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AR与VR都如此火热，它们到底有什么区别？
互联网的未来—元宇宙
2021年3月，全球第一个元宇宙概念股Roblox在纽交所上市，引燃了元宇宙概念。元宇宙(Metaverse)是一个虚拟时空间的集合，由一系列的增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和互联网(Internet)所组成。元宇宙概念起源于Neal Stephenson 1992年的科幻小说《雪崩》，书中描述的Metaverse是一个脱胎于现实世界，又与现实世界平行、相互影响，并且始终在线的虚拟世界。Roblox认为元宇宙有8个关键性特征：身份、朋友、沉浸感、低延迟、多样性、随地登陆、经济系统、文明。
按照目前业界对元宇宙的定义和期许，普遍认为元宇宙将会是互联网的未来，可以像移动互联网改变PC互联网一样，颠覆现有互联网的使用方式。
VR/AR技术是通往元宇宙的关键
从硬件技术层面来讲，VR/AR技术是目前最佳的现实与虚拟世界接口，VR/AR技术将成为元宇宙的重要技术组成部分，而相关的设备则可以为元宇宙玩家提供沉浸式或超现实的交互体验。
VR/AR行业将持续受益
随着元宇宙概念的兴起，VR/AR技术的快速发展及应用将驱动人类向元宇宙迈进，虚拟增强现实行业生态即将进入爆发期。根据中国信通院数据显示，2020年虚拟增强现实(VR/AR)终端出货量约为630万台，到2024年将达到7500万台，年复合增长率达到86%;2020年虚拟增强现实(VR/AR)行业市场规模约为900亿元，到2024年将达到4800亿元，年复合增长率达到54%。
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国虚拟现实（VR）行业市场需求与投资规划分析报告》、《中国增强现实（AR）行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》
随着硬件成本的降低，虚拟现实技术逐渐广泛应用于各个领域。本文就与读者分享些虚拟现实技术（包括VR/AR/MR）在 教育领域 （包括但不限于在线教育）中的应用探索。 为了照顾到对于虚拟现实技术了解有限的部分读者，本文在进入到讨论VR/AR/MR的正文之前，先与大家科普一下这三个名词的含义： 在微软的开发者学院中有这样一张演示图片： 左端为物理现实（最近的蓝色区域是AR，增强现实），右端为数字现实（最近的绿色区域是VR，虚拟现实）。在纯数字化与纯现实 之间的整个部分 ，微软认为都可以被成为混合式的现实形态。 看过了上述英文名词的中文翻译，估计还是很困惑？在接下来的文章中，会分别阐释他们各自的含义，以及其在教育中的应用 实践案例 分享。 在分别讨论之前，咱们来奠定一下虚拟现实技术在教育中应用意义与价值的理论基础： 建构主义学习理论认为“ 情境 ”、“协作”、“会话”和“意义建构”是学习环境中的四大要素。 在建构主义学习环境下，教学设计不仅要考虑教学目标分析，还要考虑有利于学生建构意义的情境的创设问题，并把情境创设看作是教学设计的最重要内容之一。 广泛意义上所说的虚拟现实技术，除了可以应用作为一些技术类课程实际操作部分的虚拟仿真用途之外，创造一个学习者个性化的学习场景，也是其重要价值所在。 在分享虚拟现实技术在教育领域的应用能力及场景之前，还要简单提一下相关的设备。 最最简单的VR入门设备，当属谷歌的 VR纸盒 了，只需10来块钱就可以买到。搭配几乎人人都有的、并且价格可以接受的智能手机，使得VR技术可以更容易的在大规模的普通的课堂上得以实施与应用。 对于这种非常入门级的VR设备，当前更多被用于在中小学的部分自然科学或选修类兴趣课上。然而由于这种简易设备的 空间位置感知能力 （后文也会提到）的制约，目前更多是被用作一些全景场景的 单向观看 为主要方向。 说到场景，通常 VR场景 可以被归为两大类： 虚拟数字场景 的应用：由于3D建模的成本较高，通常是一些不容易使用全景相机拍摄/录像的场景。常见的有：太空星系、海洋世界、微生物结构等： 虚拟数字场景 ，可以帮助同学们更直观的看到一些日常中难以见到的场景与环境， 身临其境 地感受到课本中文字及平面图片难以表达的信息，更多用在中小学（即 k-12）阶段。部分工科类的高等教育中偶尔也可以用到，然而考虑到更多交互的需求、以及学校拥有充足的经费，多半学校会购置更后记得VR设备（后文会提及）。 随着 全景相机 （照相/摄像）的普及（只需小几千元），目前大量的VR场景其实用得是 全景照片 、或全景视频来呈现的： Cedric 是从事在线教育行业的，所以也非常关注虚拟现实技术（VR/AR/MR）应用于 在线教育 的可能性与当前的尝试探索。 在2016年的秋季学期，哈佛大学将其知名的计算机类 MOOC课程 《CS50：计算机科学概论》进行了 VR 全景 直播： 这种尝试值得鼓励，不过VR对于这种讲座类的在线课程直播（录播）的价值，其实还是比较有限的啦。 正如上边这个VR在线课程的视频截图所展示的：我在环顾了四周之后，除了视线在右边的同（mèi）学（zi）那里稍有停留外，最终视线还是 回到了正面 的PPT以及老师所在的讲台。VR录像多出来的周边其他同学们的信息，其实对我并没有产生特别显著的价值。 不过通过VR全景场景来进行英语的学习，或许会更有意思一些。这里Cedric为读者们从YouTube上节选了一段VR视频供教育从业者们参考：一段在厨房环境下的英语语言学习。 考虑到前边提及的虚拟现实中的 空间位置 感知与定位能力，在商业（包括游戏）中更常用的VR设备大部分都与 HTC Vive 相仿：拥有了更多的传感器，VR设备在（ 技术及操作类 ）教育领域也就可以发挥更大的作用。 模拟驾驶、模拟飞行等技能训练场景的教学，也是VR设备的重要使用场景。下图为 Cedric 司机在试用虚拟驾驶操作系统： 当时并没有视频的记录，遂在YouTube上找来了一段，供大家直观地感受一下VR模拟驾驶教学系统的体验： 关于VR技术在教育领域的应用还有很多，本文中就不进一步展开了。 接下来 的AR与MR部分，或许更能够给教育行业的从业者们带来一些 启发 。 随着智能设备（iPhone/Android/iPad等）的普及，AR增强现实技术的应用范围也越来越广泛。在中小学（即 k-12）阶段的教辅材料中，应用AR技术来对一些知识点进行呈现也比较流行，常见的有 AR（增强现实）图书 ： 正如上图所示，通过预先设置的定位符号或图片，小朋友们可以透过智能设备观看到相比二位图画更丰富的三维动画。增加学习的趣味，加强对某些知识点的理解。 由于并不需要特别的设备，AR的应用范围广阔了很多，制作起来其实也很简单快捷： Cedric 以新公司logo作为定位符，制作了一个增强现实（AR）的效果。上图是透过iPad屏幕，实时看到的效果。也可以参考下方，通过iPad录制下来的观看效果： 目前使用了一个现成的模型。在未来，可以考虑将动画建模与现实世界的某个定位符相关联。同学们在学到某一个与操作技能相关的知识点的时候，只要拿出手边的智能设备，就可以近距离、多角度地学习相关的操作手法，或这是近距离全方位地观察学习汽车某部分的结构等知识。 微软的MR眼镜HoloLens开发者版本推出已经有很长一段时间了，办公室也购买了几台供小伙伴们玩耍。当年购买还需要“摇号”，以及只能从美国人工带回来。 现在内地也 开放购买 了，同时还可以加价购买商业版本用作演示。不过考虑到商业版本将近4万元每台的价格，微软的MR设备HoloLens大规模应用于教育领域或许还尚需时日。 前段时间有人在“分答”上问我VR/AR未来可能会与MOOC等在线教育形式有哪些结合的可能？前文已经分享了VR与AR应用于（在线）教育领域的探索，接下来咱们来聊聊MR在教育中可能的应用。 下图表述了MR（混合现实，左）与VR（虚拟现实，右）的区别：能够对现实场景进行感知，并可以进行较高程度的交互。 那么这个MR设备都支持哪些与现实交互的手势呢？在下面的视频中，Cedric带你共同体验HoloLens的哪些现实交互手势：之前在一篇文章中单独介绍了通过HoloLens学习在线MOOC课程未来的交互可能，小伙伴们可以对比前文介绍的VR（虚拟现实）与AR（增强现实）技术，探索MR技术未来更多的实用可能：以后在学习MOOC在线课程的时候，除了在手机的小屏幕、Pad、PC外，又多了一种更大屏幕的选择方式： 此外，你还可以在身旁放个小伙伴和你共同学习，一起上课不孤单~ 当然，未来这里还有可能是一个被特别设计的虚拟课程助教： 其实关于MR（混合现实）设备可以在教育中的应用实践探索还有很多，由于篇幅的原因在这里就不过多展开啦。 也欢迎小伙伴们多多留言交流。 以上， Cedric
在写作科学的论文过程中，适当的引用一些参考文献，能有利于提高论文的质量。下面是我带来的关于科学论文参考文献的内容，欢迎阅读参考!科学论文参考文献(一) [1] 刘文帅. 关于暗物质与暗能量统一的研究[D]. 云南师范大学 2014 [2] 梁周昌. 怒江少数民族地区高中物理合作学习教学的实践研究[D]. 云南师范大学 2014 [3] 张云. focus on form对中学 英语口语 课堂教学的意义[D]. 华东师范大学 2009 [4] 赵婧. 乌海市高中英语课堂 文化 教学现状的调查与 反思 [D]. 内蒙古师范大学 2012 [5] 赵瑶瑶. 复数的历史与教学[D]. 华东师范大学 2007 [6] 潘婧. 高中英语课堂中文化教学现状的调查[D]. 东北师范大学 2010 [7] 赵瑶瑶. 复数的历史与教学[D]. 华东师范大学 2007 [8] 祝露. 高中写作教学设计探究[D]. 海南师范大学 2013 [9] 李玉飞. 计算机辅助语言教学在初中英语教学中的应用调查研究[D]. 河南师范大学 2013 [10] 卫晓丽. 中外籍教师在高中英语教学中教学风格的调查研究[D]. 山西师范大学 2013 [11] 莫雷主编. 教育 心理学[M]. 广东高等教育出版社， 2002 [12] 冯忠良等着.教育心理学[M]. 人民教育出版社， 2000 [13] 杨治良，罗承初 编写.心理学问答[M]. 甘肃人民出版社， 1986 [14] 江桂苹. 高中英语教学中的西方文化渗透研究[D]. 哈尔滨师范大学 2012 [15] 张春燕. 初中数学 专业英语 教学的实践与探索[D]. 上海师范大学 2013 [16] 张云. focus on form对中学英语口语课堂教学的意义[D]. 华东师范大学 2009 [17] 潘婧. 高中英语课堂中文化教学现状的调查[D]. 东北师范大学 2010 [18] 李玉飞. 计算机辅助语言教学在初中英语教学中的应用调查研究[D]. 河南师范大学 2013 [19] 卫晓丽. 中外籍教师在高中英语教学中教学风格的调查研究[D]. 山西师范大学 2013 [20] 王萍. 高中英语小班化分层教学的实验研究[D]. 华东师范大学 2011 科学论文参考文献(二) [1] 赵荣生. 车辆核材料检测装置的研制[J]. 中国原子能科学研究院年报. 2003(00) [2] 王国华，陈敬贤，梁梁. 系统评估研究现状及发展评述[J]. 现代管理科学. 2011(10) [3] 陈合权，魏莲芳. 论视频监控系统在公安工作中的应用[J]. 湖北警官学院学报. 2011(05) [4] 张旺勋，龚时雨，李康伟. 装备系统可靠性维修性保障性仿真策略研究[J]. 计算机仿真. 2011(09) [5] 魏莲芳. 当前群防群治工作存在的问题及对策探究[J]. 湖北警官学院学报. 2011(03) [6] 潘科，王洪德，石剑云. 多级可拓评价 方法 在地铁运营安全评价中的应用[J]. 铁道学报. 2011(05) [7] 吕海涛. 安全防范系统效能评估关键技术研究[D]. 武汉大学 2014 [8] 鲍君忠. 面向综合安全评估的多属性专家决策模型研究[D]. 大连海事大学 2011 [9] 孙爱军. 工业园区事故风险评价研究[D]. 南开大学 2011 [10] 郭熹. 基于风险熵模型的安防系统风险与效能评估技术研究[D]. 武汉大学 2011 [11] 邬长城. 安全管理体系质量评估方法研究[D]. 中国矿业大学(北京) 2012 [12] 孙亚华，李式巨，李彬. 核电站实物保护系统的量化评估[J]. 核动力工程. 2009(01) [13] 陈志华. 试论安全防范系统的效能评估[J]. 中国人民公安大学学报(自然科学版). 2006(04) [14] 魏莲芳，陈志华. 浅谈安防系统中的风险评估[J]. 中国安防产品信息. 2005(04) [15] 徐哲，贾子君. 基于仿真的武器装备研制系统性能风险评估[J]. 系统工程与电子技术. 2011(04) 科学论文参考文献(三) [1] 董保良，张国辉，李鑫，李晓燕，杨新旺. 基于信息熵的指挥信息系统效能评估研究[J]. 电子世界. 2013(15) [2] 孙国强. 浅谈出入口控制系统的建设、使用与发展[J]. 中国公共安全. 2013(15) [3] 李爱民. 中国半城镇化研究[J]. 人口研究. 2013(04) [4] 王赐江. 群体性事件现实考察与学理分析--从三起具有“标本意义”的群体性事件谈起[J]. 中国社会公共安全研究 报告 . 2013(01) [5] 冯文林，帅娟，姚红，邓波，魏莲芳，汪小林，冯荣. 四川特种行业治安管理创新调查研究报告[J]. 四川警察学院学报. 2013(01) [6] 李林. 中国法治的现状、挑战与未来发展[J]. 新视野. 2013(01) [7] 徐田坤，梁青槐，任星辰. 基于故障树模型的地铁750V牵引供电 系统安全 风险评估[J]. 北京交通大学学报. 2012(06) [8] 黄毅峰. 转型期中国群体性事件的征象考察与调控路径分析[J]. 成都理工大学学报(社会科学版). 2013(04) [9] 苗强，张文良，宗波，步立新，尹洪河，方忻. 核电站实物保护系统有效性评估方法研究工作进展[J]. 中国原子能科学研究院年报. 2012(00) [10] 王华安. 大安防时代：需要多元化发展战略[J]. 中国公共安全. 2013(12) [11] 何穆. 某大学图书馆安全防范系统设计[J]. 建筑电气. 2013(05) [12] 张苏. 司法中的量刑分析与操作--以石柏魁故宫盗窃案为例[J]. 中国检察官. 2013(10) [13] 杜治国，赵兴涛，李培岳. 美国安全管理专业解析[J]. 中国人民公安大学学报(自然科学版). 2013(02) [14] 唐海. 个性化概念图在网络自主学习中的应用研究[D]. 武汉大学 2010 [15] 杜治国，赵兴涛，李锦涛. 安全防范系统效能评估仿真模型研究[J]. 中国人民公安大学学报(自然科学版). 2012(01) 猜你喜欢： 1. 什么可以作为参考文献 2. 中国茶文化参考文献 3. 毕业论文参考文献范文 4. 高新技术论文参考文献 5. 成本管理论文参考文献大全 6. 历史学术论文参考文献
科学研究的成果通常都是以发表论文、申请专利、出版专著等形式呈现。只有在发表、出版和评价科研成果中保持诚信才可能对公众提供可靠的知识，科技才能发展进步。在撰写与发表研究成果时，有些作者往往忽略在文献引证、样本制备、数据处理、署名与贡献对等的诚信责任问题。阅读和标注参考文献是科学研究和论文撰写中一项重要工作。参考文献是论文的重要组成部分，即为作者的论点提供支撑，也表明作者对他人劳动成果的尊重，还为审稿人鉴别论文价值提供了依据。为确保引用准确，标注参考文献一定要是论文观点的原始出处，不要引用综述类论文的转述，转述的观点往往参入了转述人的曲解。转引也是对论文原始作者的不尊重。科技论文的作者要特别注意，对于那些对自己的研究工作提供了启发思路和支持观点的已有研究成果，应当用引证的方式给予标注。如果某研究成果引用了他人的研究却有意隐瞒，会被视为“剽窃”，属于严重的学术不端行为。即便是粗心的疏漏，而不是有意的剽窃，也会被确认为学术不端，受到相应的处罚。论文中凡涉及有直接引用他人成果(文字、数据、方法以及观点)的地方均应在论文后部的参考文献中或加以注释，参考文献按该引用成果在论文中出现的顺序列出。当你在论文中引用了别人的文字、数据或观点，不在参考文献中列出，无论是有意还是无意，都会被认定为抄袭。论文作者的引文行为也要遵守学术规范和学术道德。不能为了迎合编辑部的要求、迫于学术权威的压力或者为了阿谀权威而引证；也不能以自诩为目的、带偏见的相互吹捧、为支持或打击某一学者而不正当引证；更不能为自己或他人寻求经济利益而引证；为了形式上提高引文的质量，将引自译著的引文标注为引自原著; 将实际上是二次文献的转引，不查阅原始文献而标注为直引等。还包括仅仅是为增加引文数量的不当引用等现象，例如：真实的研究工作并不需要，而只是为了提高引用率，扩大自己的影响，作者之间的利益交换等，为了提高彼此的引用率，不必引用而故意引用; 也包括个别学报为了提高影响因子，动员作者引用自己学报发表的论文; 小团体之间的不当相互引用，并不体现真实的引用率和论文质量等。故意在参考文献中加入大量实际上没有参考或引用过的文献，造成一种阅读了大量文献，研究基础扎实的印象来欺读者; 为逃避被指责为抄袭，在直接引用他人的相关文献后，不标出具体的引文出处，而是将文献笼统地列在参考文献中; 研究过程中不注重科技查新，故意不查阅对自己研究不利的文献，只选择对自己研究有利的文献。为了突出自己的研究成果而故意不提及别人已有的研究成果等。
参考文献是对小学科学论文引文进行统计和分析的重要信息源之一，对于小学科学论文起着重要的作用。下面是我带来的关于小学科学论文参考文献的内容，欢迎阅读参考! 小学科学论文参考文献(一) [1] 董保良，张国辉，李鑫，李晓燕，杨新旺. 基于信息熵的指挥信息系统效能评估研究[J]. 电子世界. 2013(15) [2] 孙国强. 浅谈出入口控制系统的建设、使用与发展[J]. 中国公共安全. 2013(15) [3] 李爱民. 中国半城镇化研究[J]. 人口研究. 2013(04) [4] 王赐江. 群体性事件现实考察与学理分析--从三起具有“标本意义”的群体性事件谈起[J]. 中国社会公共安全研究 报告 . 2013(01) [5] 冯文林，帅娟，姚红，邓波，魏莲芳，汪小林，冯荣. 四川特种行业治安管理创新调查研究报告[J]. 四川警察学院学报. 2013(01) [6] 李林. 中国法治的现状、挑战与未来发展[J]. 新视野. 2013(01) [7] 徐田坤，梁青槐，任星辰. 基于故障树模型的地铁750V牵引供电 系统安全 风险评估[J]. 北京交通大学学报. 2012(06) [8] 黄毅峰. 转型期中国群体性事件的征象考察与调控路径分析[J]. 成都理工大学学报(社会科学版). 2013(04) [9] 苗强，张文良，宗波，步立新，尹洪河，方忻. 核电站实物保护系统有效性评估 方法 研究工作进展[J]. 中国原子能科学研究院年报. 2012(00) [10] 王华安. 大安防时代：需要多元化发展战略[J]. 中国公共安全. 2013(12) [11] 何穆. 某大学图书馆安全防范系统设计[J]. 建筑电气. 2013(05) [12] 张苏. 司法中的量刑分析与操作--以石柏魁故宫盗窃案为例[J]. 中国检察官. 2013(10) [13] 杜治国，赵兴涛，李培岳. 美国安全管理专业解析[J]. 中国人民公安大学学报(自然科学版). 2013(02) [14] 唐海. 个性化概念图在网络自主学习中的应用研究[D]. 武汉大学 2010 [15] 杜治国，赵兴涛，李锦涛. 安全防范系统效能评估仿真模型研究[J]. 中国人民公安大学学报(自然科学版). 2012(01) [16] 朱随江，刘宝旭，刘宇，姜政伟. 有环攻击图中的节点风险概率算法[J]. 计算机工程. 2012(03) [17] 李秀林，李辉. 《安全防范系统运行检验规范》浅析[J]. 中国安防. 2012(Z1) [18] 李晓建. 基于语义的个性化资源推荐系统中关键技术研究[D]. 武汉大学 2010 小学科学论文参考文献(二) [1] 赵荣生. 车辆核材料检测装置的研制[J]. 中国原子能科学研究院年报. 2003(00) [2] 王国华，陈敬贤，梁梁. 系统评估研究现状及发展评述[J]. 现代管理科学. 2011(10) [3] 陈合权，魏莲芳. 论视频监控系统在公安工作中的应用[J]. 湖北警官学院学报. 2011(05) [4] 张旺勋，龚时雨，李康伟. 装备系统可靠性维修性保障性仿真策略研究[J]. 计算机仿真. 2011(09) [5] 魏莲芳. 当前群防群治工作存在的问题及对策探究[J]. 湖北警官学院学报. 2011(03) [6] 潘科，王洪德，石剑云. 多级可拓评价方法在地铁运营安全评价中的应用[J]. 铁道学报. 2011(05) [7] 吕海涛. 安全防范系统效能评估关键技术研究[D]. 武汉大学 2014 [8] 鲍君忠. 面向综合安全评估的多属性专家决策模型研究[D]. 大连海事大学 2011 [9] 孙爱军. 工业园区事故风险评价研究[D]. 南开大学 2011 [10] 郭熹. 基于风险熵模型的安防系统风险与效能评估技术研究[D]. 武汉大学 2011 [11] 邬长城. 安全管理体系质量评估方法研究[D]. 中国矿业大学(北京) 2012 [12] 孙亚华，李式巨，李彬. 核电站实物保护系统的量化评估[J]. 核动力工程. 2009(01) [13] 陈志华. 试论安全防范系统的效能评估[J]. 中国人民公安大学学报(自然科学版). 2006(04) [14] 魏莲芳，陈志华. 浅谈安防系统中的风险评估[J]. 中国安防产品信息. 2005(04) [15] 徐哲，贾子君. 基于仿真的武器装备研制系统性能风险评估[J]. 系统工程与电子技术. 2011(04) [16] 吴穹，闫黎黎. 企业安全防范系统风险评价模式研究[J]. 安防科技. 2010(10) [17] 易光旺. 智能建筑安全防范系统的评价指标体系研究[J]. 中国 安全生产 科学技术. 2010(03) [18] 陈志华. 评估城市社会治安动态防范系统效能 促进城市监控报警联网系统应用建设[J]. 中国安防. 2009(12) 小学科学论文参考文献(三) [1]刘文帅.关于暗物质与暗能量统一的研究[D].云南师范大学2014 [2]梁周昌.怒江少数民族地区高中物理合作学习教学的实践研究[D].云南师范大学2014 [3]张云.focusonform对中学 英语口语 课堂教学的意义[D].华东师范大学2009 [4]赵婧.乌海市高中英语课堂 文化 教学现状的调查与 反思 [D].内蒙古师范大学2012 [5]赵瑶瑶.复数的历史与教学[D].华东师范大学2007 [6]潘婧.高中英语课堂中文化教学现状的调查[D].东北师范大学2010 [7]赵瑶瑶.复数的历史与教学[D].华东师范大学2007 [8]祝露.高中写作教学设计探究[D].海南师范大学2013 [9]李玉飞.计算机辅助语言教学在初中英语教学中的应用调查研究[D].河南师范大学2013 [10]卫晓丽.中外籍教师在高中英语教学中教学风格的调查研究[D].山西师范大学2013 [11]莫雷主编. 教育 心理学[M].广东高等教育出版社，2002 [12]冯忠良等着.教育心理学[M].人民教育出版社，2000 [13]杨治良，罗承初编写.心理学问答[M].甘肃人民出版社，1986 [14]江桂苹.高中英语教学中的西方文化渗透研究[D].哈尔滨师范大学2012 猜你喜欢： 1. 教育学论文参考文献 2. 关于小学科学教育相关论文 3. 关于小学科学教育研究论文 4. 关于小学科学教学论文 5. 小学科学方面的论文 6. 小学科学论文1000字
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[6]王昆鹏.基于文化因子的互联网产品满意度研究[D].浙江大学2011
[7]石曦.手持移动设备的界面设计模式和框架研究[D].北京服装学院2015
[8]熊子鉴.老年消费者高端养老消费意愿的影响因素研究[D].浙江工商大学2015
[9]陈颖.无线传感器网络自适应任务分配算法的研究[D].福州大学2011
[10]王钦.基于ZigBee无线传感器网络的研究与应用[D].福州大学2010
[11]周昱含.基于无线传感器网络的自适应压缩传感重构算法的研究[D].南开大学2013
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[13]黄文涛.基于用户研究的互联网产品界面设计及评估[D].南京航空航天大学2013
[14]于晓燕.智能手机游戏界面设计研究[D].华东理工大学2015
[15]殷佳丽.基于情感化设计的儿童互联网产品界面视觉设计研究[D].苏州大学2014
[16]彭佳.基于用户体验的老年智能手机APP界面交互设计研究[D].华东理工大学2014
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[20]CermakLS,';
[21]
论文文献综述怎么写
参考文献是论文的一个重要组成部分，不管学历高低，论文长短都存在。为了让论文有据可依，论文正文部分都会引用参考文献来增强说服力，在引用参考文献时，通常会用中括号或者其他符号标注引用序号，然后将引用的文献信息统一放到论文最后。
一、论文参考文献
1、论文中的参考文献是对某一论文或著作的合理借鉴和参考，对于毕业论文作者来说保持论文和参考文献的统一性是很重要的，正确使用参考文献可以提升我们的论文质量，让论文的观点有理有据，内容更加详实。
2、在引用参考文献时需要注意，参考文献的格式如果不正确，在进行论文查重时，会影响论文的重复率，导致论文高于实际的重复率，造成不利影响。所以我们在注重参考文献统一性的同时，还应当注意学校对论文格式的要求和参考文献的引用规则。
3、参考文献是论文科学选题的前提，是论文论述的支撑点，能够充实论文内容，给予表述论文主题内容有力的支撑。参考文献是一篇完整的高质量的毕业论文中必不可少的一部分，读者可以通过参考文献有效的找到和论文相关的资料，更加快速有效的理解参考文献内容以及毕业论文观点。
4、毕业论文参考文献引用不当一般可以分成两个方面：第一个方面就是作者随意引用，没有做到择优引用;另一个方面就是参考文献引用过量，涉嫌学术不端。这都是大家在引用参考文献时需要着重注意的。
二、写论文一般去什么网站找资料?？
1、中国知网
知网是国内最为权威的学术交流平台，包含有期刊、报纸和硕博士毕业论文等多种资源，是一个资源综合丰富并且检索体验也很好的网站，也是很适合大学生日常学习和毕业论文查资料的好去处。
2、万方数据
万方是跟知网齐名的学术数据库，涵盖有期刊、会议纪要、论文、学术成果和学术会议论文等资料数据，现刊收录较好，核心期刊比例高，收录文献质量高且类型丰富，几乎每个专业的学生几乎都能在这里找到想要的论文写作资料。
3、维普网
维普也是一种综合性数据库，收录资源主要是侧重于地方性期刊和研究方面的论文，内容大多是自然科学、工程技术、医药卫生、农林牧渔以及人文社科等方面，随着多年发展，收录资源的方面和数量也在不断更新，也是大家获取论文写作资料的重要来源。
4、读秀
读秀是由海量全文数据及资料基本信息组成的超大型数据库，有着庞大的中文书籍数据库，在读秀中可以搜到很多其他平台没有收录的书籍，并且也在不断更新期刊、文档和报纸等资源，也是一个比较全面的数据库。
5、全国图书馆参考咨询联盟
全国图书馆参考咨询联盟顾名思义，是全国图书馆资源的线上整合平台，各种公共图书馆、高校图书馆和科技图书馆等的资源都可以搜到，有着大规模的中文数字化资源库群，能够搜集到很多资料。
参考文献是文章或著作等写作过程中参考过的文献。
因参考文献的著录格式各刊不尽相同，投稿前作者应注意杂志稿约的有关规定，至少得先看看有关期刊发表的论文的参考文献是如何标注的，以了解有关期刊的参考文献的著录格式，以免出错。许多作者投递的稿件书写格式包括参考文献的著录格式与杂志所要求的不同。
坦率地讲，编辑和审稿专家也是人，工作中多少也有感情因素。如果拿到手中的是一篇书写格式不合要求的文章，别的暂且不论，就书写格式不规范这一条，就足以给编辑留下不好的印象，甚至让编辑做出退稿的决定。
就算最后没有被退稿，此类稿件较书写格式规范的稿件被录用的可能性大大降低。其实作者犯的是一个很低级的错误，让编辑很自然地联想到，该作者不太尊重期刊，还有期刊的编辑以及审稿专家。
因此，作者在投稿前一定要注意期刊参考文献的著录方式，以免产生不必要的负面影响。其实，并不复杂，只要稍稍留意即可。
免费论文搜索引擎（一个学术论文存储量超过420W篇的网站） 斯坦福学术文献电子期刊（号称是提供免费全文的、全球最大的学术文献出版商）（是一个免费电子书籍搜索下载网站，号称世界最大的免费电子图书馆。拥有513万多书籍和7751万多文献下载。） 学术资源搜索工具（是一个专注于教学、研究方面且免费、专业、强劲的学术搜索工具，在论文质量上是绝对具有权威性的）（一个免费下载外文的网站，可以说是家喻户晓，但有时候会打不开）6.中国知网（号称全国资源总库，以收录核心期刊和专业期刊为主，权威、检索效果好，覆盖范围广）7.万方（内容一科技信息为主，兼顾人文，适合工科或理工科院校，收录文献质量高）8.维普（内容以自然科学和工程技术为主，几乎涵盖了全国的国内中文出版物）文献馆（内容包含海量中外文献资源全文下载、论文查重、解决疑难文献，覆盖各科领域，写论文用比较省时省力）10.国家哲学社会科学文献中学（有中文文献，还有古籍，哲学、社会科学等相关专业必备）
论文参考文献可以找的网站如下：
1、知网国内最大知识库，还有批量导出参考文献功能。
2、谷歌学术收录各个领域学术资料的免费搜索引擎。ScienceDirect收录的期刊是世界上公认的高质量学术期刊。
3、Web of Science数据库是国际公认的反映科学研究水准的数据库。检索精确到文献被收录的期刊、出版公司、作者、日期、页码等。
按照字面的意思，参考文献是文章或著作等写作过程中参考过的文献。然而，按照GB/T7714-2015《信息与文献 参考文献著录规则》的定义，文后参考文献是指：为撰写或编辑论文和著作而引用的有关文献信息资源。
根据《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范（试行）》和《中国高等学校社会科学学报编排规范（修订版）》的要求，很多刊物对参考文献和注释作出区分，将注释规定为对正文中某一内容作进一步解释或补充说明的文字，列于文末并与参考文献分列或置于当页脚地。
知网，万方，维普
参考文献自动生成：
知网
百度学术：
谷歌学术：
查找参考文献的网站：
1、文献党下载器（）一款资源集成的文献下载平台，几乎整合了所有中外文献数据库资源，覆盖全科以及各种文献类型。整合资源包括知网、万方、维普、SpringerLink、Elsevier（sciencedirect）、Wiley 、Web of Science、PubMed 、EI、ProQuest（国外学位论文）等数据库资源，还有大量的世界知名期刊，如：nature《自然》、science《科学》、CELL《细胞》、PNAS《美国科学院院报》等等。只要有互联网，在哪里都可以查找下载文献。
2、知网：全球最大的中文数据库。提供中国学术文献、外文文献、学位论文、报纸、会议、年鉴、工具书等各类资源，并提供在线阅读和下载服务。涵盖领域包括：基础科学、文史哲、工程科技、社会科学、农业、经济与管理科学、医药卫生、信息科技等。
3、万方数据库：是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库；也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。
学科分类：综合，机械，电子电气，计算机/信息科学，能源/动力工程，建筑/土木工程，艺术，社会科学，语言/文学，教育，哲学，政治，生物，材料科学，环境科学，化学/化工，物理，数学。
4、Web of Science是获取全球学术信息的重要数据库。其中以SCIE、SSCI、A&HCI等引文索引数据库，JCR期刊引证报告和ESI基本科学指标享誉全球科技和教育界。Web of Science收录了论文中所引用的参考文献，通过独特的引文索引，用户可以用一篇文章、一个专利号、一篇会议文献、一本期刊或者一本书作为检索词，检索它们的被引用情况，轻松回溯某一研究文献的起源与历史，或者追踪其最新进展；可以越查越广、越查越新、越查越深。
5、Wiley 作为全球最大、最全面的经同行评审的科学、技术、医学和学术研究的在线多学科资源平台之一，Wiley及旗下的子品牌出版了超过500位诺贝尔奖得主的作品。“Wiley Online Library”覆盖了生命科学、健康科学、自然科学、社会与人文科学等全面的学科领域。Wiley Online Library上有1600多种经同行评审的学术期刊，20000本电子图书，170多种在线参考工具书，580多种在线参考书，19种生物学、生命科学和生物医学的实验室指南（Current Protocols），17种化学、光谱和循证医学数据库（Cochrane Library）。
6、Elsevier（sciencedirect）是荷兰一家全球著名的学术期刊出版商，每年出版大量的学术图书和期刊，大部分期刊被SCI、SSCI、EI收录，是世界上公认的高品位学术期刊。scienceDirect是爱思唯尔公司的全文数据库平台，是全球最大的科学、技术与医学全文电子资源数据库，提供2500余种学术期刊以及37000余种图书的全文内容。包括全球影响力极高的CELL《细胞杂志》、THE LANCET《柳叶刀杂志》等。
7、SpringerLink是全球最大的在线科学、技术和医学(STM)领域学术资源平台。Springer 的电子图书数据库包括各种的Springer图书产品，如专著、教科书、手册、地图集、参考工具书、丛书等。具体学科涉及：数学、物理与天文学、化学、生命科学、医学、工程学、计算机科学、环境科学、地球科学、经济学、法律。
8、PubMed 是一个免费的搜寻引擎，提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要的数据库。它的数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文，但可提供指向全文提供者（付费或免费）的链接。
参考文献标准格式：
1、参考文献类型：
普通图书[M]、期刊文章[J]、报纸文章[N]、论文集[C]、学位论 文[D]、报告[R]、标准[s]、专利[P]、数据库[DB]、计算机程序[CP]、电 子公告[EB]、联机网络[OL]、网上期刊[J／OL]、网上电子公告[EB／OL]、其他未 说明文献[z]。
2．参考文献格式及示例：
(1)专著、论文集、学位论文、报告：
[序号]主要责任者．文献题名[文献类型标识]． 出版地：出版者，出版年：起止页码(任选)．
[1]刘国钧，陈绍业，王凤翥．图书馆目录[M]．北京：高等教育出版社，1957： 15—18．
[2]辛希孟．信息技术与信息服务国际研讨会论文集：A集[c]．北京：中国社会科学 出版社．1994．
[3]Radden G&Kovecses Z．Towards a Theory of Metonymy[M]．Amsterdam：John Benjamins，1999．
(2)期刊文章：
[序号]主要责任者．文献题名[T]．刊名，年，卷(期)：起止页码．
[4]金显贺，王昌长，王忠东，等．一种用于在线检测局部放电的数字滤波技术[T]． 清华大学学报(自然科学版)，1993，33(4)：62—67．
[5]Hubscher—Davidson S E．Personal diversity and diverse personalities in translation： A study of individual differences[J]．Perspectives&u西es in Translatology，2009，1 7 (3)：175-192．
(3)论文集中的析出文献：
[序号]析出文献主要责任者．析出文献题名[C]／／原文献主要 责任者(任选)．原文献题名．出版地：出版者，出版年：析出文献起止页码．
[6]钟文发．非线性规划在可燃毒物配置中的应用[C]／／赵玮．运筹学的理论与应 用——中国运筹学会第五届大会论文集．西安：西安电子科技大学出版社，1996： 468-471．
[7]Barcelona A．Reviewing the properties and prototype structure of metonymy[C]／／Benczes R，Barcelona A．Defining Metonymy in Cognitive Linguistics：Towards a Consensus View． Philadelphia：John Benjamins Publishing Co．，20 11：7—57．
(4)报纸文章：
[序号]主要责任者．文献题名[N]．报纸名，出版日期(版次)．
[8]谢希德．创造学习的新思路[N]．人民El报，1998—12—25(10)．
(5)国际、国家标准：
[序号]．标准编号，标准名称[s]．
[9]GB／T 16159—1996，汉语拼音正词法基本规则[s]．
(6)专利：
[序号]专利所有者．专利题名[P]．专利国别：专利号，出版日期．
[10]姜锡洲．一种温热外敷药制备方案[P]．中国专利：881056073，1989—07—26．
(7)电子文献：
[序号]主要责任者．电子文献题名[电子文献及载体类型标识]．(发表或 更新日期)[引用日期]．电子文献的出处或可获得地址．
[11]王明亮．关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB／OL]．(1998—08— 16)[1998—10—04]．http：Hwww．cajcd．edu．cn／pub／wml．txt／980810—2．html．
[12]万锦坤．中国大学学报论文文摘(1983--1993)．英文版[DB／CD]．北京：中国 大百科全书出版社，1996．
(8)各种未定义类型的文献：
[序号]主要责任者．文献题名[z]．出版地：出版者，出 版年．
论文： 《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》 发表年份：2013 RCNN(Regions with CNN features)是将CNN用到目标检测的一个里程碑，借助CNN良好的特征提取和分类性能，通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化。 Region proposal是一类传统的候选区域生成方法，论文使用 selective search 生成大约2k个候选区域（先用分割手段将图片完全分割成小图，再通过一些合并规则，将小图均匀的合并，经过若干次合并，直到合并成整张原图），然后将proposal的图片进行归一化(大小为217*217)用于CNN的输入。 对每个Region proposal使用CNN提取出一个4096维的特征向量 CNN提取的特征输入到SVM分类器中，对region proposal进行分类，与 ground-truth box的IoU大于的为正样本，其余为负样本。论文中每个图片正样本个数为32负样本个数为96。得到所有region proposals的对于每一类的分数，再使用贪心的非极大值抑制方法对每一个SVM分类器类去除相交的多余的框。 使用一个线性回归器对bounding box进行修正，proposal bounding box的大小位置与真实框的转换关系如下： 综上，整个网络结构如下：R-CNN在当年无论是在学术界还是工业界都是具有创造性的，但是现在来看RCNN主要存在下面三个问题： 1）多个候选区域对应的图像需要预先提取，占用较大的磁盘空间； 2）针对传统CNN需要固定尺寸（217*217）的输入图像，crop/warp（归一化）产生物体截断或拉伸，丧失或者改变了图片本身的信息； 3）每一个ProposalRegion都需要进入CNN网络计算，上千个Region存在大量的范围重叠，重复的CNN特征提取导致巨大的计算浪费。论文： 《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》 发表年份：2015 既然CNN特征提取如此耗时，为什么还要对每个Region proposal进行特征提取，而不是整体进行特征提取，然后在分类之前做一次Region的截取呢，于是就诞生了SPP-Net。 1.解决了CNN需要固定大小输入的变换后导致图片信息丢失或者变化的问题 2.对于一张图，只需要进行一次的特征提取运算，避免了R-CNN中特征重复计算的问题 CNN为什么需要固定大小的输入？ R-CNN中会对图片缩放成217*217的固定大小，从而导致物体发生形变（如下图的上部分所示）。与前面不同，SPP-Net是加在最后一个卷积层的输出的后面，使得不同输入尺寸的图像在经过前面的卷积池化过程后，再经过SPP-net，得到相同大小的feature map，最后再经过全连接层进行分类 以AlexNet为例，经CNN得到conv5输出的任意尺寸的feature map，图中256-d是conv5卷积核的数量。将最后一个池化层pool5替换成SPP layer，将feature map划分成不同大小的网格，分别是`4x4`,`2x2`,`1x1`，每个网格中经过max pooling，从而得到4x4+2x2+1x1=21个特征值，最后将这21个特征值平铺成一个特征向量作为全连接层的输入，这种方式就是 空间金字塔池化 。 与R-CNN不同，SPP-Net中是将整张图片进行一次特征提取，得到整张图片的feature map，然后对feature map中的候选区域（RoIs）经过空间金字塔池化，提取出固定长度的特征向量进入全连接层。 原图候选区域与特征图上的RoIs的转换流程：综上，整个网络结构如下图。SPP-Net相比R-CNN做了很多优化，但现在来看依然存在一些问题，主要如下：论文： 《Fast R-CNN》 发表年份：2015 Fast R-CNN是对R-CNN的一个提升版本，相比R-CNN，训练速度提升9倍，测试速度提升213倍，mAP由66%提升到主要改进点如下：多任务损失函数(Multi-task Loss)： Fast R-CNN将分类和边框回归合并，通过多任务Loss层进一步整合深度网络，统一了训练过程。分为两个损失函数：分类损失和回归损失。分类采用softmax代替SVM进行分类，共输出N(类别)+1(背景)类。softmax由于引入了类间竞争，所以分类效果优于SVM，SVM在R-CNN中用于二分类。回归损失输出的是4*N(类别)，4表示的是(x,y,w,h分别表示候选框的中心坐标和宽、高)。 SVD对全连接层进行分解： 由于一张图像约产生2000个RoIs，将近一半多的时间用在全连接层计算，为了提高运算速度，使用 SVD(奇异值分解) 对全连接层进行变换来提高运算速度。一个大的矩阵可以近似分解为三个小矩阵的乘积，分解后的矩阵的元素数目远小于原始矩阵的元素数目，从而达到减少计算量的目的。通过对全连接层的权值矩阵进行SVD分解，使得处理一张图像的速度明显提升。 论文： 《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》 发表年份：2016 SPP-Net和Fast R-CNN都有一个非常耗时的候选框选取的过程，提取候选框最常用的SelectiveSearch方法，提取一副图像大概需要2s的时间，改进的EdgeBoxes算法将效率提高到了，但是还是比较耗时。 Fast R-CNN中引入Region Proposal Network(RPN)替代Selective Search，同时引入anchor box应对目标形状的变化问题（anchor就是位置和大小固定的box，可以理解成事先设置好的固定的proposal） Region Proposal Network： RPN的核心思想是候选框的提取不在原图上做，而是在feature map上做，这意味着相比原图更少的计算量。在Faster R-CNN中，RPN是单独的分支，通过RPN提取候选框并合并到深度网络中。多尺度先验框： RPN网络的特点在于通过滑动窗口的方式实现候选框的提取，每个滑动窗口位置生成9个候选窗口（不同尺度、不同宽高），提取对应9个候选窗口（anchor）的特征，用于目标分类和边框回归，与FastRCNN类似。anchor的生成规则有两个：调整宽高比和放大。如下图所示，假设base_size为16，按照1:2,1:1,2:1三种比例进行变换生成下图上部分三种anchor；第二种是将宽高进行三种倍数放大，2^3=8，2^4=16，2^5=32倍的放大，如16x16的区域变成(16*8)*(16*8)=128*128的区域，(16*16)*(16*16)=256*256的区域，(16*32)*(16*32)=512*512的区域。训练过程中，涉及到的候选框选取，选取依据如下： 从模型训练的角度来看，通过使用共享特征交替训练的方式，达到接近实时的性能，交替训练方式为： Faster R-CNN实现了端到端的检测，并且几乎达到了效果上的最优，有些基于Faster R-CNN的变种准确度已经刷到了87%以上。速度方面还有优化的余地，比如Yolo系列（Yolo v1/v2/v3/v4）。对于目标检测，仍处于一个探索和高度发展的阶段，还不断有更优的模型产生。
论文: Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals
论文认为，目前的目标检测算法可以按预设框的多少分为两种：
上述两种方法都会预测大量的结果，需要进行NMS后处理，而在训练的时候会存在many-to-one的问题，并且anchor的设置对性能的影响很大。 于是，很多研究开始探讨稀疏(sparse)检测，比如近期的DETR算法。该算法不需要预设anchor，并且预测的结果可直接输出，不需要后处理。但论文认为DETR并不是真正的稀疏检测，因为DETR在各位置提取特征时，需要与全图的上下文进行交互，而真正的稀疏检测应该满足sparse boxes和sparse features，即较少的初始框设定以及框之间不需要过多的特征互动。 为此，论文提出了Sparse R-CNN，如图1c所示，仅需设定少量anchor即可进行检测，而且能够进行set prediction，免去NMS等后处理，其核心主要包含以下几点：
Sparse R-CNN的推理流程如图3所示，输入图片、可学习的proposal boxes以及可学习的proposal features，根据proposal boxes提取对应的RoIAlign特征，dynamic head将proposal features转换为卷积核参数，对RoIAlign特征进一步提取特征，再进行后续的分类和回归。整体的思想和Fast RCNN很像，将selective search替换为proposal boxes，再增加其它更强的模块。
论文采用FPN-ResNet作为主干网络，输出多层特征，每层特征的维度都是256。采用更复杂的主干网络可以获得更好的性能，但论文与Faster R-CNN对齐，采用标准的实现。
Sparse R-CNN的核心是采用数目固定的小批量可学习proposal boxes( )作为region proposal，而非RPN。每个box为4-d参数，在0～1范围内，值为归一化的中心点坐标、宽度和高度。这些参数在训练过程中通过反向传播进行更新，包含了训练集目标位置的统计信息，可用于推理时的初步目标位置猜测。
尽管4维的proposal box能够直观地表示目标的定位，但缺少了目标的信息，比如目标的姿态和形状，所以论文引入proposal feature( )进行补充。proposal features是高维的可学习向量，与proposal boxes一一对应，用于丰富目标的RoIAlign特征。
Dynamic instance interactive head的结构如图4所示，每个proposal box都有一个专属的预测head。给定 个proposal boxes和 个proposal features，先通过RoIAlign提取每个box的 维特征，Dynamic instance interactive head将其对应的 维proposal feature转换为卷积参数，使用这个卷积参数对RoIAlign特征进行提取，得到目标的 维特征，最后经过简单的3层感知机进行分类与回归。 Dynamic instance interactive head也可以使用类似Cascade R-CNN那样的级联模式进一步的提升性能，将输出的新回归框和 维特征作为下一次迭代的proposal box和proposal feature即可。
Sparse R-CNN的训练采用set prediction的形式，将固定数量的预测结果与GT之间进行二分图最优的匹配，然后计算损失值，完整的损失函数为：
各模块对比实验。
性能与收敛性。
在COCO上进行对比。
Sparse R-CNN贯彻了稀疏的思想，只提供少量初始框，可进行Set prediction，颠覆了当前密集预测的检测思路，整体框架十分简洁，跟Fast RCNN有点像，十分值得大家阅读。