汽车是现代社会不可或缺的一部分，它给我们的生活带来了巨大的变化。以下是小编为大家整理的汽车保养常识，希望能帮助大家有效保养自己的爱车。
专业汽车行业论文参考文献大全（16篇）篇一
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专业汽车行业论文参考文献大全（16篇）篇五
7汽车齿轮工艺的`研究与应用哈尔滨工程大学2007中国优秀硕士学位论文全文数据库。
8我国汽车企业品牌竞争力研究湖南大学2007中国优秀硕士学位论文全文数据库。
9汽车造型中的张力和表现性研究湖南大学2007中国优秀硕士学位论文全文数据库。
10湖南汽车零部件产业发展研究湖南大学2007中国优秀硕士学位论文全文数据库。
专业汽车行业论文参考文献大全（16篇）篇六
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。
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专业汽车行业论文参考文献大全（16篇）篇十
摘要：
为了弄清我国小学游戏教学与研究现状，利用中国知网和google收集资料，进行分析。结果表明，2000年到2013年，游戏教学文章发表数量急剧上升，其中针对单独学科的游戏教学数量较多。本文就收集到的有代表性文章进行综述与分析。
关键词：
游戏教学，文献综述，模型建构。
1、引言。
“好玩是儿童的天性”。但是迫于应试压力，加上家长不愿孩子输在起跑线上的心理，儿童的天性被压制，这并不利于儿童的成长。游戏，可以说是儿童成长最主要的的活动。游戏教学法就是利用游戏的活动方式，激发学生的学习兴趣，引导学生学习，发展相应能力。
2009年，新课程标准的提出，标志着我国基础教育课程改革进入新的阶段。通过中国知网等权威网站的资料收集，发现游戏教学一直是研究热点，2012年研究文献总量突破2万，2013年有所回落。
2、国内研究综述。
目前国内，游戏在学期阶段用的较多。传统意义上的游戏只是课堂的辅助手段。李海洋（2009）认为教师应根据新课标要求，掌握学生的思维特点，在英语教学中，符合游戏教学的原则（目的性，竞争性，公平性原则），将教学方法与学生的学习心理特点结合，逐步提高学生英语学习的兴趣和热情，坚定学生学习英语的决心和信心。教师在日常英语教学中运用游戏教学法，累计和总结游戏教学经验和方法，努力提高小学英语教学质量。凌美叶（2005）探索游戏教学理论依据，游戏教学思路，种类。游戏教学时教学方法的一次变革，学生由客体变为主体。荀子提倡的“知行统一”，杜威的实用主义，“从做中学”，都为游戏教学提供理论基础。游戏教学也很好体现了学生学习的主动性和愉悦性。游戏活动种类具有多样性，可以依据学生不同心理特征设置不同游戏，比如针对好奇心设计猜谜游戏，好胜心设计竞赛游戏等。“在玩中学”也要注意游戏目标的是否明确，是否适合学生，游戏是否具有可操作性。周颖怡（2013）认为音乐这门特殊的艺术学科，决定了采用游戏教学的必要性。音乐游戏教学必须以学生为中心，通过趣味性游戏激发学生学习主动性，活动性的游戏引导学生参与，竞争性游戏对音乐有更深入的理解。新时代的教师应将学生的认知水平，心理特征与游戏特征结合，设置多样性游戏，让学生在游戏中掌握音乐知识。肖旭（2010）根据体育教学特点，构建以创新为核心的体育游戏教学模型，以教师为主导，师生互动，激励学生学习。“快乐学习，表扬为主”。体育游戏课程充分调动学生的主动性，提高学生能力和教师的教学技能，体育教学模型的构建为学生学习和教师教学提高参考。
国内有关游戏教学的研究，侧重点各有不同，主要还是分学科论述，未见形成系统。
3、国外研究综述。
从古希腊起，西方教育，特别是幼儿教育，就把游戏用于教学实践中。法国教育学家卢梭及其重视游戏对儿童身心发展，他认为儿童最好在游戏中学习。捷克著名教育学家夸美纽斯也认为游戏可以锻炼身体的健康，以及肢体的敏捷。20世纪初，美国实用主义教育学家杜威，非常重视游戏教学。他强调“从做中学”。皮亚杰把儿童游戏分为三个阶段：0—2岁为练习性游戏；2—7岁为象征性游戏，7—12岁为规则性游戏。国外教学理论特别强调激发学生的学习兴趣，他们提倡的自然教学法、情景教学法等特别是近年兴起的tpr（全身动作教学法）对我国儿童英语教学产生了重大影响。艾里康宁的《游戏心理学》，从游戏是一种社会现象这一方法论立场研究游戏，证明，游戏不是自发的，而是在教育的影响下形成，它是儿童理解人们活动的任务和动机的一种形式。
许多国家都提倡在小学教学中引入游戏教学，日本在教学方法上注意小学与幼儿园教育相衔接，日本幼儿园的幼儿可以自由选择游戏内容。由于小学与幼儿园性质不同，所以小学的游戏教学相对受限。美国教育工作者也在小学的教学方法上大量引入游戏成分，使美国小学课堂以“乱而无章”的感觉。如何处理好教学与游戏的关系并形成一套适用的游戏教学的模式对于游戏教学能否在小学有效的体现其价值是非常重要的。
4、研究总结与展望。
通过以上研究可以看出，国外对游戏教学研究较早，游戏是儿童学习知识，接触社会的有效手段之一，但是游戏不是让学生放任自由，而是要以教师为主导，与教育相结合，通过游戏的趣味性和教育意义结合，使学生在愉快的氛围中发挥自身的潜能，发展认知水平。国内外对游戏在小学教育中功能和运用情况进行了一定研究，但是教学游戏在课堂中作为一种调节手段，大多数研究也只局限于理论层面，对于游戏教学模式的实验研究较少，也没有人把游戏作为一种教学方法系统的研究。这为后来研究者提供研究方向。
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专业汽车行业论文参考文献大全（16篇）篇十一
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专业汽车行业论文参考文献大全（16篇）篇十二
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。
专业汽车行业论文参考文献大全（16篇）篇十三
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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专业汽车行业论文参考文献大全（16篇）篇十四
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专业汽车行业论文参考文献大全（16篇）篇十五
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专业汽车行业论文参考文献大全（16篇）篇十六
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。
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