怎样撰写论文摘要?

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生活类答题小能手
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2022-09-22 · 专注生活类答题,解决生活问题
生活类答题小能手
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撰写前,明确写出目的、方法、结果和结论四部分。

1、目的

简明指出此项工作的目的,研究的范围。

2、方法

简要说明研究课题的基本做法,包括对象(分组及每组例数、对照例数或动物只数等)、材料和方法(包括所用药品剂量,重复次数等)。统计方法特殊者需注明。

3、结果

简要列出主要结果(需注明单位)、数据、统计学意义(P值)等,并说明其价值和局限性。

4、结论

简要说明从该项研究结果取得的正确观点、理论意义或实用价值、推广前景。中、英文摘要前需标明中、英文文题,作者姓名(至多3名)及作者单位(邮政编码)。英文摘要应隔行打字,以便修改。



扩展资料

摘要应具有独立性和自明性,并且拥有与文献同等量的主要信息,即不阅读全文,就能获得必要的信息。对一篇完整的论文都要求写随文摘要,摘要的主要功能有:

让读者尽快了解论文的主要内容,以补充题名的不足。现代科技文献信息浩如烟海,读者检索到论文题名后是否会阅读全文,主要就是通过阅读摘要来判断;所以,摘要担负着吸引读者和将文章的主要内容介绍给读者的任务。

为科技情报文献检索数据库的建设和维护提供方便。论文发表后,文摘杂志或各种数据库对摘要可以不作修改或稍作修改而直接利用,从而避免他人编写摘要可能产生的误解、欠缺甚至错误。

随着电子计算机技术和Internet网的迅猛发展,网上查询、检索和下载专业数据已成为当前科技信息情报检索的重要手段,网上各类全文数据库、文摘数据库,越来越显示出现代社会信息交流的水平和发展趋势。

同时论文摘要的索引是读者检索文献的重要工具。所以论文摘要的质量高低,直接影响着论文的被检索率和被引频次。

参考资料来源:百度百科-摘要

参考资料来源:百度百科-论文摘要

writehelp论文AI写作
2023-09-23 · 百度认证:湖南极速点网络科技官方账号
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撰写论文摘要需要遵循以下几个步骤:
仔细阅读论文全文:在撰写论文摘要之前,要仔细阅读论文全文,了解论文的主题、目的、研究方法、结果和结论等关键信息。
简明扼要地概括研究内容:在摘要中,要用简练的语言概括论文的研究内容,包括研究的问题、目的、方法、结果和结论等。要注意避免使用复杂的词汇和短语,而是使用简单明了的语言。
突出论文的重点内容:在摘要中,应突出论文的重点内容,包括研究的主要发现、结论、方法等。同时,也要注意不要丢失论文的重要内容,以保证摘要的完整性和准确性。
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Lluckygirl
2022-11-02 · TA获得超过574个赞
知道大有可为答主
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1、首先,摘要内容要简明扼要地概括论文主旨,使得论文的论点与创新点突出;二是要求写成第三人称,并将本篇论文的特色和独创性突出。
2、引言里面一定包含作者本人的姓名,以及阅读你的论文提供的资料所能得到的重点信息范围;另外,还要包括作者研究课题的相关领域,目前所采用的技术等等内容。
3、摘要是独立完成并可以对全文主要内容作出说明的文章,有一定的说服力;同时,还需要涵盖本研究领域内已被认可的常识性知识。
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素笔论文AI写作
2024-05-20 · 百度认证:湖南猎袭信息科技有限公司
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撰写论文摘要是一个关键的步骤,因为它需要简洁明了地概括整篇论文的主要内容、研究方法和结论。以下是一些撰写论文摘要的步骤和注意事项:

  • 了解摘要的目的和重要性:摘要是对论文的简短介绍,它的目的是让读者能够快速了解论文的主要内容和研究成果。因此,摘要应该包含论文的关键信息,并突出论文的创新点和价值。

  • 确定摘要的结构:一般来说,摘要应该包括以下几个部分:研究背景和意义、研究目的和方法、主要结果和发现、结论和建议。这些部分应该按照逻辑顺序进行组织,使读者能够清晰地理解论文的整体框架和主要内容。

  • 简洁明了地表达:摘要应该使用简洁明了的语言来表达,避免使用过于复杂的词汇和句式。同时,要注意避免使用模糊或含糊的词汇,确保信息的准确性和清晰度。

  • 突出研究方法和结果:在摘要中,应该简要描述论文的研究方法和主要结果。这有助于读者了解论文的研究过程和发现,并评估论文的可靠性和价值。

  • 强调结论和建议:在摘要的结尾部分,应该强调论文的主要结论和建议。这些结论和建议应该具有实际意义和可操作性,能够为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

  • 注意格式和排版:摘要应该符合论文的格式和排版要求,包括字体、字号、行距等。同时,要注意检查摘要中的语法、拼写和标点符号等错误,确保摘要的准确性和规范性。

  • 以下是一个简单的论文摘要示例:

    论文题目:《基于深度学习的图像识别技术研究》

    摘要:本文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术的原理和应用。首先,介绍了图像识别技术的发展背景和现实意义,阐述了深度学习在图像识别领域的应用优势。然后,详细介绍了本文所采用的深度学习模型及其训练方法,包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。通过实验验证,本文所提出的方法在图像分类和目标检测等任务上取得了显著的性能提升。最后,总结了本文的主要研究成果和贡献,并展望了未来研究方向和应用前景。

    关键词:深度学习;图像识别;卷积神经网络;循环神经网络;性能提升。

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