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改進的SSD網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

輕量級PFLD面部特征點定位算法

面部特征的疲勞判定

**材料與方法(Materials and Methods)部分其實是最容易被忽略的一個部分，但是其實這一部分是非常關(guān)鍵的，是整篇論文的根基！**第一，這一章是審稿人看的最仔細(xì)的，直接會影響到審稿人對這篇文章相關(guān)結(jié)論可信度的判斷，如果試驗設(shè)計上有缺陷，那得出的結(jié)論的結(jié)論即使再好，那也是沒有任何意義的，應(yīng)該會直接被拒稿！第二，這一章是文獻閱讀者最關(guān)心的一章，也就是按照你的方法他可以復(fù)現(xiàn)你的研究，而“可重復(fù)性”是科研工作中最重要的一環(huán)。

所以這一章必須要高度重視，一定要寫的通俗易懂，直接了當(dāng)，以便讓審稿人和讀者第一時間掌握你的整套試驗流程，一方面可以提高你的文獻錄用率，另一方面可以提高你文獻的引用率！

通常情況下SCI論文可以分為試驗類研究還是模擬仿真類類研究兩大類，以我個人的經(jīng)驗，通常材料與方法部分采用三段式結(jié)構(gòu)。

**試驗類研究：**①試驗對象/所用設(shè)備的描述（車輛的基本參數(shù)、排放設(shè)備、油耗設(shè)備的具體型號及參數(shù)等）；②試驗工況設(shè)定/試驗流程描述（采用控制變量法，固定哪些參數(shù)？變化哪些參數(shù)？一共選擇多少個工況點？測試循環(huán)是什么？）；③試驗結(jié)果處理方法（試驗誤差的處理）。

**仿真模擬類研究：**①模型介紹及驗證（網(wǎng)格劃分，子模型選擇，參數(shù)設(shè)定，所使用的公式、模型精度等）②仿真工況設(shè)定（采用控制變量法，固定哪些參數(shù)？變化哪些參數(shù)？一共選擇多少個工況點？測試循環(huán)是什么？）③結(jié)果分析方法

為方便說明，除文字外建議添加示意圖以及表格輔助說明，例如：試驗設(shè)備照片，試驗材料照片，試驗流程圖，工況設(shè)定表等。

需要強調(diào)的是：工況設(shè)定和試驗流程部分一定要給出足夠的細(xì)節(jié)，詳細(xì)再詳細(xì)，越是掖著藏著越會引起審稿人的懷疑，適得其反！另外，工況設(shè)定一定要有原因，為什么要選這幾個工況進行研究，在我的SCI投稿經(jīng)歷中，80%的審稿人會問這個工況為什么要這么設(shè)定，所以必須要給出足夠的說明工況設(shè)定的依據(jù)，而核心無外乎兩點：一是之前的研究者都是這么設(shè)定的，二是這個工況與實際情況最為相符！

論文中的圖

結(jié)果與討論

疲勞檢測過程的精度和耗時對比。

討論部分的核心是對造成試驗結(jié)果變化的的深層次原因進行分析，**這一部分的核心技巧是是建立邏輯鏈條！**對于新手學(xué)弟學(xué)妹來說整理出一條條的邏輯鏈條是寫SCI論文的最大難點！我自己親測有效的方法就是在別人的論文里找邏輯鏈條，然后綜合多篇文章的邏輯鏈條，找出自己的邏輯鏈條，然后再結(jié)合我自己歸納的“蹺蹺板”理論，基本可以應(yīng)付90%的SCI寫作！

結(jié)論

結(jié)論部分是SCI論文中最好寫的一個部分，說白了就是我們小學(xué)時候就學(xué)過的“縮寫”！縮寫什么？縮寫的就是結(jié)果與討論部分（Results & Discussion）每一個小標(biāo)題下的內(nèi)容，通常的結(jié)構(gòu)是先來一個“小帽子”，再把主要結(jié)論逐一列出，具體如下：

**小帽子：**對研究背景、研究內(nèi)容和研究方法的進行一個概述，相當(dāng)于對材料與方法部分的縮寫。最后來一句：The main findings are as follows或者Main conlusions can be drawn from this work, as follows，逐條引出結(jié)論

**結(jié)論分條列出(3-5條)：**每條100字以內(nèi)為宜，簡單說是對于結(jié)果與討論部分每個子標(biāo)題內(nèi)容的一個縮寫。

**全文總結(jié)或展望：**有的SCI論文還會在分條列出主要結(jié)論后，再用1-2句做一個全文總結(jié)，有的也會對未來的研究進行展望，該部分是可選項。

下面這篇論文是《基于OpenMV視覺分練機器人的研發(fā)》

摘要

摘要：分棟機器人在各場景的應(yīng)用十分普遍，但視覺分棟機器人的研發(fā)與應(yīng)用是提高分棟效率和準(zhǔn)確度的重要辦法。本文研究的視覺分棟機器人目標(biāo)是解決現(xiàn)有多數(shù)分棟機器人技術(shù)缺陷，如工作模式單一、工作存在局限性、適用場所狹窄、不能智能分棟等問題。同時可依據(jù)場景的不同，設(shè)置不同的工作模式，實現(xiàn)物料分棟機器人的智能化分練（背景介紹）。本設(shè)計分練機器人采用微處理器為控制核心，通過攝像頭采集外界圖像，從而實現(xiàn)對目標(biāo)的形狀、大小及顏色的智能判斷（研究方法介紹）；根據(jù)使用場景調(diào)整工作模式進行分練。該機器人具有設(shè)計巧妙、使用簡便、可塑性強等優(yōu)點（主要結(jié)論）。

引言

為適應(yīng)國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，順應(yīng)智能化的時代發(fā)展，貨物分揀的智能化是大勢所趨。如何靈活的、高精準(zhǔn)度的識別，更加有效的進行分揀，成為提高機器人分揀能力當(dāng)務(wù)之急要解決的問題。本文研究的基于OpenMV的視覺分揀機器人，其應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，在分揀快遞領(lǐng)域，可根據(jù)分揀快遞的形狀特征進行機械爪設(shè)計，從而實現(xiàn)高效可靠地抓取快遞；使用OpenMV二維碼識別功能智能識別出各個公司的快遞，利用攝像頭采集外界圖像，從而實現(xiàn)對目標(biāo)形狀、大小及顏色的智能判斷，將不同體積大小、不同快遞公司的快遞進行區(qū)分，最終實現(xiàn)高效可靠、安全地智能分揀入柜。 本項目具有良好的應(yīng)用前景。

引言的作用就是系統(tǒng)性地向讀者介紹該篇論文的研究背景、創(chuàng)新點、采用理論及方法等，核心是吸引讀者閱讀，通常是對于全文內(nèi)容的高度概括！

幾乎所有教你如何寫Introduction的，都告訴你有一種叫做“漏斗式”的方法，我理解的漏斗式寫作方法就是依次寫好這5個部分，已達到逐層聚焦的作用：

①大背景大帽子：例如汽車保有量逐年提高，排放問題日益凸顯。

②文獻綜述：通常有三方向?qū)颍ńY(jié)果導(dǎo)向、方法導(dǎo)向和理論導(dǎo)向），技巧是把引用文獻的摘要換個說法表述，如果引用文獻較多，建議把類似的放在一起說，也可以列個表格。

③提出未知/存在問題：比如已有研究結(jié)果不一致、理論計算公式不準(zhǔn)確、模型參數(shù)設(shè)置不合理、研究內(nèi)容覆蓋度不夠，又出現(xiàn)了新問題等等，總之就是“挑前人的刺兒”！

④提出本研究的主要關(guān)注點及研究目的

⑤高度概括本文研究內(nèi)容及方法，即材料與方法部分精煉

材料與方法

系統(tǒng)模型硬件設(shè)計

控制核心設(shè)計

OpenMV攝像頭模塊設(shè)計

系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計

三自由度舵機云臺設(shè)計

系統(tǒng)軟件設(shè)計

圖像采集

圖像分析

圖像處理

軟件模塊設(shè)計

**材料與方法(Materials and Methods)部分其實是最容易被忽略的一個部分，但是其實這一部分是非常關(guān)鍵的，是整篇論文的根基！**第一，這一章是審稿人看的最仔細(xì)的，直接會影響到審稿人對這篇文章相關(guān)結(jié)論可信度的判斷，如果試驗設(shè)計上有缺陷，那得出的結(jié)論的結(jié)論即使再好，那也是沒有任何意義的，應(yīng)該會直接被拒稿！第二，這一章是文獻閱讀者最關(guān)心的一章，也就是按照你的方法他可以復(fù)現(xiàn)你的研究，而“可重復(fù)性”是科研工作中最重要的一環(huán)。

所以這一章必須要高度重視，一定要寫的通俗易懂，直接了當(dāng)，以便讓審稿人和讀者第一時間掌握你的整套試驗流程，一方面可以提高你的文獻錄用率，另一方面可以提高你文獻的引用率！

通常情況下SCI論文可以分為試驗類研究還是模擬仿真類類研究兩大類，以我個人的經(jīng)驗，通常材料與方法部分采用三段式結(jié)構(gòu)。

**試驗類研究：**①試驗對象/所用設(shè)備的描述（車輛的基本參數(shù)、排放設(shè)備、油耗設(shè)備的具體型號及參數(shù)等）；②試驗工況設(shè)定/試驗流程描述（采用控制變量法，固定哪些參數(shù)？變化哪些參數(shù)？一共選擇多少個工況點？測試循環(huán)是什么？）；③試驗結(jié)果處理方法（試驗誤差的處理）。

**仿真模擬類研究：**①模型介紹及驗證（網(wǎng)格劃分，子模型選擇，參數(shù)設(shè)定，所使用的公式、模型精度等）②仿真工況設(shè)定（采用控制變量法，固定哪些參數(shù)？變化哪些參數(shù)？一共選擇多少個工況點？測試循環(huán)是什么？）③結(jié)果分析方法

為方便說明，除文字外建議添加示意圖以及表格輔助說明，例如：試驗設(shè)備照片，試驗材料照片，試驗流程圖，工況設(shè)定表等。

需要強調(diào)的是：工況設(shè)定和試驗流程部分一定要給出足夠的細(xì)節(jié)，詳細(xì)再詳細(xì)，越是掖著藏著越會引起審稿人的懷疑，適得其反！另外，工況設(shè)定一定要有原因，為什么要選這幾個工況進行研究，在我的SCI投稿經(jīng)歷中，80%的審稿人會問這個工況為什么要這么設(shè)定，所以必須要給出足夠的說明工況設(shè)定的依據(jù)，而核心無外乎兩點：一是之前的研究者都是這么設(shè)定的，二是這個工況與實際情況最為相符！

論文中的圖

**結(jié)果

本文意在研發(fā)一種基于OpenMV的視覺分揀機器人，經(jīng)過對視覺分揀機器人的系統(tǒng)硬件部分設(shè)計及系統(tǒng)軟件部分的設(shè)計，最終完成視覺分揀機器人的樣機，并已經(jīng)完成機器人的功能完整性測試，測試結(jié)果證實了設(shè)計方案的正確性和可行性。本設(shè)計克服了普通分揀機器人靈活性差，工作模式單一，工作區(qū)域有局限性等問題，與同類產(chǎn)品相比具有工作模式多樣、成本低廉、功能可靠、適用面廣等優(yōu)點，符合預(yù)期設(shè)計要求，可在實際中推廣使用。

討論部分的核心是對造成試驗結(jié)果變化的的深層次原因進行分析，**這一部分的核心技巧是是建立邏輯鏈條！**對于新手學(xué)弟學(xué)妹來說整理出一條條的邏輯鏈條是寫SCI論文的最大難點！我自己親測有效的方法就是在別人的論文里找邏輯鏈條，然后綜合多篇文章的邏輯鏈條，找出自己的邏輯鏈條，然后再結(jié)合我自己歸納的“蹺蹺板”理論，基本可以應(yīng)付90%的SCI寫作！

結(jié)論與分析

隨著智能化時代的發(fā)展，貨物分探的智能化是大勢所超。本視覺分棟機器人與普通分棟機器人相比，運用現(xiàn)代化信息化技術(shù)，為分棟技術(shù)提供更加靈活的運行模式、更加豐富的功能、更加穩(wěn)定的運行狀態(tài)，很大程度的拓寬了分棟機器人的應(yīng)用領(lǐng)域。例如在分棟快遞領(lǐng)域，可依照快遞大小進行分類；也可通過二維碼識別功能智能識別出各個公司的快遞，并安全可靠的抓取分類。也可用于快遞代收點，代替人工完成日?？爝f的入柜和發(fā)放工作。還可以應(yīng)用于服裝物流等領(lǐng)域，依據(jù)貨物的形狀、顏色等，對貨物進行智能化分抹。因此該產(chǎn)品必定有較好的應(yīng)用前景，值得推廣應(yīng)用。 本產(chǎn)品與目前市場傳統(tǒng)分棟機器人相比擁有更多的優(yōu)勢，可對分練目標(biāo)物料多元化多樣化。經(jīng)過調(diào)試運行可以發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)的各個功能模塊運行良好，實現(xiàn)了預(yù)期的工作目標(biāo)。本產(chǎn)品可以增加自動避障功能，以準(zhǔn)確避開途中的障礙物，提升產(chǎn)品的安全可靠性。下一步將盡快對優(yōu)化系統(tǒng)的各方面性能，并進行改進與創(chuàng)新，結(jié)合用戶需求，開發(fā)更為完善的功能，并在實際場所測試驗證其性能。

結(jié)論部分是SCI論文中最好寫的一個部分，說白了就是我們小學(xué)時候就學(xué)過的“縮寫”！縮寫什么？縮寫的就是結(jié)果與討論部分（Results & Discussion）每一個小標(biāo)題下的內(nèi)容，通常的結(jié)構(gòu)是先來一個“小帽子”，再把主要結(jié)論逐一列出，具體如下：

**小帽子：**對研究背景、研究內(nèi)容和研究方法的進行一個概述，相當(dāng)于對材料與方法部分的縮寫。最后來一句：The main findings are as follows或者Main conlusions can be drawn from this work, as follows，逐條引出結(jié)論

**結(jié)論分條列出(3-5條)：**每條100字以內(nèi)為宜，簡單說是對于結(jié)果與討論部分每個子標(biāo)題內(nèi)容的一個縮寫。

**全文總結(jié)或展望：**有的SCI論文還會在分條列出主要結(jié)論后，再用1-2句做一個全文總結(jié)，有的也會對未來的研究進行展望，該部分是可選項。

注意：結(jié)果、分析、結(jié)論三個點可以靈活組合，特別是對于分析過程比較少的情況，分析情況也可以和結(jié)論放在一起。

自我介紹一下，小編13年上海交大畢業(yè)，曾經(jīng)在小公司待過，也去過華為、OPPO等大廠，18年進入阿里一直到現(xiàn)在。

深知大多數(shù)Go語言工程師，想要提升技能，往往是自己摸索成長或者是報班學(xué)習(xí)，但對于培訓(xùn)機構(gòu)動則幾千的學(xué)費，著實壓力不小。自己不成體系的自學(xué)效果低效又漫長，而且極易碰到天花板技術(shù)停滯不前！

因此收集整理了一份《2024年Go語言全套學(xué)習(xí)資料》，初衷也很簡單，就是希望能夠幫助到想自學(xué)提升又不知道該從何學(xué)起的朋友，同時減輕大家的負(fù)擔(dān)。

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