快速掌握2024年毕业论文摘要撰写规范

【导读】快速掌握2024年毕业论文摘要的撰写规范，可以遵循以下要点：

一、摘要的基本组成

摘要通常应包含研究目的、方法、结果和结论四个基本部分，这是遵循学术论文摘要的通用结构。

研究目的：简要说明研究的目的和背景，即为什么进行这项研究，它要解决什么问题或填补什么空白。

研究方法：概述研究采用的主要方法、技术或实验设计，使读者了解研究是如何进行的。

研究结果：总结研究的主要发现或观察结果，这部分是摘要的核心，应简洁明了地呈现。

研究结论：基于研究结果，提炼出研究的最终结论或意义，说明研究对领域内的贡献或启示。

二、摘要的撰写要求

独立性：摘要是完整的短文，具有独立性，即使不阅读全文，读者也能通过摘要了解论文的主要内容。

简明扼要：摘要应简明扼要，避免冗长和复杂的句子，一般中文摘要不超过300字，英文摘要不超过250个实词。

客观性：摘要应以第三人称叙述，避免使用“本人”、“本课题”等第一人称代词，不加评论和解释，只客观陈述事实。

逻辑性：摘要内容应条理清晰，逻辑严密，各部分之间应有明确的逻辑关系。

一致性：中英文摘要应保持一致，内容不应有出入。

三、具体撰写技巧

提炼关键词：在摘要中提炼出3-5个关键词，这些关键词应能准确反映论文的主题和核心内容。

避免非必要信息：摘要中不应包含前言、背景等细节部分，也不应包含旧结论、原始数据或图表等非必要信息。

直接表述：采用直接表述的方式，删除不必要的文学修饰，确保文字简洁明了。

注意格式规范：根据学校或机构的要求，注意摘要的字体、字号、行距等格式规范，确保摘要的美观性和可读性。

四、示例参考

（注意：以下示例为虚构内容，仅用于说明撰写规范）

题目：基于深度学习的图像识别算法研究

摘要：

本文旨在探讨基于深度学习的图像识别算法，以提高图像识别的准确性和效率。首先，本文综述了深度学习在图像识别领域的研究现状和发展趋势，指出了现有算法的不足之处。然后，本文提出了一种新的深度学习模型，该模型通过优化网络结构和参数设置，实现了对图像特征的更精确提取和分类。在实验部分，本文采用了多个公开数据集对模型进行了验证，并与传统算法进行了对比分析。结果表明，本文提出的算法在识别准确性和效率上均优于传统算法。最后，本文总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。

通过以上要点和技巧，可以快速掌握2024年毕业论文摘要的撰写规范，为撰写高质量的毕业论文摘要打下坚实的基础。

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