在一篇论文中，规范的论文格式有助于信息交换与处理及学术成果的评价。下面是我整理的2000字小论文格式，欢迎大家阅读。2000字小论文格式 2000字小论文格式一： 毕业 论文内容和格式 学位论文用纸规格为A4，页面上边距和左边距分别为3 cm，下边距和右边距分别为2.5 cm。页眉：奇页页眉为“长治学院本科毕业论文(设计)”，偶页页眉为论文题目(不包括副题目)，居中，5号宋体字，页边距为2 cm。页脚：需设置页码，页码从正文第一页开始编写，用阿拉伯数字编排，正文以前包括摘要的页码用罗马数字，一律居中。 1、封面：封面内容包括论文题目、指导教师、学生姓名、学号、系(部)、专业、毕业时间等信息，此页不编排页码。 2、题目：题目应概括整个论文最主要的内容，恰当、简明、引人注目，力求简短，严格控制在20字以内。 3、摘要：① 正论文第一页为中文摘要，学位论文摘要约300~500字，应说明工作的目的、研究 方法 、结果和最终结论。要突出本论文的创造性成果或新的见解，语言力求精炼。为便于文献检索，应在本页下方另起一行注明本文的关键词(3~5个);② 英文摘要在文后(参考文献后)，内容与中文同，不超过250个实词，上方应有英文题目。第二行写学生姓名，指导老师…等信息;关键词，应与中文对应，便于交流。外文论文(设计)的中文摘要放在英文摘要后面编排。 中文摘要： (1)标题小4号黑体，1.5行距，段前0行，段后0行; (2)主体部分用小4号宋体，1.5倍行距; (3)关键词：小4号宋体。 英文摘要： (1)题目用小2号Times New Roman，1.5行距，段前0行，段后0行; (2)主体部分用5号Times New Roman，1.5倍行距; (3)关键词：小4号Times New Roman。 4、目录：应独立成页，包括论文中全部章、节的标题(即一级、二级标题)及页码。目录要求标题层次清晰，应与正文中的标题一致，附录也应依次列入目录。 (1)“目录”二字，中间空2格，小2号黑体，段前段后0.5行距; (2)主体部分用小4号宋体，左对齐，段前段后为0，1.5倍行距; 5、引言：在论文正文前，应阐述本课题研究的目的、意义、对本研究国内外研究现状有针对性的简要综合评述和本论文所要解决的问题等。 6、正文：是学位论文的核心。写作内容可因研究课题性质而不同，一般包括：①理论分析;②研究材料和实验计算方法;③经过整理加工的实验结果的分析讨论，与理论计算结果的比较;本研究方法与已有研究方法的比较等。 (1)正文部分 ① 正文标题：1级标题：黑体4号字，段前0.5行，段后0.5行;2级标题：宋体加黑，小4号字，段前0.5行，段后0行;3级标题：楷体GB2312，小4号字，Times New Roman;② 正文内容：宋体小4号字，首行缩进，1.5行距。引言和正文凡是引用文献处，应在引用句后括号[ ]内标明1 2 3 ，上标。示例为：[1]。 (2)量和单位 各种计量单位一律采用国家标准GB3100—GB3102-93。非物理量的单位可用汉字与符号构成组合形式的单位。 (3)标点符号 标点符号应按照国家新闻出版署公布的“标点符号使用方法”的统一规定正确使用，忌误用和含糊混乱。 (4)外文字母 外文字母采用我国规定和国际通用的有关标准写法。要分清正斜体、大小写和上下脚码。 (5)公式 公式一般居中放置;小4号宋体，公式的编号采用阿拉伯数字分级编写，用括号括起写在右边行末，公式与编号之间不加虚线。公式下有说明时，应在顶格处标明“注：”。较长公式的转行应在运算符号处。 (6)表格和插图 ① 表格。每个表格应有自己的表序和表题。表内内容应对齐，表内数字、文字连续重复时不可使用“同上”等字样或符号代替。表内有整段文字时，起行处空一格，回行顶格，最后不用标点符号。 表序及表名置于表的上方，中文五号宋体字，Times New Roman.，表采用阿拉伯数字分级编写。表格用三线表。表头文字宋体加粗，表内文字宋体5号。 ② 插图。每幅图应有自己的图序和图题。一般要求采用计算机制图。 图序及图名置于图的下方，中文为五号宋体字，5号Times New Roman.。图采用阿拉伯数字分级编写。 ③ 图、表中的附注写在图或表的下方，小5字体，字母顺序编号。 7、结论：结论应该明确、精炼、完整、准确。是最终的、总体的结论，不是正文中各段小结的简单重复。应认真阐述自己的创造性工作在本领域中的地位和作用，自己的新见解的意义，也可以在结论中提出建议、研究设想、仪器设备改进意见、尚待解决的问题等。 8、参考文献：参考文献一律放在文后，其书写格式应根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母方式标识：M专著，C论文集，N报纸 文章 ，J期刊文章，D学位论文，R研究 报告 ，S标准，P专利。 (1)只列作者阅读过，在正文中被引用过，正式发表的文献资料。 (2)标题4号黑体;主体部分可按一般学报格式，5号宋体字，包括作者、 题目、来源(出版期刊名称、年份、卷数、期数和页数。书籍须注明 出版单位和年份)。段落1.5倍行距。 9、致谢：英文摘要之后。应以简短的文字对在课题研究和设计 说明书 (论文)撰写过程中曾直接给予帮助的人员(例如指导教师、答疑教师及其他人员)表示自己的谢意，这不仅是一种礼貌，也是对他人劳动的尊重，是治学者应有的思想作风。字数不宜超过300字。 10、附录：最后一页。 2000字小论文格式二：学位论文书写及印刷要求 1、学位论文一般1万字内，用计算机双面打印，字迹要清楚，标点符号要正确。 2、学位论文封面采用全系统一格式(见附件模板)。书脊应包含论文题目和作者姓名，要求用宋体字书写。 3、提交的论文，应是根据评阅人和答辩委员的意见认真修改过的，正文中的错别字率不得超过1‰，标点符号一律中文状态下输入的。【如：，;。()】;图表清晰(最好是非复印件，尤其是彩图)，以确保质量。 2000字小论文格式 范文 ：《计算机教学探讨》 摘要：本文作者结合实际工作 经验 ，分析介绍了做好中等职业技术学校计算机教学的方法，供大家参考。 关键词：计算机;教学;探讨 计算机技术发展到今天, 这门科学已经是一门可简可繁,可易可难的学科。在今天,就算是一位电脑方面的专家也只能说是在某一方面比较精通,而不可能做到软、硬件兼顾,面面俱到,这对于我们的职校学生来说更是如此。职业学校的计算机教学重点应该放在培养技能,解决实际问题上。对于一般的职业技术学校来说，由于学生生源的多层次，以及他们自身原有对计算机相关知识认识的不同，相应地给计算机的教学带来了很大的困难，而作为职业学校的计算机教学，要培养的是适应社会需要的具备综合职业能力的新型应用型人才，因此就必须在确立以能力为本位的指导思想基础上，加强对学生创新精神和创新能力的培养，不断提高学生的操作技能，让其在实践中发挥想象，同时让想象的事物在实践中得以实现。所以，为提高计算机学习的教学质量，我认为应采取如下几种计算机 教学方法 。 1 有效地调节计算机的教学内容 对于即将走向社会的职业中学的学生，就业前的 教育 是为受教育者就业作准备的，作为教师应当教会他们哪些内容呢?亚里斯提说“：应该向孩子们传授他们成人后能用得上的知识。”所以我以为：首先，要让他们学会有效地获取信息，信息获取的方式较多，可通过调查表、谈话、书籍阅览、拍摄等方式，在信息时代，更重要的是要会通过网络进行搜索、传输、收发、交流相关信息;其次，要学会运用软件进行信息的处理，如用 Word 进行文字的编排，用 Excel 进行电子表格的处理，用 Photoshop 对图片、图像进行处理;最后，要会对信息进行发布，可利用 Powerpoint 制作多媒体报告或利用 Front-page 进行网页的制作。许多常用的软件在操作上都具有许多共性，作为教学的任务是教会学生使用软件的方法，而使用软件的能力必须在其操作过程中去逐步掌握，所以我们必须加大对基本软件的教学，让学生从学习中提出问题，并带回课堂让教师进行释疑，通过这样的方法提高学生的学习兴趣和能力。 2 有目的地组织学生进行教学实践 有目的而学，学有所用。通过在课堂教学之前布置一些与下一步教学有关的任务，可以使学生感觉到下一步教学的重要性和兴趣，把他们的无目的学习变成有目的学习。教学中，首先由教师借助多媒体教学，采用电化教学的方法一边讲授，一边演示，让学生在课堂上就能看到各种各样的操作效果，使学生在上机时就能有针对性地进行练习，对所学内容能很快掌握。接着进行范例分析，并提出创作任务，让学生自主设计、自主寻找素材资料、自主制作完成，再由同学和老师对电子作品进行评价。学生带着任务学习，并将任务化解在自己的电子作品中，从而在完成任务的过程中学会了创作的方法与技巧，体会了创作的艰辛与喜悦。例如，用 Word 设计班级小报及个人自荐书，用 PowerPoint 制作电子 演讲稿 等。可以自制演示软件，向学生展示一些电子作品，利用交替变换的精美画面，刺激学生的感官，让学生持久拥有积极的心态和强烈的求知欲，对接下来的教学会大有帮助。 3 激发学生兴趣，提高学习效率 兴趣能激发和引导人们在思想、情感和意志上去探索某种事物的真相，是学习和创造的重要前提，是成功的先导。如果教学中不能使学生感兴趣，只是生硬的讲给学生听，那会使学生的求知过程变成麻木的机械记忆，渐渐产生厌烦感。因此在教学中，教师要采取各种教学方法挖掘、激发学生兴趣，促进学生兴趣的生成，使学生处于一个积极主动的学习状态。同时经常采用鼓励和表扬的语言、动作等，让学生体验到学习的乐趣，形成学习的内动力。如使用教师制作的一些可由学生自行执行的 Authorware 教学课件，其中既包括有教师录制的教学录像、书本知识、还有丰富多彩的练习题，通过学生自已动手、自我学习，既培养了学生的观察力、 想象力 ，又提高了学生的学习兴趣，把“苦学”变为“乐学”“愿学”。 4 让有能力的学生成为教师的助手 教师在向学生传授知识的过程中，尤其是学生在进行实践活动的过程中，应注意发挥其主导作用，不应过多地去干涉学生的学习活动，要让他们自已动手，自己思考，相互讨论，找到解决问题的方法，充分相信他们的能力，发挥他们的主体作用，挖掘其潜力，这样，教育的创造性本质才会真正体现出来。教师可将学生分成几个小组，从中挑选出有学习计算机兴趣，而且成绩好、素质高，积极性、协调能力、组织能力强的学生，担任各组的组长，明确组长的工作职责。在学生进行练习时，教师主要是进行巡视，注意一下学生经常发生的错误，帮助组长解决他们自已也不能解决的问题，并将其整理归纳，到了离下课还有 10 分钟的时候，让所有的同学都暂停操作，将本节课的重点说明、常见的操作错误及其更正方法进行讲解，难点问题进行反复论述。这样一节课下来，无论是教师还是学生，都觉得这节课上得实实在在，能够达到知识的积累、能力的进步的目的。 5 强化上机操作技能训练 学习经验 告诉我们,计算机只靠背课本是远远不够的。要想学好计算机,必须多实践,所以,计算机的实习课和上机考试尤其重要。这就要求教师不仅要重视上课的授课内容,更要把实习课安排得很精彩。中等职业学校向社会输送的是中等专业技术人才，更侧重于实践操作的能力，社会人才市场要求学生具备的基本素质之一就是要具有较强的计算机操作技能。教师要针对每一个学生的实际情况，把握好尺度，分层次推进。对学习速度快的学生，应充分挖掘潜力，不断提高;对学习速度慢的学生，则注重增强其自信心，通过反复强化练习，使学生实实在在掌握这门技术。在操作过程中，教师指导学生以理论知识为基础，充分发挥自己的想象力，去设计与制作。学生反复练习，教师及时 总结 ，使学生将理论转化为操作技能，掌握操作技术。同时，在上机过程中，要有意识引导学生观察思考，使学生养成认真观察屏幕、使用帮助信息等习惯，并能够对屏幕显示的信息进行分析得出相应的结论，使学生在实践中发现新的方法，学到新的知识，从而培养学生的观察能力和思维能力。有压力才会有动力。为使学生增加压力感，增强学习的主动性，必须调动学生，引入竞争机制，使学生有成就感，激发并保持这种成就感。这是因为，在学习中取得成功是学生精神力量的唯一源泉，使学生不断体验成功的乐趣是自主学习不断深化的重要保障。 6 结束语 教师要多动脑筋，不断探索，选择最合适的方法，带领学生走向知识的殿堂，使每堂课都取得良好的效果。职业学校计算机教学应使学生终生受益，无论学生今后从事何种职业，他们在学校学到的知识和培养的能力都应该是有用的。计算机是一门不断更新的课程，教师应该转变观念，切实改进教学手段和教学方法，有步骤有计划地过渡到“教师指导下的以学生为中心”的教学模式上，充分调动学生的能动性，使学生主动建立起知识和能力的个人框架结构。 参考文献： [1] 刘师良.中职院校计算机教学问题和对策[J].河南职工医学院学报,2011，(10). [2] 刘友林. 中职院校计算机教学的几点思考 [J].科 技 资 讯,2012，(09). [3] 谢泽琛. 中职院校非计算机专业计算机课程的教学改进策略探讨[J].中国教育技术装备 ,2011，(1). [4] 郑莹. 中职院校计算机教学改革探究[J].科技创新导报 ,2011，(5). 猜你喜欢： 1. 一般论文书写格式范文 2. 学术论文写作标准格式要求 3. 手写小论文格式 4. 一篇完整的论文格式 5. 手写小论文格式模板
大学学术论文格式模板
无论是在学习还是在工作中，大家对论文都再熟悉不过了吧，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。怎么写论文才能避免踩雷呢？下面是我帮大家整理的大学学术论文格式模板，希望能够帮助到大家。
一、纸型、页面设置、版式和用字
毕业论文一律用国际标准A4型纸(297mm×210mm)打印。
页面分图文区与白边区两部分，所有的文字、图形、其他符号只能出现在图文区内。白边区的尺寸(页边距)为：天头(上)25mm，地脚(下)20mm，订口(左)25mm，翻口(右)20mm。
文字图形一律从左至右横写横排。文字一律通栏编辑。
使用规范的简化汉字。除非必要，不使用繁体字。忌用异体字、复合字及其他不规范的汉字。
二、论文封面
封面由文头、论文标题、作者、学校、年级、学号、指导教师、答辩组成员、答辩日期、申请学位等项目组成。
文头：封面顶部居中，占两行。上一行内容为“河南广播电视大学”用小三号宋体；下一行内容为“汉语言文学专业（本科）毕业论文”，3号宋体加粗。文头上下各空一行。
论文标题：2号黑体加粗，文头下居中，上下各空两行。
论文副题：小2号黑体加粗，紧挨正标题下居中，文字前加破折号。
作者、学校（市级电大）、年级、学号、指导教师、答辩组成员、答辩日期、申请学位等项目名称用3号黑体，内容用3号楷体，在正副标题下适当居中左对齐依次排列。占行格式为：
作者：
学校：
年级：
学号：
指导教师：
职称：
答辩组成员：
xx（主持人）职称：
xx职称：
答辩日期：
申请学位：学士（不申请可省略此项）
由于论文副题可有可无，学位可申请可不申请，答辩组成员可以是3、5、7人，封面内容占行具有不确定性，为保持封面的整体美观，可对行距做适当调整。
三、论文
论文由论文目录（提纲）和题目、作者姓名、完成日期、摘要、关键词、正文、注释、参考文献、附录等项目组成。
需要列目录的`论文，目录要独占一页。“目录”二字用3号黑体，顶部居中；以下列出论文正文的一、二级标题及参考文献、附录等项及其对应页码。用小4号宋体。
论文题目用3号黑体，顶部居中排列，上下各空一行；
作者姓名：题目下方居中，用四号楷体。
完成时间：作者姓名下方居中，字样为“X年X月”，用四号楷体。
论文摘要：作者姓名下空一行，左起顶头，写明“摘要”字样加粗，点冒号，接排摘要内容。一般用五号字，字体用楷体。
关键词：摘要下方，左起顶头，写明“关键词”字样加粗，点冒号，接排关键词。词间空一字。字型字体同摘要。
正文：关键词下空一行开始。正文文字一般用5号宋体，每段起首空两格，回行顶格，单倍行距。
正文文中标题：
一级标题。标题序号为“一、”，4号黑体，独占行，末尾不加标点。如果居中，上下各空一行。
二级标题，标题序号为“(一)”，与正文字体字号相同，独占行，末尾不加标点；
三、四、五级序号分别为“1．”、“(1)”和“①”，与正文字体字号相同，一般不独占行，末尾加句号。如果独占行，则不使用标点。每级标题的下一级标题应各自连续编号。
注释：注释采用脚注形式。加注符号以页为单位排序，标在须加注之处最后一个字的右上角后，用带圈或括弧的阿拉伯数字依次标示。同时在本页留出适当行数，用横线与正文分开，左起空两字后写出相应的注号，再写注文。每个注文各占一段，用小5号宋体。建议使用电脑脚注功能。
参考文献：在正文项目后空两行左起顶头用四号黑体写明“参考文献”，另起行空两格用5号宋体编排参考文献内容，每个参考文献都另起行。参考文献的项目见“实施方案”正文。
附录：在参考文献后空两行左起顶头用四号黑体写明“附录”字样，另起行编排附录内容，格式参考正文。
实例：（略）
ps与cdr都是杂志封面设计的最佳软件。
ps做图，如果是标准模板，封面是387*550，jpg在zm06里，模板原件中，双击“封面图片”，替换就行了
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We propose a new learning paradigm, Local to Global Learning (LGL), for Deep Neural Networks (DNNs) to improve the performance of classification problems. The core of LGL is to learn a DNN model from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set. LGL is most related to the Self-Paced Learning (SPL) algorithm but its formulation is different from SPL.SPL trains its data from simple to complex, while LGL from local to global. In this paper, we incorporate the idea of LGL into the learning objective of DNNs and explain why LGL works better from an information-theoretic perspective. Experiments on the toy data, CIFAR-10, CIFAR-100,and ImageNet dataset show that LGL outperforms the baseline and SPL-based algorithms. 我们为深度神经网络（DNN）提出了一种新的学习范式，即从局部到全局学习（LGL），以提高分类问题的性能。LGL的核心是在整个培训集中逐步从更少的类别（本地）学习更多的类别（全局）DNN模型。LGL与自定进度学习（SPL）算法最相关，但其形式与SPL不同。SPL将数据从简单训练到复杂，而将LGL从本地训练到全局。在本文中，我们将LGL的思想纳入了DNN的学习目标，并从信息论的角度解释了LGL为什么表现更好。对玩具数据，CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet数据集的实验表明，LGL优于基线和基于SPL的算法。 Researchers have spent decades to develop the theory and techniques of Deep Neural Networks (DNNs). Now DNNs are very popular in many areas including speech recognition [9], computer vision [16, 20], natural language processing [30] etc. Some techniques have been proved to be effective, such as data augmentation [32, 29] and identity mapping between layers [10, 11]. Recently, some researchers have focused on how to improve the performance of DNNs by selecting training data in a certain order, such as curriculum learning [3] and self-paced learning [17]. Curriculum learning (CL) was first introduced in 2009 by Bengio et al [3]. CL is inspired by human and animal learning which suggests that a model should learn samples gradually from a simple level to a complex level. However, the curriculum often involves prior man-made knowledge that is independent of the subsequent learning process. To alleviate the issues of CL, Self-Paced Learning (SPL) [17] was proposed to automatically generate the curriculum during the training process. SPL assigns a binary weight to each training sample. Whether or not to choose a sample is decided based on the sample’s loss at each iteration of training. Since [17], many modifications of the basic SPL algorithm have emerged. Moreover, [13] introduces a new regularization term incorporating both easiness and diversity in learning. [12] designs soft weighting (instead of binary weight) methods such as linear soft weighting and logarithmic soft weighting. [14] proposes a framework called self-paced curriculum learning (SPCL) which can exploit both prior knowledge before the training and information extracted dynamically during the training. 研究人员花费了数十年的时间来开发深度神经网络（DNN）的理论和技术。现在，DNN在很多领域都非常流行，包括语音识别[9]，计算机视觉[16、20]，自然语言处理[30]等。一些技术已被证明是有效的，例如数据增强[32、29]和层之间的身份映射[10，11]。近来，一些研究人员致力于通过按特定顺序选择训练数据来提高DNN的性能，例如课程学习[3]和自定进度学习[17]。课程学习（CL）由Bengio等人于2009年首次提出[3]。CL受人类和动物学习的启发，这表明模型应该从简单的层次逐步学习到复杂的层次。但是，课程通常涉及先前的人造知识，而这些知识与后续的学习过程无关，为了缓解CL的问题，提出了自定进度学习（SPL）[17]在培训过程中自动生成课程表。SPL将二进制权重分配给每个训练样本。是否选择样本取决于每次训练迭代时样本的损失。自[17]以来，已经出现了对基本SPL算法的许多修改。此外，[13]引入了一个新的正规化术语，在学习中兼顾了易用性和多样性。[12]设计了软加权（而不是二进制加权）方法，例如线性软加权和对数软加权。[14]提出了一种称为自定进度课程学习（SPCL）的框架，该框架可以利用训练之前的先验知识和训练期间动态提取的信息。 However, some SPL-based challenges still remain: 1) It is hard to define simple and complex levels. CL defines these levels according to prior knowledge, which needs to be annotated by human. This process is extremely complicated and time consuming, especially when the number of categories is large. Another solution is to choose simple samples according to the loss like SPL. However, the samples’ losses are related to the choice of different models and hyper-parameters, since it is likely that the loss of a sample is large for one model but small for another; 2) SPL4748 based algorithms always bring additional hyper-parameters. One must tune hyper-parameters very carefully to generate a good curriculum, which increases the difficulty of training the model. 但是，仍然存在一些基于SPL的挑战：1）很难定义简单和复杂的级别。CL根据需要由人类注释的先验知识定义这些级别。此过程极其复杂且耗时，尤其是类别数量很大时。另一种解决方案是根据损耗（如SPL）选择简单样本。但是，样本损失与选择不同的模型和超参数有关，因为一个模型的样本损失可能很大，而另一模型的损失却很小。2）基于SPL4748的算法总是带来附加的超参数。必须非常仔细地调整超参数以生成好的课程表，这增加了训练模型的难度。 To address the above two problems, we propose a new learning paradigm called Local to Global Learning (LGL). LGL learns the neural network model from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set, which brings only one hyper-parameter ( inverse proportional to how many classes to add at each time) to DNN. This new hyper-parameter is also easy to be tuned. Generally, we can improve the performance of DNN by increasing the value of the new hyper-parameter. The intuition behind LGL is that the network is usually better to memorize fewer categories1 and then gradually learns from more categories, which is consistent with the way people learn. The formulation of LGL can be better understood by comparing it with transfer learning shown in Figure 1. In transfer learning, the initial weights of DNNs are transferred from another dataset. But in LGL, the initial weights of DNNs are transferred from the self-domain without knowledge of other datasets. The traditional methods randomly initialize the weights, which do not consider the distributions of the training data and may end up with a bad local minimum; whereas LGL initializes the weights which capture the distributions of the trained data. So LGL can be also seen as an initialization strategy of DNNs. In this paper, we explain the methodology of LGL from the mathematical formulation in detail. Instead of concentrating on sample loss (as in SPL), we pay attention to training DNN effectively by continually adding a new class to DNN. There are three main contributions from this paper: 为了解决上述两个问题，我们提出了一种新的学习范式，称为本地到全球学习（LGL）。LGL在整个训练集中逐渐从较少的类别（局部）到更多的类别（全局）学习神经网络模型，这仅给DNN带来一个超参数（与每次添加多少个类成反比）。这个新的超参数也很容易调整。通常，我们可以通过增加新的超参数的值来提高DNN的性能。LGL的直觉是，网络通常可以更好地记住较少的类别1，然后逐渐从更多的类别中学习，这与人们的学习方式是一致的。通过将LGL的公式与图1所示的转移学习进行比较，可以更好地理解LGL的公式。在转移学习中，DNN的初始权重是从另一个数据集中转移的。但是在LGL中，DNN的初始权重是在不了解其他数据集的情况下从自域传递的。传统方法是随机初始化权重，这些权重不考虑训练数据的分布，最终可能会导致不良的局部最小值。而LGL会初始化权重，以捕获训练数据的分布。因此，LGL也可以视为DNN的初始化策略。在本文中，我们将从数学公式详细解释LGL的方法。我们不专注于样本丢失（如SPL），而是通过不断向DNN添加新类来关注有效地训练DNN。本文主要有三点贡献： We propose a new learning paradigm called Local to Global Learning (LGL) and incorporate the idea of LGL into the learning objective of DNN. Unlike SPL, LGL guides DNN to learn from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set. • From an information-theoretic perspective (conditional entropy), we confirm that LGL can make DNN more stable to train from the beginning. • We perform the LGL algorithm on the toy data, CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet dataset. The experiments on toy data show that the loss curve of LGL is more stable and the algorithm converges faster than the SPL algorithm when the model or data distributions vary. The experiments on CIFAR-10, CIFAR100 and ImageNet show that the classification accuracy of LGL outperforms the baseline and SPL-based algorithms. 我们提出了一种新的学习范式，称为本地到全球学习（LGL），并将LGL的思想纳入DNN的学习目标。与SPL不同，LGL指导DNN在整个培训集中逐步从较少的类别（本地）学习到更多的类别（全局）。•从信息理论的角度（条件熵），我们确认LGL可以使DNN从一开始就更稳定地进行训练。•我们对玩具数据，CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet数据集执行LGL算法。对玩具数据的实验表明，当模型或数据分布变化时，LGL的损失曲线更稳定，并且收敛速度比SPL算法快。在CIFAR-10，CIFAR100和ImageNet上进行的实验表明，LGL的分类精度优于基线和基于SPL的算法。 SPL has been applied to many research fields. [24] uses SPL for long-term tracking problems to automatically select right frames for the model to learn. [28] integrates the SPL method into multiple instances learning framework for selecting efficient training samples. [27] proposes multi-view SPL for clustering which overcomes the drawback of stuck in bad local minima during the optimization. [31] introduces a new matrix factorization framework by incorporating SPL methodology with traditional factorization methods. [8] proposes a framework named self-paced sparse coding by incorporating self-paced learning methodology with sparse coding as well as manifold regularization. The proposed method can effectively relieve the effect of nonconvexity. [21] designs a new co-training algorithm called self-paced co-training. The proposed algorithm differs from the standard co-training algorithm that does not remove false labelled instances from training. [18] brings the ideaof SPL into multi-task learning and proposes a frameworkthat learns the tasks by simultaneously taking into consideration the complexity of both tasks and instances per task. Recently, some researchers have combined SPL withmodern DNNs. [19] proposes self-paced convolutional network (SPCN) which improves CNNs with SPL for enhancing the learning robustness. In SPCN, each sample is assigned a weight to reflect the easiness of the sample. A dynamic self-paced function is incorporated into the learning objective of CNNs to jointly learn the parameters ofCNNs and latent weight variable. However, SPCN seemsto only work well on simple dataset like MNIST. [2] showsthat CNNs with the SPL strategy do not show actual improvement on the CIFAR dataset. [15] shows that whenthere are fewer layers in the CNN, an SPL-based algorithmmay work better on CIFAR. But when the number of layers increases, like for VGG [23], the SPL algorithm performs almost equal to that of traditional CNN training. [25]proposes a variant form of self-paced learning to improvethe performance of neural networks. However, the methodis complicated and can not be applied to large dataset likeImageNet. Based on the above analysis of SPL’s limitations, we develop a new data selection method for CNNscalled Local to Global Learning (LGL). LGL brings onlyone hyper-parameter (easy to be tuned) to the CNN and performs better than the SPL-based algorithms. SPL已应用于许多研究领域。[24]使用SPL解决长期跟踪问题，以自动选择合适的框架供模型学习。[28]将SPL方法集成到多个实例学习框架中，以选择有效的训练样本。[27]提出了一种用于聚类的多视图SPL，它克服了优化过程中卡在不良局部极小值中的缺点。[31]通过将SPL方法与传统因式分解方法相结合，引入了新的矩阵因式分解框架。文献[8]提出了一种框架，该框架通过将自定进度的学习方法与稀疏编码以及流形正则化相结合，提出了自定进度的稀疏编码。所提出的方法可以有效地缓解不凸性的影响。[21]设计了一种新的协同训练算法，称为自定步距协同训练。提出的算法与标准的协同训练算法不同，后者不会从训练中删除错误标记的实例。[18]将SPL的思想带入了多任务学习，并提出了一个通过同时考虑任务和每个任务实例的复杂性来学习任务的框架。 最近，一些研究人员将SPL与现代DNN相结合。文献[19]提出了一种自定速度的卷积网络（SPCN），它利用SPL改进了CNN，从而增强了学习的鲁棒性。在SPCN中，为每个样本分配了权重以反映样本的难易程度。动态自定步函数被纳入CNN的学习目标，以共同学习CNN的参数和潜在权重变量。但是，SPCN似乎只能在像MNIST这样的简单数据集上很好地工作。[2]显示，采用SPL策略的CNN在CIFAR数据集上并未显示出实际的改进。[15]表明，当CNN中的层数较少时，基于SPL的算法在CIFAR上可能会更好地工作。但是，当层数增加时，例如对于VGG [23]，SPL算法的性能几乎与传统CNN训练的性能相同。[25]提出了一种自定进度学习的变体形式，以提高神经网络的性能。但是，该方法很复杂，不能应用于像ImageNet这样的大型数据集。基于以上对SPL局限性的分析，我们为CNN开发了一种新的数据选择方法，称为本地到全球学习（LGL）。LGL仅给CNN带来一个超参数（易于调整），并且比基于SPL的算法性能更好。 There are still two learning regimes similar to our workcalled Active Learning [6] and Co-training [4] which also select the data according to some strategies. But in active learning, the labels of all the samples are not known when the samples are chosen. Co-training deals with semisupervised learning in which some labels are missing. Thus,these two learning regimes differ in our setting where the labels of all the training data are known. 仍然有两种与我们的工作类似的学习方式称为主动学习[6]和联合训练[4]，它们也根据某些策略选择数据。但是在主动学习中，选择样本时不知道所有样本的标签。联合培训涉及缺少某些标签的半监督学习。因此，这两种学习方式在我们设置所有训练数据的标签的环境中是不同的。 3.self-Paces Learning Let us first briefly review SPL before introducing LGL. Let L(yi, g(xi, w)) denote the loss of the ground truth label yi and estimated label g(xi, w), where w represents theparameters of the model. The goal of SPL is to jointlylearn the model parameters w and latent variable v =[vi, . . . , vn]T by minimizing: 在介绍LGL之前，让我们首先简要回顾一下SPL。令L（yi，g（xi，w））表示地面真值标签yi和估计标签g（xi，w）的损失，其中w表示模型的参数。SPL的目标是共同学习模型参数w和潜在变量v = [vi，...，vn] T通过最小化： In the above, v denotes the weight variables reflecting the samples’ importance; λ is a parameter for controlling the learning pace; f is called the self-paced function which controls the learning scheme. SPL-based algorithms are about to modify f to automatically generate a good curriculum during the learning process.In the original SPL algorithm [17], v ∈ {0, 1}^n, and fis chosen as: Another popular algorithm is called SPLD (self-paced learning with diversity) [13] which considers both ||v||1 and the sum of group-wise ||v||2. In SPLD, f is chosen as: In general, iterative methods like Alternate Convex Search (ACS) are used to solve (1), where w and v are optimized alternately. When v is fixed, we can use existing supervised learning methods to minimize the first term in (1) to obtain the optimal w∗. Then when w is fixed,and suppose f is adopted from (2), the global optimum v∗= [vi∗, . . . , vn*]T can be explicitly calculated as: 通常，使用迭代方法（如交替凸搜索（ACS））求解（1），其中w和v交替优化。当v固定时，我们可以使用现有的有监督学习方法来最小化（1）中的第一项，以获得最佳w ∗。然后，当w固定时，假设从（2）中采用f，则全局最优v ∗ = [v ∗ i，。。。，v ∗ n] T可以明确地计算为： From (4), λ is a parameter that determines the difficulty of sampling the training data: When λ is small, ‘easy’ samples with small losses are sent into the model to train; When we gradually increase λ, the ‘complex’ samples will be provided to the model until the entire training set is processed.From the above analysis, the key step in an SPL algorithm is to adjust the hyper-parameter λ at each iteration of training. In reality, however, we do not know the loss of each sample before training. Therefore sometimes one needs to run a baseline (a training algorithm without SPL) first to observe the average loss at each iteration and then set an empirical value for λ to increase. For more complex algorithms like SPLD from (3), researchers must control two parameters λ and γ, which makes the training difficult. To avoid the difficulty of tuning parameters in the SPL-based algorithms, we introduce our easy-to-train LGL algorithm. 从（4）中，λ是一个参数，它确定对训练数据进行采样的难度：当λ较小时，将损失较小的“简单”样本发送到模型中进行训练；当我们逐渐增加λ时，将向模型提供“复杂”样本，直到处理完整个训练集为止。根据以上分析，SPL算法中的关键步骤是在每次训练迭代时调整超参数λ。但是，实际上，我们不知道训练前每个样本的损失。因此，有时需要先运行基线（无SPL的训练算法）以观察每次迭代的平均损耗，然后为λ设置一个经验值以增加。对于（3）中的SPLD等更复杂的算法，研究人员必须控制两个参数λ和γ，这使训练变得困难。为了避免在基于SPL的算法中调整参数的困难，我们引入了易于训练的LGL算法。
摘要：香农于1948年10月发表于《贝尔系统技术学报》上的论文《A Mathematical Theory of Communication》（通信的数学理论）作为现代信息论研究的开端。1984年贝尔研究所的香农在题为《通讯的数学理论》的论文中系统地提出了关于信息的论述，创立了信息论。信息论主要研究信息的本质和度量方法。它是系统论和控制论的理论基础，也是信息科学的理论基础。关键字：信息概念，熵，美国数学家香农参考书目：1。《信息论》 南丰公益书院； 2．《安全科学技术百科全书》（中国劳动社会保障出版社，2003年6月出版）；3．《安全工程大辞典》（化学工业出版社，1995年11月出版）(安全文化网)；4．部分资料摘取自互联网。（一）信息的内涵1948—1949年，美国数学家香农（C.E.Shannon）发表了《通信的数学理论》和《在噪声中的通信》两篇论文，提出了度量信息的数学公式，标志着信息论这门学科的诞生。信息论主要研究信息的本质和度量方法。它是系统论和控制论的理论基础，也是信息科学的理论基础。它是关于事物运动状态的规律的表征，其特点是： （1）信息源于物质运动，又不是物质和运动；（2）信息具有知识的秉性，是任何一个系统的组织程度和有序程度的标志；（3）只有变化着的事物和运动着的客体才会有信息，孤立静止的客体或永不改变的事物不会有信息；（4）信息不遵守物质和能量的“守恒与转化定律”, 同样的信息，大家可以共同使用，信息不会减少，相同的信息，能够用不同物质载体进行传播，同一种物质，也可以携带不同的信息，信息不会变化。信息论是一门研究信息传输和信息处理系统中一般规律的学科。香农在他的《通讯的数学理论》中明确提出：“通讯的基本问题是在通讯的一端精确地或近似地复现另一端所挑选的消息。”信息是“人们在选择一条消息时选择的自由度的量度”。消息所带的信息可以解释为负熵，即概率的负对数。威沃尔指出，‘信息’一词在此理论中只在一种专门的意义上加以使用，我们一定不要把它和其通常用法混淆起来”。也就是说，这里的信息不是我们通常使用的概念（各种消息、情报和资料的总称），而是一个变量，它表示信息量的大小。而信息量则是某种不确定性趋向确定的一种量度，消息的可能性越大，信息就越少。如果一个系统是有序的，它不具有很高的混乱度或选择度，其信息（或熵）是低的。信息论是一门用数理统计方法来研究信息的度量、传递和变换规律的科学。它主要是研究通讯和控制系统中普遍存在着信息传递的共同规律以及研究最佳解决信息的获限、度量、变换、储存和传递等问题的基础理论。 信息论的研究范围极为广阔。一般把信息论分成三种不同类型： (1)狭义信息论是一门应用数理统计方法来研究信息处理和信息传递的科学。它研究存在于通讯和控制系统中普遍存在着的信息传递的共同规律，以及如何提高各信息传输系统的有效性和可靠性的一门通讯理论。 (2)一般信息论主要是研究通讯问题，但还包括噪声理论、信号滤波与预测、调制与信息处理等问题。(3)广义信息论不仅包括狭义信息论和一般信息论的问题，而且还包括所有与信息有关的领域，如心理学、语言学、神经心理学、语义学等。信息有以下性质：客观性、广泛性、完整性、专一性。首先，信息是客观存在的，它不是由意志所决定的，但它与人类思想有着必然联系。同时，信息又是广泛存在的，四维空间被大量信息子所充斥。信息的一个重要性质是完整性，每个信息子不能决定任何事件，须有两个或两个以上的信息子规则排布为完整的信息，其释放的能量才足以使确定事件发生。信息还有专一性,每个信息决定一个确定事件，但相似事件的信息也有相似之处，其原因的解释需要信息子种类与排布密码理论的进一步发现。信息论是一门具有高度概括性、综合性，应用广泛的边缘学科。信息论是信息科学的理论基础，它是一门应用数理统计方法研究信息传输和信息处理的科学，是利用数学方法来研究信息的计量、传递、交换和储存的科学。随着科学技术的发展，信息论研究范围远远超出了通信及类似的学科，已延伸到生物学、生理学、人类学、物理学、化学、电子学、语言学、经济学和管理学等学科。（二）信息论发展历史香农被称为是“信息论之父”。人们通常将香农于1948年10月发表于《贝尔系统技术学报》上的论文《A Mathematical Theory of Communication》（通信的数学理论）作为现代信息论研究的开端。1984年贝尔研究所的香农在题为《通讯的数学理论》的论文中系统地提出了关于信息的论述，创立了信息论。维纳提出的关于度量信息量的数学公式开辟了信息论的广泛应用前景。1951年美国无线电工程学会承认信息论这门学科，此后得到迅速发展。20世纪50年代是信息论向各门学科冲击的时期，60年代信息论不是重大的创新时期，而是一个消化、理解的时期，是在已有的基础上进行重大建设的时期。研究重点是信息和信源编码问题。到70年代，由于数字计算机的广泛应用，通讯系统的能力也有很大提高，如何更有效地利用和处理信息，成为日益迫切的问题。人们越来越认识到信息的重要性，认识到信息可以作为与材料和能源一样的资源而加以充分利用和共享。信息的概念和方法已广泛渗透到各个科学领域，它迫切要求突破香农信息论的狭隘范围，以便使它能成为人类各种活动中所碰到的信息问题的基础理论，从而推动其他许多新兴学科进一步发展。目前，人们已把早先建立的有关信息的规律与理论广泛应用于物理学、化学、生物学等学科中去。一门研究信息的产生、获取、变换、传输、存储、处理、显示、识别和利用的信息科学正在形成。香农把“熵”这个概念引入信息的度量。1965年法国物理学家克劳修斯首次提出这一概念，后来这一概念由19世纪奥地利物理学家L.玻尔茨曼正式提出。信息论和控制论又赋予了“熵”更新更宽的含义。 熵是一个系统的不确定性或无序的程度，系统的紊乱程度越高，熵就越大；反之，系统越有序，熵就越小。控制论创始人维纳曾说：“一个系统的熵就是它的无组织程度的度量。”熵这个概念与信息联系在一起后，获得这样的思路：信息的获得永远意味着熵的减少，要使紊乱的系统（熵大的系统）有序化（减少熵）就需要有信息，当一个系统获得信息后，无序状态减少或消除（熵减少）；而如果信息丢失了，则系统的紊乱程度增加。一个系统有序程度越高，则熵就越小，所含信息量就越大，反之无序程度越高，则熵越大，信息量就越小，信息与熵是互补的，信息就是负熵，两者互为负值。 信息量=系统状态原有的熵-系统状态确定后的熵 电讯系统不存在功能性因素，即人的主观能动因素，因此不能照搬，但对计算社会信息的量，仍有参考价值。如研究新闻的信息量时就非常有意义。一则新闻讯息中所含信息量的大小是不确定程度的大小决定的，能够最大限度地消除人们对新闻事件认识上的不确定性的讯息，信息量就大，而不能减少受众对新闻事件的认识的不确定的，信息量就小，这与讯息的长度、字数和篇幅无关，不是版面大小、字数多寡、“本报讯”多少就能说明信息的大小的。信息科学是人们在对信息的认识与利用不断扩大的过程中，在信息论、电子学、计算机科学、人工智能、系统工程学、自动化技术等多学科基础上发展起来的一门边缘性新学科。它的任务主要是研究信息的性质，研究机器、生物和人类关于各种信息的获取、变换、传输、处理、利用和控制的一般规律，设计和研制各种信息机器和控制设备，实现操作自动化，以便尽可能地把人脑从自然力的束缚下解放出来，提高人类认识世界和改造世界的能力。信息科学在安全问题的研究中也有着重要应用。1949年，香农和韦弗提出了有关传播的数学模式。 信源—>消息—>编码—>信号—>信道—>信号+噪声—>译码—>消息—>信宿 噪声—>信道 对上图的概念解释如下： 信源：信源就是信息的来源，可以是人、机器、自然界的物体等等。信源发出信息的时候，一般以某种讯息的方式表现出来，可以是符号，如文字、语言等，也可以是信号，如图像、声响等等。 编码：编码就是把信息变换成讯息的过程，这是按一定的符号、信号规则进行的。按规则将信息的意义用符码编排起来的过程就是编码过程，这种编码通常被认为是编码的第一部分。编码的第二部分则是针对传播的信道，把编制好的符码又变换成适于信道中传输的信号序列，以便于在信道中传递，如声音信号、电信号、光信号等等。如信息源产生的原始讯息是一篇文章，用电报传递的时候，就要经过编码，转换成电报密码的信号，然后才能经过信道传播。 信道：就是信息传递的通道，是将信号进行传输、存储和处理的媒介。信道的关键问题是它的容量大小，要求以最大的速率传送最大的信息量。 噪音：是指信息传递中的干扰，将对信息的发送与接受产生影响，使两者的信息意义发生改变。 译码：是对信息进行与编码过程相反的变换过程，就是把信号转换为讯息，如文字、语言等，这是第一步。第二步译码则是指将讯息还原为信息意义的过程。 信宿：是信息的接受者，可以是人也可以是机器，如收音机、电视机等。作为方法论，香农的这一信息系统模式可以被适用于许多系统，如通信系统、管理系统、社会系统等。传播学学者对这一模式进行改造之后，成为表述人类信息传播的基本模式之一，成为传播学领域最基本的研究范式，而信源、编码、译码、信宿等概念也成为传播学研究的基本概念。 香农的信息论为传播学领域提供了基本的范式，它使以前模糊的信息概念变得在数学上可以操纵。香农的信息论与维纳的控制论是相互影响的，维纳也是最早认识信息论价值的学者，并与香农共同发明了有关信息的熵度量法则。
摘 要:随着技术革新的不断发展，产业融合正日益成为产业经济发展中的重要现象。产业融合产生的前提是技术融合、业务融合、市场融合以及产业管制环境的变化。按照技术发展的方向，产业融合有产业渗透、产业交叉和产业重组三种形式。由于信息技术的渗透性、带动性、倍增性、网络性和系统性等特征，信息产业的产业融合呈现加速发展的趋势。
后缀为.tex的文件是你需要编辑的文件，可以装一个CTEX套件（可在这里下载，推荐完整版：）然后用其中的winedt编辑tex文件，编辑好之后可以在winedt中编译生成pdf文件就可以了。如果有什么问题可以邮箱联系我（）。我也最近开始学这个，有什么问题大家可以交流下。。。
tex是tex文件，aux是交叉引用辅助文件，log是日志文件，bbl是参考文献，dvi是可以预览的文件。
latex 模板使用具体操作如下：
1、配置编辑器，依次点击Options、Configurate，在新开的对话框中，勾选BibTex Export，确认。
2、下载好的模板解压后打开文件件找到main.tex主文件双击并打开，每次修改之后及时pdfLaTex编译。每当出现一个暂时还比较满意的状态，应该整个文件夹另存为以下，再接着改。
3、打开模板后，点击软件菜单栏的tools菜单，下图左侧是弹出的下拉菜单一定要按照图中文字顺序执行，因为一旦编译报错，撤销操作之后再编译会依然报错（可能是生成了撤销操作无法改动的中间文件)。换句话说无法撤销到上一次报错的编译之前。
4、如果是Texnicenter编译器，则用下图的方法进行执行程序，在BibTex编译之前，pdfLaTex编译出来的所有引文以问号代替，文章后面也没有Reference.但是这个结果一定要备份保留的，因为这时至少pdf还能打开。
5、最后把论文编辑成sample里面的形式，下图所示，为latex公式及输出效果。
文件都是在tex文件中写的。细节很多，找相关书看一下。
可以。参考了其他模板定制的一套适用于自己的Latex模板，这里是适用于网络空间安全学院专业硕士的毕业论文。LaTeX（LTEX，音译“拉泰赫”）是一种基于ΤΕΧ的排版系统，由美国计算机学家莱斯利·兰伯特（LeslieLamport）在20世纪80年代初期开发。
您的工商管理专业准备往哪个方向写呢，老师审核了题目没有？具体题目是什么？有什么要求呢论文是需要多少字呢开题报告 任务书 都搞定了不你可以告诉我具体的排版格式要求，希望可以帮到你，祝写作过程顺利论文写作，先不说内容，首先格式要正确，一篇完整的论文，题目，摘要（中英文），目录，正文（引言，正文，结语），致谢，参考文献。规定的格式，字体，段落，页眉页脚，开始写之前，都得清楚的，你的论文算是写好了五分之一。然后，选题，你的题目时间宽裕，那就好好考虑，选一个你思考最成熟的，可以比较多的阅读相关的参考文献，从里面获得思路，确定一个模板性质的东西，照着来，写出自己的东西。如果时间紧急，那就随便找一个参考文献，然后用和这个参考文献相关的文献，拼出一篇，再改改。正文，语言必须是学术的语言。一定先列好提纲，这就是框定每一部分些什么，保证内容不乱，将内容放进去，写好了就。1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。2、论文格式的目录目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、论文格式的内容提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、论文格式的关键词或主题词关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。5、论文格式的论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分
毕业论文格式要求：
毕业论文设计统一用A4纸打印。
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毕业论文中文题目字体：黑体，字号：小二，加粗，居中。
段落：段前为2行，段后2行。行距固定值23磅。
样式：标题+黑体。下面空一行。
摘 要字体：黑体，居中，字号：三号，段落：段后0.5行.
摘要正文字体：宋体，字号：四号。
段落：左对齐，首行缩进2个字符，1.5倍行距。300字左右摘要应简要说明毕业论文（设计）所研究的内容、目的、实验方法、主要成果和创新点。
论文写作技巧：
1、写论文前先做好规划
无论做什么，都要有一个规划，写论文也不例外，有了规划，就能知道自己每天要完成的事情，以及完成的程度了，就不会糊里糊涂地开始，又糊里糊涂地结束了。
2、先完成论文初稿，再来追求完美
写毕业论文，先不要过分纠结，过分追求完美，我们要先完成论文初稿，然后再来追求完美。在写论文初稿的时候，要记住一个字，那就是“快”了。
1、论文封面
文头：封面顶部居中，宋体3号加粗，上下各空两行。固定内容为“首都经济贸易大学成人教育学院本（专）科毕业论文”。
论文标题：黑体2号加粗，文头下居中。
论文副标题：黑体小2号加粗，紧挨正标题下居中，文字前加破折号。
姓名、层次（高中起点本科、专科升本科专科等）、专业、年级、学号、指导教师、成绩项目名称在正副标题下居中依次排列，各占一行。以上内容均用黑体3号加粗。指导教师和成绩两栏内容留空，由指导教师和学院毕业论文领导小组根据具体情况填写。
以上所有内容均需打印在一页中。
2、中文内容摘要及关键词
“中文摘要”用黑体小3号加粗，顶部居中，上下各空一行；内容用宋体小4号，每段起首空两格，回行顶格。关键词三字用黑体小3号，内容用黑体小4号；关键词单占一行；各个词中间空一空格。
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“目录”用黑体3号加粗，顶部居中；内容用仿宋体小4号。
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三级以下标题：三、四、五级标题序号分别为“1。”、“（1）”和“①”，与正文字体字号相同，可根据标题的长短确定是否独占行。若独占行，则末尾不使用标点；否则，标题后必须加句号。每级标题的下一级标题应各自连续编号。
5、注释
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注释文献为期刊时，书写格式为：序号作者。题目。期刊名，年份（期数）：起止页码。例如：
王健。高额储蓄与国际收支顺差的利弊及对策。《经济与管理研究》，XX（2）：5—10
注释文献是图书时，书写格式为：序号作者（和译者）。书名。出版地：出版单位，年份：起止页码。例如：
王众托。《企业信息化与管理变革》。北京：中国人民大学出版社，XX。20—30
引用互联网站上的．文章时，著文的格式为：序号作者、文章题名、网址、发布时间。
6、附录
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7、参考文献
“参考文献”用黑体小3号，在正文或附录后空两行顶格排印，另起行空两格用宋体小4号排印参考文献内容，具体编排方式同注释。
8、指导教师评语
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9、答辩委员会评语
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