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可以使用 版本软件。
文献很多时候是pdf，转换为文本分析难度很大，DiVoMiner平台推出了pdf识别功能，上传pdf后，自动识别为文本，就可以提取出原始数据了。
可以使用内容分析法做大量的数据处理，运行算法编码等。
支持慧科Doc、Text和HTML格式，本次更新增加了对Factiva数据库的文档解析支持，方便小伙伴们使用更为广泛的研究数据源！
在传统的分析方法中，我们首先需要逐一阅读每一篇文本，找出关键词，标记好后进行统计分析，得出最终的分析结果，对于分析结果中每一个关键信息的来源也需要逐一翻阅汇整。
总结如下：
相比较传统的内容分析方法中无法快速找出关键词的来源文本，DiVoMiner®平台除了快速探索海量数据的关键信息外，也提供了分析结果的追踪溯源功能，只需一键点击图中的任意关键词，即可直接显示该关键词的来源文本。
如何提取文献中的数据：若你使用的是Ubuntu系统，按快捷键ctrl+alt+t打开终端后，输入命令sudo apt-get install engauge-digitizer即可轻松的从软件源中安装Engauge软件。安装完毕后，在终端中敲入命令engauge即可启动Engauge软件。或者按Windows键在dash的App标签中输入engauge，点击搜索出的Engauge图标启动Engauge软件。
你好，怎么提取知网和万方的重复文献的方法有：在知网和万方你可以选择搜索关键词来提取重复文件。
您好楼主，您可以进入这以下4个网站，里边有很多模版可以下载，你可以按照自己的要求筛选，望采纳，谢谢：
您这个问题是我在2016-10-15 00:26回答的，您到现在都还没采纳呢，老个，神坑啊~~~（但是，你会发现，我答案是2017年6月2日 提交的，那是因为2017年6月2日 是我最后一次修改答案的时间，显示的日期是最后修改的日期，而不是首次提交答案的日期。）
而且，不知道为什么竟然还有人点 拇指向下 。有意思。
一定要采纳哦。这个是好东西。留着，收藏起来，这是一个很好的习惯。
如下：
一、什么是论文摘要?
1.论文摘要即“摘其要点而发”。
2.论文摘要是对论文内容不加注释和评论的简短陈述。
3.摘要又称概要、内容提要。摘要是以提供文献内容梗概为目的，不加评论和补充解释，简明、确切地记述文献重要内容的短文。
4.论文摘要就是论文内容提要,是在对论文进行总结的基础之上，用简单、明确、易懂、精辟的语言对全文内容加以概括，提取论文的主要信息。
5.内涵：短文
6.外延：陈述论文主要内容的简明、确切的，不加解释和评论的。
7.论文摘要是简明、确切、不加解释和评论地陈述论文主要内容的短文。
二、论文摘要起什么作用?
不阅读论文全文即能获得必要的信息。
1.读者尽快了解论文的主要内容，以补充题名的不足。现代科技文献信息浩如烟海，读者检索到论文题名后是否会阅读全文，主要就是通过阅读摘要来判断;所以，摘要担负着吸引读者和将文章的主要内容介绍给读者的任务。
2. 为科技情报文献检索数据库的建设和维护提供方便。论文发表后，文摘杂志或各种数据库对摘要可以直接利用，论文摘要的索引是读者检索文献的重要工具。所以论文摘要的质量高低，直接影响着论文的被检索率和被引频次。
三、论文摘要应包含那些内容?
摘要的内容应包含与论文同等量的主要信息，供读者确定有无必要阅读全文。
摘要的'四要素：
1.目的: 研究的目的、范围、重要性;
2.方法: 采用的手段和方法;
3.结果: 完成了哪些工作取得的数据和结果;
4.结论: 得出的重要结论及主要观点，论文的新见解。
(1)目的：指出研究的范围、目的、重要性、任务和前提条件，不是主题的简单重复。
(2)方法：简述课题的工作流程，研究了哪些主要内容，在这个过程中都做了哪些工作，包括对象、原理、条件、程序、手段等。
(3)结果：陈述研究之后重要的新发现、新成果及价值，包括通过调研、实验、观察并剖析其不理想的局限部分。
(4)结论：通过对这个课题的研究所得出的重要结论，包括从中取得证实的正确观点，进行分析研究，比较预测其在实际生活中运用的意义，理论与实际相结合的价值。
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幻灯片模板即已定义的幻灯片格式。PowerPoint和Word、Excel等应用软件一样，都是Microsoft公司推出的Office系列产品之一，主要用于设计制作广告宣传、产品演示的电子版幻灯片，制作的演示文稿可以通过计算机屏幕或者投影机播放；利用PowerPoint，不但可以创建演示文稿，还可以在互联网上召开面对面会议、远程会议或在Web上给观众展示演示文稿。随着办公自动化的普及，PowerPoint的应用越来越广。
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。
这个你可以上中国期刊库网站查找一下。
论文的参考文献查找推荐：
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论文找参考文献如下：
传统参考文献的查找方式就是通过图书馆，图书馆图书是查找传统参考文献的主要途径，而且相对其他方式来说，具有方便实惠的优点。
通过中国知网，中国知网（CNKI）是比较权威的网络文献来源，大多数高校都有和中国知网的合作，所以在学校可以享受免费下载文献的待遇，其他方式部分文献是需要收费的。而且查找起来十分方便，在中国知网官网的分类目录或者检索区域输入文献标题，就可以了。
通过维普期刊，在维普期刊中使用高级检索，可以十分精确查找到所需文章。通过万方数据库，检索方法就是点击首页然后搜索旁边的高级检索，进入检索区域就好。通过百度学术，检索方法也是大同小异，搜索栏输入名称即可。
其他文献来源：以上是常用的查文献途径，如果一些专业性比较强的可以通过这些途径检索：开世览文；超星图书；E线图情；读秀中文；百链云；全球索索等。
文献类型期刊类，用[J]表示，一般篇幅不长，大概2000字左右，内容教浅，但是可以了解你的课题研究情况。博硕士论文，用[D]代表，这些论文一般3万字起，对于本科生来说可以参考博硕士论文，借鉴他们章节的布局方式以及排版，可以给自己的论文一些基础思路。
书籍，用[M]代表，指书籍专著，大家可以根据论文研究需要去参考相应的书籍。报纸类文献资料，[N]表示。报告类文献资料，[R]表示。
写过论文的都知道，在论文的最后要写上所有的参考文献，但是参考文献通常比较长而且还有复杂的格式。
电脑：WIN10
系统：免费
软件：中国知网
1、首先打开中国知网。
2、在知网的搜索栏内搜索你要添加的文章。以《中国古代法》这篇文章举例，在搜索栏中输入这几个字，然后点击搜索。
3、点击搜索后，知网上会出现好多个相关的文献，此时你要找到你要引用的那篇文献，并打开，然后点击“导出参考文献”。
4、点击导出参考文献后，是下图所示的界面，然后点击：“复制到剪切板”。
5、点击“复制到剪切板”后就可以打开你的论文，在论文的最后粘贴该参考文献。这样你就可以准确无误，而且不用自己改格式的添加该文献。
1，打开网页，在搜索栏里输入“中国知网”，点击搜索。进入界面，查找“中国知网”的官网，点击进入。2，进入“中国知网”首页，默认的文献检索方式是以”主题“进行检索。除此之外，还有很多方式，”关键词“、”作者“、”篇名等等“，根据需要选择更换。3，以”主题“检索为例，输入想要导出参考文献的题目，比如论文《底层、学校与阶级再生产》，输入完成后，点击搜索按钮。4，界面下方会出现和输入主题相似题目的文献，找到题目一致的论文后，点击选中前方的方格按钮。上方会显示选中文献的个数，”已选文献：1“，系统不会自动清除以往选过的论文数量，需要手动点击”清除“，才能清零。5，选中要导出的参考文献后，点击”导出/参考文献“，进入到”文献输出“界面。点击”导出“或者点击”复制到剪贴板“，两种方法均可。6.常用复制到剪贴板，格式字体变化的不大，点击”复制到剪贴板“，界面显示”已成功复制到剪贴板“即可前往文档中粘贴参考文献的格式。7，如果有多个文献需要导出文献格式，就把界面中的文献都选中，已选文献数量会提示选中了几篇文章。点击”导出/参考文献“，点击”导出“或”复制到剪贴板“。如需重新选择文献，按界面提示操作即可。
论文引用的正确方法为：
1、首先，将论文导入word或者wps中，做好准备工作。
2、找到论文最后的参考文献，确保参考文献编号的格式正确（编号需要自动生成，不能手动添加）。
3、可通过菜单栏中【开始】>【编号】进行修改（修改时需要选中要修改的文字）。如没有所需要的编号类型，可通过下方【定义新编号格式】来增加我们需要的格式。
4、编号格式修改完后，接下来准备引用参考文献。比如我准备好的案例论文的第一段的第一句需要引用参考文献【1】，我们将鼠标的光标放到这句话的末尾，句号之前。
5、接下来，在菜单栏中点击【引用】>【交叉引用】,弹出交叉引用操作框。引用类型：编号项。引用内容：段落编号。引用哪一个编号项：选择【1】。
6、点击插入后，交叉引用操作框不会消失，但参考文献编号已经正确引用了，但还要做最后的调整。
7、选中以引用的参考文献编号，在菜单栏中点击【开始】>【上标】，快捷键：【ctrl】+【shift】+【+】。
8、至此，引用参考文献的所有工作都已经完成。如图是最后的效果。补充：按住【ctrl】用鼠标点击参考文献编号，可直接跳转到参考文献所在位置。
如何查找论文中的引用的参考文献方法如下：
论文写作，先不说内容，首先格式要正确，一篇完整的论文，题目，摘要（中英文），目录，正文（引言，正文，结语），致谢，参考文献。规定的格式，字体，段落，页眉页脚，开始写之前，都得清楚的，你的论文算是写好了五分之一。
然后，选题，你的题目时间宽裕，那就好好考虑，选一个你思考最成熟的，可以比较多的阅读相关的参考文献，从里面获得思路，确定一个模板性质的东西，照着来，写出自己的东西。如果时间紧急，那就随便找一个参考文献，然后用和这个参考文献相关的文献，拼出一篇，再改改。
正文，语言必须是学术的语言。一定先列好提纲，这就是框定每一部分些什么，保证内容不乱，将内容放进去，写好了就。参考文献去中国知网搜索，校园网免费下载。
中国知网输入文献篇名找到文献，勾选文献篇名前的方框，然后点击上方的“导出与分析”按照步骤就查找到了参考文献。另外，在多篇文献篇名前方勾选，再点“导出与分析”可批量查找下载参考文献。百度学术输入文献篇名，在文献列表中找到该文献，下方有和“批量引用”，例如点“引用”出现个窗口，选择自己需要的格式就可复制或导出了。