综述的格式及范文图片

综述是对某一领域或话题进行概括性总结的一篇文章，通常用于学术期刊、论文或报告中。一个好的综述应该能够清晰、准确地阐述一个领域或话题的现状、问题和趋势，有助于读者更好地理解这个领域或话题，为进一步的研究和探讨提供了基础。下面是一个范文：

综述：攀爬机器人的研究进展

攀爬机器人是一类能够爬行、爬升和攀附于不同类型的表面上的机器人。它们通常被用于探索、检查和维修壁面、建筑、桥梁及其他高空或危险的场所。随着技术的不断进步和需求的不断增加，攀爬机器人已经成为了一个热门的研究领域。本文将综述近年来攀爬机器人的研究进展。

首先，探究攀爬机器人的驱动系统是目前的研究重点。多种不同的驱动系统已经被应用于攀爬机器人，包括蜗杆、链式和轮式。然而，这些驱动系统固有的缺点会限制机器人在不同环境下的效率和精确度。因此，许多研究人员致力于开发新型驱动系统，如基于磁场的传动、纤维光学和绳索导向等。这些新型驱动系统能够提高机器人的稳定性和可控性，同时也能够降低成本和维护难度。

其次，探究攀爬机器人的感知和控制系统的研究。机器人的感知能力是攀爬成功的关键所在。因此，如何提高机器人的感知能力和准确度是当前研究中的另一个重要方向。基于视觉、激光、超声波等多种不同的传感器技术已经被应用于攀爬机器人的感知和控制系统中。这些传感器既可以用于控制机器人的位置，也可以用于识别雨雪、风等情况，保证机器人的稳定性。

最后，本文还将探究攀爬机器人技术在实际场景中的应用。攀爬机器人技术已经被应用于电站、建筑及桥梁维护等多个领域。除了常规的维修作业，攀爬机器人还被用于危险救援等特殊情况下。

综上所述，攀爬机器人作为一个前沿的技术领域，正在得到越来越多的关注。未来的研究将致力于提高机器人的效率和控制能力，并拓展机器人的应用场景。

综述是一种文献综合评价文章，旨在概述某一主题的研究现状、成果和存在问题，并对未来的研究方向进行展望。综述是一篇高水平的学术文章，需要较高的分析和综合能力。下面是一份综述的范文及其格式，供您参考。

一、引言

在引言部分，需要对所要综述的主题进行简单地介绍，解释为什么该主题是重要的，以及综述的目的和主要内容。

二、文献综述

在文献综述部分，需要介绍已有的相关文献，包括既往的文献综述、主要的原始研究、案例研究等。要注重对这些文献的分析和综合，不仅仅是简单地列举和描述。需要结合论文的主题和目的，对文献进行比较、归纳、总结、评价和分析。

三、研究问题和方法

在这个部分，需要明确所要回答的研究问题，并选择相应的方法进行研究。需要说明选择这种方法的理由和对研究结果的影响。

四、 结果与讨论

在结果与讨论部分，需要介绍研究结果，并对其进行分析和解释。需要回答研究问题，并与已有文献进行比较，说明这些结果的贡献和前景。

五、结论

在结论部分，需要总结研究的主要结果和贡献，强调该主题的意义和重要性，并提供未来的研究方向和建议。

六、参考文献

在参考文献部分，需要列出文中所引用的所有文献。需要按照特定的格式进行排版，遵循学术出版社的格式要求。

范文：深度学习在医学图像领域的应用综述

引言

深度学习近年来发展迅速，其在医学图像领域都取得了显著的成果。医学图像是医学诊断和治疗中不可或缺的重要工具，在疾病诊断、治疗过程的监控和研究中起着至关重要的作用。深度学习是目前学术界和工业界最为瞩目的技术之一，其在医学图像领域的应用也极具潜力，对于提高医学图像诊断、治疗的精度和效率具有重要的意义和应用价值。本综述将综述深度学习在医学图像领域的应用现状，分析存在问题，并对未来的研究方向进行展望。

文献综述

深度学习在医学图像领域的应用已经引起了广泛的关注。大量文献研究了深度学习在医学影像分析、疾病诊断、分型、治疗等方面的应用。例如，Kuo等人使用深度学习作为诊断性工具，从CT影像中自动检测大肠癌[1]；Liu等人采用深度学习算法，从医学影像中检测肺结节[2]。同时也有很多综述文章对深度学习在医学图像领域的应用进行了整体性的总结，明确了深度学习在医学图像领域的前景和挑战。[3,4]

问题与方法

本研究将采用系统性文献综述的方法对深度学习在医学图像领域的应用现状进行全面的分析和总结。通过对国内外期刊、会议文章、学位论文和专利等文献的收集、筛选和分析，明确深度学习在医学图像领域的应用现状，分析其发展态势和不足之处。

结果与讨论

经过搜索和文献筛选，我们找到了101篇国内外相关的文献，其中，90篇文献研究了深度学习在医学图像诊断、分型、治疗、检测和分割等方面的应用，大多数使用的是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）算法。我们分析了这些文献的研究内容、方法、结果和贡献，并对其进行比较和总结。我们认为，深度学习在医学图像领域的应用已经取得了很大的进展，但目前还面临一些挑战，包括数据质量、数据规模、算法效率、技术可信性等方面，需要进一步改进和提升。

结论

本文对深度学习在医学图像领域的应用现状进行了综述，发现其应用非常广泛，但还存在一些问题和挑战。我们提出深度学习在医学图像领域的研究方向应包括：优化深度学习算法，提高模型的性能和效率；增加数据的质量和规模，避免过度拟合；提高模型的可解释性和可信度，以便医生能够理解和接受。我们相信深度学习在医学图像领域的发展前景十分广阔，并将继续推动医学图像领域的进步。

参考文献

[1] Kuo, J. T., Huang, C. H., Liu, Y. Y., & Chen, Y. S. (2019). A deep learning approach for rectal cancer detection and stenosis prediction from clinical data and CT images. Computers in biology and medicine, 105, 172-181.

[2] Liu, Y. C., & Chen, Y. T. (2019). Deep learning for medical image segmentation: a review. Journal of healthcare engineering, 2019.

[3] Chen, H., Zhang, Y., Zhang, W., Liao, P., Gao, Y., & Wang, Y. (2019). Deep learning-based classification and visualization of 3D multi-contrast MRIs for diagnosing Alzheimer's disease and mild cognitive impairment. Frontiers in aging neuroscience, 11, 93.

[4] Wang, Q., Zhang, Y., Zhang, W., Liao, P., Gao, Y., & Wang, Y. (2018). Deep learning for ultrasound detection of thyroid nodules. Neural Computing and Applications, 30(4), 1105-1112.