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小论文是一种常见的学术写作形式，通常用于展示研究成果、观点和发现。下面将介绍小论文的格式要求和范文，帮助大家更好地撰写小论文。
一、格式要求
小论文的格式要求包括以下部分：
- 论文题目：题目应该简明扼要地概括小论文的主题或研究问题，字数一般不超过20个字。
- 摘要：摘要是一段简短的文字，用于概括小论文的主要内容、研究方法和研究成果。摘要应该遵循以下规范：简洁明了、详略得当、遵循规范。
- 正文：正文部分是小论文的主体部分，应该围绕小论文的主题展开，包括以下几个方面：研究问题与假设、研究方法、研究结果和讨论。正文应该注意逻辑严谨、条理清晰、表达准确。
- 参考文献：参考文献是小论文中引用的文献列表，用于说明文中引用的文献出处。参考文献应该按照规范格式列出，包括作者、题目、期刊名、发表时间等详细信息。
二、范文展示
下面是一篇小论文的范文，通过这个例子可以详细讲解小论文的写作技巧和要点。
标题：基于深度学习的图像识别技术研究
摘要：本文介绍了基于深度学习的图像识别技术的研究现状和发展趋势。首先概述了深度学习在图像识别领域的应用和优势，然后详细介绍了卷积神经网络在图像识别方面的应用和优化方法。讨论了存在的挑战和未来的发展方向。
正文：
研究问题与假设：图像识别是计算机视觉领域的重要应用之一，传统的图像识别方法通常基于手工提取的特征，难以应对复杂的图像分类任务。基于深度学习的图像识别技术通过自动学习图像特征，可以更好地解决这一问题。本文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术的现状和发展趋势。
研究方法：本文的研究方法主要基于卷积神经网络，其具有自动学习图像特征的能力，能够实现高效的图像分类和识别。本文分别从卷积神经网络的基本原理、应用场景和优化方法三个方面进行介绍。
研究结果：通过实验对比，本文发现卷积神经网络在图像识别方面具有较高的准确率和鲁棒性，能够应对复杂的图像分类任务。此外，针对卷积神经网络存在的一些问题，本文也介绍了相应的优化方法，例如正则化、初始化等。
讨论：基于深度学习的图像识别技术在一些应用场景中已经取得了显著的成果，例如人脸识别、物体检测等。然而，仍存在一些挑战和问题需要解决，例如如何提高识别的准确率和鲁棒性、如何处理大规模高分辨率图像等。未来的研究方向可以包括改进网络结构、优化训练算法等。
参考文献：
[1] krizhevsky, a., sutskever, i., & hinton, g. e. (2012). imagenet classification with deep convolutional neural networks. in advances in neural information processing systems (pp. 1097-1105).
[2] simonyan, k., & zisserman, a. (2014). very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arxiv preprint arxiv:1409.1556.