以下是一篇标准毕业论文的范文结构及内容示例，结合了多所高校的通用格式要求，具体内容可根据实际研究主题调整：
封面
（采用学校统一模板，包含以下信息）
摘要
（中文摘要）
摘要（黑体小四加粗）：随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像识别领域取得了显著成果。本研究针对传统卷积神经网络（CNN）在复杂场景下的识别精度不足问题，提出了一种改进的多尺度特征融合算法。通过引入注意力机制和残差连接，优化了模型的特征提取能力。实验表明，该算法在CIFAR-10和ImageNet数据集上的准确率分别达到98.7%和92.3%，较传统方法提升约5%。本研究为复杂场景下的图像识别提供了新的技术路径。（楷体五号，200-300字）
关键词（黑体小四加粗）：深度学习；图像识别；注意力机制；多尺度特征融合；残差网络（宋体五号，3-5个，分号分隔）
（英文摘要）
Title（Times New Roman三号加粗，居中）：Research on Image Recognition Algorithm Based on Deep Learning
Abstract（Times New Roman小四加粗）：With the rapid development of artificial intelligence, deep learning has achieved remarkable results in the field of image recognition...（内容与中文摘要一致，Times New Roman小四）
Key words（Times New Roman小四加粗）：deep learning; image recognition; attention mechanism; multi-scale feature fusion; residual network
目录
（三级标题结构示例）
1. 绪论（黑体加粗）
1.1 研究背景与意义（小四宋体）
1.2 国内外研究现状
2. 相关理论与技术基础
2.1 卷积神经网络（CNN）
2.2 注意力机制
3. 改进算法设计与实现
3.1 多尺度特征融合模型
3.2 实验环境与参数设置
4. 实验结果与分析
4.1 数据集与评估指标
4.2 对比实验与结果讨论
5. 结论与展望
参考文献
附录
致谢
正文
1. 绪论（黑体加粗，段前段后0.5行）
1.1 研究背景与意义（小四黑体加粗）
随着智慧城市和自动驾驶的普及，图像识别技术成为核心需求。传统算法在复杂光照、遮挡场景下表现欠佳。本研究旨在通过优化深度学习模型提升识别精度，为实际应用提供理论支持。
1.2 国内外研究现状
国内外学者在图像识别领域已有显著成果。He等（2020）提出的ResNet通过残差连接解决了深层网络梯度消失问题；Vaswani等（2023）将Transformer引入视觉任务，但计算复杂度较高。现有研究在实时性与精度平衡上仍有不足。
2. 改进算法设计
2.1 多尺度特征融合模型（小四黑体加粗）
本文提出一种融合注意力机制的多尺度网络（MSA-Net），结构如图1所示：
（此处插入模型结构图，图题为“图1 MSA-Net网络结构”，小五黑体加粗）
模型通过并行卷积层提取不同尺度特征，并通过注意力权重动态融合，公式如下：
$$ F_{out} = sum_{i=1}^n alpha_i cdot F_i $$
其中，$alpha_i$为第i层特征的注意力权重。
实验结果与分析
4.1 数据集与评估指标
实验采用CIFAR-10和ImageNet数据集，以准确率（Accuracy）和F1-score为评估指标，硬件配置为NVIDIA RTX 3090 GPU。
4.2 对比实验
如表1所示，MSA-Net在CIFAR-10上的准确率较ResNet-50提升4.8%：
表1 不同模型性能对比（小五黑体加粗）
| 模型 | 准确率（%） | F1-score |
||-|-|
| ResNet-50 | 93.9 | 0.92 |
| MSA-Net | 98.7 | 0.97 |
结论与展望
本研究提出的MSA-Net算法显著提升了复杂场景下的图像识别精度，未来可探索轻量化设计以适配移动端设备。
参考文献（五号黑体加粗，左对齐）
[1] He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learning for image recognition[C]. CVPR, 2020: 770-778.
[2] Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[J]. NeurIPS, 2023, 30: 5998-6008.
格式要求说明
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2. 图表规范：表格采用三线表，图序按“章-序号”编排（如“图3.1”），图表标题置于上方/下方。
3. 引用标注：文献序号采用上标（如“ResNet[1]”），参考文献按GB/T 7714标准著录。
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