評職稱論文格式

　　職稱論文，顧名思義就是指在一定職業范圍內，用于評定一定職業職稱的論文形式，那么其格式要求是怎樣的呢?來看下面:

　　評職稱論文格式【1】

　　1、論文格式的論文題目：(下附署名)要求準確、簡練、醒目、新穎。

　　2、論文格式的目錄

　　目錄是論文中主要段落的簡表。

　　(短篇論文不必列目錄)

　　3、論文格式的內容提要：

　　是文章主要內容的摘錄，要求短、精、完整。

　　字數少可幾十字，多不超過三百字為宜。

　　4、論文格式的關鍵詞或主題詞

　　關鍵詞是從論文的題名、提要和正文中選取出來的，是對表述論文的中心內容有實質意義的詞匯。

　　關鍵詞是用作計算機系統標引論文內容特征的詞語，便于信息系統匯集，以供讀者檢索。

　　每篇論文一般選取3-8個詞匯作為關鍵詞，另起一行，排在“提要”的左下方。

　　主題詞是經過規范化的詞，在確定主題詞時，要對論文進行主題分析，依照標引和組配規則轉換成主題詞表中的規范詞語。

　　(參見《漢語主題詞表》和《世界漢語主題詞表》)。

　　5、論文格式的論文正文：

　　(1)引言：引言又稱前言、序言和導言，用在論文的開頭。

　　引言一般要概括地寫出作者意圖，說明選題的目的和意義, 并指出論文寫作的范圍。

　　引言要短小精悍、緊扣主題。

　　〈2)論文正文：正文是論文的主體，正文應包括論點、論據、論證過程和結論。

　　主體部分包括以下內容：

　　a.提出問題-論點;

　　b.分析問題-論據和論證;

　　c.解決問題-論證方法與步驟;

　　d.結論。

　　6、論文格式的參考文獻

　　一篇論文的參考文獻是將論文在研究和寫作中可參考或引證的主要文獻資料，列于論文的末尾。

　　參考文獻應另起一頁，標注方式按《GB7714-87文后參考文獻著錄規則》進行。

　　中文：標題--作者--出版物信息(版地、版者、版期)

　　英文：作者--標題--出版物信息

　　所列參考文獻的要求是：

　　(1)所列參考文獻應是正式出版物，以便讀者考證。

　　(2)所列舉的參考文獻要標明序號、著作或文章的標題、作者、出版物信息。

　　評職稱論文格式【2】

　　摘要：云計算作為一種新型互聯網相互的應用模式，云計算的應用革新了IT產業，為推動IT產業良好奠定基礎。

　　而近些年迅速崛起的生物信息網絡、Web分析網絡等新型網絡的推出，對大規模圖數據處理功能提出更高的要求。

　　此種情況下，需要在云計算環境下，優化運用大規模圖數據處理技術，提高大規模圖數據處理功能。

　　基于此點，筆者將從概述云計算展開，就云計算環境下大規模圖數據處理技術應用優勢進行分析，從而探究云計算大環境下大規模圖數據處理技術的有效應用。

　　關鍵詞：云計算環境;大規模圖數據;處理技術;應用優勢

　　圖是計算機科學中最常用的一類抽象數據結構，在結構和語義方面比線性表更加復雜，更具有一般性表述能力。

　　因此，當前所推出的新型網絡社交網絡分析、語義Web分析、生物信息網絡分析等，對大規模圖數據處理提出更高的要求。

　　要想使新型網絡可以高效、靈活的運用，需要優化運用大規模圖數據處理技術，使其可以對大規模圖進行高效的處理。

　　所以，在云計算環境下，優化運用大規模圖數據處理技術是非常有意義的。

　　1云計算概述

　　1.1云計算

　　云計算是于2007年美國IBM公司在互聯網技術高速發展背景下提出的，將其定義為：可以同時描述一個系統平臺或是一種類型的應用程序，核心為互聯網。

　　由此總結的云計算的技術特點為：

　　1) 虛擬化。

　　云計算的運用是通過云計算服務器來實現的，它是不具備有形的實體。

　　對于云計算服務器的運用，則是用戶的網絡工具，如計算機、手機等在網絡環境下，與云計算的服務器連接，進而利用云計算完成各種計算任務。

　　2)通用性和可擴展性。

　　因云計算具有多種功能，使得云計算平臺可以支持不同的應用程序同時運行。

　　而使云計算可以如此應用的原因是云計算集群規模具有動態伸縮性，可以滿足各種應用程序的應用需求，同時也可以擴展應用。

　　所以，云計算具有通用性和可擴展性。

　　3)經濟性高。

　　因為云計算本身就具有超強的容錯能力，所以利用廉價的云計算集群服務器就可以支撐大規模的云計算集群，促使云計算機集群發揮作用。

　　由此可以說明，云計算占據了低成本優勢。

　　這也是云計算能夠廣泛應用的原因之一[1]。

　　1.2 云計算的相關技術

　　為了使云計算可以更加廣泛且有效的應用，利用科學技術研究的云計算相關技術，在云計算應用的過程中起到非常重要的作用。

　　1.2.1 海量分布式存儲技術

　　此項技術是云計算存儲數據的主要手段。

　　海量分布是存儲技術具有經濟性高、安全性高、可用性高等特點，利用此項技術并采用冗余存儲的方式，可以提高云計算數據存儲量和數據存儲的安全性。

　　1.2.2 數據管理技術

　　云計算在高度運行的過程中需要對大量數據進行提取、分析、比較、存儲等。

　　這一過程中，如若不能有效地管理數據，容易造成云計算數據丟失，給用戶帶來嚴重的損失。

　　所以，云計算數據管理技術的應用是非常有必要的，可以對云計算中大量數據進行高效管理。

　　1.2.3 并行編程模式

　　云計算并行編程模式的有效運用，可以對云計算并列運行的各種應用服務予以合理編程，促使云計算可以正確的執行多個并列程序，提高云計算運行質量、效率。

　　所以，云計算并列編程模式有效實施也很有必要[2]。

　　2 云計算環境下大規模圖數據處理技術應用優勢

　　基于以上對云計算的了解，筆者將重點分析和了解大規模圖數據處理技術在云計算環境下運用的優勢。

　　2.1有利于海量圖數據存儲和維護

　　由于大規模圖數據處理技術可以處理GB級別甚至是PB級別的圖數據量。

　　這遠遠大于傳統的文件系統和數據庫內存，使其無法在傳統文件系統或數據庫中運用。

　　但云計算采用的是分布式存儲模式，可以存儲大規模的圖數據。

　　在云計算環境下利用大規模圖數據處理技術，可以根據實際需要，集中進行海量圖數據的存儲、一致性的圖數據維護、統一的圖數據備份等處理，提高海量圖數據的安全性。

　　2.2提高大規模圖數據應用性

　　大規模圖數據處理技術除了具有以上優點之外，還可以在云計算環境下，依據云計算分布平行處理特點，對圖數據進行分割處理，將圖數據分割成若干子圖，以便各個子圖可以有效應用，提高圖數據應用效果。

　　所以，在云計算環境下利用大規模圖數據處理技術來分割圖數據，可以大大提高圖數據應用性。

　　2.3根據不同情況，合理處理大規模圖數據

　　從技術角度和經濟角度講，云計算環境具有良好的可伸縮性和靈活性，非常適合處理數據量彈性變化大的大規模圖數據。

　　而大規模圖數據處理技術也具有可伸縮性和靈活性的特點，利用此項技術來處理大規模圖數據，可以根據云中動態添加節點來擴展存儲容量和計算資源，從而有效地處理大規模圖數據[3]。

　　3云計算環境下大規模圖數據處理技術的應用

　　圖屬于一種非線性數據結構，具有十分鮮明的多對多結構關系，合理利用大規模圖數據處理技術來對大規模圖數據進行處理，才能使圖數據所表達的語義更加清晰、準確、豐富。

　　3.1基于云計算的圖數據存儲方式，合理存儲圖數據

　　目前，大規模圖數據的管理應用中，所應用的數據模型主要為單圖數據模型和超圖數據模型。

　　兩者唯一的區別是存儲格式不同。

　　在云計算分布式存儲系統中，基于以上兩種數據模型進行圖數據存儲，形成分布式文件系統和分布式數據庫。

　　基于云計算圖數據存儲方式，利用大規模圖數據存儲技術來對大規模圖形，則是根據數據模型的特點，對圖數據進行合并、遷移處理，從而提高圖數據的讀取效率[4]。

　　3.2基于云計算的圖數據分割，對圖數據進行分割處理

　　由于圖數據具有連通性特點，這使得圖數據計算的耦合性較強。

　　為了能利用大規模圖數據處理技術來有效處理圖數據，應當基于云計算圖數據分割來進行。

　　具體的做法是根據云計算分布式存儲系統各個工作節點，對邏輯結構較強的、相對完整的大圖進行分割處理，并且在分割過程中考慮圖數據的連通性及均衡性，確保所分割的子圖之間可以有效連通，并且各個子圖比較均衡。

　　3.3 基于云計算圖數據計算模型，對圖數據進行計算處理

　　目前，云計算環境中，圖數據計算的模型有兩種，即Map Reduce模型和BSP模型。

　　利用大規模圖數據處理技術來進行圖數據計算則是：1)Map Reduce模型。

　　根據大規模圖數據特點及Map Reduce模型特點，利用此模型搭建大規模圖數據的Map Reduce模型，從而將大規模圖數據計算分為Map任務和Reduce任務。

　　在Map任務環境中，對圖數據進行合理計算，輸出key值。

　　在Reduce任務環境中，將每個數據進行計算和處理，獲得輸出結果。

　　2)BSP模型。

　　大規模圖數據處理技術基于BSP模型來進行大規模圖數據計算，則是了解圖數計算可能出現死鎖或數據競爭情況，進而從消息通信的角度出發合理計算大規模圖數據，獲得輸出值[5]。

　　4 結束語

　　綜合以上內容，可以充分說明云計算環境下，基于云計算圖數據存儲方式、計算模型、分割方式等來利用大規模圖數據處理技術，可以充分發揮此項技術優點，有效處理大規模圖數據，提高圖數據應用性。

　　所以，云計算環境下，合理運用大規模圖數據處理技術是非常有意義。

　　參考文獻：

　　[1]于戈，谷峪，鮑玉斌等.云計算環境下的大規模圖數據處理技術[J].計算機學報，2011，34(10)：1753-1767.

　　[2] 李淵.淺析云計算環境下的大規模圖數據處理技術[J].中國高新技術企業，2014(6)：53-54.

　　[3] 于戈，谷峪，鮑玉斌等.云計算環境下的大規模圖數據處理技術[C].第28屆中國數據庫學術會議論文集，2011：1753-1767.

　　[4] 趙小換.云計算環境下的大規模圖數據處理技術分析[J].中國外資(下半月)，2012(5)：275.

　　[5] 李東升.云計算環境下的大規模圖數據處理技術[J].信息與電腦，2015(8)：35-35，40.

　　評職稱論文格式【3】

　　1前言

　　計算機技術不斷發展，硬件性能不斷提升，軟件效能不斷優化，在其帶動下，數字圖像處理技術也得到了迅速的發展。

　　以往難以解決的技術性瓶頸，而今已經可以輕而易舉的突破。

　　但是在一些專業性較強的領域，對于數字圖像處理有著一些特殊的要求，很多通用的數字圖像處理技術、方法，不能充分發揮其優勢，甚至無法使用。

　　本文針對數字圖像去噪這一典型問題，在簡單回顧相關通用數字圖像處理技術發展的基礎上，針對醫學PET圖像的特殊性，提出一些自己的看法及思考。

　　雖然數字圖像處理技術很早便被應用于醫學相關領域，但是由于醫學圖像自身的分類多樣、成像技術相對復雜，目前仍然有許多影響醫學圖像成像的諸多因素無法從理論層面解釋，所以數字圖像處理技術在醫學領域的發展仍然相對滯后。

　　2數字圖像處理技術的回顧

　　數字圖像處理作為一個學科，經過將近60年的發展，已經形成了完善的理論體系，并細化為多個專業方向。

　　數字圖像處理技術誕生之初，圖像去噪就是其主要目標之一。

　　在通用數字圖像處理領域，常見的噪聲主要包括乘性噪聲和加性噪聲。

　　數字圖像的噪聲往往和圖像的特征信息交織在一起，如何有效地區別并去除噪聲，同時盡量保持圖像的細節完整，是數字圖像去除噪聲要面對的難題[1].

　　2.1空間域通過卷積處理圖像噪聲對獲得的圖像在空間域直接進行處理，往往采用卷積的數學形式。

　　例如常見的均值濾波、中值濾波、為納濾波等。

　　常見的中值濾波可定義為：

　　式子中{xij(i,j)∈I2}表示數字圖像個點的灰度值。

　　根據圖像處理的實際需要，目前已經有許多成熟的濾波器可供選擇。

　　該類方法的優勢在于數學結構相對簡單，運算量較小，但是圖像處理結果相對較差，容易造成圖像細節丟失或者噪聲抑制不足等結果。

　　2.2頻率域通過相應轉換處理圖像噪聲將要處理的圖像進行轉換，根據實際情況選擇適當的頻帶進行處理，然后經過反變換獲得去噪后的圖像[2].基于小波及其衍生分析方法的多尺度分析是該種方法中最具代表性的。

　　因為該類方法理論較為成熟，數學機構靈活，所以至今仍然被學術界關注，并且每年都有一些新的方法被提出。

　　雖然該類方法與前面提到的濾波器方法相比在運算復雜性上有著較大的劣勢，但其在圖像處理結果上的優勢明顯，并且隨著計算機硬件效能的提升，在頻率域的多尺度分析方法已經得到了較為普及的應用[3].

　　傳統的小波去噪方法(wavelet-baseddenoising)：將含有噪聲的圖像進行小波變換，轉化成小波系數Wf(j,k)，選擇合適的閾值Tf,根據一定的處理規則，對小波系數進行處理，把小波系數中噪聲的部分去除，最后經過小波反變換得到去噪后的圖像。

　　根據實際的圖像分析需求，在小波的基礎上發展出了很多小波的衍生方法。

　　這些方法又可以按照處理圖像時基函數的變化與否分為自適應分析和非自適應分析。

　　其中自適應分析比較常見的方法有：Brushlet、Wedgelet、Bandelet和Directionlet等。

　　非自適應分析常見的方法有：Ridgelet、Curvelet、Contourlet、Shearlet、NSCT等[3].

　　3數字圖像技術在醫學圖像領域的應用

　　數字圖像處理在醫學領域有著廣泛的應用，在這里只針對醫療中常見的大型設備來簡單闡述。

　　這里僅例舉CT、MRI和PET(positronemissiontomography)三種具有代表性的影像設備來簡單分析。

　　CT、MRI和PET都屬于臨床常見的影像設備，雖然成像原理各不相同，但卻使用許多相同的數字成像技術。

　　CT主要是運用X光穿透被照體，檢測X光的衰減，從而反推出被照體的衰減系數，根據已知的衰減系數對照表重建出被照體的解剖圖像。

　　MRI的結構成像主要檢測靜態磁場中外加射頻脈沖對人體內氫質子的影響，從而得到對應的MR信號，重建出對應的解剖圖像。

　　PET主要是檢測注入人體內的放射性核醫藥物在人體內代謝過程中發生“湮滅”放射出的γ射線，通過圖像重建得到對應的功能性信息[4].

　　以上三種設備普遍使用了空間域通過卷積去噪的方法，最為常見的就是Gaussionfilter.幾乎常見的品牌設備都將此種方法作為圖像重建過程中的去噪標準步驟。

　　一般作為補充，許多品牌的設備也內建了一些“更為復雜”和“有效”的去噪方法。

　　但是實際使用中，去噪效果并不十分理想[5].

　　4局限與對策

　　CT在圖像重建過程中，如果只簡單使用Gaussionfilter,忽略X光的實際物理效應，如康普頓散射、X光的能譜分布等，得不到較為準確的圖像信息，這也是目前臨床使用的普通CT無法做到準確“定量”的原因之一。

　　MRI成像相較CT更為復雜，而且截至目前尚無研究表明MRI對人體有任何直接危害，所以MRI設備生產商將更多資源投入到如何從設備的硬件改善來提高圖像品質，而不是考慮如何從圖像處理的角度來解決問題。

　　因此Gaussionfilter在MRI中使用也非常廣泛。

　　PET成像與CT原理不同，但是同樣受限于放射劑量。

　　與MRI相比PET的圖像處理技術相對較為多樣，因為PET圖像自身的一些特點，也決定其需要配合更多的圖像處理才能獲得更多有價值的信息[6].而對于PET來說，雖然核醫藥物的γ射線產生符合泊松分布，但是在臨床實際圖像處理中往往并不針對泊松來處理，Guassionfilter依然被使用。

　　由于早期計算機硬件的效能不高，許多優秀的數字圖像處理方法無法應用于臨床實踐，當今計算機硬件效能已經有了大幅度提升，可以重新考慮在相關大型醫療影像設備中植入較為先進的算法，從而獲得更為優良的圖像質量。

　　并且應當根據不同影像設備的成像特點，合理優化圖像處理技術，做到通過軟件提升，使設備硬件發揮最大效率，使病人在最小的輻射劑量下得到最優化的診療。

　　5討論與總結

　　數字圖像處理經歷了近60年的發展，涌現出了許多優秀的理論與研究成果，也在生產生活的諸多領域得參考文獻到了廣泛應用。

　　醫療領域對于圖像處理有著強大的需求，但就目前來看，該領域的數字圖像處理技術發展仍然滯后。

　　對于科研工作者，醫療領域的圖像處理有較高的研究價值和較大的研究空間。

　　要根據臨床實踐，通過深入研究醫學圖像的成像原理，理清問題的研究重點，有針對性地設計實驗方法，從而獲得較好的研究結果。

　　在社會發展，人們越來越重視自身健康和生活質量的大背景下，只有把研究工作與生產生活實踐相結合，才能獲得科研轉化為生產力的良性循環。

　　在科學技術飛速發展的大背景下，只有深入研究，細化問題，有針對性地解決具體問題，才是科研的最重要任務。

　　參考文獻

　　[1]寧媛,李皖.圖像去噪的幾種方法分析比較[J].貴州工業大學學報：自然科學版，2006(34)：63-66.

　　[2]馬國兵，肖培如。

　　基于小波的圖像去噪研究綜述[J].工業控制計算機，2013(5)：91-92.

　　[3]李彥，汪勝前，鄧承志。

　　多尺度幾何分析的圖像去噪方法綜述[J].計算機工程與應用，2011(47)。

　　[4]陳武凡，秦安，江少峰，等。

　　醫學圖像分析的現狀與展望[J].中國生物醫學工程學報，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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