课题研究论文是学术研究成果的重要呈现形式,其格式规范直接影响论文的可读性、严谨性和学术价值，不同学科、期刊或学校对论文格式可能存在细微差异，但核心框架和要求基本一致，以下从整体结构、各部分规范、排版细节等方面，详细说明课题研究论文的格式要求。
整体结构与各部分规范
课题研究论文通常包括题目、作者信息、关键词、引言、正文（含研究方法、结果与分析、讨论）、参考文献、附录（可选）、致谢（可选）等部分，各部分的格式需遵循学术规范，确保逻辑清晰、内容完整。
题目 应简明扼要、准确概括论文核心内容，避免使用模糊、冗余的词汇，一般不超过20字（英文题目不超过10个实词），若需补充说明，可在主标题后加副标题，用冒号分隔。“基于深度学习的图像识别算法研究——以医学影像诊断为例”，题目字体通常为黑体（中文）或Times New Roman（英文），字号二号（中文）或16pt（英文），居中显示，段前段后间距可设为1-2行。
作者信息
作者信息包括姓名、单位、城市、邮政编码，多位作者时需注明贡献顺序或通讯作者，格式为：“作者1（单位1，城市 邮政编码）；作者2（单位2，城市 邮政编码）”。“张三（XX大学 计算机科学与技术学院，北京 100086）；李四（XX研究院 人工智能研究所，上海 200000）”，作者姓名字体为楷体_GB2312，单位、城市、邮编为宋体，字号小四，居中排列，通讯作者需标注“*”号，并在页脚注明邮箱、电话等联系方式。
摘要与关键词 需独立成页，简要说明研究目的、方法、结果和结论（200-300字），中文摘要用第三人称，避免出现“本文”“笔者”等主观表述；英文摘要（Abstract）需与中文内容对应，语法准确，摘要字体为宋体（中文）或Times New Roman（英文），字号小四，行距1.5倍，首行缩进2字符。
是论文核心概念的提炼,3-5个为宜，用分号“；”分隔，关键词需反映研究主题，便于检索。“深度学习；图像识别；医学影像；算法优化”，关键词格式与摘要一致，另起一行，前缀“关键词：”（中文）或“Keywords：”（英文）。
引言（或绪论）作为论文的开篇，需阐述研究背景、意义、国内外研究现状、研究目标与内容、创新点等，背景介绍应结合行业发展趋势或实际问题，引用权威文献说明研究必要性；研究现状需综述相关领域已有成果，指出不足（即研究空白），引出本文研究切入点，引言部分无需编号，但若论文章节较多，可在一级标题“引言”前用“0”作为序号（如“0 引言”），字体为宋体，字号小四，行距1.5倍，首行缩进2字符。
正文 是论文的核心，通常包括研究方法、结果与分析、讨论等部分，需根据学科特点调整结构，但逻辑需连贯。
- ：如“1 研究方法”“2 结果与分析”，用阿拉伯数字编号，左对齐，字体黑体，字号三号，段前段后间距1行。
- ：如“1.1 数据来源”“2.1 实验设计”，编号为“1.1”“1.2”，左对齐，字体黑体，字号四号，段前段后间距0.5行。
- ：如“1.1.1 样本选取”，编号为“1.1.1”，左对齐，字体黑体，字号小四，段前段后间距0.5行。 内容**：字体宋体，字号小四，行距1.5倍，首行缩进2字符，图表、公式需编号并标注来源，“表1 实验数据对比”“式（1）：y=ax+b”，表格通常采用三线表（表头线、表底线、栏目线），无竖线；图需清晰，分辨率不低于300dpi，格式为JPG、TIFF或PDF。
结论需总结研究主要发现,回应引言中提出的研究目标，指出理论或实践意义，并可简要说明研究不足与未来展望，结论应避免重复摘要内容，也不可引入新的研究结果，字体格式与正文一致，可单独成节，编号为“3 （若正文为两部分）。
参考文献
参考文献是论文学术性的重要体现,需引用权威、相关的文献（期刊、专著、学位论文、专利等），并按规范格式著录，常见的著录标准包括GB/T 7714-2025（中国）、APA（美国）、MLA等，以下以GB/T 7714-2025为例说明：
- 期刊文献：[序号] 作者. 题名[J]. 期刊名, 出版年, 卷号(期号): 起止页码.
[1] 王伟, 李静. 人工智能在医疗诊断中的应用进展[J]. 中国医学科学院学报, 2025, 44(3): 456-462. - 专著：[序号] 作者. 书名[M]. 版本(初版不注). 出版地: 出版社, 出版年: 起止页码.
[2] 李明. 深度学习原理与实践[M]. 北京: 电子工业出版社, 2025: 78-85. - 学位论文：[序号] 作者. 题名[D]. 保存地点: 保存单位, 年份.
[3] 张华. 基于卷积神经网络的图像分割算法研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2025.
参考文献需在正文中引用处标注序号（如“[1]”），按出现顺序排序，字体为宋体，字号五号，行距1.5倍，悬挂缩进2字符。
附录与致谢
附录可选，用于存放不便放入正文的补充材料（如原始数据、问卷、程序代码等），需有编号（如“附录A 问卷调查表”）和标题。
致谢用于感谢研究过程中提供帮助的机构或个人（如导师、基金资助方），语言需简洁诚恳，避免过度冗余。
排版与格式细节
- 页面设置：A4纸，页边距上下2.54cm、左右3.17cm，页码位于页脚居中（从正文开始编号）。
- 字体与行距：中文用宋体，英文用Times New Roman，正文行距1.5倍，标题间距根据级别调整。
- 图表规范：图、表需有编号和标题（如表1、图1），标题位于图表上方，宋体五号；若图表转页，需续编编号（如表1续）。
- 公式与单位：公式需用公式编辑器录入，编号右对齐（如(1)）；单位使用国际标准单位（如kg、m/s）。
课题研究论文格式示例（部分）
以下以“基于深度学习的图像识别算法研究”为例，展示部分格式规范：
张三（XX大学 计算机科学与技术学院，北京 100086）；李四（XX研究院 人工智能研究所，上海 200000）
针对传统图像识别算法在复杂场景下准确率低的问题,提出一种融合注意力机制与卷积神经网络的深度学习模型，通过在ImageNet数据集上进行实验，结果表明，该模型在准确率、召回率等指标上较传统算法分别提升8.3%和6.7%，为医学影像诊断提供了新的技术路径。
关键词：深度学习；图像识别；注意力机制；卷积神经网络；医学影像
0 引言
随着人工智能技术的发展,图像识别在医疗、安防、交通等领域得到广泛应用[1]，传统算法在光照变化、目标遮挡等复杂场景下，特征提取能力有限，导致识别准确率下降[2]，近年来，深度学习凭借强大的非线性拟合能力，成为图像识别领域的研究热点[3]，本文旨在设计一种融合注意力机制的CNN模型，提升复杂场景下的图像识别性能，并验证其在医学影像诊断中的有效性。
1 研究方法
1 模型设计
本文提出的模型（ACNN）由卷积层、池化层、注意力模块和全连接层组成，注意力模块通过通道注意力与空间注意力机制，强化关键特征权重，抑制冗余信息，模型结构如图1所示。
表1 ACNN模型参数设置
| 层类型 | 卷积核大小 | 步长 | 填充 | 输出尺寸 |
|--------------|------------|------|------|----------|
| 卷积层 | 3×3 | 1 | 1 | 224×224 |
| 注意力模块 | - | - | - | 224×224 |
| 全连接层 | - | - | - | 1000 |
2 结果与分析
在ImageNet数据集上的实验显示,AC模型的准确率达到92.6%，较ResNet50提升4.2%（见表2），在医学影像数据集中，该模型对肺部结节的识别召回率达89.3%，有效降低了漏诊率。
相关问答FAQs
Q1：论文中是否允许使用第一人称？
A1：中文论文摘要建议用第三人称（如“本研究通过……”），避免使用“本文”“笔者”；正文中可根据学科惯例适当使用第一人称（如“我们设计了……”），但需保持客观严谨，避免主观臆断，英文论文通常允许使用第一人称（如“We propose……”）。
Q2：参考文献的引用数量是否有最低要求？
A2：参考文献数量需根据论文类型和学科特点调整，一般本科毕业论文不少于15篇，硕士论文不少于30篇，博士论文不少于50篇；期刊论文字数较少时（如5000字），参考文献可控制在10-20篇，但需确保核心文献（如近5年的高被引论文）的引用。
