进行规范化编排。望作者投稿时务必注意以下要求。一、题目文章题目一般不超过20个汉字,中、英文题目一致。二、摘要摘要是文章观点或者核心内容的高度浓缩,具有独立性和自含性,不使用报道及评价性句式,不用序号,不分段。摘要采用第三人称,不使用“本文……”“作者……”“分析……”等句式。篇幅以100-300字为宜。中、英文摘要一致。

摘要： 所谓"切入点",就是授课的起始点.在内容上应该是那"牵动全身的发",在形式上应该能激发学生思考,能搭建文本和学生已有知识结构之间关系的"桥".高明的老师总能找到一个巧妙的切入点,比如文章题目、作者情感和文章细节等，从而使课堂教学轻轻松松,豁然开朗,学生能真正进行有效的语文实践,笔者暂谓之"高明切入";有的老师可能最终也过了"桥",却经历了数次愚钝的尝试,做了不少无用功,且谓之"愚钝切入";也有的老师始终行走在错误中,山重水复,让学生晕头转向,四十分钟下来,可以说一无所获,谓之"错误切入".

摘要： 本公开提供一种题目拆分模型训练方法、题目拆分方法及相关装置，题目拆分模型训练方法包括：获取训练待拆分题目图片，所述训练待拆分题目图片的各个文本行均标注有文本行基准类别；根据所述训练待拆分题目图片，获取训练待拆分题目的文本行坐标的文本行坐标特征、所述训练待拆分题目的文本行内容的文本行内容特征和与各个所述文本行对应的文本行图片特征；根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征及所述文本行基准类别，训练所述题目拆分模型，得到训练完成的所述题目拆分模型。利用本公开所提供的题目拆分模型训练方法训练完成的题目拆分模型拆分题目，可以提高题目拆分的准确性。

摘要： 本公开涉及一种题目辅助方法、题目辅助装置和题目辅助系统，该题目辅助方法包括：获取用户对题目的第一解题过程，其中，第一解题过程包括一个或多个第一解题步骤；从与题目相应的所有解题过程中选择与第一解题过程最接近的第二解题过程，其中，第二解题过程包括一个或多个第二解题步骤；分别比较一个或多个第一解题步骤中的每个第一解题步骤与一个或多个第二解题步骤中的相应的第二解题步骤；以及根据第一解题步骤与相应的第二解题步骤的比较结果，产生对题目的批改结果。

摘要： 本发明的实施例提出了一种题目知识点关联方法、题目知识点关联系统和存储介质。题目知识点关联方法包括：获取题目样本群和题目样本群对应的知识点样本群；利用题目特征参数、知识点特征参数和被样本标注的知识点样本群进行机器学习模型的训练，以得到知识点关联模型；将任一待处理的题目信息的题目特征参数和与题目信息对应的知识点信息的知识点特征参数输入知识点关联模型，以输出与题目关联的知识点数据。通过将题目特征参数与知识点特征参数组合后确定与题目关联的知识点数据，不仅考虑了题目信息的特征参数，还考虑了题目特征参数和知识点特征参数之间的关系，能够提高题目知识点的关联精度。

摘要： 本发明提供的题目录入方法包括以下步骤：S1，获取初始图片；S2，获取第一图片中的题目位置信息，得到题目图片；S3，获得题目字符信息；S4，判断题库中是否有匹配题目字符信息的题目；S5，对题目文本进行结构化文本解析以获得题型描述特征，对所述题目图片进行识别以获得排版格式特征与试题特征，所述题型描述特征、所述排版格式特征与所述试题特征为所述题目结构化数据；S6，发送题目结构化数据至智能终端以使其录入题目结构化数据。老师或学生均可在发现优质题目时通过对其拍摄以获得初始图片，上传初始图片至服务器以进行题目录入，无需通过打字而逐步输入题型、题干等内容，便于随时进行录题。

摘要： 本发明属于在线教育技术领域，提供一种题目生产方法、题目管理系统及电子设备，所述方法包括：配置各个题目类型的题型模板，所述题型模板包括各题目类型的数据存储样式和前端展现样式；接收用户录入的题目及题目类型，并根据所述题目类型对应的题型模板的数据存储样式存储该题目，根据所述题目类型对应的题型模板的前端展现样式对该题目进行展示。本发明通过配置题型模板将相同题目类型题目的数据结构统一起来，能有效避免对相同题目类型进行重复定义的情况，提高了题目数据的可读性和扩展性，提高开发效率。

摘要： 本公开提供一种题目拆分模型训练方法、题目拆分方法及相关装置，题目拆分模型训练方法包括：获取训练待拆分题目图片，所述训练待拆分题目图片的各个文本行均标注有文本行基准类别；根据所述训练待拆分题目图片，获取训练待拆分题目的文本行坐标的文本行坐标特征、所述训练待拆分题目的文本行内容的文本行内容特征和与各个所述文本行对应的文本行图片特征；根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征及所述文本行基准类别，训练所述题目拆分模型，得到训练完成的所述题目拆分模型。利用本公开所提供的题目拆分模型训练方法训练完成的题目拆分模型拆分题目，可以提高题目拆分的准确性。

摘要： 本发明提供了一种题目读取方法、装置、题目录入装置和计算机存储介质，其中，题目读取方法包括：识别题目的图像的结构和内容；根据识别结构和内容的过程对应的经验模型，生成题目分析经验库；以题目分析经验库作为经验执行识别；根据识别出的题目生成结构化数据。通过本发明的技术方案，利用人工智能(机器学习)技术进行题目分析，通过建立的经验库指导题目识别过程，进行识别的过程中还能够不断积累新的经验对经验库进行训练，能够显著提高题目分析(识别)速度，减少题目识别/录入所需要的时间，提升题目录入过程的效率与准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于短文本的OJ题目分类器构建方法及题目模拟方法，该构建方法先获取OJ竞赛的现场提交数据，再从各OJ资源平台中获取竞赛题目对应的海量题解报告，对题解报告进行分词和空间向量提取后，将获得的空间向量集划分为训练集和测试集，通过训练集对预设的弱学习算法的参数进行训练优化，并根据训练后得到的最优参数和预设的弱学习算法，构建OJ题目分类器，最后利用测试集检验OJ题目分类器的分类效果。采用本发明技术方案不依赖知识库和专家库的情况下实现了ACM算法分类，不用时刻维护和重复进行多次实验以更新输出结果。

摘要： 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种文章题目自动生成方法，解决现有混合式题目生成方法存在着生成的题目可读性较差以及题目不够连贯的问题。本发明包括(1)输入文章；(2)对文章进行预处理；(3)对文章进行数据增强处理；(4)基于抽取式模型生成候选摘要；(5)根据步骤(4)中得到的候选摘要分别基于生成式模型生成候选题目；(5)基于3‑gram语言模型对生成的候选题目进行可读性评估获得连贯性最强的候选题目则为文章生成的题目。

摘要： 本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种文章题目自动生成方法，解决现有混合式题目生成方法存在着生成的题目可读性较差以及题目不够连贯的问题。本发明包括(1)输入文章；(2)对文章进行预处理；(3)对文章进行数据增强处理；(4)基于抽取式模型生成候选摘要；(5)根据步骤(4)中得到的候选摘要分别基于生成式模型生成候选题目；(5)基于3‑gram语言模型对生成的候选题目进行可读性评估获得连贯性最强的候选题目则为文章生成的题目。