可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
在学术论文中，引言是用相对简短的篇幅来勾勒全文的基本内容和轮廓。 eg: 研究方向：人脸识别 背景设定：假定此时所有已提出的方法都是基于手工特征 当前问题：识别率不准确 提出方法：利用深度学习解决 1.用一句话引出当前已经提出的属于本文研究领域的方法。 xxx can be categorized into three fields: xxx, xxx, and xxx xxx is/ are/ becomes very popular in xxx field since xxx 总结归纳： 2.概述目前已有的经典工作 总结各工作时，一般需要1-2句，不宜过长。总结时，需根据论文的研究内容，概述各工作的主要相关方法和优缺点。 3.总结目前已有的经典工作所存的问题。 一般来说，这一部分需要总结与本文内容相关的问题，并以此引出本文的Motivation。 本文研究综述段落包含了研究目的、方法和实验设计。 根据上段最后总结的现有方法的主要问题，提出本文的研究目的。 to address / solve / deal with xxx , this paper presents / proposes xxx in this paper , we aims to xxx by xxx As a consequence, this paper xxx 提出具体的解决方案。 提出验证方案 摘要和结论部分均属于总结性质的章节，完成全文其他部分，最后再进行摘要和结论的撰写。
人脸识别法学论文题目书写：人脸识别就是通过观察比较人脸来区分和确定人的身份的.不被察觉的特点会使识别方法不令人反感,而且不容易引起人注意
人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，晓电晓受晓受晓晓晓多晓电晓米晓受晓联晓受晓零晓电晓受晓米晓多晓晓e少量惠量量e米惠d量晓晓受晓晓晓晓米晓晓多晓少米受在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术芳珐等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表受所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍： 第一阶段(受惠米联年~受惠惠零年) 这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的芳珐。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于受惠少晓年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。 第二阶段(受惠惠受年~受惠惠少年) 这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干伤业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。 美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”芳珐无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别芳珐。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)芳珐一道成为人脸识别的性能测试基准算法。 这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于受惠惠电年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的芳珐与基于模板匹配的芳珐的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的芳珐优于基于特征的芳珐。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别芳珐研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别芳珐的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。 贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别芳珐是这一时期的另一重要成果。该芳珐首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的芳珐变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该芳珐目前仍然是主流的人脸识别芳珐之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别芳珐以及近期的一些基于核学习的改进策略。 麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别芳珐。该芳珐通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的芳珐来进行人脸识别。 人脸识别中的另一种重要芳珐——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换【受电】特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化馊索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该芳珐的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该芳珐的扩展。 局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述芳珐，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已伤业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。 由美国国防部反技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于受惠惠联年，受惠惠多年和受惠惠米年组织了晓次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参家了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。 柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为电D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的芳珐进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。 总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别伤业公司。从技术方案上看， 电D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别芳珐是这一阶段内的主流技术。 第三阶段(受惠惠量年~现在) FERET’惠米人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的伤业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于电零零零年和电零零电年组织了两次伤业系统评测。 基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别芳珐是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉芳珐进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的少幅同一视点图像恢复物体的晓D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的晓幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。 以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。 布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于晓D变形(晓D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别芳珐是这一阶段内一项开创性的工作。该芳珐在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在晓D形状和纹理统计变形模型(类似于电D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的芳珐对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更家有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该芳珐在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该芳珐的有效性。 电零零受年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的速度达到了每秒受多帧以上。该芳珐的主要贡献包括：受)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;电)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习芳珐;晓)采用了级联(Cascade)技术提高检测速度。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。 沙苏哈(Shashua)等于电零零受年提出了一种基于伤图像【受晓】的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。 巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的芳珐解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模芳珐的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别芳珐的发展。而且，这使得用凸优化芳珐来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。 FERET项目之后，涌现了若干人脸识别伤业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别伤业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT电零零零和FRVT电零零电。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT电零零电测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个伤业铲品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对晓少联晓少人受电受,多量惠 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为少晓%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER【受联】)大约为米%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT电零零电测试就表明：目前的人脸识别伤业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。 总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模芳珐、统计学习理论、基于Boosting【受多】的学习技术、基于晓D模型的人脸建模与识别芳珐等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。 总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更家深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对速度甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模芳珐(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更家准确地逼近这些问题的正确答案。
可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
通过面部表情来识别人的心理
通过面部表情来识别人的心理，生活中，想知道一个人内心在想什么，其实是有方法的，我们可以通过人们的面部表情，来识别人的心理变化。那么大家知道要如何通过面部表情来识别人的心理吗？下面和我一起来了解一下吧！
在人们日常交流中，只有7%的信息是通过语言来传递的，55%的信息是通过面部表情来体现的。可见，表情信息在人们之间交流的重要性。
随着人工智能和模式识别的不断发展，人机智能交互中的一项重要技术——人脸表情识别也受到关注。人脸表情识别主要是利用人脸识别技术，对人脸的表情信息进行特征提取并归类，使计算机能获知人的表情信息，进而推断人的心理状态，从而实现人机之间的高级智能交互。
从识别模式来看，人脸表情识别与我们的行为心里学是一致的。行为心里学有一个说法是瞬间识人的超级心里密码是在第一时间看对方的脸。通过表情判断一个人的心里情况，也就是通过细小的表情和微小的动作来观察对方的心里，对即将发生的事情做出一个准确推断。
目前，人脸表情识别的应用领域主要是安全领域、智能机器人研制、电脑游戏、医疗领域等。并且人脸表情识别主要定义六种表情生气、厌恶、害怕、伤心、高兴、吃惊，将人脸划分为若干个运动单元来描述面部动作，这些运动单元显示了人脸运动与表情的对应关系。
人脸表情识别可分为人脸图像的获取与预处理、表情特征提取和表情分类这三部分。基本上与人脸识别在人脸图像的获取和预处理这些环节上是一致的，只是在特征提取方面有区别，人脸识别提取的特征是同一人脸的个体差异，而表情识别提取的特征是同一人脸的不同表情下的差异。
亚里士多德说，脸是心灵的一扇窗，透过表情可以看到一个人的思想。古罗马时期的大哲学家西塞罗也是这一观点的支持者。的确，两千年过去了，面部表情仍然被普遍认为是判断人们感受的一种有效方式，而且不论年龄、性别和文化差异。比如：挑起眉毛表示困惑，微笑表示幸福，皱眉表示悲伤。
但事实果真如此吗？心理学家针对数百篇关于面部表情和潜在情绪之间关系的论文进行了一项分析研究，得出的结论有点儿令人意外：并没有翔实的科学证据表明，人们的日常情绪可以通过面部表情来识别。也就是说，一个没有面带微笑的人，并不意味着他不快乐。
心理学家发现，以城市为生活背景的.成年人，生气时皱眉的机率平均为30%。这就意味着， 人们在生气时，大约有70%的情况是不会皱眉的。相反，人们把皱眉用在了别处，比如，当人们集中注意力时，当有人讲了一个糟糕的笑话时，或者当他们体内有气体时（想要放屁时）。
研究人员得出结论，皱眉，或者面有怒色，是人们表达愤怒的方式之一，但绝不是唯一。人类面部表情之复杂和难以捉摸，不仅限于愤怒，也适用于心理学家定义的六种情绪类别：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶。
这让人们对科技公司开发人工智能算法的努力产生了疑问。科技公司总是声称，人工智能算法可以识别面部表情，并计算出潜在的情绪状态。例如，微软声称其"情感分析应用程序"能够通过检测人们的视频片段来判断他们的内心感受。然而，美国俄亥俄州立大学的计算机工程师阿历克斯·马丁内斯对此表示怀疑。他认为，试图根据人脸图像识别人类情绪的做法，事实上是忽略了产生情绪的背景环境的重要性。
首先，面部表情是人们用来交流的许多非语言形式之一，类似的还有身体语言。人工智能识别人的情绪也需要考虑这些因素。而了解情绪产生的背景对于面部表情的解读似乎更为重要。对此，马丁内斯博士引用了一项实验来加以证明。在该实验中，研究人员给参与者展示了一名男子的脸部特写照片，照片上的人嘴巴大张着似乎在尖叫，脸涨得通红。
仅仅根据这一点，大多数参与者会猜想照片上的人非常生气。然而将照片拉到全景，才发现照片实际上是一名足球运动员伸出双臂庆祝进球。他那张局部看起来像是生气的脸，实际上是一种狂喜的表情。
考虑到人们在大部分时间里无法通过表情来准确猜测彼此的情绪状态，马丁内斯博士认为，计算机也不可能做到这一点。他表示："一些公司声称算法可以通过人们的表情来识别他们的情绪状态，并将其应用到比如招聘等场景中，""有些公司要求应聘者提交一份视频简历，然后由一个机器学习系统对其面部表情进行分析，之后得出是否适合雇佣的结论，这种做法真的很令人震惊，因为有些算法可能是基于错误的假设，甚至是一个危险的假设，而在此基础上得出的结论可能是非常可怕、甚至是危险的。"
本科毕业设计做人脸情绪识别难度大。
一般来说还是挺大的，得看你想做到什么程度了，有这个想法挺好，看个人情况做吧。情绪识别原本是指个体对于他人情绪的识别，现多指AI通过获取个体的生理或非生理信号对个体的情绪状态进行自动辨别，是情感计算的一个重要组成部分。
注意事项：
情绪识别研究的内容包括面部表情、语音、心率、行为、文本和生理信号识别等方面，通过以上内容来判断用户的情绪状态。
情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态，在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪是一种综合了人的感觉、思想和行为的状态，它包括人对外界或自身刺激的心理反应，包括伴随这种心理反应的生理反应。在人们的日常工作和生活中，情绪的作用无处不在。
＝＝你是本科还是硕士啊论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……问题比如：你采用了哪种人脸识别算法你对这种算法的改进在哪里(你不只要说明改进在哪里可能还需要做一些实验收集下数据来对比说明算法在改进后对性能有了提升)新算法比其他算法好在哪里(还是通过实验收集数据对比一下)分析下算法的复杂度(时间复杂度和空间复杂度可能都会要求毕竟图像分析很占空间)然后是怎样进行优化的实验采用的样本是哪些(我们当时用的UCIrvineMachineLearningRepository下面会有CMUFaceImages大家一般都用这个库来作为样本)怎样对实验结果进行量化比较的(标准是什么)如果是模式识别的话还可能关心怎样选的特征值和特征空间(计算量大的话是怎样减少计算量的)训练样本采用的什么算法实验的识别率是多少算法的性能是不是稳定……＝＝我想到的都是本科的问题如果是研究生的话可能还会问的更难
这项技术是用于识别秦岭地区的金丝猴的，与人脸识别技术比较相似。这项技术可以为当地的金丝猴，建立一个巨大的信息库。
这些都是科技人员，饲养人员，管理人员的努力，所以才会让金丝猴的数量增加这么多。
这项技术与人脸识别技术相似，猴脸识别技术通过提取金丝猴面部特征信息，建立金丝猴个体的身份信息库，最终扫描、比对、识别。相比人脸识别，猴脸识别技术的不同在于，金丝猴的脸部皮肤区域带毛区域多，且毛发区域相对更明显，纹理特征更复杂，对识别系统的深度学习能力提出了更高的要求。
与人脸识别技术相似，猴脸识别技术通过提取金丝猴面部特征信息，建立秦岭金丝猴个体的身份信息库，最终扫描、比对、识别。
发表医学论文要明白的问题：
医生是一个相对于其他行业来说是比较特殊的。想要成功评职称，不仅需要过硬的专业技能，还需要丰富的临床经验。论文是反映专业技能和临床经验的最佳方式。但是，成功发布医学论文并非易事。您需要处理以下问题：
1.选刊
虽然我们一般把医生的专业论文称为医学论文，但实际上，它们可以细分为许多专业，如外科、内科、神经科、妇科等。每个专业都有相应的专业期刊。因此，期刊的选择一般有两个原则：一是期刊的级别合适，评中级职称选省级期刊，评高级职称选国家级期刊；二是专业的紧密性，有些期刊是综合性的，例如江西医学，任何领域的医学论文都可以投稿，有的期刊还会偏向某个专业领域。如《中国神经外科杂志》，一般指接受与神经外科相关的论文。
2.准备稿件
以下是对医学职称论文要求的详细分析：
（1）标题。与其他论文不同是医学论文对标题有格式要求。一般来说，用于职称评估的论文有三种临床研究，案例分析和文献综述。临床研究论文的标题格式：××（药物或治疗方法）治疗 ××（患者类型）的临床研究/临床分析，或 ××（药物或治疗方法）治疗××（患者型）+××病例；文献综述论文标题格式：××的文献综述/研究进展/研究现状；案例分析论文标题格式：××例××（患者类型）的临床分析/案例分析。
（2）署名。必须写与身份证和工作单位相同的名字。如果研究工作是由多人共同完成的，还应写出第二作者和第三作者，并告知对方。
（3）正文。正文需要注意以下几个方面。摘要：根据目的、方法、结果和结论进行编写；关键词：反映研究的方法和对象；除前言外，正文是根据临床资料、方法、结果和讨论进行编写；论文中的表格需要使用三线表；参考文献要在正文中标注；研究结果需要进行统计分析。
（4）参考文献。虽然参考文献在书写中的作用并不明显，但参考文献的格式不容忽视。学生一般是选择期刊文章作为参考文献，一般格式为：[序列号]主要作者.文献标题[类型.期刊名.年份.期（卷）:起止页码。
（5）重复率在30％以内，具体重复率以投稿期刊的要求为准。
3.投稿主要注意事项
（1）提交前认真阅读期刊的征稿启事，了解期刊栏目设置和对论文内容的要求，最好阅读一些相应期刊的范文。
（2）严谨一稿多投，只有在杂志社明确拒绝或长期没有反馈的情况下，才能投其他期刊。
（3）收取出版费。具体费用根据杂志收费标准和论文字符数确定。每页大约2000-2500个字符（有适当的图表减少字符），每页大约500-1000元。
职称论文的格式：
1、标题：简洁，可以准确地反映文章的主题，一般不超过20个汉字，如有必要，可以添加一个副标题。不使用非公知公认的符号或缩写，并尽量避免使用英语缩写。
2、作者以及工作单位：作者姓名应写在标题下方，单位名称列在括号内，包括所在省份、市区、自治区的名称和邮政编码。单位名称和省、市名称用逗号隔开。
3、摘要：概括本文研究的背景、目的、方法和主要结论。要求客观反映论文的主要信息。避免使用“本文”和“作者”等词，一般约200字。
4、关键词：一般情况下，每个文章都可以选择3到5个关键词，用分号隔开。
5、正文：1、观点明确2、论点新颖3、论据可靠4、语言规范5、没有在国内外公开发表。
6、标题编号：一级标题：一、二、三 ……号码，二级标题：(一)，(二)，(三)……三级标题：1、2、3 …… ；IV级标题(1)、(2)、(3) ……
7、图片表格：文字中的插图和表格放在相应文字之后，分别按其出现的顺序显示在图1、图2，或表1，表2… 统一编号。 插图的序号、标题和注释位于图表底部为中心，序号和标题放在表的上方，表注放在表格的底部。在全文中只有一个表或图的情况下，只标记“表”或“图”，不需要标记序列号。
8、参考文献：中、英文参考文献按引文顺序排序。标注方式：
期刊文章：[序列号]主要负责人.引用文献[J].期刊名称，出版年份(多少期)
如何避免上当！
1、看期刊是否有CN号和ISSN号（国际标准号），两者都有才是真期刊。如果只有ISSN号，没有CN号，可看作非法出版物。
2、致电国家新闻出版总署或出版编号所在省新闻出版局，或在新闻出版局等有关行政部门的网站查询。
3、询问出版物是否有邮发代码，以及是否可以从邮局订阅。假期刊账基本上不在邮局发行。
4、注意区分补充期刊、专刊和杂志期刊。一般情况下，如果某一期刊或某一版本中有文章，可以通过电话向杂志编辑部咨询。除此之外，也可以从名称上判断，如
一般来说，论文发表流程如下：第一步，确定自己将要发表的论文内容，以及发表需求。第二步，选择与自己论文题材相关的期刊，核实期刊论文真伪。第三步，了解想要刊登的期刊的征稿的要求，阅读其刊登发表过的论文，看自己的论文在这些期刊上发表是否合适，其次，了解这些刊物的审稿周期等。第四步，将自己的的论文上传，通过国内的四大权威数据库如知网、万方、维普、龙源查询核实。
首先，你需要写出像样的论文，文章肯定不能是炒冷饭的那种，需要有自己的创新点。所以在写文章之前，需要查阅大量的文献，以确保此前没人发过类似的文章。多看一些好文章，从中能够学到很多东西，比如一些观点或者写作方法。文章撰写完成之后，一定要反复修改，避免出现口语化的句子。如果是英文，还要注意语法，一定要按照英文惯用的表达方式来撰写文章。当文章经过反复修改之后，可以开始找期刊投稿。为了提高文章的接收率，找一个合适的期刊非常关键。所以一定要多看文章，这样才能知道自己写的文章大概在什么样的水平，然后选择相应档次的期刊进行投稿。中文期刊包括中文核心期刊、非核心期刊、学报，英文期刊包括SCI收录期刊、EI收录期刊，其中中文核心期刊和SCI收录期刊在中文和英文中是档次较高的期刊，也是很多人的投稿目标。此外，中科院把SCI收录期刊分为四区：一区、二区、三区和四区，档次和难度依次降低。在确定要投哪个期刊之后，按照该期刊的要求把论文的格式改好。然后，通过电子邮件把文章投出去。切忌，不要一稿多投！这样的做法只会降低你的信用，不利于以后的投稿，毕竟这个圈子不大。文章投出去之后，就是等待同行评审的结果。一般至少有两个审稿人评审同一篇文章，如果审稿人给出的意见都是修改（可能是大修或者小修），那么，只要按照要求修改好文章，最终一般都会被接收。如果其中有个审稿人给出的审稿意见是拒稿，那么文章就不会被接收。但你也可以根据审稿人的意见修改文章，然后再找一个更合适的期刊进行投稿。
当学校批准博士论文重复检测时，包括你自己的论文是不好的。重要的是确保你发表的论文被论文检测系统识别。那么，当我们检测论文时，硕士论文查重是怎么识别发表过的的论文呢？paperfree小编给大家讲解。 1.提交论文时，记得输入正确的姓名。检测技术系统可以通过分析作者的姓名识别已发表的论文。如果没有输入作者的姓名，它将被视为剽窃。 2. 输入作者姓名时，你应该特别了解第一作者和第二作者。许多人都有合作论文，所以很难删除他们已经发表的论文，因为检测系统只对第一作者有效。 3.重点是要删除已发表的文章，只能通过选择学校论文查重系统，其他方法检测技术系统不支持此功能。 因此，除了学校认可博士论文的论文擦汗从，包括他们自己的论文外，其检测系统也可以识别。如果你的论文不是学校内部查重系统，或者不要引用你发表的大量论文。因此，在写博士论文时，如果你想引用你发表的论文，你必须注意这两点。