英文题目

摘要： 5英文题目应简明扼要,便于检索,与中文题名内容上应一致,以不超过10个实词为宜。除已得到整个科技界或本行业科技人员公认的缩略词语外,不宜使用缩略词语。6英文作者用汉语拼音拼写,姓前名后,姓氏全部大写,名首字母大写,双名首字母大写。例如:王小五,写为:WANG Xiaowu。依据《中国人名汉语拼音字母拼写规则》(国家标准编号:GB/28039—2011),姓氏“吕”的汉语拼音应为“LYU”。

摘要： 1投稿方式通过caauto.com.cn官网进行投稿。2编辑时限审稿周期:15-30个工作日;刊登周期:约14个月。3论文要求文章要准确反映当前国内外自动化领域的理论、技术和成果。理论要清楚且正确,有详细仿真实验或实测数据,应提供中、英文题目、作者与单位、摘要、关键词。提供中文的中图分类号、文献标识码,图与表题名。排版格式为word2003、2007均可。

摘要： 1投稿方式通过caauto.com.cn官网进行投稿。2编辑时限审稿周期:15-30个工作日;刊登周期:约14个月。3论文要求文章要准确反映当前国内外自动化领域的理论、技术和成果。理论要清楚且正确,有详细仿真实验或实测数据,应提供中、英文题目、作者与单位、摘要、关键词。提供中文的中图分类号、文献标识码,图与表题名。排版格式为word2003、2007均可。

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： 本刊执行《信息与文献参考文献著录规则:GB/T 7714-2015》,2015年该规范的部分条文进行了修订,本刊也将从2016年起执行。现将新的来稿须知敬告如下。1.题名应有中英文题名。应简明、具体、确切地概括文章的要旨,一般不超过20个汉字,必要时可加副标题。英文题目及各个实词的首字母应大写。

摘要： 1.来稿要求1.1稿件要素稿件内容必须包括:题目、作者姓名,作者所在单位,所在省份和城市,邮政编码、中文摘要、关键词,英文题目、作者英文姓名、作者英文单位、英文摘要、英文关键词、正文,致谢(非必选)、参考文献等内容。

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： 1来稿要求1.1稿件要素稿件内容必须包括题目、作者姓名、作者所在单位、作者所在省份和城市、邮政编码、中文摘要、关键词、英文题目、作者英文姓名、作者英文单位、英文摘要、英文关键词、正文、致谢(非必选)、参考文献等内容。1.2题目应以简明、确切的语言反映稿件的重要思想和内容,一般不超过20字。1.3作者与单位多位作者姓名用逗号隔开。所有作者均须注明所在单位全称、省份城市及邮编。

摘要： 1投稿方式通过caauto.com.cn官网进行投稿。2编辑时限审稿周期:15-30个工作日;刊登周期:约14个月。3论文要求文章要准确反映当前国内外自动化领域的理论、技术和成果。理论要清楚且正确,有详细仿真实验或实测数据,应提供中、英文题目、作者与单位、摘要、关键词。提供中文的中图分类号、文献标识码,图与表题名。排版格式为word2003、2007均可。

摘要： 1投稿方式通过caauto.com.cn官网进行投稿。2编辑时限审稿周期:15-30个工作日;刊登周期:约14个月。3论文要求文章要准确反映当前国内外自动化领域的理论、技术和成果。理论要清楚且正确,有详细仿真实验或实测数据,应提供中、英文题目、作者与单位、摘要、关键词。提供中文的中图分类号、文献标识码,图与表题名。排版格式为word2003、2007均可。

摘要： 科技论文的英文题目是论文面对国际同行的"第一道窗口".举例说明科技论文英文题目编校中典型的大小写表达形式与语法错误的问题,分析导致出现这些问题的可能原因,最后建议结合论文作者、审稿专家和期刊编辑共同努力来解决这些问题.

摘要： 根据科技期刊标题的基本要求和现状,以自己在编辑工作中发现的一些英文标题的特点为基础,简单说明了英文标题的基本要求并分析了一些例子说明其特点.

摘要： 根据科技期刊标题的基本要求和现状,以自己在编辑工作中发现的一些英文标题的特点为基础,简单说明了英文标题的基本要求并分析了一些例子说明其特点.

摘要： 根据科技期刊标题的基本要求和现状,以自己在编辑工作中发现的一些英文标题的特点为基础,简单说明了英文标题的基本要求并分析了一些例子说明其特点.

摘要： 根据科技期刊标题的基本要求和现状,以自己在编辑工作中发现的一些英文标题的特点为基础,简单说明了英文标题的基本要求并分析了一些例子说明其特点.

摘要： 本发明适用计算机技术领域，提供了一种英文单词听写题目备选选项自动生成方法及系统，该方法包括：根据待听写的英文单词从预设的数据库中获取所述英文单词的读音，获取英文单词的读音中预设读音部分关联的字母或字母组合，使用字母或字母组合替换英文单词中预设读音部分对应的字母或字母组合，以生成多个候选单词，计算多个候选单词与英文单词的距离，将与英文单词距离最近的、预设数量的候选单词确定为备选选项并输出，从而得到与待考核或待听写单词相似的备选项，以提高题目的针对性或可用性，进而提高学习者的学习效果。

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： 本发明适用计算机技术领域，提供了一种英文单词听写题目备选选项自动生成方法及系统，该方法包括：根据待听写的英文单词从预设的数据库中获取所述英文单词的读音，获取英文单词的读音中预设读音部分关联的字母或字母组合，使用字母或字母组合替换英文单词中预设读音部分对应的字母或字母组合，以生成多个候选单词，计算多个候选单词与英文单词的距离，将与英文单词距离最近的、预设数量的候选单词确定为备选选项并输出，从而得到与待考核或待听写单词相似的备选项，以提高题目的针对性或可用性，进而提高学习者的学习效果。

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： 本发明提供了英文题目自动生成方法和系统，其能够根据预设测试对象的英文历史学习数据记录在语法、读音和词汇等方面的不同难度等级形成相应的学习数据记录集合，再根据该学习数据记录集合从预设英文测试题目库筛选得到不同类型英文测试题目，组成合适的英文测试题目卷，从而能够智能地生成与预设测试对象历史学习记录相匹配的试题以及提高英文试题形成的自动化和可靠性。