论文题目

摘要： 论文题目力求简洁、特异、明确,能准确反映文章主题和特定内容,具有可检索性。中文文题一般以20个汉字以内为宜,一般不设副标题,尽量不用标点符号,文题中避免使用不为同行熟知的符号、简称、缩略语和商品名。论著文章和综述须有与中文文题含意一致的英文文题。

摘要： 论文题目力求简洁、特异、明确、能准确反映文章主题和特定内容,具有可检索性.中文文题一般以20个汉字以内为宜,一般不设副标题,尽量不用标点符号,文题中避免使用不为同行熟知的符号、简称、缩略语和商品名.论著文章和综述须有与中文文题含意一致的英文文题.

摘要： 1.论文题目20字之内。2.作者与单位须对应,单位后加单位所在地省市和邮编,直辖市加城市和邮编。第一作者简介:姓名(出生年-),性别,学历,职称,研究方向为园林。

摘要： 1、题目条目1:体现实验设计的三要素和研究类型。论文题目中,要体现实验设计的三要素:研究对象、研究因素、效应或结局,或者体现目标人群和主要结局。明确研究类型,如观察性研究或干预性研究。

摘要： 本刊按照国际及国内有关编排规范,对来稿形式及内容进行如下约定。1.论文题目、作者署名及工作单位(1)选题应新颖,论文题目应简明。提供中英文论文题目,20个字以内为宜,必要时可加副标题,用较小字号另起排行。论文题目应尽量避免使用非公知公用的缩略语、字符、代号和公式。(2)文章应有中英文作者署名、作者工作单位全称、所在城市及邮政编码。

摘要： 1.来稿内容以机电技术产品开发设计为主,下列内容要点可供参考:2.来稿请附上论文题目、摘要以及关键词的英文翻译.3.来稿请附上包括性别、籍贯、出生年、学历、职称(职务)、工作单位、主要研究方向等内容的作者简介.

摘要： 论文题目力求简洁、特异、明确,能准确反映文章主题和特定内容,具有可检索性。中文文题一般以20个汉字以内为宜,一般不设副标题,尽量不用标点符号,文题中避免使用不为同行熟知的符号、简称、缩略语和商品名。论著文章和综述须有与中文文题含意一致的英文文题。

摘要： 为了不断提高我刊发文质量,围绕经济社会发展重大问题,推出统计重大理论与实践研究原创性成果,服务统计现代化改革,《统计研究》编辑部立足办刊宗旨和学术定位,拟定2022年重点选题如下。欢迎作者依据选题酌定论文题目,撰文向我刊投稿。

摘要： 一、《浙江学刊》属综合性人文社科学术期刊,欢迎各界人士赐稿,来稿须未曾在任何公开出版物(包括网络)上发表过,并请遵照下面的稿例格式。二、文稿请以A4纸打印,寄与浙江省杭州市凤起路620号浙江省社会科学院《浙江学刊》编辑部收,邮编:310007。三、文稿应包括论文题目(英文题目)、提要(约150字)、关键词(3~6个,每个关键词之间用分号隔开)。

摘要： 在教育实践中找到好的题目是教育硕士研究生选题的基本要求。找到好的研究题目一般要经过“现象—问题—主题—题目”的思维进阶过程。从教育实践中发现有价值的现象,需要保持敏锐的好奇心,从发生时间、发生地域、与环境关系等不同角度进行聚焦。从现象中提出有价值的问题,需要培养向上向下提问能力和评判问题质量的能力。将问题转化为学理化主题,主要通过按图索骥或主题式阅读来实现。将学理化主题精炼为研究题目,需要在明确题目基本内容的基础上,经过扩展压缩、填入剔除、分拆组合的思维过程才能最终实现。

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，提供了一种题目搜索方法、题目搜索装置及学习设备，所述方法包括：接收用户输入的题目；在预设的数据库中检索所述题目的解题步骤，得到与所述用户输入的题目匹配的解题步骤；根据用户设置输出与所述用户输入的题目匹配的解题步骤，从而降低了搜题系统的软、硬件资源消耗，提高了搜题的响应速率，另外采用输出解题步骤而非答案，可以对用户学习起到启发式辅导的作用，提高了用户的学习效率。

摘要： 本发明提出一种题目推荐方法和题目推荐装置，该题目推荐方法包括接收检索题目；获取所述检索题目的题目属性信息，并根据所述题目属性信息获取初步检索结果；获取用户的用户描述信息，并根据所述用户描述信息对所述初步检索结果进行排序，得到排序后的结果；从所述排序后的结果后选择预设个数的结果，确定为推荐题目。该题目推荐方法能够提供推荐题目与检索题目的相关性，提高推荐效果。

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。