学术论文摘要格式与中英文翻译适配​

需精准凝练，概括研究目的、方法、结果与结论，通常100-300字，中英文摘要在内容上应严格对应，保持信息一致性，英文摘要需遵循英文表达习惯，注意语法正确、用词准确，避免直译中文句式，摘要应独立成文，不引用文中图表、公式及参考文献，确保读者无需阅读全文即可获取研究核心，适配中英文摘要有助于提升论文国际影响力，促进学术交流。

的精炼概括，通常包含研究目的、方法、结果和结论四个关键要素，其格式要求如下：

位置与篇幅

• 位置：摘要位于论文正文之前,独立成段。
• 篇幅：一般中文摘要以 200 - 300 字为宜；英文摘要篇幅与中文摘要大致相当，不过不同学科和期刊可能略有差异,需遵循具体要求。

内容结构

• 研究目的：简要阐述开展该研究的背景、意义以及想要解决的具体问题,让读者了解研究的出发点。
• 研究方法：说明研究过程中采用的主要方法、技术手段或实验设计等,使读者明白研究是如何进行的。
• 研究结果：呈现研究得出的关键数据、发现或重要成果，这是摘要的核心部分,要突出重点。
• 研究结论：基于研究结果总结出的主要观点、理论贡献或实践意义,为读者提供研究的最终价值判断。

语言表达

• 简洁明了：用精炼的语言表达核心内容,避免冗长复杂的句子和不必要的细节描述。
• 客观准确：如实反映研究内容，不夸大或缩小研究成果，使用专业、规范的学术词汇。
• 逻辑连贯：各部分内容之间过渡自然，层次清晰,使读者能够顺畅地理解研究的整体脉络。

其他要求

• 不使用图表、公式：摘要应纯文字表述，不包含图表、公式等非文字元素。
• 避免引用文献：一般不在摘要中引用参考文献，若必须引用,需注明出处。
• 关键词选取：在摘要下方列出 3 - 5 个能准确反映论文主题的关键词,关键词之间用分号隔开。

中英文摘要翻译适配要点

术语一致性

• 专业术语：确保中英文专业术语准确对应，使用该领域公认的标准译法。“人工智能”应译为 “Artificial Intelligence”，“量子力学” 译为 “Quantum Mechanics”。
• 自创术语：如果论文中有自创的术语，在英文摘要中要给出清晰准确的翻译,并在首次出现时适当解释其含义。

句式结构对应

• 语法结构：中文和英文在语法结构上存在差异，翻译时要注意调整，使英文句子符合英语语法规则，中文多主动语态，英文有时会用被动语态来表达更客观；中文句子结构较松散,英文则更注重句子的完整性和逻辑性。
• 语序调整：根据英文的表达习惯，适当调整中文句子的语序，中文的时间状语通常放在句首或句中,而英文常将时间状语放在句末。

语义准确传达

• 避免歧义：确保英文翻译能够准确传达中文原文的含义，避免因文化差异或语言习惯导致误解，中文中的一些委婉表达或隐喻,在英文中可能需要直接明了地翻译。
• 信息完整：英文摘要要包含中文摘要中的所有关键信息，不能遗漏重要内容，要注意信息的逻辑关系,使英文读者能够清晰理解研究的各个方面。

风格统一

• 学术风格：中英文摘要都应保持学术风格，使用正式、规范的语言，避免使用口语化、随意性的表达。
• 语气一致：中文摘要和英文摘要在语气上要保持一致，都应客观、严谨地阐述研究内容。

示例

中文摘要基于深度学习的新能源汽车故障诊断研究随着新能源汽车的快速发展，其故障诊断成为保障车辆安全运行的关键问题，本文旨在提出一种基于深度学习的新能源汽车故障诊断方法，研究采用卷积神经网络（CNN）对新能源汽车的传感器数据进行特征提取，结合长短期记忆网络（LSTM）对故障特征进行时序分析，通过在真实数据集上的实验验证，该方法能够准确识别多种常见故障，诊断准确率达到 92%以上，研究结果表明，基于深度学习的方法在新能源汽车故障诊断中具有显著优势，为提高故障诊断效率和准确性提供了新的思路。

深度学习；新能源汽车；故障诊断；卷积神经网络；长短期记忆网络

英文摘要 Research on Fault Diagnosis of New Energy Vehicles Based on Deep Learning

Abstract: With the rapid development of new energy vehicles, fault diagnosis has become a crucial issue for ensuring their safe operation. This paper aims to propose a fault diagnosis method for new energy vehicles based on deep learning. The study employs Convolutional Neural Networks (CNN) to extract features from the sensor data of new energy vehicles and combines Long Short-Term Memory networks (LSTM) for temporal analysis of fault features. Through experimental validation on a real-world dataset, this method can accurately identify various common faults, with a diagnostic accuracy of over 92%. The research results indicate that the deep learning-based approach has significant advantages in fault diagnosis of new energy vehicles, providing new ideas for improving the efficiency and accuracy of fault diagnosis. Keywords: Deep Learning; New Energy Vehicles; Fault Diagnosis; Convolutional Neural Networks; Long Short-Term Memory Networks