论文发表图片最新

毕业论文插图的正确格式：

大家在写论文的时候，有些论文中还涉及到图片，那么那么毕业论文的图片格式：

一、图片要完整显示

很多学生在写论文的时候，都要用图片对自己的论文进行分析，在排版时，经常会发生排版混乱的事情，其实这个问题很容易解决，如果图片不全一般是因为图片的行距设定有问题，把行距调整到单倍行距就行了。

其次，如果图片显示不完整，那格式就会很混乱，还不如不放置图片，在显示完整之后，我们还要使图片居中，最后论文结束后，再将所有图片统一整齐的排版，注意图片与正文的排版配合，既不紧凑也不漏大面积的空白，让人看起来不舒服，论文图片格式简单，只要你注意，就能排版正确。

二、图片格式

事实上，论文中图片最基本的格式是 JPG，如果您的图片格式不是这样，需要修改后再上载，图片的种类很多，很容易造成混乱，所以在论文中有饼状图和柱状图，要保证简洁明了，保证图案的区分度，不要含糊不清。

设置好了论文图片的格式，我们需要对论文进行查重，查重通过后方可交由教师审核，此时您可以到 PaperFree论文检测系统上进行检测，然后才能提交给教师。

.图片格式。一般期刊更推荐作者提交矢量图。图片可提交的格式有：

（1）矢量图格式.eps, .ai, .pdf, .svg,

（2）用于位图的 .psd, .tiff, .jpeg, .png。.tiff格式的图片用PS处理后采用LZW格式无损压缩进行提交。

（3）没有格式影响可编辑的 .ppt

最好将图表转换成图片时，就将图片格式设定为 .tiff或者.eps的矢量图格式。

俗话说，一图胜千言。质量上乘的SCI的图片表格无疑是论文的加分项，能极大得提高论文的质量。总体上还是建议大家先阅读目标期刊对图表投稿的具体要求，毕竟每个期刊对图表的要求都有略微的区别，这里给大家介绍一些图表的通用规则和注意要点，帮大家少走弯路。

1.图表是放在正⽂文中还是单独上传。绝大多数期刊要求正文、图片、表格、附加材料都单独上传；个别期刊要求正文里附带表格，图片另外上传；有的期刊要求将图表都添加到正文的末尾部分。

2.期刊对彩色图表是否另外收费。

3.版权问题。如果引用别人或者自己之前发表过的图表，要得到著作权持有者（各个作者、出版社）的许可，并说明图表的来源和用途。

4.图片色彩要求。RGB（red, green, blue)用于在线出版，CMYK(cyan, magenta, yellow, CMY) 为印刷业通用标准。如果期刊接受纸质出版，一般要求色彩模式为CMYK，现在越来越多期刊接受RGB模式的图片，一般不要求作者对色彩模式进行修改。如果文章按黑白模式印刷，应把所有的图片转化为灰度模式提交。

5.图片的字体字号。英文标注大多使用和期刊正文相同的字体，一般是Arial, Times New Roman, Helvetica。图表上字体最大不能超过14号字，尽量使用8-12号字，尽量少使用6号以下的字体。同一张图内的字体大小尽量保持一致，如果不一致，相差字体的比例是否有要求。

6.图片的标注方法，同一个大图不同小图的字母大小写；字母标注在图片内容的内部还是外部。

论文发表最新图片

毕业论文插图的正确格式：

大家在写论文的时候，有些论文中还涉及到图片，那么那么毕业论文的图片格式：

一、图片要完整显示

二、图片格式

.图片格式。一般期刊更推荐作者提交矢量图。图片可提交的格式有：

（1）矢量图格式.eps, .ai, .pdf, .svg,

（2）用于位图的 .psd, .tiff, .jpeg, .png。.tiff格式的图片用PS处理后采用LZW格式无损压缩进行提交。

（3）没有格式影响可编辑的 .ppt

最好将图表转换成图片时，就将图片格式设定为 .tiff或者.eps的矢量图格式。

2.期刊对彩色图表是否另外收费。

3.版权问题。如果引用别人或者自己之前发表过的图表，要得到著作权持有者（各个作者、出版社）的许可，并说明图表的来源和用途。

6.图片的标注方法，同一个大图不同小图的字母大小写；字母标注在图片内容的内部还是外部。

医学图像最新论文发表

以下是近些年将遗传算法应用于图像匹配的一些论文推荐：

医学影像分割论文可以在nature上发表。nature上目前也有很多影像相关的文章，医学影响分割的论文可以在上面发表。

论文: Generative adversarial network in medical imaging: A review 这篇文章发表于顶刊Medical Imaging Analysis 2019上，文章细数了GAN应用于医学图像的七大领域——重建（图像去噪）、合成、分割、分类、检测、配准和其他工作，并介绍了包括医学图像数据集、度量指标等内容，并对未来工作做出展望。由于笔者研究方向之故，本博客暂时只关注重建、合成部分的应用。关于该论文中所有列出的文章，均可在 GitHub链接中找到。 GAN在医学成像中通常有两种使用方式。第一个重点是生成方面，可以帮助探索和发现训练数据的基础结构以及学习生成新图像。此属性使GAN在应对数据短缺和患者隐私方面非常有前途。第二个重点是判别方面，其中辨别器D可以被视为正常图像的先验知识，因此在呈现异常图像时可以将其用作正则器或检测器。示例(a)，(b)，(c)，(d)，(e)，(f)侧重于生成方面，而示例 (g) 利用了区分性方面。下面我们看一下应用到分割领域的文章。 (a)左侧显示被噪声污染的低剂量CT，右侧显示降噪的CT，该CT很好地保留了肝脏中的低对比度区域[1]。 (b)左侧显示MR图像，右侧显示合成的相应CT。在生成的CT图像中很好地描绘了骨骼结构[2]。 (c)生成的视网膜眼底图像具有如左血管图所示的确切血管结构[3]。(d)随机噪声（恶性和良性的混合物）随机产生的皮肤病变[4]。 (e)成人胸部X光片的器官（肺和心脏）分割实例。肺和心脏的形状受对抗性损失的调节[5]。 (f)第三列显示了在SWI序列上经过域调整的脑病变分割结果，无需经过相应的手动注释训练[6]。 (g) 视网膜光学相干断层扫描图像的异常检测[7]。通常，研究人员使用像像素或逐像素损失（例如交叉熵）进行分割。尽管使用了U-net来组合低级和高级功能，但不能保证最终分割图的空间一致性。传统上，通常采用条件随机场（CRF）和图割方法通过结合空间相关性来进行细分。它们的局限性在于，它们仅考虑可能在低对比度区域中导致严重边界泄漏的 pair-wise potentials (二元势函数 -- CRF术语)。另一方面，鉴别器引入的对抗性损失可以考虑到高阶势能。在这种情况下，鉴别器可被视为形状调节器。当感兴趣的对象具有紧凑的形状时，例如物体，这种正则化效果更加显着。用于肺和心脏mask，但对诸如血管和导管等可变形物体的用处较小。这种调节效果还可以应用于分割器(生成器)的内部特征，以实现域（不同的扫描仪，成像协议，模态）的不变性[8、9]。对抗性损失也可以看作是f分割网络（生成器）的输出和 Ground Truth 之间的自适应学习相似性度量。因此，判别网络不是在像素域中测量相似度，而是将输入投影到低维流形并在那里测量相似度。这个想法类似于感知损失。不同之处在于，感知损失是根据自然图像上的预训练分类网络计算而来的，而对抗损失则是根据在生成器演变过程中经过自适应训练的网络计算的。 [10] 在鉴别器中使用了多尺度L1损失，其中比较了来自不同深度的特征。事实证明，这可以有效地对分割图执行多尺度的空间约束，并且系统在BRATS 13和15挑战中达到了最先进的性能。 [11] 建议在分割管道中同时使用带注释的图像和未带注释的图像。带注释的图像的使用方式与 [10] 中的相同。 [10] 和 [12] ，同时应用了基于元素的损失和对抗性损失。另一方面，未注释的图像仅用于计算分割图以混淆鉴别器。 [13] 将pix2pix与ACGAN结合使用以分割不同细胞类型的荧光显微镜图像。他们发现，辅助分类器分支的引入为区分器和细分器提供了调节。这些前述的分割训练中采用对抗训练来确保最终分割图上更高阶结构的一致性，与之不同的是， [14] -- code 中的对抗训练方案,将网络不变性强加给训练样本的小扰动，以减少小数据集的过度拟合。表中总结了与医学图像分割有关的论文。参考链接： [1] X. Yi, P. Babyn. Sharpness-aware low-dose ct denoising using conditional generative adversarial network. J. Digit. Imaging (2018), pp. 1-15 [2] J.M. Wolterink, A.M. Dinkla, M.H. Savenije, P.R. Seevinck, C.A. van den Berg, I. Išgum. Deep MR to CT synthesis using unpaired data International Workshop on Simulation and Synthesis in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 14-23 [3] P. Costa, A. Galdran, M.I. Meyer, M. Niemeijer, M. Abràmoff, A.M. Mendonça, A. Campilho. End-to-end adversarial retinal image synthesis IEEE Trans. Med. Imaging(2017) [4] Yi, X., Walia, E., Babyn, P., 2018. Unsupervised and semi-supervised learning with categorical generative adversarial networks assisted by Wasserstein distance for dermoscopy image classification. arXiv:1804.03700 . [5] Dai, W., Doyle, J., Liang, X., Zhang, H., Dong, N., Li, Y., Xing, E.P., 2017b. Scan: structure correcting adversarial network for chest x-rays organ segmentation. arXiv: 1703.08770 . [6] K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [7] T. Schlegl, P. Seeböck, S.M. Waldstein, U. Schmidt-Erfurth, G. Langs Unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks to guide marker discovery International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 146-157 [8] K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [9] Dou, Q., Ouyang, C., Chen, C., Chen, H., Heng, P.-A., 2018. Unsupervised cross-modality domain adaptation of convnets for biomedical image segmentations with adversarial loss. arXiv: 1804.10916 . [10] Y. Xue, T. Xu, H. Zhang, L.R. Long, X. Huang Segan: adversarial network with multi-scale l 1 loss for medical image segmentation Neuroinformatics, 16 (3–4) (2018), pp. 383-392 [11] Y. Zhang, L. Yang, J. Chen, M. Fredericksen, D.P. Hughes, D.Z. Chen. Deep adversarial networks for biomedical image segmentation utilizing unannotated images International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 408-416 [12] Son, J., Park, S.J., Jung, K.-H., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: 1706.09318 . [13] Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [14] W. Zhu, X. Xiang, T.D. Tran, G.D. Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018) [15] D. Yang, D. Xu, S.K. Zhou, B. Georgescu, M. Chen, S. Grbic, D. Metaxas, D. Comaniciu. Automatic liver segmentation using an adversarial image-to-image network International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 507-515 [16] Dou, Q., Ouyang, C., Chen, C., Chen, H., Heng, P.-A., 2018. Unsupervised cross-modality domain adaptation of convnets for biomedical image segmentations with adversarial loss. arXiv: 1804.10916 . [17] Rezaei, M., Yang, H., Meinel, C., 2018a. Conditional generative refinement adversarial networks for unbalanced medical image semantic segmentation. arXiv: 1810.03871 . [18] A. Sekuboyina, M. Rempfler, J. Kukačka, G. Tetteh, A. Valentinitsch, J.S. Kirschke, B.H. Menze. Btrfly net: Vertebrae labelling with energy-based adversarial learning of local spine prior International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer, Cham (2018) [19] M. Rezaei, K. Harmuth, W. Gierke, T. Kellermeier, M. Fischer, H. Yang, C. Meinel. A conditional adversarial network for semantic segmentation of brain tumor International MICCAI Brainlesion Workshop, Springer (2017), pp. 241-252 [20] P. Moeskops, M. Veta, M.W. Lafarge, K.A. Eppenhof, J.P. Pluim. Adversarial training and dilated convolutions for brain MRI segmentation Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support, Springer (2017), pp. 56-64 [21] Kohl, S., Bonekamp, D., Schlemmer, H.-P., Yaqubi, K., Hohenfellner, M., Hadaschik, B., Radtke, J.-P., Maier-Hein, K., 2017. Adversarial networks for the detection of aggressive prostate cancer. arXiv: 1702.08014 . [22]Y. Huo, Z. Xu, S. Bao, C. Bermudez, A.J. Plassard, J. Liu, Y. Yao, A. Assad, R.G. Abramson, B.A. Landman. Splenomegaly segmentation using global convolutional kernels and conditional generative adversarial networks Medical Imaging 2018: Image Processing, 10574, International Society for Optics and Photonics (2018), p. 1057409 [23]K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [24]Z. Han, B. Wei, A. Mercado, S. Leung, S. Li. Spine-GAN: semantic segmentation of multiple spinal structures Med. Image Anal., 50 (2018), pp. 23-35 [25]M. Zhao, L. Wang, J. Chen, D. Nie, Y. Cong, S. Ahmad, A. Ho, P. Yuan, S.H. Fung, H.H. Deng, et al. Craniomaxillofacial bony structures segmentation from MRI with deep-supervision adversarial learning International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2018), pp. 720-727 [26] Son, J., Park, S.J., Jung, K.-H., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: 1706.09318 . [27]Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [28] S. Izadi, Z. Mirikharaji, J. Kawahara, G. Hamarneh. Generative adversarial networks to segment skin lesions Biomedical Imaging (ISBI 2018), 2018 IEEE 15th International Symposium on, IEEE (2018), pp. 881-884 Close [29]W. Zhu, X. Xiang, T.D. Tran, G.D. Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018)

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有很多小伙伴们就会很奇怪了，当我们把毕业论文完成之后，要如何发表呢？那小编我今天就针对“发表论文流程”这一情况，为大家解答疑惑吧！

一般来说呢，发表论文流程分为以下六步：

一、投稿

投稿是指论文发表人员选择好投稿期刊之后，我们再通过邮箱、在线投稿窗口、QQ或者微信等方式将自己的论文稿件发送给编辑就好了。

二、审核（也俗称为审稿）

投稿之后，编辑会按照投稿的先后顺序对论文进行一个审稿过程，有的期刊杂志是会收取审稿费的，如果我们发表论文需要加急发表的话，是需要在投稿时标注清楚的，这个可能会产生加急费用。审稿环节是整个论文发表过程中耗时最长的，它可以说影响了论文发表周期的长短，只因为论文审稿可能会反复进行。

三、审稿结果

审稿结果主要介绍通过审稿并被录用了的论文。通过杂志社论文三审的论文，杂志社会下发录用通知书，并注明好预安排在某年某期发表此篇论文，之所以是预安排，是因为还需要交纳版面费。

四、交费

交费就主要指的是版面费了，在我们交纳费用之后，论文才会正式进入安排刊期出版的流程。

五、安排发表

费用到位之后，便可以安排刊期了，并按照日期出版见刊。而少部分论文的发表可能会被延期，这样的现象也属于正常情况，原因就比如有人安排加急类似之类的问题。

六、寄送样刊

论文见刊之后，杂志社会给作者寄送一本样刊的，是作为用途上交的材料。到此整个的论文发表流程就基本结束了。

那么以上呢就是“发表论文流程”的六大步骤啦！那最后小编要提醒大家一点，在我们进行论文写作时一定要保证是自己原创的，这样的话在进行论文查重检测的时候也不会存在那么多需要修改的地方，同时大家要记得去进行自查，保证论文更高程度的通过哦！

论文发表流程有哪些？我看到：通知：部分论文取消、条件放宽。查阅各省最新政策可搜：全国论文办郑州郑密路20号办（简称、统称，搜索可查各省全部政策，在百度、360、搜狗58-68页，17年前是郑州郑密路18号全国论文办）、全国职称办郑州郑密路20号办、高级职称全国办郑州郑密路20号办。搜：高级经济师全国办郑州郑密路20号办、高级会计师全国办郑州郑密路20号办、高级农经师全国办郑州郑密路20号办、高级审计师全国办郑州郑密路20号办、高级统计师全国办郑州郑密路20号办、高级政工师全国办郑州郑密路20号办、高级工程师全国办郑州郑密路20号办、高级教师全国办郑州郑密路20号办、高级人力资源管理师全国办郑州郑密路20号办。在百度、360、搜狗58-68页。查阅最新政策、论文（选题、题目、范文、辅导）、报考条件、评审条件、考试科目、大纲，搜：高级经济师最新政策郑州郑密路20号办、高级经济师论文郑州郑密路20号办、高级经济师论文选题郑州郑密路20号办、高级经济师论文题目郑州郑密路20号办、高级经济师论文范文郑州郑密路20号办、高级经济师论文辅导郑州郑密路20号办、高级经济师报考条件郑州郑密路20号办、高级经济师评审条件郑州郑密路20号办、高级经济师考试科目郑州郑密路20号办、高级经济师考试大纲郑州郑密路20号办。后面把“高级经济师”依次换成“高级会计师、高级农经师、高级审计师、高级统计师、高级政工师、高级工程师、高级教师、高级人力资源管理师等”再搜索。在百度、360、搜狗58-68页。

Nature 是科学领域内具有重要影响力的期刊之一，以其高水平、严谨的科学论文而著名。发表 Nature 论文的难度较大，以下几点具体阐述：

创新点对于一篇论文来说它的立题之本，写作之魂，因为有创新点才会体现出其学术、科研价值，科研成果才会受到大家的注目并被认可，所以创新点对于文章写作是非常重要的一点。

要写好一篇论文，必须知道论文写作的真正意义，也要着重突出这篇论文和其它已经出现的论文有什么不同，这篇论文能够有哪些贡献及影响，所以相对于其他论文的不同，其实就是我们论文的创新点所在。

具体就是说明白：你的方法与以往的论文有什么不同？你结果得出与他人发表文章有什么不同？你在该研究领域是不是取得了超越以往研究进展的结果？你证实或发现了与以往研究报道不同的东西？你是否填补了某一领域的空白？……等等。

我们需要知道论文创新点该如何获得。论文的创新点不是凭空出现的，一篇好的论文，一个好的创新点是需要大量的知识积累的，但不是简单知识的积累，是需要我们阅读大量前学者的文章，积累大量的知识，然后站在前人的肩膀上看问题，看的更远一点，看的更透彻一点，能够有自己的新想法，这些新的想法就是我们文章的创新点。

我们研究一个主题，先要有这个主题相关的知识积累。这部分知识积累可以来自于我们的专业学习，也可以通过后期自己阅读大量的文献资料获得。

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毕业论文格式要注意哪些呢？大家觉得写毕业论文时，论文格式要求重不重要？其实，还是蛮重要的，毕竟规范、科学也是论文的要求之一，所以想要写出一篇高分论文，论文格式要求就要注意了。那么下面就一起来了解一下论文格式要求究竟有哪些吧~一、论文格式要求1.字体、字号一般来说，撰写毕业论文的时候，最好采用Word文档进行撰写。此外，中文标题一般为黑体，字号为三号；副标题为宋体，字号为四号，并且需要另起一行；如果是英文论文的话，字体一般为Times New Roman；标题要大写，字号为三号；副标题首字母需要大写，同样需要另起一行；正文字号为小四号。2.封面论文封面主要包括这些内容：论文题目；学院；专业年级；学号；姓名；指导教师、职称；以及年月日。排列上要整齐、有序。3.摘要摘要其实是非常重要的，摘要的要求就是精炼、简洁了，字数不需要很多，一般100-200字左右就够了，不需要长篇大论，需要注意的是，一些必须点出的要点，比如主要研究的内容等要详细点出。4.正文正文主要包括了三大部分，分别是前言、本论和结论，里面每一部分都非常重要，在撰写时，不可敷衍了事。5.参考文献参考文献要规范、合理。写参考文献时，要详细列出本篇论文所参考过的资料、著作等。二、写作注意事项1.不要刻意追求创新创新很重要，不少导师也希望能看到一些新颖的观点、方法等等，但是创新要适当，不能刻意追求创新。刻意追求创新、追求与众不同，有时候只会显得怪异，无法成为体现出论文的价值。所以大家在创新的时候，要注意方法，实在创新不了的话，那就放弃，千万不要乱扯。2.论文排版要规范、美观一般来说，论文的排版不仅要规范，还要美观~规范、美观的排版是能成为我们的加分项的，因为规范、美观的排版更具有欣赏价值，能让人心情愉悦。而杂乱无章的排版反而让人厌烦，看不下去。所以大家在排版的时候，图文之间的排版、图表的数量等等都要考虑好。另外，图片的大小最好统一一下，另外，还可以给这些图片加上一个漂亮的边框。

(一) 论文的基本结构论文属于议论文,其基本结构一般包括三部分:论题,论证和结论.1.论题:指论文真实性需要证明的命题.2.论证:即论述并证明.主要指引用论据来证明论题的真实性的论述过程,是由论据推出论题时所使用的推理形式.3.结论:即结束语,对文章所下的最后判断.其主要作用是:(1)总结全文,点明主题.(2)展望未来,增强信心.(3)抒发感情,增强感染力.(二)论文组成部分一篇完整的论文应当包括以下内容:1.标题名称(题目)论文标题应以最恰当,最简明的语词来反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合,尽可能避免使用不常见的缩写省略词,字符,代号,符号和公式等.论文标题一般不超过30个字.2.作者姓名和单位论文的署名包括:参与选定研究课题和制定研究方案的人员,直接参与全部或主要部分研究工作并做出贡献的人员,参加撰写论文的人员.如果是两个或两个以上的人员联合完成的论文,应根据每个人员的贡献大小或根据约定排列名次.3.论文摘要摘要即摘录要点,是对论文内容的简短陈述,提示论文的主要观点,见解,论据或概括地简单介绍论文的主要内容.摘要文字要简明,确切.论文的中文摘要一般以200~400字为宜,重要的学术论文不超过1500字数4.关键词(或主题词)关键词是指用来表达论文全文主题内容信息的单词或术语,供资料查询之用.每篇论文的关键词一般选取3～5个词语.5.提纲提纲是指论文内容的要点.6.引言(或称引论,前言,导言,绪论,序论和导论)引言是论文的起始部分.内容复杂篇幅长的论文,称"绪论","序论",要求讲清写作此文的动机,它的内容,意义,欲达之目的.主要是用来简要说明研究问题的内容,目的,方法和意义,阐明全文的主要观点(文章论点),借鉴会计领域中前辈及他人的研究情况,知识布局和理论基础,提出作者本人对会计理论和实践的继承与发展的研究设想以及研究方法,达到的预期成果和现实意义等.如果是调查报告还可以交代背景,说明调查方法.这部分内容具有"提纲挈领"的作用,意在概括与领起全文,但文字以"少而精"为宜.在正文里,不用写"前言"二字,一般写1个段落,也有写2个,3个甚至4个段落的.写完后,在转入本论时,中间最好空1行.7.正文正文是论文的核心部分,也是论文的主体部分,其功能就是:展开论题,分析论证.正文的内容就是深入分析文章引言提出的问题,运用理论研究和实践操作相结合进行分析论证,揭示出各专业领域客观事物内部错综复杂的联系及其规律性.正文撰写的内容反映出文章的逻辑思维性和语言表达能力,决定了论文的可理解性和论证的说服力.正文撰写必须做到实事求是,客观真切,准备充分,思维逻辑清晰,层次分明,通俗易懂.

发表论文的意义：论文发表是研究人员和学者为了分享研究成果并推动学术进步而进行的重要活动。在如今的学术界，发表论文已经成为衡量一个研究人员或学者成就的基本指标之一。

论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

学位申请者为申请学位而提出撰写的学术论文叫学位论文。这种论文是考核申请者能否被授予学位的重要条件。学位申请者如果能通过规定的课程考试，而论文的审查和答辩合格，那么就给予学位。如果说学位申请者的课程考试通过了，但论文在答辩时被评为不合格，那么就不会授予他学位。

论文的特点

1、学术性

学术论文要求作者在立论上不能带有个人偏见，也不能主观臆造，在撰写论文时要从客观和实际出发，这样才能得出符合实际的结论。

2、科学性

在形式上，学术论文属于议论文，但学术论文不同于议论文，它有自己的理论体系，并非单纯罗列材料，需要对大量事实、材料进行分析、研究，从感性认识上升到理性认识。

3、创造性

科研是探索新知识，创新是科研的生命。论文的创造性在于作者在撰写学术论文时要有自己独到的见解。

1.字体、字号一般来说，撰写毕业论文的时候，最好采用Word文档进行撰写。此外，中文标题一般为黑体，字号为三号；副标题为宋体，字号为四号，并且需要另起一行；如果是英文论文的话，字体一般为Times New Roman；标题要大写，字号为三号；副标题首字母需要大写，同样需要另起一行；正文字号为小四号。2.封面论文封面主要包括这些内容：论文题目；学院；专业年级；学号；姓名；指导教师、职称；以及年月日。排列上要整齐、有序。3.摘要摘要其实是非常重要的，摘要的要求就是精炼、简洁了，字数不需要很多，一般100-200字左右就够了，不需要长篇大论，需要注意的是，一些必须点出的要点，比如主要研究的内容等要详细点出。4.正文正文主要包括了三大部分，分别是前言、本论和结论，里面每一部分都非常重要，在撰写时，不可敷衍了事。5.参考文献参考文献要规范、合理。写参考文献时，要详细列出本篇论文所参考过的资料、著作等。