计算机论文常用参考文献
在平平淡淡的日常中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。写论文的注意事项有许多，你确定会写吗？下面是我整理的计算机论文常用参考文献，希望能够帮助到大家。
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论文英文参考文献格式
在社会的各个领域，大家对论文都再熟悉不过了吧，通过论文写作可以培养我们的科学研究能力。如何写一篇有思想、有文采的论文呢？下面是我收集整理的论文英文参考文献格式，希望能够帮助到大家。
英文文献采用“APA格式”：
单一作者著作的书籍：
姓，名字首字母.(年). 书名(斜体). 出版社所在城市：出版社.
Sheril, R. D. (1956). The terrifying future: Contemplating color television. San Diego: Halstead.
两位作者以上合著的书籍：
姓，名字首字母., & 姓，名字首字母.(年). 书名(斜体). 出版社所在城市：出版社.
Smith, J., & Peter, Q. (1992). Hairball: An intensive peek behind the surface of an enigma. Hamilton, ON: McMaster University Press.
文集中的文章：
Mcdonalds, A. (1993). Practical methods for the apprehension and sustained containment of supernatural entities. In G. L. Yeager (Ed.), Paranormal and occult studies: Case studies in application (pp. 42–64). London: OtherWorld Books.
期刊中的文章(非连续页码)：
Crackton, P. (1987). The Loonie: God's long-awaited gift to colourful pocket change? Canadian Change, 64(7), 34–37.
期刊中的文章(连续页码)：
姓，名字首字母.(年). 题目. 期刊名(斜体). 第几期，页码.
Rottweiler, F. T., & Beauchemin, J. L. (1987). Detroit and Narnia: Two foes on the brink of destruction. Canadian/American Studies Journal, 54, 66–146.
月刊杂志中的文章：
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学术论文英文参考文献注入格式
一、学术论文英文参考文献标注格式。
按照现行规定，学术期刊中论文参考文献的.标注采用顺序编码制，即在文内的引文处按引用文献在论文中出现的先后顺序以阿拉伯数字连续编码，序号置于方括号内。同一文献在一文中被反复引用者，用同一序号标示。这一规定使得所列文献简洁明了，应该引起论文作者注意。英文参考文献和中文参考文献一样，按在文中出现的先后顺序与中文文献混合连续编码着录;英文文献用印刷体;英文书名、期刊名和报纸名等用斜体;所列项目及次序与中文文献相同，但文献类型可不标出;忌用中文叙述英文。其格式为：
专着、论文集、学位论文、报告-[序号]主要责任者。文献题名。出版地：出版者，出版年。起止页码(任选)。
示例：[1]Day,C.,Veen,D.van,& Walraven,G. Children and youth at risk and urban education. Research,policy and prac-tice. Leuven/Apeldoorn:Garant. 1997.
期刊文章-[序号]主要责任者。文献题名。刊名，年，卷(期)：起止页码。
示例：[2] Driessen,G.,& Van der Grinten,M. Home language proficiency in the Netherland:The evaluation of Turkish andMoroccan bilingual programmes- A critical review,Studies in Educational Evaluation,1994,20(3)：365- 386.
论文集中的析出文献-[序号]析出文献主要责任者。析出文献题名。原文献主要责任者(任选)。原文献题名。出版地：出版者，出版年。析出文献起止页码。
示例：[3] Driessen,G.,Mulder,L.,& Jungbluth,P. Structural and cultural determinants of educational opportunities in theNetherlands. In S.Weil(Ed.)，Root and migration in global perspective. Jerusalem:Magnes Press.1999. pp.83- 104.[5]
报纸文章-[序号]主要责任者。文献题名。报纸名，出版日期(版次)。
示例：[4] Lgnatieff,M. Keeping an old flame burning brightly. The Guardian,1998- 12- 20(12)。
电子文献-[序号]主要责任者。电子文献题名。电子文献的出处或可获得的地址，发表或更新日期。
示例：[5] Baboescu,F. Algorithms for fast packet classification. lib.global.umi.com/dissertations/preview/3076340,2003.
二、关于英文人名的标注。
现行编排规范对英文人名如何标注未作明确要求，英文人名的标注较为混乱，有标注全名的，有标注时将名缩写、姓不缩写、保持原来顺序的，还有在姓、名之间加圆点的，后者是我国翻译作品中，中文书写外国人名经常采用的一种方式。其实，标注英文人名是有章可循的，在国外学术着作的参考文献中，关于人名的标注已约定俗成为一种统一的格式，即英文参考文献标注作者姓名时，要求姓在前、名在后，姓与名之间用逗号隔开，姓的词首字母大写，其余字母不大写;名用词首大写字母表示，后加缩写符号圆点，缩写符号不可省略。由于欧美国家人的姓名排列一般是名在前、姓在后，在标注时必须加以调整。如Georg Paghet Thomson,前面两个词是名，最后一个词是姓，应标注为Thomson,G. P为什么要如此标注呢?笔者认为有以下原因。
1.在应用计算机等信息工具进行英文文献检索时，以英文作者姓名中的姓作为依据之一，即以姓作为检索目标之一。
2.在欧美人姓名表达含义里，姓比名的重要性更强、更正式。用姓而不是名来代表作者，还有尊重、礼貌的意味。名缩写后加缩写符号圆点，也含有正式、尊重和礼貌的意味，缩写符号不可省略。
3.表示与平常书写姓名的不同，体现学术论文重要性、简约性和准确性的要求，符合科研论文文体风格。这种标注在英文学术着作、科技文献中已广泛采用，也容易被广大读者、作者理解、接受。
对于复姓情况，如Jory Albores-Saavedra等，在引用标注时，应将复姓全部写出，即Albores-Saavedra, J对于姓前带有冠词或介词的情况，如带有Mac,Le,Von,Van den等，标注时不能省略，应同姓一起提到前面标注，如Mac Donald,La Fontaina,Von Eschenbach,Van den Bery等。这里有个有趣的现象，对于北欧人常见的姓Van den Bery,如Van的词首字母大写，表示它是姓的一部分，标注时应与姓一起前置;如果作者姓名书写为Graham van den Bery,其中van的词首字母v没有大写，则表示它不是姓的一部分，姓Bery前置时，van den仍留在原来的位置，并且不可缩写或省略，标注为Bery,G. van den.另外，对于“姓名+学位”的情况，标注时一般把“学位”删去，不要将其误认为姓或姓的一部分.
一个参考文献有两位或两位以上作者时，标注时除按上述要求将每位作者的姓提前书写外，作者与作者之间用逗号分开，最后一位作者前加&符号，如示例[1],也可仅保留前三位作者，之后加etc.表示。
三、关于英文参考文献发表(出版)时间标注到年的问题。
发表(出版)时间是参考文献的一项重要内容，标示引用文献发表的历史时间位置，是判断引用文献新旧的一个根据，不可遗漏。国外学术论着中参考文献的发表(出版)时间标注到年，这与我国学术论着中参考文献的标注规定相同。国外学术论着中参考文献的发表(出版)时间的标注位置有标注在作者后的情况，并加圆括号，这是因为采用了“着者-出版年”制。我国学术期刊编排规范参考文献的标注采用“顺序编码”制,发表(出版)时间标注靠后，如示例[1]、[3],应按此要求标注为是。
四、英文析出文献名和原文献名的标注。
由于现行编排规范对英文析出文献和原文献的标注书写要求不够明确，目前有把析出文献名排成斜体，而把原文献名(论文集名或期刊名等)排成正体的情况。这种标注方式是不对的，混淆了析出文献名和原文献名的效力，正确的编排要求与此相反，国外的普遍作法与我国学者的论述[4]要求一致，因此这一现象值得编辑同行注意。
英文书名在英文文章中出现有排成斜体的习惯，论文集名、期刊名或报纸名与书名效力相同，故排成斜体，析出文献名相当于书中的章节标题，不具有书名的分量，故不可排成斜体。
在标注原文献名及作者时，原文献多指论文集或与之类似的著作，英文标注习惯上在编着者名前加词首字母大写的介词In,作者姓名前后次序不作调整，名缩写为词首大写字母，后加缩写符号圆点，姓完整标出，不缩写。作者后加编者一词的缩写形式及缩写符号圆点，词首字母大写，外加圆括号，如标注为In S. Weil(Ed.)，如示例[3].然后斜体标注原文献题名，后加注出版年，起至页码的缩写形式pp.和析出文献的起至页码。当原文献有两位或两位以上作者时，作者姓名同上述情况一样，前后次序不作调整，分别标出，编者一词缩写用复数形式Eds.,如In L. Eedering,& P. Leseman(Eds.)。
文献类型不宜标出。文献类型是我国编排规范制定的标注要求，国外并未采用。在中文中标注醒目、自然，在英文中此一项目的标注容易产生误解和干扰。如果是为方便计算机在检索或统计时辨识，是技术上的要求，那么就应当统一要求标注，从“可不标出”来看，尚未有技术上的要求。因而，文献类型在英文参考文献中不作标注为妥。
五、出版地和出版社(商)的标注。
出版地和出版社(商)是参考文献的重要内容，标示版权信息，不可遗漏或省略。我国一部着作一般由一家出版社负责出版发行，出版地一般也就比较明确为出版社所在的城市。国外情况就比较复杂了，由于市场经济高度成熟，语言通用程度高，着作权被普遍保护等原因，一部着作可能由不止一家出版社(商)合作出版发行，出版地也可能在不同国家的不同城市。当出版地有两处或两处以上、出版社(商)有两个或两个以上时，应当一一标出，中间用斜杠分开。如Amsterdam/Philadephia:Ben-jamins,又如Den Haag:Sdu/DOP出版地一般是出版社(商)所在的城市，标注城市名，不可标注为国家名。
参考文献补充了文章的重要信息，涉及范围十分广泛。因而，希望在修订现行编排规范时，对英文参考文献的标注作明确规定，以便作者写作和编者编辑时皆有章可循，亦使这项工作更加规范。
java论文英文的参考文献
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计算机论文常用参考文献
在平平淡淡的日常中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。写论文的注意事项有许多，你确定会写吗？下面是我整理的计算机论文常用参考文献，希望能够帮助到大家。
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当然是中国知网了。
全称：IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 中文：IEEE国际计算机视觉与模式识别会议国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是IEEE一年一度的学术性会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议（三大顶会之一，另外两个是ICCV和ECCV），近年来每年有约1500名参加者，收录的论文数量一般300篇左右。第一届CVPR会议于1985年在旧金山举办，后面每年都在美国本土举行。 近几年录取率25%左右，自2001年开始每年在会议上进行演讲的论文[oral]通过率锐减为10%以下，2006年这一数字以来更是低于5%（一个重要原因是由于论文数量过多，大部分的6~8页长篇论文在会议期间只要求做海报[poster]展示）。在各种学术会议统计中，cvpr被认为有着很强的影响因子和很高的排名。
推荐下计算机视觉这个领域，依据学术范标准评价体系得出的近年来最重要的9篇论文吧： （对于英语阅读有困难的同学，访问后可以使用翻译功能） 一、Deep Residual Learning for Image Recognition 摘要：Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers—8× deeper than VGG nets [40] but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves 3.57% error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions1, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation. 全文链接： 文献全文 - 学术范 (xueshufan.com) 二、Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 摘要：In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3x3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16-19 weight layers. These findings were the basis of our ImageNet Challenge 2014 submission, where our team secured the first and the second places in the localisation and classification tracks respectively. We also show that our representations generalise well to other datasets, where they achieve state-of-the-art results. We have made our two best-performing ConvNet models publicly available to facilitate further research on the use of deep visual representations in computer vision. 全文链接： 文献全文 - 学术范 (xueshufan.com) 三、U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 摘要：There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated samples more efficiently. The architecture consists of a contracting path to capture context and a symmetric expanding path that enables precise localization. We show that such a network can be trained end-to-end from very few images and outperforms the prior best method (a sliding-window convolutional network) on the ISBI challenge for segmentation of neuronal structures in electron microscopic stacks. Using the same network trained on transmitted light microscopy images (phase contrast and DIC) we won the ISBI cell tracking challenge 2015 in these categories by a large margin. Moreover, the network is fast. Segmentation of a 512x512 image takes less than a second on a recent GPU. The full implementation (based on Caffe) and the trained networks are available at http://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net. 全文链接： 文献全文 - 学术范 (xueshufan.com) 四、Microsoft COCO: Common Objects in Context 摘要：We present a new dataset with the goal of advancing the state-of-the-art in object recognition by placing the question of object recognition in the context of the broader question of scene understanding. This is achieved by gathering images of complex everyday scenes containing common objects in their natural context. Objects are labeled using per-instance segmentations to aid in precise object localization. Our dataset contains photos of 91 objects types that would be easily recognizable by a 4 year old. With a total of 2.5 million labeled instances in 328k images, the creation of our dataset drew upon extensive crowd worker involvement via novel user interfaces for category detection, instance spotting and instance segmentation. We present a detailed statistical analysis of the dataset in comparison to PASCAL, ImageNet, and SUN. Finally, we provide baseline performance analysis for bounding box and segmentation detection results using a Deformable Parts Model. 全文链接： 文献全文 - 学术范 (xueshufan.com) 五、Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 摘要：Convolutional networks are at the core of most state of-the-art computer vision solutions for a wide variety of tasks. Since 2014 very deep convolutional networks started to become mainstream, yielding substantial gains in various benchmarks. Although increased model size and computational cost tend to translate to immediate quality gains for most tasks (as long as enough labeled data is provided for training), computational efficiency and low parameter count are still enabling factors for various use cases such as mobile vision and big-data scenarios. Here we are exploring ways to scale up networks in ways that aim at utilizing the added computation as efficiently as possible by suitably factorized convolutions and aggressive regularization. We benchmark our methods on the ILSVRC 2012 classification challenge validation set demonstrate substantial gains over the state of the art: 21:2% top-1 and 5:6% top-5 error for single frame evaluation using a network with a computational cost of 5 billion multiply-adds per inference and with using less than 25 million parameters. With an ensemble of 4 models and multi-crop evaluation, we report 3:5% top-5 error and 17:3% top-1 error on the validation set and 3:6% top-5 error on the official test set. 全文链接： 文献全文 - 学术范 (xueshufan.com) 六、Mask R-CNN 摘要：We present a conceptually simple, flexible, and general framework for object instance segmentation. Our approach efficiently detects objects in an image while simultaneously generating a high-quality segmentation mask for each instance. The method, called Mask R-CNN, extends Faster R-CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with the existing branch for bounding box recognition. Mask R-CNN is simple to train and adds only a small overhead to Faster R-CNN, running at 5 fps. Moreover, Mask R-CNN is easy to generalize to other tasks, e.g., allowing us to estimate human poses in the same framework. We show top results in all three tracks of the COCO suite of challenges, including instance segmentation, bounding-box object detection, and person keypoint detection. Without tricks, Mask R-CNN outperforms all existing, single-model entries on every task, including the COCO 2016 challenge winners. We hope our simple and effective approach will serve as a solid baseline and help ease future research in instance-level recognition. Code will be made available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 (xueshufan.com) 七、Feature Pyramid Networks for Object Detection 摘要：Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But pyramid representations have been avoided in recent object detectors that are based on deep convolutional networks, partially because they are slow to compute and memory intensive. In this paper, we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A top-down architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art single-model results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 5 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 (xueshufan.com) 八、ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF 摘要：Feature matching is at the base of many computer vision problems, such as object recognition or structure from motion. Current methods rely on costly descriptors for detection and matching. In this paper, we propose a very fast binary descriptor based on BRIEF, called ORB, which is rotation invariant and resistant to noise. We demonstrate through experiments how ORB is at two orders of magnitude faster than SIFT, while performing as well in many situations. The efficiency is tested on several real-world applications, including object detection and patch-tracking on a smart phone. 全文链接： 文献全文 - 学术范 (xueshufan.com) 九、DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 摘要：In this work we address the task of semantic image segmentation with Deep Learning and make three main contributions that are experimentally shown to have substantial practical merit. First , we highlight convolution with upsampled filters, or ‘atrous convolution’, as a powerful tool in dense prediction tasks. Atrous convolution allows us to explicitly control the resolution at which feature responses are computed within Deep Convolutional Neural Networks. It also allows us to effectively enlarge the field of view of filters to incorporate larger context without increasing the number of parameters or the amount of computation. Second , we propose atrous spatial pyramid pooling (ASPP) to robustly segment objects at multiple scales. ASPP probes an incoming convolutional feature layer with filters at multiple sampling rates and effective fields-of-views, thus capturing objects as well as image context at multiple scales. Third , we improve the localization of object boundaries by combining methods from DCNNs and probabilistic graphical models. The commonly deployed combination of max-pooling and downsampling in DCNNs achieves invariance but has a toll on localization accuracy. We overcome this by combining the responses at the final DCNN layer with a fully connected Conditional Random Field (CRF), which is shown both qualitatively and quantitatively to improve localization performance. Our proposed “DeepLab” system sets the new state-of-art at the PASCAL VOC-2012 semantic image segmentation task, reaching 79.7 percent mIOU in the test set, and advances the results on three other datasets: PASCAL-Context, PASCAL-Person-Part, and Cityscapes. All of our code is made publicly available online. 全文链接： 文献全文 - 学术范 (xueshufan.com) 希望对你有帮助！
主要有如下的收录，这里不支持表格，故略显凌乱。请见谅。此处为SC收录情况：（EI与ISTP，君可自行在GOOGLE中“被×收录的国内期刊”为关键词，搜索DOC或者EXCEL文件。谢谢SCI收录中国期刊一览出版地 收录库 刊名 刊期 ISSN 2003年影响 因子CHINASCIACTA CHIMICA SINICA《化学学报》（中文版）Semimonthly0567-73510.643CHINASCIACTA MECHANICA SINICA《力学学报》（英文版）Bimonthly0567-77180.587CHINASCIACTA PHARMACOLOGICA SINICA《中国药理学报》（英文版）Monthly1671-40830.884CHINASCIACTA PHYSICA SINICA《物理学报》（中文版）Monthly1000-32901.130CHINASCICELL RESEARCH《细胞研究》（英文版）Bimonthly1001-06021.729CHINASCICHEMICAL JOURNAL OF CHINESE UNIVERSITIES-CHINESE《高等学校化学学报》（中文版）Monthly0251-07900.796CHINASCICHINESE JOURNAL OF CHEMISTRY《中国化学》（英文版）Bimonthly1001-604X0.592CHINASCICHINESE MEDICAL JOURNAL《中华医学杂志》（英文版）Monthly0366-69990.393CHINASCICHINESE PHYSICS《中国物理》(物理学报一海外版) （英文版）Monthly1009-19631.347CHINASCICHINESE PHYSICS LETTERS《中国物理快报》（英文版）Monthly0256-307X1.095CHINASCICHINESE SCIENCE BULLETIN《科学通报》（英文版）Semimonthly1001-65380.593CHINASCICOMMUNICATIONS IN THEORETICAL 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CHEMISTRY《结构化学》（中文版）Bimonthly0254-58610.548CHINASCI-ECHINESE MEDICAL JOURNAL《中华医学杂志》（英文版）Monthly0366-69990.393CHINASCI-ECHINESE PHYSICS《中国物理(物理学报一海外版)(英)》Monthly1009-19631.347CHINASCI-ECHINESE PHYSICS LETTERS《中国物理快报》（英文版）Monthly0256-307X1.095CHINASCI-ECHINESE SCIENCE BULLETIN《科学通报》（英文版）Semimonthly1001-65380.593CHINASCI-ECOMMUNICATIONS IN THEORETICAL PHYSICS《理论物理通讯》（英文版）Monthly0253-61020.666CHINASCI-EEPISODES《地质幕》（英文版）Quarterly0705-37971.020CHINASCI-EFUNGAL DIVERSITY《真菌多样性》Tri-annual1560-27451.437CHINASCI-EHIGH ENERGY PHYSICS AND NUCLEAR PHYSICS-CHINESE EDITION《高能物理与核物理》（中文版）Monthly0254-30520.285CHINASCI-EJournal of Asian Natural Products Research《亚洲天然产品研究杂志》（英文版）Quarterly1028-60200.896CHINASCI-EJOURNAL OF CENTRAL SOUTH UNIVERSITY OF TECHNOLOGY《中南工业大学学报》（英文版）Quarterly1005-97840.299CHINASCI-EJOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY《计算机科学与技术》（英文版）Bimonthly1000-90000.140CHINASCI-EJOURNAL OF ENVIRONMENTAL SCIENCES-CHINA《环境科学学报》（英文版）Bimonthly1001-07420.255CHINASCI-EJOURNAL OF INFRARED AND 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