小论文引言

引言的作用:


1、引出研究课题  宽泛表达

2、聚焦研究课题  缩小集中

3、讨论前人研究不足

4、提出新的研究方法

动词时态的选择——微妙灵活

a)突出研究者(Author-Prominent):

     一般过去时态

b)突出研究主题(Information-Prominent):

     完成时态

c)对当前已接受事实得陈述:

     一般现在时态

 

其他语言特征

前人尚未解决的问题或留下的技术空白时,修辞上往往通过使用“翻转的连接词”、“否定数词”、“动词的否定”,并用一般时或者完成时来实现:

e.g:

1)前人的研究:A number of studies have investigated on X.

        Some work has been done on X.

        Much research has been carried out on X.

标记词(signal word):However, But, Nevertheless

研究空白(gap):more studies should be conducted on Y.

     few studies has been carried out on Y.

     little is known about Y.

公式:pattern= signal word+ gap+ research topic

得出:A number of studies have been investigated on X. Howver, more studies need to be carried out on Y.

 

注意事项

1、开门见山,不绕圈子。

   (避免大篇幅讲述历史渊源和立题研究过程)

2、言简意赅,突出重点。

   (切忌过多叙述同行熟知及教科书中的常识性内容)

3、回顾历史有重点,内容紧扣有依据。

    (围绕标题用几句话介绍背景)

4、尊重科学,实事求是。

    (评价论文价值要恰如其分,用词要科学)

5、内容不与摘要雷同,不用客套话。

 

6、篇幅不宜太长。(太长可致读者乏味,太短不易交代清楚。一篇3000—5000字的论文,引言字

数一般在300—500

摘自浙大光电学院科技写作课ppt

### 如何撰写 YOLO 目标检测论文引言部分 撰写一篇关于 YOLO 的目标检测论文时,引言部分应清晰地介绍研究背景、现有技术的状态以及所提出的改进或贡献的意义。以下是针对 YOLO 论文引言撰写的最佳实践: #### 背景与动机 目标检测作为计算机视觉领域的重要分支,在许多实际应用场景中发挥着核心作用[^1]。近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络的目标检测算法取得了显著进步。其中,YOLO(You Only Look Once)因其高效性和实时性成为最受欢迎的方法之一[^2]。 #### 技术现状与发展 YOLO 系列模型经历了多个版本的迭代升级,从最初的 YOLOv1 到最新的变体如 DAMO-YOLO 和 Hyper-YOLO,每一代都在速度和精度上实现了不同程度的提升[^3]。这些进展主要得益于新型骨干网结构的设计、特征融合策略的优化以及更有效的训练机制引入。 #### 存在的问题与挑战 尽管如此,当前 YOLO 方法仍面临一些局限性,例如对于小物体检测效果不佳、多尺度预测能力有限等问题。这些问题限制了其在某些复杂场景下的表现,因此亟需进一步探索解决方案以提高整体性能。 #### 提出的研究方向或创新点 本文旨在通过提出一种新框架/方法来克服上述提到的技术瓶颈。具体而言,我们将重点放在以下几个方面:(此处可以根据具体内容补充细节) - 设计更加轻量化的主干网络; - 改进特征金字塔结构以增强跨层信息交互; - 开发新颖的数据增广手段应对标注偏差影响; 最终期望达成既保持原有快速推理特性的同时又能获得更高准确率的结果。 ```python # 示例代码片段展示可能用于验证假设的部分实现逻辑 def evaluate_model_performance(model, dataset): metrics = model.evaluate(dataset) return { 'precision': metrics['tp'] / (metrics['tp'] + metrics['fp']), 'recall' : metrics['tp'] / (metrics['tp'] + metrics['fn']) } ```
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