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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帮你整理了一下，请参考！参考文献：1、M.A.NielsenandI.L.Chuang,QuantumComputation and Quantum Information[M].Cambridge University Press,2000.2、A.M.Turing.On computable numbers,with an application to the Entscheidungsproblem,Proc. Lond,1936.3、Quantum Information Scienceand TechnologyQuIST program ver.2.0[J].Defense Advanced Research ProjectsAgency DARPA,2004,4.4、Karl Johan.Wittenmark.Computer-Controlled Systems (3rd ed.).Prentice Hall.1997.5、孙凤宏.探索未来计算机技术发展与应用[J]. 青海统计, 2007,(11) . 6、蔡芝蔚. 计算机技术发展研究[J]. 电脑与电信, 2008,(02) . 7、文德春. 计算机技术发展趋势[J]. 科协论坛(下半月), 2007,(05) . 8、姚正. 计算机发展趋势展望[J]. 商情(教育经济研究), 2008,(01) . 9、许封元. 计算机发展趋势[J]. 农业网络信息, 2006,(08) .10、陈相吉. 未来计算机与计算机技术的发展[J]. 法制与社会, 2007,(10) .11、何文瑶. 计算机技术发展态势分析[J]. 科技创业月刊, 2007,(05) . 12、吴功宜.计算机网络[M].北京：清华大学出版社，2003，114. 13、兰晓红.计算机专业实践教学模式改革探讨[J].重庆师范学院学报，2002，19（4）：84-85. 14、张基温.基于知识和能力构建的计算机专业课程改革[J].无锡教育学院学，2003，（4）：54-55.15、姬志刚，韦仕江.网络信息环境下基于创新教育改革基础上的课程整合与课堂教学.商情（教育经济研究），2008，（10）. 16、田莉.计算机网络教学实践与心得[J].企业技术开发，2008，（02）. 17、熊静琪.计算机控制技术[M].电子工业出版社.18、杨金胜.探析网络环境下计算机辅助教学[J].华商，2008，11.19、何克忠主编.计算机控制系统[M].清华大学出版社.1998. 20、李锡雄，陈婉儿.微型计算机控制技术[M].科学出版社.21、赖寿宏.微型计算机控制技术[M].机械工业出版社.2004-2-1.22、黄梯云，《管理信息系统导论》，机械工业出版社23、甘仞初，《信息系统开发》，北京：经济科学出版社，199624、人杰、殷人昆、陶永雷 《实用软件工程（第二版）》清华大学出版社 2003.325、伍俊良《管理信息系统(MIS) 开发与应用》北京:科学出版社,199926、郭军等《网络管理与控制技术》人民邮电出版社.1999.127、曾建潮.软件工程. 武汉理工大学出版社,2003.828、熊桂喜.王小虎.李学农.计算机网络.清华大学出版社,1997.1229、孙涌.《现代软件工程》.北京希望电子出版社,2003.830、王虎，张俊.管理信息系统[M].武汉:武汉理工大学出版社，2004.7.
计算机专业论文参考文献
参考文献在各个学科、各种类型出版物都有着明确的标注法。以下是我为您整理的计算机专业论文参考文献，希望能提供帮助。
篇一：参考文献
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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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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。
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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：
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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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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！
随着时代的进步，Internet、Intranet、WWW以及 其它 一些网络相关技术已深入我们的生活、工作，对人类的发展、进步产生了巨大的影响。下面是我为大家推荐的计算机专业论文，供大家参考。
计算机专业论文 范文 一：信息管理中应用计算机网络数据库技术
摘要：计算机网络数据库是计算机网络系统中的重要组成部分，对信息管理有着非常重要的作用，能够极大的提高信息管理的效率和准确率。计算机网络数据库是未来信息发展的总体趋势，其与信息管理的结合将更加紧密。为了加强对计算机网络数据库的了解和学习，特对其相关知识进行探讨。
关键词：计算机;网络数据库技术;信息管理;应用
0引言
在信息技术飞速发展的今天，每个用户或者单位的工作人员每天都要进行大量的数据处理工作，工作繁杂且容易出错，这种现状要求我们必须要有新型的信息管理 方法 来改善我们的工作方法和环境。新型的数据库管理技术要求我们在进行数据处理的时候要注重引用网络数据库的资源和信息管理模式，更好地提高信息管理的工作效率。
1计算机网络数据库技术的特点
计算机数据库是一个包含文件、记录等的数据集合体。数据库的作用就是用来存储数据的，它通过客户端和服务端对数据进行处理。首先，它实现了数据存储结构的结构化和独立化。其次，计算机网络数据库里面的数据是可以共享的。再者，计算机网络数据库具有很强的独立性。这里的独立性包括逻辑意义上的独立性和物理意义上的独立性。计算机数据库的独立性极大的增加了数据的安全性，并且不会因为改变了相应的数据而导致相应数据及程序发生质变，因此可以有效地避免程序遭到破坏。最后，数据库由DBMS进行控制和管理。只有通过DBMS，计算机网络数据库才可以实现数据的控制与资源共享，并且能够使多个用户在同一时间、多个地点共同使用数据库的资源。数据库技术主要具有的特点是：数据的组织性、数据的共享性、数据的独立性、可控冗余度和数据的灵活性等。组织性讲的是数据库中的数据并不是散乱无序的，而是相互关联的统一体;数据共享性是其主要特点，也是建立数据库的重要目的;数据库的独立性体现在其自身的逻辑独立性和物理独立性;其中，逻辑独立性指的是数据库总体逻辑结构发生改变时，其内部的应用程序不会发生改变，更改数据时也不需要对相应程序进行修改。如冗余度的可控性指的是设计管理人员能够根据设计者的意愿采取必要的数据处理方式对数据进行有效控制;灵活性指的是数据库不仅仅是管理数据的“仓库”，还同时拥有众多的管理功能。
2计算机网络数据库技术在信息管理中的应用现状
当前，计算机网络数据库技术不断发展和进步，并且与单纯的计算机技术结合的更加密切。首先，它的应用范围变得越来越广。主要体现在：一是计算机技术与数据库的结合具有良好的发展前景，具有非常广阔的现存和潜在市场;二是计算机数据库技术的应用范围在不断地扩大，目前已经涉及到了我国的工业、农业、商业等各行各业，使得信息管理的效率得到不断提高;三是计算机数据库技术的不断发展，为很多行业提供了信息管理的技术保障，大大地促进了相关行业的进一步发展和管理水平的提高;四是计算机数据库技术的安全性较高，并且在各行各业的应用广泛，取得了良好的实际应用效果。第二，计算机网络数据库技术在信息管理中的应用呈现出良好的发展态势。计算机数据库技术的好与不好，在实际的应用中提现的一清二楚，研究表明，它的应用与发展对其自身的发展也有着重要的促进作用。另外，数据库技术的发展历程与其在信息管理中的应用是密不可分的。第三，计算机网络数据库技术在应用过程中的安全性正在不断加强。正是由于安全性的增强，才使得其在信息管理应用中的优势得到凸显，有力的保障了其在信息管理中的应有功效。计算机网络数据库在未信息管理解决了传统信息管理模式的问题之后，还未信息管理提供了快速、高效、安全的保障，适应了现代信息管理系统的需求。
3计算机网络数据库技术在信息管理应用中的改进 措施
(1)加强计算机网络数据库安全监管。
安全是信息管理最重要的环节，能够保证数据库的安全是其自身发展和信息管理现代化的总体需求。当前，网络数据库技术仍然面临着一系列的网络风险因素，存在着对信息管理造成重大损失的可能性。因此，在接下来的信息管理工作中，要着重关注网络数据库技术的安全性，发现问题，及时有效的对其进行解决，避免损失。
(2)加强计算机网络数据库技术的系统理论与实践的结合。
计算机网络数据库技术是伴随着信息技术和计算机网络的发展而发展的，因此，必须将新型的科研成果引用到具体的信息管理工作中，立足于实践，及时作出反馈，彻底增强其理论研究的针对性和实践性。
(3)降低用户管理成本。
降低用户管理成本是计算机数据库技术在竞争中取得成功的重要因素，它可以为信息管理提供更为优质便捷的服务，用户可以在数据库中享受到更为全面和个性化的服务。
4小结
现如今， 网络技术 和信息技术发展迅速，计算机网络数据库技术作为信息技术不断发展的产物，要与信息管理技术充分的结合、共通，才能实现我国信息管理的和谐、有序发展，极大的提高信息管理的效率和准确率。
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计算机专业论文范文二：中职计算机基础教学的改革策略
摘要：信息时代的发展为计算机的应用提供了一个广阔的前景，而此时计算机基础 教育 的重要性也逐渐显现出来。然而，我国中职学校的计算机基础教学存在着诸多问题，本文笔者分析了目前中职计算机基础教学现状，并根据自己的工作 经验 提出了相应的改革措施。
关键词：信息时代;计算机基础;教学现状;改革措施
随着社会的不断发展，中职学校的计算机基础教学不仅要响应社会和科技发展的需求，同时也应顾及到中职学生的综合素质。
一、中职计算机基础教学的现状分析
(一)学生知识水平存在着较大的差异
我国的小学及初中教育中，均开设了信息技术课程，但由于大部分农村地区的学校缺乏计算机及其相关设备，所以学生实际操作的次数很少，导致学生的计算机知识与技能的学习效果不理想;其次，虽然城市地区的学校有能力提供良好的教学条件，但由于很多学生将注意力和精力放在休闲娱乐等方面，所以其计算机知识水平也比较差;另外，由于教师的教学方式比较死板，在计算机基础教学活动中习惯于讲授理论知识，所以学生的学习兴趣逐渐降低。受以上几种因素的影响，学生进入中职学校后其知识水平存在着较大的差异，对计算机基础课程的掌握程度各不一致。
(二)教师的 教学方法 单一，师生之间缺乏互动
在中职计算机基础教学过程中，教师往往采用PPT课件加实例演示进行教学，教师在上面一味地灌输知识，学生在下面被动地接受老师所讲授的知识。这种单一的教学方法，师生之间缺乏互动，长此以往，学生将习惯于被动地接受教师教授的内容而失去自主思考的能力，并且学习积极性也会逐渐减弱，最终形成厌恶计算机基础课程的心理。
二、中职计算机基础教学的改革措施
(一)教师应改革教学模式
计算机基础教学不仅包括理论教学，同时也包括上机操作教学。显然，传统的板书教学模式无法满足上机操作，因此教师应改变教学模式，充分利用计算机、投影仪等多媒体设备将教学内容直观形象地呈现在学生面前。这种直观的教学方法，将能让学生把抽象的知识转化为具象的知识，从而提高教学效果。
(二)学校应选择合适的教材，加强校本研究
目前我国大部分中职学校计算机基础的教材均为中专统编教材，这些教材使用多年却没有较大的变化，而信息技术的发展速度又非常快，所以中专统编教材已经不能满足当前的教学需求，学校应选择其他合适的教材。对此，学校可以根据各专业学生的学习需求，组建研究小组，为各专业学生编写校本教材。校本教材应体现出学生易懂易学、实用性强的特点，而在校本教材投入使用一定时间之后，教研组应根据教材的使用效果对教材内容做出适当的调整，从而提高校本教材的质量。
(三)教师应适当调整教学内容
我国的教育一向强调“因材施教”，而对于学习基础不扎实学习热情不高的中职学生来说，要想实现因材施教的目的，教师就要对计算机基础教学内容做出调整，从教材中选取适合的知识模块对学生进行教学。其中比较适合教学的知识模块有Internet知识模块、文字图表处理Word、电子表格处理 Excel 、演示文稿PowerPoint等。教学内容除了要考虑学生的特点之外，还应考虑不同专业对计算机基础知识的需求侧重点，力求将计算机基础课程与专业应用有机结合，从而实现计算机基础知识服务于专业学科的学习目的。
(四)提升教师的业务水平
社会不断在创新，信息技术也在日新月异，所以计算机基础的教学也应随之发生变化。因此，教师要不断学习新的知识与技能，更新自己的知识体系，并加强现代教育教学理论的学习，提升自己的业务水平。当然，学校也应做出努力，通过组织教师参加职业培训的方式，使教师接触并掌握新知识、新软件、新技术;同时学校还应对教师进行定期考核，以考查教师的教学能力。在教师业务水平得到提升的同时，教学质量自然能得到提高。
三、结语
中职计算机基础教育是我国职业教育的重要组成部分，是培养计算机专业人才或相关人才的重要方式，也是提高广大中职学生计算机技能的主要途径。因此，中职学校的信息技术教师应继续推动计算机基础教学的改革，解决计算机基础教学中的问题，从而使计算机基础教学能够发挥更多的作用。
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网络论文的参考文献可以反映论文作者的科学态度和论文具有真实、广泛的科学依据，参考文献在一定程度上影响着论文的质量。下文是我为大家整理的关于网络论文参考文献的内容，欢迎大家阅读参考! 网络论文参考文献(一) [1]赵启飞.基于WCDMA 无线网络 的优化研究与实践[D].云南：云南大学图书馆，2010:3. [2]中兴公司.2G/3G互操作优化指导书[M/CD.深圳：中兴通讯股份有限公司，2009:16-21 [3]中国联通.中国联通2/3G互操作分场景参数设置指导书[M/CD].北京：中国联通移动网络公司运行维护部，2009 [4]刘业辉.WCDMA网络测试与优化教程[M].北京：人民邮电出版社，2012:8-9 [5]姜波.WCDMA关键技术详解[M].北京：人民邮电出版社，2008,320-324. [6]中兴学院.WCDMARNS培训教材第三册[M/CD].深圳：中兴通讯股份有限公司，2009 [7]窦中兆、雷湘.WCDMA系统原理与无线网络优化[M].北京：清华大学出版社，2009:95-120 [8]王晓龙.WCDMA网络专题优化[M].北京：人民邮电出版社，2011:106 [9]张长刚.WCDMAHSDPA无线网络优化原理与实践[M].北京：人民邮电出版社，2007:116-119 [10]邬鹏.呼和浩特联通异系统互操作优化[D].北京：北京邮电大学图书馆，2011:7-12. [11]黄伟，李腊元，孙强，MANET路由协议DSR的OPNET实现及仿真[J],武汉理工大学学报2005.5 [12]李国强，武穆清，基于OPNET多径路由协议的建模与仿真[J],数字通信世界，2008.04 [13]王振中，关媛，陆建德，陆佰林，基于NSZ仿真平台的Adhoc新路由协议的模拟[J],计算机仿真，2007.04 [14]策力木格，胡其吐，基于NS的AODV路由协议研究[J],内蒙古科技与经济，2005 [15]刘小利，使用OPNET仿真MANET路由协议的实现 方法 [J],计算机与数字工程，2008.4 [16]王瑜，焦永革，孟涛，林家薇，基于免费软件ns的无线网络仿真[J],无线电工程，第34卷，第一期 [17]张天明，王培康，自助学习路由协议(SL一AoDV)及GloMosim仿真[J],计算机仿真，2008.07 [18]吴晗星,付宇卓,无线自组网AODV路由协议的实现[J],计算机应用与软件,2007.10 网络论文参考文献(二) [1]孙义明，杨丽萍.信息化战争中的战术数据链[M].北京：北京邮电大学出版社，2005 [2] 范文 庆，周彬彬，安靖.WindowsAPI开发详解--函数、接口、编程实例[M].北京：人民邮电出版社，2011 [3]陈敏.OPNET网络编程[M].北京：清华大学出版社，2004 [4]于全.战术通信理论与技术[M].北京：电子工业出版社，2009 [5]FrederickKuhl,RichardWeatherly,JudithDahmann.计算机仿真中的HLA技术[M].付正军，王永红译.北京：国防工业出版社，2003 [6]陈敏.OPNET网络仿真[M].北京：清华大学出版社，2004 [7]JohnN.Abrams'J.E.Rhodes.IntrductiontoTacticalDigitalInformationLinkJandQuickRefernceGuide,23-27,2000 [8]刘徐德.战术通信、导航定位和识别综合系统文集(第一集)[M].北京：电子工业出版社，1991 [9]罗桂兰，赵志峰，赵海.排队论对嵌入式系统网络性能的测试评估[J].沈阳师范大学学报(自然科学版)，2005,23(1)：54-56 [10]张铎.物联网大趋势-Internetofthings[M].北京：清华大学出版社.2010. [11]苏仕平.无线传感器网络的访问控制机制研究[D].兰州大学.2007. [12]张凯，张雯捧.物联网导论[M].北京：清华大学出版社.2012. [13]郭萍，张宏，周未，曹雪.基于轻量级CA无线传感器网络双向认证方案[D].小型微型计算机系统.2013(3)：903-907. [14]李大伟，杨庚.一种基于重复博弈的物联网密钥共享方案[J].通信学报，2010,31(9A)：97-103. [15]马巧梅.基于IKEv2的物联网认证与密钥协商协议[J].计算机与数字工程.2013(4)：45-48. [16]郭萍.无线网络认证体系结构及相关技术研究[D].南京理工大学.2012. [17]张晓辉.基于Diameter的物联网认证协议研究[D].西安电子科技大学.2013. [18]刘宴兵，胡文平，杜江.基于物联网的网络信息安全体系[J].中兴通讯技术.2011(01)：96-100. [19]刘姝.基于PKI的CA认证系统的设计与实现[D].郑州大学.2005. [20]任伟，雷敏，杨榆.ID保护的物联网T2ToI中能量高效的健壮密钥管理方案[J].小型微型计算机系统.2011,32(9)：1903-1907. 网络论文参考文献(三) [1]安德森ASP NET高级编程[M]北京：清华大学出版社，2002 [2](美)Chris Goode，Chris Ullman等康博译ASP NET入门经典——c#编程篇[M]北京：清华大学出版社，2002 [3]秦鑫，朱绍文NET框架数据访问结构[J]计算机系统应用[M]2002，12 [4]张辉鹏基于NET的电子商务系统的研究和设计[D]武汉：武汉理工大学计算机科学与技术学院，2006 [5]廖新彦ASP NET交互式Web数据库设计[M]北京：中国铁道出版社，2004 [6]Jeffrey Richter Applied Microsoft NET Framework Programming[M].北京：清华大学出版社，2004 [7]Daniel Cazzulino等C#Web应用程序入门经典[M]北京：清华大学出版社，2003 [8]蒋秀英SQL Server 2000数据库与应用[M]北京：清华大学出版社，2006 [9]龚小勇关系数据库与SQL Server 2000[M]北京：机械工业出版社，2007 [10]萨师煊，王珊数据库系统概论(第三版)[M]北京：高等 教育 出版社，2000 [11]李中华基于NET的模式实现与应用[D]四川：四川大学，2006 [12]任开银，黄东在NET上架构公司级应用程序[J]微型机与应用2003，1 [13]叶春阳基于Web服务的流程协作研究[D]北京：中国科学院研究生院，2003 [14]李琳NET开发平台核心服务的研究与应用[D]武汉：武汉理工大学计算机科学与技术学院，2003 [15]张莉，王强，赵文防，董莉，SQL server数据库原理及应用教程[M]，清华大学出版社，2004 06 猜你喜欢： 1. 计算机类毕业论文参考文献大全 2. 网络安全论文参考文献 3. 最全电子商务毕业论文参考文献 4. 毕业论文参考文献范文