评职称论文格式

评职称论文格式

　　职称论文，顾名思义就是指在一定职业范围内，用于评定一定职业职称的论文形式，那么其格式要求是怎样的呢?来看下面:

　　评职称论文格式【1】

　　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。

　　主体部分包括以下内容：

　　a.提出问题-论点;

　　b.分析问题-论据和论证;

　　c.解决问题-论证方法与步骤;

　　d.结论。

　　6、论文格式的参考文献

　　一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。

　　参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。

　　中文：标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期)

　　英文：作者--标题--出版物信息

　　所列参考文献的要求是：

　　(1)所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。

　　(2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

　　评职称论文格式【2】

　　摘要：云计算作为一种新型互联网相互的应用模式，云计算的应用革新了IT产业，为推动IT产业良好奠定基础。

　　而近些年迅速崛起的生物信息网络、Web分析网络等新型网络的推出，对大规模图数据处理功能提出更高的要求。

　　此种情况下，需要在云计算环境下，优化运用大规模图数据处理技术，提高大规模图数据处理功能。

　　基于此点，笔者将从概述云计算展开，就云计算环境下大规模图数据处理技术应用优势进行分析，从而探究云计算大环境下大规模图数据处理技术的有效应用。

　　关键词：云计算环境;大规模图数据;处理技术;应用优势

　　图是计算机科学中最常用的一类抽象数据结构，在结构和语义方面比线性表更加复杂，更具有一般性表述能力。

　　因此，当前所推出的新型网络社交网络分析、语义Web分析、生物信息网络分析等，对大规模图数据处理提出更高的要求。

　　要想使新型网络可以高效、灵活的运用，需要优化运用大规模图数据处理技术，使其可以对大规模图进行高效的处理。

　　所以，在云计算环境下，优化运用大规模图数据处理技术是非常有意义的。

　　1云计算概述

　　1.1云计算

　　云计算是于2007年美国IBM公司在互联网技术高速发展背景下提出的，将其定义为：可以同时描述一个系统平台或是一种类型的应用程序，核心为互联网。

　　由此总结的云计算的技术特点为：

　　1) 虚拟化。

　　云计算的运用是通过云计算服务器来实现的，它是不具备有形的实体。

　　对于云计算服务器的运用，则是用户的网络工具，如计算机、手机等在网络环境下，与云计算的服务器连接，进而利用云计算完成各种计算任务。

　　2)通用性和可扩展性。

　　因云计算具有多种功能，使得云计算平台可以支持不同的应用程序同时运行。

　　而使云计算可以如此应用的原因是云计算集群规模具有动态伸缩性，可以满足各种应用程序的应用需求，同时也可以扩展应用。

　　所以，云计算具有通用性和可扩展性。

　　3)经济性高。

　　因为云计算本身就具有超强的容错能力，所以利用廉价的云计算集群服务器就可以支撑大规模的云计算集群，促使云计算机集群发挥作用。

　　由此可以说明，云计算占据了低成本优势。

　　这也是云计算能够广泛应用的原因之一[1]。

　　1.2 云计算的相关技术

　　为了使云计算可以更加广泛且有效的应用，利用科学技术研究的云计算相关技术，在云计算应用的过程中起到非常重要的作用。

　　1.2.1 海量分布式存储技术

　　此项技术是云计算存储数据的主要手段。

　　海量分布是存储技术具有经济性高、安全性高、可用性高等特点，利用此项技术并采用冗余存储的方式，可以提高云计算数据存储量和数据存储的安全性。

　　1.2.2 数据管理技术

　　云计算在高度运行的过程中需要对大量数据进行提取、分析、比较、存储等。

　　这一过程中，如若不能有效地管理数据，容易造成云计算数据丢失，给用户带来严重的损失。

　　所以，云计算数据管理技术的应用是非常有必要的，可以对云计算中大量数据进行高效管理。

　　1.2.3 并行编程模式

　　云计算并行编程模式的有效运用，可以对云计算并列运行的各种应用服务予以合理编程，促使云计算可以正确的执行多个并列程序，提高云计算运行质量、效率。

　　所以，云计算并列编程模式有效实施也很有必要[2]。

　　2 云计算环境下大规模图数据处理技术应用优势

　　基于以上对云计算的了解，笔者将重点分析和了解大规模图数据处理技术在云计算环境下运用的优势。

　　2.1有利于海量图数据存储和维护

　　由于大规模图数据处理技术可以处理GB级别甚至是PB级别的图数据量。

　　这远远大于传统的文件系统和数据库内存，使其无法在传统文件系统或数据库中运用。

　　但云计算采用的是分布式存储模式，可以存储大规模的图数据。

　　在云计算环境下利用大规模图数据处理技术，可以根据实际需要，集中进行海量图数据的存储、一致性的图数据维护、统一的图数据备份等处理，提高海量图数据的安全性。

　　2.2提高大规模图数据应用性

　　大规模图数据处理技术除了具有以上优点之外，还可以在云计算环境下，依据云计算分布平行处理特点，对图数据进行分割处理，将图数据分割成若干子图，以便各个子图可以有效应用，提高图数据应用效果。

　　所以，在云计算环境下利用大规模图数据处理技术来分割图数据，可以大大提高图数据应用性。

　　2.3根据不同情况，合理处理大规模图数据

　　从技术角度和经济角度讲，云计算环境具有良好的可伸缩性和灵活性，非常适合处理数据量弹性变化大的大规模图数据。

　　而大规模图数据处理技术也具有可伸缩性和灵活性的特点，利用此项技术来处理大规模图数据，可以根据云中动态添加节点来扩展存储容量和计算资源，从而有效地处理大规模图数据[3]。

　　3云计算环境下大规模图数据处理技术的应用

　　图属于一种非线性数据结构，具有十分鲜明的多对多结构关系，合理利用大规模图数据处理技术来对大规模图数据进行处理，才能使图数据所表达的语义更加清晰、准确、丰富。

　　3.1基于云计算的图数据存储方式，合理存储图数据

　　目前，大规模图数据的管理应用中，所应用的数据模型主要为单图数据模型和超图数据模型。

　　两者唯一的区别是存储格式不同。

　　在云计算分布式存储系统中，基于以上两种数据模型进行图数据存储，形成分布式文件系统和分布式数据库。

　　基于云计算图数据存储方式，利用大规模图数据存储技术来对大规模图形，则是根据数据模型的特点，对图数据进行合并、迁移处理，从而提高图数据的读取效率[4]。

　　3.2基于云计算的图数据分割，对图数据进行分割处理

　　由于图数据具有连通性特点，这使得图数据计算的耦合性较强。

　　为了能利用大规模图数据处理技术来有效处理图数据，应当基于云计算图数据分割来进行。

　　具体的做法是根据云计算分布式存储系统各个工作节点，对逻辑结构较强的、相对完整的大图进行分割处理，并且在分割过程中考虑图数据的连通性及均衡性，确保所分割的子图之间可以有效连通，并且各个子图比较均衡。

　　3.3 基于云计算图数据计算模型，对图数据进行计算处理

　　目前，云计算环境中，图数据计算的模型有两种，即Map Reduce模型和BSP模型。

　　利用大规模图数据处理技术来进行图数据计算则是：1)Map Reduce模型。

　　根据大规模图数据特点及Map Reduce模型特点，利用此模型搭建大规模图数据的Map Reduce模型，从而将大规模图数据计算分为Map任务和Reduce任务。

　　在Map任务环境中，对图数据进行合理计算，输出key值。

　　在Reduce任务环境中，将每个数据进行计算和处理，获得输出结果。

　　2)BSP模型。

　　大规模图数据处理技术基于BSP模型来进行大规模图数据计算，则是了解图数计算可能出现死锁或数据竞争情况，进而从消息通信的角度出发合理计算大规模图数据，获得输出值[5]。

　　4 结束语

　　综合以上内容，可以充分说明云计算环境下，基于云计算图数据存储方式、计算模型、分割方式等来利用大规模图数据处理技术，可以充分发挥此项技术优点，有效处理大规模图数据，提高图数据应用性。

　　所以，云计算环境下，合理运用大规模图数据处理技术是非常有意义。

　　参考文献：

　　[1]于戈，谷峪，鲍玉斌等.云计算环境下的大规模图数据处理技术[J].计算机学报，2011，34(10)：1753-1767.

　　[2] 李渊.浅析云计算环境下的大规模图数据处理技术[J].中国高新技术企业，2014(6)：53-54.

　　[3] 于戈，谷峪，鲍玉斌等.云计算环境下的大规模图数据处理技术[C].第28届中国数据库学术会议论文集，2011：1753-1767.

　　[4] 赵小换.云计算环境下的大规模图数据处理技术分析[J].中国外资(下半月)，2012(5)：275.

　　[5] 李东升.云计算环境下的大规模图数据处理技术[J].信息与电脑，2015(8)：35-35，40.

　　评职称论文格式【3】

　　1前言

　　计算机技术不断发展，硬件性能不断提升，软件效能不断优化，在其带动下，数字图像处理技术也得到了迅速的发展。

　　以往难以解决的技术性瓶颈，而今已经可以轻而易举的突破。

　　但是在一些专业性较强的领域，对于数字图像处理有着一些特殊的要求，很多通用的数字图像处理技术、方法，不能充分发挥其优势，甚至无法使用。

　　本文针对数字图像去噪这一典型问题，在简单回顾相关通用数字图像处理技术发展的基础上，针对医学PET图像的特殊性，提出一些自己的看法及思考。

　　虽然数字图像处理技术很早便被应用于医学相关领域，但是由于医学图像自身的分类多样、成像技术相对复杂，目前仍然有许多影响医学图像成像的诸多因素无法从理论层面解释，所以数字图像处理技术在医学领域的发展仍然相对滞后。

　　2数字图像处理技术的回顾

　　数字图像处理作为一个学科，经过将近60年的发展，已经形成了完善的理论体系，并细化为多个专业方向。

　　数字图像处理技术诞生之初，图像去噪就是其主要目标之一。

　　在通用数字图像处理领域，常见的噪声主要包括乘性噪声和加性噪声。

　　数字图像的噪声往往和图像的特征信息交织在一起，如何有效地区别并去除噪声，同时尽量保持图像的细节完整，是数字图像去除噪声要面对的难题[1].

　　2.1空间域通过卷积处理图像噪声对获得的图像在空间域直接进行处理，往往采用卷积的数学形式。

　　例如常见的均值滤波、中值滤波、为纳滤波等。

　　常见的中值滤波可定义为：

　　式子中{xij(i,j)∈I2}表示数字图像个点的灰度值。

　　根据图像处理的实际需要，目前已经有许多成熟的滤波器可供选择。

　　该类方法的优势在于数学结构相对简单，运算量较小，但是图像处理结果相对较差，容易造成图像细节丢失或者噪声抑制不足等结果。

　　2.2频率域通过相应转换处理图像噪声将要处理的图像进行转换，根据实际情况选择适当的频带进行处理，然后经过反变换获得去噪后的图像[2].基于小波及其衍生分析方法的多尺度分析是该种方法中最具代表性的。

　　因为该类方法理论较为成熟，数学机构灵活，所以至今仍然被学术界关注，并且每年都有一些新的方法被提出。

　　虽然该类方法与前面提到的滤波器方法相比在运算复杂性上有着较大的劣势，但其在图像处理结果上的优势明显，并且随着计算机硬件效能的提升，在频率域的多尺度分析方法已经得到了较为普及的应用[3].

　　传统的小波去噪方法(wavelet-baseddenoising)：将含有噪声的图像进行小波变换，转化成小波系数Wf(j,k)，选择合适的阈值Tf,根据一定的处理规则，对小波系数进行处理，把小波系数中噪声的部分去除，最后经过小波反变换得到去噪后的图像。

　　根据实际的图像分析需求，在小波的基础上发展出了很多小波的衍生方法。

　　这些方法又可以按照处理图像时基函数的变化与否分为自适应分析和非自适应分析。

　　其中自适应分析比较常见的方法有：Brushlet、Wedgelet、Bandelet和Directionlet等。

　　非自适应分析常见的方法有：Ridgelet、Curvelet、Contourlet、Shearlet、NSCT等[3].

　　3数字图像技术在医学图像领域的应用

　　数字图像处理在医学领域有着广泛的应用，在这里只针对医疗中常见的大型设备来简单阐述。

　　这里仅例举CT、MRI和PET(positronemissiontomography)三种具有代表性的影像设备来简单分析。

　　CT、MRI和PET都属于临床常见的影像设备，虽然成像原理各不相同，但却使用许多相同的数字成像技术。

　　CT主要是运用X光穿透被照体，检测X光的衰减，从而反推出被照体的衰减系数，根据已知的衰减系数对照表重建出被照体的解剖图像。

　　MRI的结构成像主要检测静态磁场中外加射频脉冲对人体内氢质子的影响，从而得到对应的MR信号，重建出对应的解剖图像。

　　PET主要是检测注入人体内的放射性核医药物在人体内代谢过程中发生“湮灭”放射出的γ射线，通过图像重建得到对应的功能性信息[4].

　　以上三种设备普遍使用了空间域通过卷积去噪的方法，最为常见的就是Gaussionfilter.几乎常见的品牌设备都将此种方法作为图像重建过程中的去噪标准步骤。

　　一般作为补充，许多品牌的设备也内建了一些“更为复杂”和“有效”的去噪方法。

　　但是实际使用中，去噪效果并不十分理想[5].

　　4局限与对策

　　CT在图像重建过程中，如果只简单使用Gaussionfilter,忽略X光的实际物理效应，如康普顿散射、X光的能谱分布等，得不到较为准确的图像信息，这也是目前临床使用的普通CT无法做到准确“定量”的原因之一。

　　MRI成像相较CT更为复杂，而且截至目前尚无研究表明MRI对人体有任何直接危害，所以MRI设备生产商将更多资源投入到如何从设备的硬件改善来提高图像品质，而不是考虑如何从图像处理的角度来解决问题。

　　因此Gaussionfilter在MRI中使用也非常广泛。

　　PET成像与CT原理不同，但是同样受限于放射剂量。

　　与MRI相比PET的图像处理技术相对较为多样，因为PET图像自身的一些特点，也决定其需要配合更多的图像处理才能获得更多有价值的信息[6].而对于PET来说，虽然核医药物的γ射线产生符合泊松分布，但是在临床实际图像处理中往往并不针对泊松来处理，Guassionfilter依然被使用。

　　由于早期计算机硬件的效能不高，许多优秀的数字图像处理方法无法应用于临床实践，当今计算机硬件效能已经有了大幅度提升，可以重新考虑在相关大型医疗影像设备中植入较为先进的算法，从而获得更为优良的图像质量。

　　并且应当根据不同影像设备的成像特点，合理优化图像处理技术，做到通过软件提升，使设备硬件发挥最大效率，使病人在最小的辐射剂量下得到最优化的诊疗。

　　5讨论与总结

　　数字图像处理经历了近60年的发展，涌现出了许多优秀的理论与研究成果，也在生产生活的诸多领域得参考文献到了广泛应用。

　　医疗领域对于图像处理有着强大的需求，但就目前来看，该领域的数字图像处理技术发展仍然滞后。

　　对于科研工作者，医疗领域的图像处理有较高的研究价值和较大的研究空间。

　　要根据临床实践，通过深入研究医学图像的成像原理，理清问题的研究重点，有针对性地设计实验方法，从而获得较好的研究结果。

　　在社会发展，人们越来越重视自身健康和生活质量的大背景下，只有把研究工作与生产生活实践相结合，才能获得科研转化为生产力的良性循环。

　　在科学技术飞速发展的大背景下，只有深入研究，细化问题，有针对性地解决具体问题，才是科研的最重要任务。

　　参考文献

　　[1]宁媛,李皖.图像去噪的几种方法分析比较[J].贵州工业大学学报：自然科学版，2006(34)：63-66.

　　[2]马国兵，肖培如。

　　基于小波的图像去噪研究综述[J].工业控制计算机，2013(5)：91-92.

　　[3]李彦，汪胜前，邓承志。

　　多尺度几何分析的图像去噪方法综述[J].计算机工程与应用，2011(47)。

　　[4]陈武凡，秦安，江少峰，等。

　　医学图像分析的现状与展望[J].中国生物医学工程学报，2008(27)。

　　[5]LePogamA,HanzouliH,HattM,etal.DenoisingofPETimagesbycombiningwaveletsandcurveletsforimprovedpreservationofresolutionandquantitation[J].MedicalImageAnalysis,2013(17)：877-891.

　　[6]MejiaJM,OchoaDominguezHDJ,VergaraVillegasOO,etal.Noisereductioninsmall-animalPETimagesusingamultiresolutiontransform[J].IEEETransactionsonMedicalImaging,2014(33)：2010-2019.

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