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论文中参考文献
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写论文参考文献
文献资料是多类型的，包括是学术著作、期刊论文、学位论文、研究报告、研讨会论文、政府部门的资料与数据汇编、国家政策文件等。
当前，很多毕业生写论文参考的文献主要集中在期刊论文、学术著作和学位论文，对国家政策文件、研究报告、研究会论文等关注不够，因此参考的文献类型较少，出现比较片面、或研究不典型的情况。
从学术研究上来说，这两者是同等重要的，但是对于一些特殊专题来说，研究后者可能更有价值。
比如国家政策不仅包含过去的研究成果，也包含目前研究的热点、前沿问题，是研究中不可忽视的文献。
所以，文献综述要尽可能参考不同类型的文献资料，做到全面有力。
二、过度依赖已有的研究成果。
学术研究是渐进的过程，新的研究要依赖于过去已有的'研究成果，但是，过度依赖就成为一种简单的重复。
目前，不少研究生写文献综述时，很难跳出别人的研究思路框架，不自觉的重复别人的观点，或者用目前已有大量参考文献的研究领域作为选题，这些都是对已有的研究成果过度依赖的表现，这也导致很难有学术创新成果。
所以，写文献综述时，我们首先要明白一点，文献综述是为了找到的研究起点。
在文献综述写作过程中，不能过度依赖已有的研究理论或观点，大胆的做出突破。
三、否定已有研究成果。
有些研究者在表达自己观点时，热衷于否定已有研究成果，并以此来凸显自己研究的原创性。
要知道，文献综述要坚持全面性原则，批判与肯定同时进行，当方面的批判或肯定都是不理性的，也是不客观的。
目前，很多毕业论文总是喜欢说自己的研究填补了空白，对别人的研究不能给予客观的评价。
然而，其所谓的空白不外乎两种情况：一是研究意义重大但实在太难没人研究；二是研究没有意义或价值所以没人研究。
其实，从根本上来说，这样的研究空白是有风险的，更何况，为了凸显自己而极力否定他人研究这种行为本身就是不理性的，没有价值的。
所以，我们在写文献综述时，应该客观的评价已有的研究成果，避免对其局限性大做文章，这是对研究者的尊重，也能保证自己研究的客观性。
四、简单罗列文献。
文献综述应该是通过寻找各种文献的内在关联来实现学术增值，而不是对已有文献的简单罗列。
有些研究者在写文献综述时，会不自觉的将文献罗列在一起，将各种没有关联的文献罗列在一起确实会比较容易，但这只能是一种低水平的描述型文献综述，很难获得审稿人的认可。
由于文献繁多，很多原始文献是比较凌乱无序的，所以，作者写文献综述时，首先要对原始材料进行整理，即订正那些错误的材料，补充那些缺漏的材料，区分哪些材料是有用的，哪些是没用的，哪些是过时的。
其次，要对原始材料进行强有力的关联论证，即找出这些原始材料之间的内在关联，诸如今天的研究跟过去的研究有什么关联，未来的研究同今天的研究有什么关联。
最终在它们之间的内在关系引导下来写文献综述。
建筑论文参考文献
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建筑论文参考文献
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写论文参考文献
撰写文献综述通常出于某种需要，如为某学术会议的专题、从事某项科研、为某方面积累文献资料等等，所以文献综述的选题，作者一般是明确的，不象科研课题选题那么困难。文献综述选题范围广，题目可大可小，大到一个领域、一个学科，小到一个方法、一个理论，可根据自己的需要而定。初次撰写文献综述，所选题目宜小些，这样查阅文献的数量相对较小，撰写时易于归纳整理，否则，题目选得过大，查阅文献花费的时间太多，影响实习，而且归纳整理困难，最后写出的综述大题小作或是文不对题。
选定题目后，应围绕题目进行搜集与问题有关的文献。关于搜集文献的有关方法有多种，如看专著、年鉴法、浏览法、滚雪球法、检索法等等。搜集文献要求越全越好，因而最常用的方法是用检索法。搜集好与文题有关的参考文献后，就要对这些参考文献进行阅读、归纳、整理，如何从这些文献中选出具有代表性、科学性和可靠性大的单篇研究文献十分重要，从某种意义上讲，所阅读和选择的文献的质量高低，直接影响文献综述的水平。因此在阅读文献时，要写好“读书笔记”、“读书心得”和做好“文献摘录卡片”。用自己的语言写下阅读时得到的启示、体会和想法，将文献的精髓摘录下来，不仅为撰写综述时提供有用的资料，而且对于训练自己的表达能力，阅读水平都有好处，特别是将文献整理成文献摘录卡片，对撰写综述极为有利。
论文中参考文献
1大数据可视化分析的基本概念。
随着科学技术的进步，社会逐渐朝着数字化、新信息的方向发展，物联网、互联网以及云计算发展十分迅速，导致社会充满数据，因此，使得数据成为了新的信息资源，需要人们进行适当的利用，以此来满足人们的实际生产生活要求。基于此，导致呈现指数形成增长，并且变的更加复杂化，使得大数据区别与传统的数，增加了内涵。可视分析实际是一种融合了信息可视化、科学可视化、数据挖掘、人机交互、信息论、认知科学等方面的新方向学科。可视化分析实际上是一种能够利用交互式可视化界面来对复杂数据进行分析的技术，可视化基本流程为数据、知识、循环数据，主要包括可视化技术以及自动化分析技术。大数据可视化技术实际上是一种利用自动化分析进行数据挖掘的时候，在使用能够进行分析的人机交互界面和能够进行信息可视化的界面来融入自身的认知能力和计算机的计算能力，从而可以有效地得到观察大数据的能力[1].
2大数据可视化分析。
2.1文本可视化。
作为大数据时期文本可视化数据的一个典型文本信息，实际上也是最主要的互联网数据信息，与此同时，也是物联网通过一定的传感器收集到的信息类型，在正常的工作和学习以及日常生活中人们使用最多的就是文本形式的电子文档。文本可视化可以在一定程度上直观的体现文本主要优势和特点，例如，逻辑结构、动态演化规律以及主体聚类等。最基本和典型的文本可视化就是标签云，依据词频来合理的把关键词进行排序和归类，然后利用一定的颜色、大小等属性来进行文本可视化。
现阶段，最主要的就是利用字体大小展现的关键词使用在互联网中主题热度的`识别。随着关键词数量的不断增加，如果不能合理的进行设计阀值，就会出现重复覆盖以及局部密集的问题，这样就需要提供一定的交换窗口来操作[2].
2.2网络可视化。
在大数据分析中最常见的关系就是网络关联，例如，社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系，可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点，实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化，是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系，还具有相应的动态流动演化性，所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多，很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题，不能很好的进行可视化，影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类，一类是利用多尺度和层次聚类进行交互，把大规模数据变化为具有一定层次的树结构，然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集，保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式，也可以看出引入交互技术，是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].
2.3时空数据可视化。
时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。
移动终端与传感器发展非常迅速，因此，使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术，分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系，能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下，时空数据具有实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化，一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式，充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性，出现了时空立体方，是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].
2.4多维数据可视化。
多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量，在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用，例如，商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律，合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式，主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来，随着大数据的不断发展，几何图形是研究多维数据可视化的重点。
最常用的多维数据可视化的方式就是散点图，二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上，利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如，可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况，还可以体现多维度之间的关系[5].
3结语。
总而言之，作为大数据分析的重要方式，可视化分析可以有效的弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好的融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力，在依据数据挖掘前提下进行的数据分析。
建筑论文参考文献
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论文参考文献
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会计论文参考文献
人力资源会计是把人力资源管理理论与会计学理论相互借鉴融合，帮助企业合理预测人力资源投资效益，从而进一步提高竞争力。本文从人力资源会计的内涵着手，剖析我国人力资源会计发展的现状，并提出推动其进一步发展的建议。
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论文参考文献
一项科学研究取得的新成果通常是在前人成果的基础上的新进展，它体现着科学科技的继承和发展。如，基于已有的理论、方法、思想、实验手段等，使本研究获得了新进展，有了新发现；或是将一个学科中的方法移植到另一学科中并取得成功；或是对已有方法做了改进。当在论文中叙述研究目的、设计思想、建立的模型、和已有结果进行比较的时候，就要涉和到已有的成果。如果在涉和到前人成果的地方再把已有成果的具体内容抄到论文当中，不但占去论文的篇幅，冲淡论文的主题，而且抄写这些已发表过的、读者可以查找到的内容是毫无意义的。
所以，在论文涉和到已有成果的地方，不去重抄已有的成果，而是指出登载这个成果文献（出处），这种做法叫做引用参考文献引用了参考文献，就要在涉和前人成果的地方做一个标记，见到这个标记，读者就知道在这里引用了参考文献；按照这个标记在参考文献表中就能找到刊登这个成果的详细内容的文章。在正文中引用参考文献的地方加一个标记，称为参考文献的标注。标注的方法称为标注法。
对于一篇完整的学术论文，参考文献的着录是不可缺少的。归纳起来，参考文献着录的目的'和作用主要体现在以下5个方面。
1）着录参考文献可以反映论文作者的科学态度和论文具有真实、广泛的科学依据，也反映出该论文的起点和深度。科学技术以和科学技术研究工作都有继承性，现时的研究都是在过去研究的基础上进行的，今人的研究成果或研究工作一般都是前人研究成果或研究工作的继续和发展；因此，在论文中涉和研究的背景、理由、目的等的阐述，必然要对过去的工作进行评价，着录参考文献即能表明言之有据，并明白交待出该论文的起点和深度。这在一定程度上为论文审阅者、编者和读者评估论文的价值和水平提供了客观依据。
5）着录参考文献有助于科技情报人员进行情报研究和文摘计量学研究。
3）引用论点必须准确无误，不能断章取义。
5）参考文献的着录方法。根据gb7714—87《文后参考文献着录规则》中规定采用“顺序编码制”和“著者?出版年制”两种。其中，顺序编码制为我国科技期刊所普遍采用，所以这里作重点绍。
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论文中参考文献
随着科学技术的进步，社会逐渐朝着数字化、新信息的方向发展，物联网、互联网以及云计算发展十分迅速，导致社会充满数据，因此，使得数据成为了新的信息资源，需要人们进行适当的利用，以此来满足人们的实际生产生活要求。基于此，导致呈现指数形成增长，并且变的更加复杂化，使得大数据区别与传统的数，增加了内涵。可视分析实际是一种融合了信息可视化、科学可视化、数据挖掘、人机交互、信息论、认知科学等方面的新方向学科。可视化分析实际上是一种能够利用交互式可视化界面来对复杂数据进行分析的技术，可视化基本流程为数据、知识、循环数据，主要包括可视化技术以及自动化分析技术。大数据可视化技术实际上是一种利用自动化分析进行数据挖掘的时候，在使用能够进行分析的人机交互界面和能够进行信息可视化的界面来融入自身的认知能力和计算机的计算能力，从而可以有效地得到观察大数据的能力[1].
2大数据可视化分析。
2.1文本可视化。
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2.2网络可视化。
在大数据分析中最常见的关系就是网络关联，例如，社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系，可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点，实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化，是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系，还具有相应的动态流动演化性，所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多，很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题，不能很好的进行可视化，影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类，一类是利用多尺度和层次聚类进行交互，把大规模数据变化为具有一定层次的树结构，然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集，保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式，也可以看出引入交互技术，是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].
2.3时空数据可视化。
时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。
移动终端与传感器发展非常迅速，因此，使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术，分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系，能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下，时空数据具有实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化，一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式，充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性，出现了时空立体方，是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].
2.4多维数据可视化。
多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量，在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用，例如，商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律，合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式，主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来，随着大数据的不断发展，几何图形是研究多维数据可视化的重点。
最常用的多维数据可视化的方式就是散点图，二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上，利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如，可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况，还可以体现多维度之间的关系[5].
3结语。
总而言之，作为大数据分析的重要方式，可视化分析可以有效的弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好的融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力，在依据数据挖掘前提下进行的数据分析。
文档为doc格式。
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论文参考文献
1、尽管直接引用在论文写作中比较少见，但是对于原始资料的改写却很常见。如果使用了他人的思想和成果，就需要在正文里注明出处，并将其列在文章最后的文献列表里。
2、参考文献不仅是对他人贡献的一种承认，也可进一步引领读者获取其他感兴趣的文献中的.信息。另外，文献还给编辑提供了审稿人信息，并显示了作者对本专业领域的熟悉程度。
3、大多数作者会收集超出稿件所需要的文献。从所有文献中立刻筛选出相关文献比较困难。评述文章因包含大量信息，所以含有很多文献，而研究论文则不同，它应当只列出最相关的文献，并且为使读者容易阅读，应尽量将文献数量控制在合适的或期刊要求的规模。
4、最相关文献通常是期刊论文、书籍和博士学位论文。会议摘要、会议论文集、个人通信和未出版的数据可以在文中以括号引用，但这些文献一般不列在文后的参考文献里，通常只能用来支持研究结果，而不应用来支持任何重要的结论，不能作为最相关或有效的文献。
为降低文献数量，引用原始文章并选择最重要的、水平最高的或最近的论文，而不是列出关于某个话题的所有论文。应当引用第一手资料来证实特定的研究结果，此类资料是经过同行评审出版的科学家的原始数据、结果和理论。在主题的概述中，也可使用评述文章，意在提供关于某个主题的全面概述。
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所有文献都引用完后，你会发现在第一篇参考文献前面一条短横线(页面视图里才能看到)，如果参考文献跨页了，在跨页的地方还有一条长横线，这些线无法选中，也无法删除。这是尾注的标志，但一般科技论文格式中都不能有这样的线，所以一定要把它们删除。
1)切换到普通视图，word2019中按“ctrl+alt+d”这时最下方出现了尾注的编辑栏。
2)在尾注右边的下拉菜单中选择“尾注分隔符”，这时那条短横线出现了，选中它，删除。
3)再在下拉菜单中选择“尾注延续分隔符”，这是那条长横线出现了，选中它，删除。
4)切换回到页面视图。
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2)在正文后新建一页，标题为“参考文献”，并设置好格式。光标移到标题下，选“插入︱引用︱交叉引用”，“引用类型”为“书签”，点“参考文献文本”后插入。注意：不要选择超链接，否则打印时会出错：“错误!未找到引用源”。这样就把参考文献文本复制了一份。选中刚刚插入的文本，按格式要求修改字体字号等，并用格式/项目编号和编号进行自动编号。
如果不处理，打印时原来的尾注页同样会打印出来，此时可以选中尾注文本，选择-【字体】，选择隐藏选项，将尾注文本隐藏起来，然后再按照4中的方法删除尾注分隔符。此时可以在前一页按backspace键一直将尾注页缩到前一页结尾。或者将尾注页的页眉页脚页码清除，使尾注页成为一个空白页，打印时不受影响。
注意尾注页要是新的一节。
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舞蹈论文参考文献
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