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计算机研究生论文参考文献格式「范例参考」
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  • 论文编号:el2021090111283424276
  • 日期:2021-10-11
  • 来源:上海论文网
参考文献的格式怎么写?本文以计算机论文为例,为大家列举80例论文的参考文献,希望能够帮助大家写好论文。
计算机论文参考文献
计算机论文参考文献
参考文献的格式案例一:采用计算机模拟技术评估花生蛋白作为新冠疫情期间营养补充剂的潜力
[1]Analysis of therapeutic targets for SARS-CoV-2 and discovery of potential drugs by computational methods[J]. Canrong Wu,Yang Liu,Yueying Yang,Peng Zhang,Wu Zhong,Yali Wang,Qiqi Wang,Yang Xu,Mingxue Li,Xingzhou Li,Mengzhu Zheng,Lixia Chen,Hua Li. Acta Pharmaceutica Sinica B. 2020(05)
[2]寡肽消化吸收研究进展[J]. 王广宇. 现代食品. 2018(19)
[3]不同品种花生蛋白主要组分及其亚基相对含量分析[J]. 杜寅,王强,刘红芝,王丽,刘丽. 食品科学. 2013(09)
[4]花生蛋白组分及其功能性质研究进展[J]. 杜寅,王强,刘红芝,王丽,刘丽. 食品科学. 2012(01)
[5]花生蛋白的分离及部分性质研究[J]. 杨晓泉,陈中,赵谋民. 中国粮油学报. 2001(05)
[6]花生蛋白资源的开发与利用[J]. 段淑芬. 花生科技. 1985(03)
[1]Bioavailability of angiotensin I converting enzyme inhibitory peptides[J] . Vanessa Vermeirssen,John Van Camp,Willy Verstraete. British Journal of Nutrition . 2004 (3)
[1]花生蛋白的分离及部分性质研究[J]. 杨晓泉,陈中,赵谋民. 中国粮油学报. 2001(05)
[2]花生球/伴球蛋白富集组分的制备及其物化与功能特性研究(英文)[J]. 赵冠里,刘岩,苏新国,王强. 现代食品科技. 2017(07)
[3]多糖接枝对花生球蛋白功能特性的影响[J]. 刘岩,赵冠里,赵谋明,苏新国. 现代食品科技. 2014(07)
[4]亚基水平上花生蛋白组成、结构和功能性质研究进展[J]. 徐飞,刘丽,石爱民,刘红芝,胡晖,王强. 食品科学. 2016(07)
[5]动态超高压微射流对花生球蛋白结构和功能性质的影响[J]. 涂宗财,姜颖,陈钢,刘成梅,张雪春,迟海霞. 食品工业科技. 2009(12)
[6]35.5kDa亚基缺失对花生球蛋白受热行为影响[J]. 徐飞,刘丽,石爱民,刘红芝,杨颖,胡晖,王强. 中国油脂. 2017(01)
[7]卡拉胶对花生球蛋白稳定性的研究[J]. 张军,彭微,乔雅斐,裴家伟,张柏林. 食品工业科技. 2014(09)
[8]运动类营养补充剂对运动能力影响的研究进展[J]. 吕品. 食品安全质量检测学报. 2021(03)
[9]母乳营养补充剂货架期内营养素稳定性分析[J]. 孔迎,华家才,马雯,赵文星,楼佳佳,康巧娟,李琳瑶. 现代食品. 2020(14)
[10]肌酸类运动营养补充剂的发展现状[J]. 李逊. 食品安全质量检测学报. 2020(21)
参考文献的格式案例二:改进YOLOv3的快速遥感机场区域目标检测
[1]结合卷积神经网络与显著性特征的机场检测[J]. 余东行,张宁,张保明,郭海涛,卢俊. 测绘通报. 2019(07)
[2]视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法[J]. 易翔,王炳健. 西安电子科技大学学报. 2019(01)
[3]迁移学习结合难分样本挖掘的机场目标检测[J]. 许悦雷,朱明明,马时平,唐红,马红强. 西安电子科技大学学报. 2018(05)
[4]基于深度卷积网络的目标检测综述[J]. 吴帅,徐勇,赵东宁. 模式识别与人工智能. 2018(04)
[5]基于卷积神经网络的目标检测研究综述[J]. 李旭冬,叶茂,李涛. 计算机应用研究. 2017(10)
[6]迁移学习研究进展[J]. 庄福振,罗平,何清,史忠植. 软件学报. 2015(01)
[1]The Pascal Visual Object Classes (VOC) Challenge[J] . Mark Everingham,Luc Gool,Christopher K. I. Williams,John Winn,Andrew Zisserman. International Journal of Computer Vision . 2010 (2)
[2]Use of the Hough transformation to detect lines and curves in pictures[J] . Richard O. Duda,Peter E. Hart. Communications of the ACM . 1972 (1)
[1]基于改进YOLOv3的火焰检测[J]. 赵飞扬,罗兵,林国军,杨平先,吴浩. 中国科技论文. 2020(07)
[2]一种改进YOLOv3的手势识别算法[J]. 睢丙东,张湃,王晓君. 河北科技大学学报. 2021(01)
[3]基于YOLOv3网络的小麦麦穗检测及计数[J]. 郝王丽,尉培岩,韩猛,张丽,席瑞泽. 湖北农业科学. 2021(02)
[4]基于YOLOv3的无人机智能社交距离监测系统[J]. 赵嘉晴,易映萍,黄松. 软件. 2020(12)
[5]面向遥感图像小目标检测的改进YOLOv3算法[J]. 王建军,魏江,梅少辉,王健. 计算机工程与应用.
[6]基于光流改进与YOLOv3的烟雾检测方法[J]. 李澎林,章军伟,李伟. 浙江工业大学学报. 2021(01)
[7]基于YOLOv3的车辆多目标检测[J]. 王萍萍,仇润鹤. 科技与创新. 2020(03)
[8]基于YOLOv3的车辆检测算法[J]. 赵益,张志梅. 青岛大学学报(自然科学版). 2020(03)
[9]改进YOLOv3的工业指针式仪表检测方法[J]. 刘家乐,吴怀宇,陈志环. 计算机工程与设计. 2021(07)
[10]基于YOLOV3的改进模型在行人检测中的应用[J]. 黄同愿,杨雪姣,向国徽,陈辽. 重庆理工大学学报(自然科学). 2020(08)
参考文献的格式案例三:基于CHG-LDA的鱼类新鲜度无损检测方法
[1]基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法[J]. 侯蒙京,殷建鹏,葛静,李元春,冯琦胜,梁天刚. 农业机械学报. 2020(07)
[2]基于SVM核机器学习的三文鱼新鲜度检测系统[J]. 李鑫星,董保平,杨铭松,张国祥,张小栓,成建红. 农业机械学报. 2019(05)
[3]水产养殖大数据技术研究进展与发展趋势分析[J]. 段青玲,刘怡然,张璐,李道亮. 农业机械学报. 2018(06)
[4]空间金字塔颜色直方图在图像分类中的应用[J]. 张鑫,刘秉权,张德园,刘远超. 计算机工程与应用. 2010(18)
[5]图像纹理的灰度共生矩阵计算问题的分析[J]. 薄华,马缚龙,焦李成. 电子学报. 2006(01)
[6]基于计算机视觉的冷却牛肉新鲜度评价方法[J]. 孙永海,赵锡维,鲜于建川. 农业机械学报. 2004(01)
[1]Developing a machine vision system for simultaneous prediction of freshness indicators based on tilapia ( Oreochromis niloticus ) pupil and gill color during storage at 4°C[J] . Ce Shi,Jianping Qian,Shuai Han,Beilei Fan,Xinting Yang,Xiaoming Wu. Food Chemistry . 2018
[2]Computer vision system (CVS): a powerful non-destructive technique for the assessment of red mullet ( Mullus barbatus ) freshness[J] . Silvia Tappi,Pietro Rocculi,Alessandra Ciampa,Santina Romani,Federica Balestra,Francesco Capozzi,Marco Dalla Rosa. European Food Research and Technology . 2017 (12)
[3]Computer vision based method for quality and freshness check for fish from segmented gills[J] . Ashish Issac,Malay Kishore Dutta,Biplab Sarkar. Computers and Electronics in Agriculture . 2017
[4]Image processing based method to assess fish quality and freshness[J] . Malay Kishore Dutta,Ashish Issac,Navroj Minhas,Biplab Sarkar. Journal of Food Engineering . 2015
[5]Freshness assessment of gilthead sea bream ( Sparus aurata ) by machine vision based on gill and eye color changes[J] . Majid Dowlati,Seyed Saeid Mohtasebi,Mahmoud Omid,Seyed Hadi Razavi,Mansour Jamzad,Miguel de la Guardia. Journal of Food Engineering . 2013 (2)
[6]An Advanced Colour Calibration Method for Fish Freshness Assessment: a Comparison Between Standard and Passive Refrigeration Modalities[J] . Corrado Costa,Francesca Antonucci,Paolo Menesatti,Federico Pallottino,Clara Boglione,Stefano Cataudella. Food and Bioprocess Technology . 2013 (8)
[1]面向肉类新鲜度指示的喷码及信息查询全套系统[J]. 陈宁昕,李昊,杨佳睿,崔智彦,李春伟. 中国包装. 2021(07)
[2]一种双层智能膜的制备及在指示三文鱼新鲜度中的应用[J]. 邹小波,薛瑾,黄晓玮,翟晓东,张俊俊,张泽翔,甘子玉. 食品科学. 2019(23)
[3]基于改性玫瑰茄花青素的新鲜度指示膜研制及其在鲳鱼包装中的应用[J]. 卢立新,贾代涛,潘嘹. 包装工程. 2020(03)
[4]论啤酒新鲜度提升内涵与外延管理实践体会[J]. 周建华,刘全刚,王琪. 中外酒业·啤酒科技. 2019(23)
[5]光谱分析啤酒新鲜度检测方法[J]. 王楠,张立福,邓楚博,彭明媛,鹿旭晖. 光谱学与光谱分析. 2020(07)
[6]鱼肉新鲜度检测方法研究[J]. 彭巧梅,邹洋,刘兴海,张文硕,张莎莎,钟鸿达. 数字印刷. 2020(02)
[7]基于高光谱成像的鱼肉新鲜度无损检测方法研究[J]. 马无锡. 信息系统工程. 2020(09)
[8]基于麦氏酸活化呋喃的鱼肉新鲜度指示卡研究[J]. 李宁,肖婷,章骞,陈晓梅,陈曦. 分析化学. 2020(12)
[9]韩国研发出可延长有机果蔬新鲜度的清洗、杀菌技术[J]. 饮料工业. 2016(06)
[10]几种鱼体新鲜度快速检测方法的研究进展[J]. 许澄,赵启蒙,黄雯,包建强. 食品工业科技. 2014(09)
参考文献的格式案例四:时间敏感网络流量调度综述
[1]Design optimization of TTEthernet-based distributed real-time systems[J] . Domi?ian T?ma?–Selicean,Paul Pop,Wilfried Steiner. Real-Time Systems . 2015 (1)
[1]一种费用最优令牌缓冲流量调度负载控制方法[J]. 郭小雪,梁活民,袁奕. 微型机与应用. 2010(15)
[2]上海网格中间件中基于负载平衡的调度框架[J]. 杨眉,邓倩妮,李明禄,陆鑫达. 计算机应用与软件. 2006(08)
[3]实时CORBA端到端调度的研究[J]. 谭浩,骆志刚,刘锦德. 小型微型计算机系统. 2003(07)
[4]TTE流量调度方法的研究与设计[J]. 王建宇,孙靖国. 信息通信. 2020(01)
[5]面向新IP的流量调度服务能力技术研究[J]. 孙琼. 电信技术. 2016(07)
[6]电信传输资源及调度一体化管理的研究与实现[J]. 林永毅,张智江,廖黛丽,倪凌. 电信科学. 2002(10)
[7]TMS地域调度系统设计与实现[J]. 庄一嵘,梁丹华,陈戈,周晓燕. 广东通信技术. 2016(05)
[8]基于安全性能接口的调度和管理模型研究[J]. 陈斌,张蕾. 计算机应用研究. 2014(03)
[9]面向可重构服务承载网的分域混合承载组调度研究[J]. 张博,汪斌强,袁博. 电子与信息学报. 2012(05)
[10]基于集群调度的动态数字出版技术[J]. 闫国龙,刘丹. 软件导刊. 2016(07)
研究生论文参考文献
研究生论文参考文献
参考文献的格式案例五:基于深度卷积神经网络技术的棉花顶芽探测技术研究
[1]采摘机器人果实识别与定位研究——基于双目视觉和机器学习[J]. 魏纯,李明,龙嘉川. 农机化研究. 2021(11)
[2]基于深度学习的小目标检测方法综述[J]. 员娇娇,胡永利,孙艳丰,尹宝才. 北京工业大学学报. 2021(03)
[1]基于深度卷积神经网络算法改进[J]. 陈奕豪. 电子世界. 2018(07)
[2]基于卷积神经网络的黑白人物图像实时着色方法研究[J]. 田影,陈国栋,王娜,杨志伟. 贵州大学学报(自然科学版). 2019(01)
[3]基于深度卷积神经网络的道路场景理解[J]. 吴宗胜,傅卫平,韩改宁. 计算机工程与应用. 2017(22)
[4]卷积神经网络在人脸识别上的研究[J]. 聂超. 哈尔滨商业大学学报(自然科学版). 2017(05)
[5]卷积神经网络分类模型在模式识别中的新进展[J]. 胡正平,陈俊岭,王蒙,赵淑欢. 燕山大学学报. 2015(04)
[6]基于深度学习的交通标志识别研究综述[J]. 杨力川. 现代计算机. 2021(15)
[7]基于卷积神经网络的图像风格迁移实现与开发[J]. 郭颖,王佳新. 现代计算机. 2021(10)
[8]卷积神经网络在物体检测方面的应用[J]. 牛伯浩. 电子测试. 2018(09)
[9]基于卷积神经网络的人脸识别[J]. 王嘉鑫,邹科文,陈义明. 电脑知识与技术. 2016(29)
[10]图卷积神经网络理论与应用[J]. 仝宗和,袁立宁,王洋. 信息技术与信息化. 2020(02)
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