技术报告的格式及范文（职称评审专业技术报告）

技术报告的格式及范文

简介：

技术报告是科研过程中重要的产物，是科研项目完成后的正式文献。它是科研工作者对科学研究、工程技术或其他具有一定实际应用的情况进行总结和说明的一种书面形式。本文将为读者介绍技术报告的格式及范文。

多级标题：

一、封面和目录

二、摘要

三、引言

四、理论分析

五、实验设计

六、实验结果分析

七、结论

八、参考文献

内容详细说明：

一、封面和目录

技术报告的封面包括报告名称、报告编号、所属单位、作者、完成日期等信息。目录要求详细，包括每章每节的名称及页码。

二、摘要

摘要是对技术报告的简洁概括，包括研究目的、方法、主要结果和结论。摘要应该简单明了，能够让读者快速了解技术报告的重点。

三、引言

引言部分要介绍技术报告的研究背景、目的和意义，以及前人研究的情况和现有技术的局限等。同时，引言部分还要阐明技术报告的研究内容和方法。

四、理论分析

在理论分析部分，详细阐述技术报告中所使用的相关理论、模型和方法。并给出基于理论的分析和推论。

五、实验设计

实验设计部分详细描述了实验的设备、材料、方法、过程和实验计划等。同时，还应该说明实验中的控制变量，以确保实验结果的可靠性。

六、实验结果分析

实验结果分析部分是技术报告的核心。此部分应该详细说明实验结果的数据、图表和曲线等，同时分析实验结果，得出结论。

七、结论

在结论部分，总结前面的论述内容，回答研究问题，并对实验结果进行评估。结论应该简明扼要，并加入一些个人见解。

八、参考文献

在技术报告中，参考文献是关键。参考文献要求详细，并列举所有相关文献，明确引用的来源。

技术报告的范文如下：

**报告名称：**基于深度学习的图像识别技术研究

**报告编号：**2019-03

**所属单位：**清华大学

**作者：**王小明，李丽丽

**完成日期：**2019年11月1日

**目录：**

一、摘要　　

二、引言　　

三、技术原理说明　　

四、实验设计　　

四.1 设备　　

四.2 材料　　

四.3 实验方法　　

四.4 实验过程　　

五、实验结果分析　　

五.1 图像分类实验　　

五.2 模型评估　　

六、结论　　

七、参考文献　　

**摘要：**

本报告研究基于深度学习的图像识别技术，分析了图像识别的相关技术和基本原理，实现了基于卷积神经网络的图像分类实验。本研究结果表明，卷积神经网络能够有效地提高图像识别的精度和鲁棒性。

**引言：**

在互联网时代，图像识别技术得到了广泛应用。但是，由于传统的图像识别技术的不足，图像识别的精度、鲁棒性与普适性都不够好。因此，我们需要进行深度学习方面的研究，来提高图像识别的质量和效率。

**技术原理说明：**

本研究主要使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行图像识别。CNN是一种前馈神经网络，特别是在识别图像方面表现优异。CNN主要通过一系列的卷积和池化操作，提取图像中的特征，用于图像分类。

**实验设计：**

**4.1 设备：**

本研究主要使用的计算机环境是Ubuntu 16.04 LTS系统，并使用了CUDA和cuDNN等GPU计算加速技术。

**4.2 材料：**

在本研究中，主要使用了图像数据库CIFAR-10，该数据库包含了10个不同类别的图片，每个类别有5000张图片。

**4.3 实验方法：**

本研究使用了Python编程语言来实现CNN模型的训练和测试。在实验中，我们使用了Adam优化器和交叉熵损失函数。

**4.4 实验过程：**

我们使用CIFAR-10数据库来训练我们的CNN模型，进行图片分类。

**实验结果分析：**

**5.1 图像分类实验：**

通过实验，我们得到了图像分类的准确率和损失率的变化曲线。实验结果表明，我们提出的CNN模型的准确率超过了90%，效果显著。

**5.2 模型评估：**

在实验过程中，我们比较了不同的CNN模型和参数组合。通过实验表明，我们的模型对于多种类型图像选取都表现出很好的性能，模型参数的选择和调整对CNN的性能影响很大。

**结论：**

本研究得出结论，在卷积神经网络的基础上，开发了一种新型的图像识别技术，能够提高图像识别的准确性和鲁棒性。在实验中，我们得到了比较满意的结果，证明了我们的模型的性能。

**参考文献：**

[1] Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[J]. Communications of the ACM, 2017, 60(6): 84-90.

[2] Simonyan K, Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.

[3] He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learning for image recognition[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016: 770-778.