首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机软件论文--程序设计、软件工程论文--软件工程论文

多模板多格式论文综合校排系统的研究和实现

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第一章 绪论第11-14页
    1.1 项目意义及背景第11-12页
    1.2 研究目的与主要内容第12-13页
    1.3 本文结构第13-14页
第二章 相关技术第14-25页
    2.1 OLE Automation 技术第14-16页
        2.1.1 OLE Automation 概念第14-15页
        2.1.2 OLE Automation 主要功能特点第15页
        2.1.3 OLE Automation 技术实现第15-16页
    2.2 Word 架构第16-19页
        2.2.1 Word 功能特性第16-17页
        2.2.2 Word 对象模型和组件架构第17-18页
        2.2.3 Word 服务器接口第18-19页
    2.3 Tex 原理第19-20页
    2.4 PDF 接口第20-21页
    2.5 C第21页
    2.6 MVC 框架第21-23页
    2.7 Template Method 设计模式第23-24页
    2.8 本章小结第24-25页
第三章 基于 MVC 的系统设计第25-40页
    3.1 基于 MVC 的整体架构第25-28页
    3.2 底层模型层(Model)的设计第28-35页
        3.2.1 基于 Template Method 设计模式的设计第28-30页
        3.2.2 模板处理部分的设计第30-33页
        3.2.3 待测论文处理部分的设计第33-35页
    3.3 视图表示层(View)的设计第35-37页
    3.4 逻辑控制层(Controller)的设计第37-38页
    3.5 辅助数据层的设计第38-39页
    3.6 本章小结第39-40页
第四章 格式校排功能实现第40-60页
    4.1 多模板多格式化第40-42页
    4.2 基于 MS Word 的模板处理与格式校排第42-49页
        4.2.1 C第42-44页
        4.2.2 Word 模板处理第44-47页
        4.2.3 Word 格式校排第47-49页
    4.3 基于 LaTex 的模板制作第49-50页
        4.3.1 LaTex 模板第49页
        4.3.2 LaTex 模板的自动生成第49-50页
    4.4 基于 PDF 的格式校验第50-53页
        4.4.1 C第50-51页
        4.4.2 PDF 格式信息读取第51-52页
        4.4.3 PDF 格式校验第52-53页
    4.5 无格式文件的从零排版第53-57页
        4.5.1 无格式文件的读取第53-54页
        4.5.2 无格式文件自动排版第54-56页
        4.5.3 无格式文件中图表的处理第56-57页
    4.6 问题讨论与解决第57-59页
        4.6.1 Word 格式论文校排中的问题处理第57-58页
        4.6.2 PDF 格式论文检测中的问题处理第58-59页
    4.7 本章小结第59-60页
第五章 内容检测功能实现第60-66页
    5.1 文本预处理与标点符号检测第60-61页
    5.2 简单的关键词检测第61-63页
        5.2.1 关键词提取的主要步骤第62页
        5.2.2 词语的权重计算第62-63页
    5.3 章节编号的处理第63-64页
    5.4 引文的处理第64-65页
    5.5 本章小结第65-66页
第六章 效果分析、优化与改进第66-71页
    6.0 系统运行效果分析第66页
    6.1 图片与表格位置的处理第66-68页
    6.2 折半查找与经验学习第68-70页
        6.2.1 大批量格式的折半查找第68-69页
        6.2.2 经验学习第69-70页
        6.2.3 折半查找与经验学习的应用效果第70页
    6.3 本章小结第70-71页
第七章 总结与展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-78页
攻读学位期间发表的学术论文目录第78-81页
附件第81页

论文共81页,点击 下载论文
上一篇:基于Android平台的智能手机权限安全研究
下一篇:基于超像素学习的分块目标跟踪系统