检测论文领域博主
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目标检测经典论文翻译领域博主
论文: EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
目前目标检测领域，高精度的模型通常需要很大的参数量和计算量，而轻量级的网络则一般都会牺牲精度。因此，论文希望建立一个可伸缩的高精度且高性能的检测框架。论文基于one-stage的检测网络范式，进行了多种主干网络、特征融合和class/box预测的结构尝试，主要面临两个挑战:
FPN是目前最广泛的多尺度融合方法，最近也有PANet和NAS-FPN一类跨尺度特征融合方法。对于融合不同的特征，最初的方法都只是简单地直接相加，然而由于不同的特征是不同的分辨率，对融合输出特征的共享应该是不相等的。为了解决这一问题，论文提出简单但高效加权的bi-directional feature pyramid network(BiFPN)，该方法使用可学习的权重来学习不同特征的重要性，同时反复地进行top-down和bottom-up的多尺度融合
论文认为除了缩放主干网络和输入图片的分辨率，特征网络(feature network)和box/class预测网络的缩放对准确率和性能也是很重要的。作者借鉴EfficientNet，提出针对检测网络的混合缩放方法(compound scaling method)，同时对主干网络，特征网络和box/class预测网络的分辨率/深度/宽度进行缩放
最后，论文将EfficientNet作为主干，结合BiFPN和混合缩放，提出新的检测系列EfficientDet，精度高且轻量，COCO上的结果如图1，论文的贡献有以下3点：
定义多尺寸特征 ，论文的目标是找到变化函数 来高效融合不同的特征，输出新特征 。具体地，图2a展示了top-down FPN网络结构，一般FPN只有一层，这里应该为了对比写了repeat形式。FPN获取3-7层的输入 ， 代表一个分辨率为 的特征层
top-down FPN操作如上所示， 为上采用或下采样来对齐分辨率， 通常是特征处理的卷积操作
top-down FPN受限于单向的信息流，为了解决这一问题，PANet(图2b)增加了额外的bottom-up路径的融合网络，NAS_FPN(图2c)使用神经架构搜索来获取更好的跨尺度特征网络的拓扑结构，但需要大量资源进行搜索。其中准确率最高的是PANet，但是其需要太多的参数和计算量，为了提高性能，论文对跨尺寸连接做了几点改进：
大多的特征融合方法都将输入特征平等对待，而论文观察到不同分辨率的输入对融合输出的特征的贡献应该是不同的。为了解决这一问题，论文提出在融合时对输入特征添加额外的权重预测，主要有以下方法：
， 是可学习的权重，可以是标量(per-feature)，也可以是向量(per-channel)，或者是多维tensor(per-pixel)。论文发现标量形式已经足够提高准确率，且不增加计算量，但是由于标量是无限制的，容易造成训练不稳定，因此，要对其进行归一化限制
，利用softmax来归一化所有的权重，但softmax操作会导致GPU性能的下降，后面会详细说明
，Relu保证 ， 保证数值稳定。这样，归一化的权重也落在 ，由于没有softmax操作，效率更高，大约加速30%
BiFPN集合了双向跨尺寸的连接和快速归一化融合，level 6的融合操作如上， 为top-down路径的中间特征， 是bottom-up路径的输出特征，其它层的特征也是类似的构造方法。为了进一步提高效率，论文特征融合时采用depthwise spearable convolution，并在每个卷积后面添加batch normalization和activation
EfficientDet的结构如图3所示，基于one-stage检测器的范式，将ImageNet-pretrained的EfficientNet作为主干，BiFPN将主干的3-7层特征作为输入，然后重复进行top-down和bottom-up的双向特征融合，所有层共享class和box网络
之前检测算法的缩放都是针对单一维度的，从EfficientNet得到启发，论文提出检测网络的新混合缩放方法，该方法使用混合因子 来同时缩放主干网络的宽度和深度、BiFPN网络、class/box网络和分辨率。由于缩放的维度过多，EfficientNet使用的网格搜索效率太慢，论文改用heuristic-based的缩放方法来同时缩放网络的所有维度
EfficientDet重复使用EfficientNet的宽度和深度因子，EfficinetNet-B0至EfficientNet-B6
论文以指数形式来缩放BiFPN宽度 (#channels)，而以线性形式增加深度 (#layers)，因为深度需要限制在较小的数字
box/class预测网络的宽度固定与BiFPN的宽度一致，而用公式2线性增加深度(#layers)
因为BiFPN使用3-7层的特征，因此输入图片的分辨率必需能被 整除，所以使用公式3线性增加分辨率
结合公式1-3和不同的 ，论文提出EfficientDet-D0到EfficientDet-D6，具体参数如Table 1，EfficientDet-D7没有使用 ，而是在D6的基础上增大输入分辨率
模型训练使用momentum=和weight decay=4e-5的SGD优化器，在初始的5%warm up阶段，学习率线性从0增加到，之后使用余弦衰减规律(cosine decay rule)下降，每个卷积后面都添加Batch normalization，batch norm decay=，epsilon=1e-4，梯度使用指数滑动平均，decay=，采用 和 的focal loss，bbox的长宽比为 ，32块GPU，batch size=128，D0-D4采用RetinaNet的预处理方法，D5-D7采用NAS-FPN的增强方法
Table 2展示了EfficientDet与其它算法的对比结果，EfficientDet准确率更高且性能更好。在低准确率区域，Efficient-D0跟YOLOv3的相同准确率但是只用了1/28的计算量。而与RetianaNet和Mask-RCNN对比，相同的准确率只使用了1/8参数和1/25的计算量。在高准确率区域，EfficientDet-D7达到了，比NAS-FPN少使用4x参数量和计算量，而anchor也仅使用3x3，非9x9
论文在实际的机器上对模型的推理速度进行了对比，结果如图4所示，EfficientDet在GPU和CPU上分别有和加速
论文对主干网络和BiFPN的具体贡献进行了实验对比，结果表明主干网络和BiFPN都是很重要的。这里要注意的是，第一个模型应该是RetinaNet-R50(640)，第二和第三个模型应该是896输入，所以准确率的提升有一部分是这个原因。另外使用BiFPN后模型精简了很多，主要得益于channel的降低，FPN的channel都是256和512的，而BiFPN只使用160维，这里应该没有repeat
Table 4展示了Figure 2中同一网络使用不同跨尺寸连接的准确率和复杂度，BiFPN在准确率和复杂度上都是相当不错的
Table 5展示了不同model size下两种加权方法的对比，在精度损失不大的情况下，论文提出的fast normalized fusion能提升26%-31%的速度
figure 5展示了两种方法在训练时的权重变化过程，fast normalizaed fusion的变化过程与softmax方法十分相似。另外，可以看到权重的变化十分快速，这证明不同的特征的确贡献是不同的，
论文对比了混合缩放方法与其它方法，尽管开始的时候相差不多，但是随着模型的增大，混合精度的作用越来越明显
论文提出BiFPN这一轻量级的跨尺寸FPN以及定制的检测版混合缩放方法，基于这些优化，推出了EfficientDet系列算法，既保持高精度也保持了高性能，EfficientDet-D7达到了SOTA。整体而言，论文的idea基于之前的EfficientNet，创新点可能没有之前那么惊艳，但是从实验来看，论文推出的新检测框架十分实用，期待作者的开源
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
毕业论文领域博主
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还记得这个学生，当时因为系列的造假材料很出名，并且身份也很特殊，所以就给国人留下了深刻的印象。
我当然记得《令人心动的offer》里的梅桢，当时还是很喜欢她的，也在某视频平台上关注了她的账号。
北京大学是很多人此生都是可望而不可及的学府，当大家在《令人心动的offer》第一季第一期得知梅桢目前正在北京大学读博士后，天然就对梅桢增加了一层“学霸”滤镜。所以这次梅桢的翻车，也让不少人都十分诧异。
梅桢是一个情商很高、智商也很高的人，在《令人心动的offer》中，她虽然是所有实习生里学历最高的，但却并不是最露锋芒的那一个。
她曾在节目中表示过，由于从小接受的教育都是“万年老二式”的教育，所以她在生活中一直都是不争不抢的状态，在工作上也往往不会表现得太过锋芒毕露，很多人都喜欢她这样温柔的性格。
《令人心动的offer》中，某一期梅桢与实习生邓冰莹一同处理一档关于重婚的案例，在面对当事人时，邓冰莹非常直接的询问当事人“知不知道对方已婚了？”当事人听到后，情绪十分激动。而梅桢则表现得十分温和，引发了当事人的好感。
虽然邓冰莹的处事方式是十分专业的，可梅桢却更加能够体谅当事人的心情。
后来实习生们一起去乡村为老人们进行法律科普，在一位老人喋喋不休的当着小朋友的面，诉说小朋友父母的坏话时，梅桢非常温柔地拿出了一个糖给小朋友，将小朋友引去了别的地方，不想让小朋友听到老人的言论。
虽然梅桢最终没有在《令人心动的offer》中获得offer，但她却获得了许多粉丝的喜欢，全网都在对梅桢叫“梅桢姐姐”。
《令人心动的offer》播出后，梅桢在攻读博士的同时也开始做博主了，她经常在社交平台上分享自己的生活状态与工作状态，同时还分享了一些关于如何更高效学习的方式方法。
梅桢的粉丝都非常喜欢看她的视频，觉得她的视频特别治愈，而且她分享的高效学习方法也确实帮助了一些正在读书的同学们。
本来这次得知梅桢将去华东政法大学，担任师资博士后及专任教师时，我还是很为她感到开心的，但没想到最终梅桢还是与华东政法大学失之交臂了。
我真的没想到梅桢是一个美国人，我一直以为她是中国人！
华东政法大学是一所非常优秀的院校，不仅师资力量强大，而且学生素质整体很高，这次华东政法大学的同学们排斥梅桢就任华东政法大学专任教师，提出了以下几点原因。
这次的事件对梅桢和梅桢家人的生活都造成了很大的影响，梅桢本人也在社交平台发长文表示，她本来是很珍惜这次的工作机会的，但为了还身边人安宁的生活，所以她选择了放弃这一工作机会。
虽然梅桢的学术水平确实存疑，但华东政法大学既然已经将她放在教师拟录名单上了，那么大家质疑梅桢学术水平的同时，是否也应该质疑一下学校的用人标准呢？
现在梅桢也如大家所愿，放弃这个工作机会了，希望个别偏激人士不要再骚扰她的家人了，牵连家人真的不太好。
（以上所有言论均代表个人观点，如有不妥之处，欢迎在评论区指正。若大家喜欢本篇文章，可以为文章点个赞，也可以关注一下小编，这对我很重要。）
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论文格式排版领域博主
论文排版格式如下：
1、论文排版的格式要求非常严格，各大学都会给学生提供一个毕业论文排版要求的模板。各大学是在《GB7713-87》论文排版的基础上进一步规范论文排版的要求，总体要求还是比较相似，但是会比基础要求难一些。
2、论文封面：按照规定，封面一般由论文标题以及学生基本信息组成。论文的标题字号为黑体三号，位置居中显示，其它基本信息用宋体四号加粗填在中间，一般情况下，学校会为学生提供封面、原创声明等部分的模板，学生只需下载应用到论文之中即可。
3、中英文摘要一般都第二页，如果摘要的内容一页不能写完，那就写到下一页，但是，小编提醒大家，摘要内容需要精简，不要有过多的废话。
摘要二字居中，使用二号黑体加粗。后面空行，用小四号宋体嵌入中文摘要，中间空行，然后写关键字，用黑体小四号书写，小四号宋体写关键词内容。
目录位于摘要的下一页，用 word自动生成目录的功能。目录二字用黑体三号加粗，位于中间，使用宋体小四号和对应文本的起始页码，在目录的后面空行，编写目录的具体内容。
4、正文与参考文献，正文内容为宋体四号字，建议大家在写完正文后用 word自动生成文档目录。上述就是我个人了解到的一些论文格式要求，具体的大家还需要根据学校提供的模板来排版。
论文排版格式
论文应完整且简明扼要,需包括必要的研究背景、研究方法、研究结果与分析等。你知道论文的排版格式是怎样的吗？下面我搜集整理了论文排版格式，大家一起来看看吧。
一、 论文的格式要求
1.论文用A4纸打印;
2.论文标题居中，小二号黑体(加粗) ，一般中文标题在二十字以内;
4.副标题四号，宋体，不加粗，居中
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6.页码统一打在右下角，格式为“第×页 共×页” ;
7.全文行间距为1倍行距
8.序号编排如下：
一、(前空二格)――――――――――――此标题栏请加粗
(一) (前空二格)
1.(前空二格)
(1) (前空二格)
二、 内容摘要、关键词
内容摘要是对论文内容准确概括而不加注释或者评论的简短陈述，应尽量反映论文的主要信息。内容摘要篇幅以150字左右为宜。关键词是反映论文主题内容的名词，一般选用3-4个，每个关键词之间用分号隔开。关键词排在摘要下方。“内容摘要”和“关键词”本身要求用[关键词][内容摘要](综括号、四号、宋体、加粗)。
三、正文部分
正文是论文的核心，要实事求是，准确无误，层次分明，合乎逻辑，简练可读。字数不少于3000字。
文字要求规范;所有文字字面清晰，不得涂改。
数字用法 ：公历世纪、年代、年、月、日、时刻和各种计数与计量，均用阿拉伯数字。年份不能简写，如2015年不能写成15年。
四、参考文献
参考文献其他部分统一使用四号宋体不加粗。“参考文献”本身要求用参考文献：(四号、宋体，加粗)。
五、致谢
致谢
两字本身用四号，宋体，加粗，居中。内容为四号宋体，不加粗。
论文格式排版要点
一.论文印装
毕业论文必须用计算机按规定格式单面打印。打印按本规范对各部分字体的要求。
二.文本结构
01.封页(由校统一制作)
02.论文扉页
03.毕业论文中文摘要
04.毕业论文英文摘要
05.毕业论文目录
06.毕业论文正文
07.参考文献
08.致谢
09.附录
10.文献翻译(含扉页，外文资料原文)
11.实习报告(含扉页)
三、毕业论文撰写的内容与要求
1.论文题目
论文题目应该简短、明确、有概括性。标题字数要适当，不应超过20汉字。
2.中外文摘要及关键词
简要概括论文的主要内容和观点。中文摘要400字以内，配相应的英文摘要;关键词一般以3～5个为妥。按词条的外延层次从大到小排列。
3.目录
目录应独立成页。目录按二级标题编写，要求层次清晰，且要与正文标题一致。目录还应包括绪论、致谢、参考文献、论文后的附录等。
4.论文正文
论文正文包括引言或问题的提出、论文主体及结论等部分。
引言或问题的提出，要在论文主体之前，用简练概括性语言引出论文所要研究的问题，不必体现“引言”字样。它应是综合评述前人工作，说明论文工作的选题目的和意义，以及论文所要研究的内容。
论文主体是论文的主要部分，应文字流畅，语言准确，层次清晰，论点清楚，论据准确，论证完整、严密，有独立的观点和见解。论文正文文字应不少于10000字。
结论是对整个论文主要成果的归纳，要突出论文的创新点，以简练的文字对论文的主要工作进行评价，一般为400～1000字。
5.参考文献与注释
引用是学术论文的重要写作方法，“参考文献”是论文中引用文献出处的目录表。参考文献必须是学生本人真正阅读过，以近期发表的文献为主，应与论文工作直接有关。参考文献数量不少于15篇，其中外文文献不少于3篇。
注释是对论著正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明，一般排印在该页地脚。参考文献序号用方括号标注，按引用先后，在正文的相关处用上标表明(如[1]，[2]，)，并与文末的参考文献相对应，而注释用数字加圆圈标注(如①、②)。如果在注释里引用参考文献的`，参考文献的格式不变，但需用括号标示。
6.致谢
对导师和给予指导或协助完成论文工作的组织和个人表示感谢。内容应简洁明了、实事求是，避免俗套。
7.附录
根据需要可在论文中编排附录，附录序号用“附录一、附录二”等字样表示。有些不宜放在正文中，但有参考价值的内容(如外文文献复印件及中文译文、等)可编入论文的附录中。
四、毕业论文打印格式
除外文资料可以复印外，其它文字统一使用Windows平台下的Word字处理软件打印，一律采取A4纸张，页边距一律采取默认形式(上下，左右，页眉，页脚)，行间距取多倍行距(设置值为);字符间距为默认值(缩放100%，间距：标准)。页眉从正文开始，一律设为“天津科技大学XXXX届本科生毕业论文”，采用宋体五号字居中书写。页码从正文开始按阿拉伯数字(宋体小五号)连续编排，居中书写。注意中英文标点符号的区别，不能混用。
1.扉页格式
中文题目要求：宋体;二号;加粗;居中。英文题目要求：TimesNewRoman;大写;小四;加粗;居中。其它文本要求：宋体;小三。(译文及实习报告的扉页格式不做统一要求)。详见附件一。
2.摘要
中文摘要采用小四号宋体字;西文摘要采用小四号“TimesNewRoman”字型，中英文摘要的内容要一致，均要有3-5个的关键词，各关键词之间要有1个空格及分号。中英文摘要分页编排。
3.目录
目录按二级标题编写，目录采用四号字，其中一级题目用黑体字，二级题目用宋体字，并注明起始页码，题目和页码间用“……”相连。
4.毕业论文正文
正文文字内层次采用如下格式：
5.参考文献
另起一页。引用文献标示应置于所引内容最末句的右上角，用小五号字体。所引文献编号用阿拉伯数字置于方括号“[]”中，如“二次铣削[1]”。当提及的参考文献为文中直接说明时，其序号应该与正文排齐，如“由文献[8，10～14]可知”。
文科论文引用文献，若引用的是原话，要加引号，一般写在段中;若引的不是原文只是原意，文前只需用冒号或逗号，而不用引号。
参考文献书写格式应符合GB7714-1987《文后参考文献著录规则》。常用参考文献编写项目和顺序规定西文文献中第一个词和每个实词的第一个字母大写，余者小写;俄文文献名第一个词和专有名词的第一个字母大写，余者小写;日文文献中的汉字须用日文汉字，不得用中文汉字、简化汉字代替。文献中的外文字母一律用正体。作者为多人时，一般只列出3名作者，不同作者姓名间用逗号相隔。外文姓名按国际惯例，将作者名的缩写置前，作者姓置后。
学术会议若出版论文集者，可在会议名称后加上“论文集”字样。未出版论文集者省去“出版者”、“出版年”两项。会议地址与出版地相同者省略“出版地”。会议年份与出版年相同者省略“出版年”。学术刊物文献无卷号的可略去此项，直接写“年，(期)”。
序号应按文献在论文中的被引用顺序编排。换行时与作者名第一个字对齐。若同一文献中有多处被引用，则要写出相应引用页码，各起止页码间空一格，排列按引用顺序，不按页码顺序。参考文献书写格式示例见附件5
6.致谢
另起一页。“致谢”二字中间空两格、四号字、黑体、居中。内容限1页，采用小四号宋体。
7.附录
另起一页。“附”“录”中间空两格、四号字、黑体、居中。具体打印要求与正文保持一致。
8.文献翻译
译文资料要尽可能与所做课题紧密联系，避免翻译资料选取的随意性，译文不少于5000汉字。外文资料用A4纸复印，译文采用小四号宋体字打印。译文的打印格式除页眉改为“天津科技大学外文资料翻译”外，其它一切格式严格按照毕业论文正文文本格式打印。
论文参考文献排版格式
摘要
本文举例说明XX年第六届信息管理学术暨警察信息实务研讨会论文集所采用之排版格式。论文必须附有摘要。摘要以500字为限;11pt标楷体，左右对齐，行高为固定行高15pt。
关键词: 决策分析、制程分析、企业改造。
一、格式
文章必须采用a4大小的纸张，内文宽为16公分，高为公分以每栏公分的宽度分为二栏。文章排列必须左右对齐，不可参差不齐。
文章包括图片、表格、参考文献不可超过10页，不加页码。论文格式档可自本研讨会网站下载。
1. 论文题目与作者
论文题目字型为14pt标楷体，且必须置中。作者部分：姓名为12pt标楷体，亦必须置中。所属机关为10pt标楷体;行高为固定行高15pt。
2. 内文
内文字型均采用11pt标楷体。行高为固定行高15pt。
3. 段落标题与子标题
段落标题与子标题须采用粗体。每段标题与子标题前请留一行空白。每一段落首行以1公分缩排开始。
二、图片、表格与方程式
1. 图片
图片可使用一栏或二栏，说明必须置于图片下方。必须置中。
图一: xx图
2. 表格
表格可以使用一栏或二栏，说明必须置于表格上方且置中。
表一: xx表
3. 方程式
方程式应置中，并且于上下各留一行空白。方程式应编号，编号靠右对齐并从1开始。
f(x)=g(x)+5*h(x)(1)
三、参考文献格式
参考文献：11pt标楷体，左右对齐，行高为固定行高15pt。文献部份请将中文列于前，英文列于后，按姓氏笔画或字母顺序排列。中文参考书之年份可用民国历年或公元历年，以下为期刊、论文集、书籍之编排格式的范例.
1.李有仁、陈鸿基「组织特性与营销信息系统的研究：以台湾大型企业为例)，中华民国信息管理学报，第三卷，第一期，民国89年，第 1~20页。
2.梁定澎，决策支持系统，台北：松岗计算机图书公司，1991，第1~20页。
, . and study, ., “academic issues in mis: journals and books,” mis quarterly (15:4) 1991, pp: 447-452.
, . and soden, ., strategic planning for mis, john wiley, new york, 1997.
一篇论文按照一定的论文格式可以取得很好的效果,而一篇论文的论文格式排版也是一个关键的问题,好的排名往往可以取得意外的效果,上面就是论问格式排版方面的几点说明。
基本排版要求
文章标题字数不超过20字，三号宋体加粗，居中排版；空两行为作者姓名，五号黑体，居中排板。
空两行为文章摘要和关键词，小五号楷体，左齐，首行空两格。摘要需概括文章的主要学术观点，应包括研究的目的、采用的技术方法、创新点以及主要结论，避免空话、套话，300—500字；关键词3-7个，要选择最具有检索意义的术语，首选《城市规划基本术语标准》和《建设汉语叙词表》中使用的术语，词义应尽可能与文章的具体范畴相对应，避免使用上位词或下位词，一般为名词或词组，不得以短句作为关键词。
空两行为正文，五号宋体，左齐，首行空两格，倍行距。文稿采用层次标题形式，即1、、、……，一级标题采用四号黑体，左齐；二级标题采用小四号宋体加粗；三级标题采用小四号楷体；四级标题同正文。
正文后附注释和参考文献，“注释”两字和“参考文献”四字居中排；注释和参考文献用小五号楷体，左齐，首行空两格，倍行距。
参考文献后为作者简介，包括姓名，性别，出生年月，最高学历，工作单位，职务、职称。
一般论文排版要求格式如下：
1、论文排版的格式要求非常严格，各大学都会给学生提供一个毕业论文排版要求的模板。各大学是在《GB7713-87》论文排版的基础上进一步规范论文排版的要求，总体要求还是比较相似，但是会比基础要求难一些。
2、论文封面：按照规定，封面一般由论文标题以及学生基本信息组成。论文的标题字号为黑体三号，位置居中显示，其它基本信息用宋体四号加粗填在中间，一般情况下，学校会为学生提供封面、原创声明等部分的模板，学生只需下载应用到论文之中即可。
3、中英文摘要一般都第二页，如果摘要的内容一页不能写完，那就写到下一页，但是，小编提醒大家，摘要内容需要精简，不要有过多的废话。
摘要二字居中，使用二号黑体加粗。后面空行，用小四号宋体嵌入中文摘要，中间空行，然后写关键字，用黑体小四号书写，小四号宋体写关键词内容。
目录位于摘要的下一页，用word自动生成目录的功能。目录二字用黑体三号加粗，位于中间，使用宋体小四号和对应文本的起始页码，在目录的后面空行，编写目录的具体内容。
4、正文与参考文献，正文内容为宋体四号字，建议大家在写完正文后用word自动生成文档目录。具体的大家还需要根据学校提供的模板来排版。
电磁兼容检测研究领域论文
魏立柱;王卓;;基于FDTD的区域电磁场分析[A];第17届全国电磁兼容学术会议论文集[C];2007年 李童;;Matlab与电磁场算法FDTD[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集（上）[C];2006年 孟萃;陈雨生;程建平;刘以农;;瞬态电磁场对双层圆柱腔体耦合效应的三维FDTD数值模拟[A];第十三届全国核电子学与核探测技术学术年会论文集（下册）[C];2006年
电路与系统，输配电工程与技术
生活中电磁辐射污染论文类的 供研究者使用生活中的电磁辐射污染及防范【摘 要】如今我们工作、生活在 E 时代,在你每天尽情享受科技带来的便捷 和舒适时,有没有想过,在不知不觉中频率不同的电磁波,在我们周围悄无声息地 构成了一种被称作“ 电子 雾”的浓重污染源,它看不到、听不到、嗅不到、摸 不到,神不知鬼不觉地任意穿透、 “切割”人的身体,如同“幽灵”一样,令人防不 胜防。生活中的电子产品种类十分众多,与我们的生活、工作关系非常密切,我们 与它们接触的时间又比较长,因此,这些电子产品所产生的电磁辐射对人体健康 的影响问题已经越来越受到人们的重视。 那么,什么是电磁辐射污染?它对人体作 用的机理有哪些?如何防范电磁辐射污染?【关键词】电磁辐射污染 电磁辐射污染机理 电磁辐射污染防范1831 年英国 科学 家法拉第应用电磁感应的方法,使磁场中的导体在一定 条件下产生了感应电流。 这是 19 世纪最伟大的发现之一,随即世界上第一座发电 站的建成标志着人类迈进了电磁辐射的应用时代。一百多年前,电磁辐射已经深 入到了人类生活的方方面面,当今更是进入了一个电磁辐射的高利用时代。 不过,科学历来都是一把双刃剑,时代的进步常常是要付出一定代价的,这种 二律背反的现象已经得到了 历史 的多次验证。 人们在充分享受电磁辐射带来的 方便舒适的同时,也日渐感受到了它的负面效应。如各类各类办公自动化设备、 移动通讯设备、 家用电器迅速进入我们的生活,提高了我们的工作效率,丰富了我 们的精神和物质生活。就在我们的生活前所未有的便捷的同时,我们所使用的高 科技产品所产生的电磁辐射,又成为继室内空气污染、放射性污染和噪音污染之 后的又一室内环境污染。特别是近些年来,国内外媒体上屡屡报道的有关电磁辐 射对人体有害,更是让人们感觉到了来自电磁辐射的威胁,以致于很多人一提起 它,就有一种莫名的痛恨和恐惧。1 电磁辐射污染: 所谓电磁辐射污染是指高压电、变电站、电台、电视台、雷达站、电磁波发 射塔和电子仪器、医疗设备、自动化设备及微波炉、收音机、电视机、电脑、手 机等工作时产生的各种不同波长频率的电磁波。 人体如果长期暴露在超过安全的 电磁辐射剂量的电磁辐射下,细胞就会被杀伤或杀死。随着信息技术产品的不断 丰富,电磁辐射污染已经成为危害人们工作和生活的辐射污染的重要类型之一。 另一个方面,信息技术要依靠电磁波,而电磁波极容易被干扰和破坏,由此会带来 一些垃圾信息、有害信息的侵害,这也是电磁辐射污染的一个方面。电磁辐射会 造成所谓的“电磁污染”,人们也叫它电子“烟雾”或电子垃圾,即电磁辐射的强 度超过人体或环境所能承受的限度所产生的危害现象。它无色、无味、无形、无 踪,无任何感觉,可穿透包括人体在内的多种物质,无处不在,被科学家称为 “电子 垃圾”或“电子辐射污染”,有专家称这是继大气污染,水污染和噪音污染的第四 污染。2 电磁辐射对人体作用机理人体是导体,可以吸收电磁场的能量。 在电磁场的作用下,人体的分子会发生 取向排列,在分子排列过程中相互碰撞消耗磁场能而转化为内能,引起热效应。 电 磁场强度越大,则热效应越明显;电磁振荡频率越高,热效应越明显,即电磁辐射 对人体的作用:微波>超短波>短波>中波>长波。 而且干扰人体生物电信息的传递。 科学实验已表明,电磁辐射污染对人体的危害主要为两个方面——致热作用和非 致热作用。 致热作用致热作用是指电磁波穿透生物体表层,直接对肌体内部组织 “加热” (如同微波炉加热食品一样),即在高频电磁波作用下,物质的温度会发生改变。 高 频电磁波的致热作用会对生物体产生影响,从而对人体造成严重的伤害,导致乳 腺癌、阳痿、流产、胎儿畸形等疾病。 非致热作用非致热作用主要是指电磁波对人体植物神经系统的危害,造成心 悸、脱发、心动过缓、血压降低和妇女月经失调等疾病。有一个典型的实验是这 样做的:从鸡雏、猫的体内摘取出大脑皮质,用调制后的特高频、甚高频电磁波对 其进行照射,发现有钙离子析出。钙离子是生物体内信息传递、免疫系统工作和 细胞繁殖不可缺少的物质,它的浓度变化必然会对生物体产生影响。3 生活中电磁辐射污染的防范 现代 生活,处处离不开与 电子 设备打交道。能制造电磁辐射污染的污染 源无处不在,电脑、打印机、复印机、手提电话、无线电仪器等无不产生对身体 不利的电磁辐射波;与日常生活有关的如电视机、音响、洗衣机、电冰箱、空调、 微波炉等均能产生各种数量不等的电磁干扰,我们如何防护呢? 生活中怎样才能防止和减少室内电磁辐射污染呢? 中国 室内装饰协会室内 环境监测中心的专家提醒大家注意以下几点: 在购买电子产品是应注意证实该产品是否已经通过了 CCC 认证(国家对电子 电磁兼容性的安全认证);尽量减少对高辐射产品的使用;尽量使用低辐射的产品, 如低辐的电视机、微波炉、电脑等;尽量使用坐机拨打电话,少用手机拨打电话。 手机接通瞬间释放的电磁辐射最大,最好在铃声响过一两秒或两次铃声之间接听, 使用时头部和手机天线的距离尽量远一些。 有人说了,不买家电或是有也束之高阁不再用,污染不就没有或减少了嘛。 好 倒是好,可是要没了它们,咱们的生活就该倒退回从前的艰苦时代了。 恐怕没人愿 意放弃好生活而去过苦日子吧,多学几招防范措施才是现实可行之策。例如: 不要把家电摆放得过于集中,以免使自己暴露在超限量辐射的危险之中。特 别是一些易产生电磁波的家电,如电视、电脑、冰箱、收音机等,最好不要集中摆 放在卧室里。 要避免长时间使用家用电器、手机等,还要尽量避免同时启用多种家电。与 家电保持安全距离很有必要。距离越远,受电磁波侵害就越小。 彩电的安全距离是荧光屏宽度的 5 倍左右,日光灯为 2～3 米,微波炉开启之 后要离开至少 1 米远,孕妇和小孩应尽量远离微波炉。 电器暂停使用时,最好不让 它们处于待机状态,因为此时可产生较微弱的电磁场,长时间也会产生辐射积累。 还有一招就是吃东西。多食用胡萝卜、豆芽、西红柿、油菜、海带、卷心菜、 瘦肉、动物肝脏等富含维生素 A、C 和蛋白质的食物,加强机体抵抗电磁辐射的能 力。 居住、工作在高压线、雷达站、电视台、电磁波发射塔附近的人,佩带心脏起搏器有条件的应配备阻挡电磁辐射的屏蔽防护服。 电视、电脑等有显示屏的电器设备可安装电磁辐射保护屏,使用者还可配戴 防辐射眼镜。 显示屏产生的辐射可能导致皮肤干燥,加速皮肤老化甚至导致皮癌, 因此在使用后应及时洗脸。 注间电磁辐射污染的环境指数。有关专家提醒,5 种人特别要注意这一条,第 一是生活和工作在高压线、变电站、电台、电视台、雷达站、电磁发射塔附近的 人员;第二是经常使用电子仪器、医疗设备、办公自动化设备的人员;第三是生活 在现代电器自动化环境中的工作人员;第四是佩戴心脏起搏器的患者;第五是生 活在以上环境里的孕妇、儿童、老人及病患者等,都应该了解室内电磁辐射污染 的程度,如果环境中电磁辐射污染比较高,就必须采取相应的措施。 对于 E 时代下的又一现代污染———电磁辐射已经被联合国人类环境大会 列入必须控制的造成公害的主要污染物之一。记得吗?我们的儿歌里曾把站着几 只小麻雀的高压线比作五线谱,那曾是城市里最美的图画。可时过境迁,如今,因 为怀疑围绕在居民区周围的高压线释放出的电磁辐射会损害人体健康,高压线的 建设者们屡次亮相听证会甚至法庭,争端大有愈演愈烈之势。 一些专家说,人类认 识世界是一个渐进的过程,许多问题还有待 科学 研究的进一步深入和时间的考 验。目前,不管学术界的争论如何激烈,现存的、引起很大争执的问题应该及时得 到解决。首先,应该及时推出直接关系到公众健康的产品标准。第二、对于已有 标准的产品,应该加强监管力度,特别是列入 3C 认证目录的产品。第三,应该制定 相关的 法律 、法规以及时解决目前引起争端的事件。当然,对于我们普通人也 要适当改变一下生活方式。 如尽量用更多的时间到户外活动,到乡村去,到田野去, 接近大 自然 ,享受大自然。参考 文献 [1]《宇宙、地球和大气》[美].I.阿西摩夫著科学出版社. [2]《电磁波工程》朱建清,著.国防科技大学出版社.
从事EMC行业主要分两大部分，一个是测试与整改，一个是研发。 emc是近些年才逐渐稍微受重视一些，这个行业不像是主流方向有那么明确的地位，往往研发部门前期不是特别在意，到后期测试的时候会出现各种emc测试不通过的情况。 题主问道行业前景，可以这样说，我认识的做EMC很厉害的人年薪都不低，但是如果是本科生起步的话，还需要学习很多很多的知识，包括电路，电源，信号完整性，等等很多。 我们学校也只有研究生才有EMC专业，各大高校也应该是这样。 电磁兼容的圈子很小，每次出去开会，都会碰到熟人，说不定以后会碰到题主。 写的比较乱，睡前手机码字，有什么问题可以留言问我。 欢迎到我们这里做emc实验，我在武汉。