SCI期刊，文獻眾多，仔細觀察就會發現SCI格式基本大同小異，有新手作者想要了解SCI論文撰寫包含哪幾個部分，常見的就是Title、Abstract、Introduction、Methods、Discussion and Results、Conclusion、acknowledgments and References等，下面對這些部分具體內容展開介紹：

　　1、Title：總體概括論文的研究內容。本文題為《基于深度學習的圖像識別技術研究》，旨在全面探討深度學習算法在圖像識別領域的應用，重點分析不同網絡模型對識別精度與效率的影響，并提出優化策略。

　　2、Abstract：對全文進行簡要概括。本文綜述了深度學習技術的發展背景，設計了一系列實驗以驗證ResNet、VGG等模型在圖像分類任務中的性能，通過對比分析，揭示了模型復雜度與識別效果之間的關系，為圖像識別技術的實際應用提供了理論依據和技術支持。

　　3、Key words：約5個相關的詞供檢索使用。關鍵詞：深度學習、圖像識別、卷積神經網絡、模型優化、識別精度。

　　4、Introduction：對領域現狀分析總結，本文課題研究的價值。當前，圖像識別技術廣泛應用于安防監控、自動駕駛等領域，但面臨識別準確率低、計算資源消耗大等挑戰。本研究通過探索深度學習算法，旨在提升圖像識別的精度與效率，具有重要的理論與實踐價值。

　　5、Methods：用合理實驗設計方法驗證想法。本研究采用控制變量法，分別訓練ResNet、VGG等經典卷積神經網絡模型，并在CIFAR-10、ImageNet等公開數據集上進行測試。通過調整網絡層數、學習率等參數，觀察模型性能變化，以驗證不同設計策略的有效性。

　　6、Discussion and Results：對實驗結論分析和總結結果。實驗結果顯示，ResNet模型在保持較高識別精度的同時，具有較低的計算復雜度。此外，通過引入注意力機制等優化策略，進一步提升了模型的識別性能。這些發現為圖像識別技術的優化提供了新思路。

　　7、Conclusion：總結研究的突出價值和前瞻性，哪些方面還有待完善豐富。本研究揭示了深度學習算法在圖像識別領域的巨大潛力，提出的優化策略為提升識別精度與效率提供了有效途徑。未來，將進一步探索更高效的網絡架構與訓練算法，以及如何在復雜場景下實現更準確的圖像識別。

　　8、Acknowledgments：感謝對論文有貢獻又不是作者的同事。特別感謝實驗室的張教授在深度學習理論方面的悉心指導，以及李工在模型訓練與測試過程中的無私幫助。他們的寶貴建議與技術支持，使得本研究得以順利完成。

　　9、References：標出所有引用過的參考文獻。本文引用了大量國內外關于深度學習、圖像識別領域的經典文獻與最新研究成果，包括學術期刊論文、會議論文及在線資源，確保了研究的嚴謹性與創新性。具體參考文獻列表見文末附錄。

　　這幾個就是SCI論文撰寫包含的重點內容，完成一篇SCI論文并不容易，作者也要從各個細節入手，高質量的文章再結合選擇合適的期刊，投稿中稿率還是比較高的。