CPCI会议论文的专业术语如何精准使用？

对于CPCI会议论文而言，术语的精准运用直接影响论文的检索率与学术影响力。本文从术语选择、使用规范及常见误区三个维度，为研究者提供可操作的写作指南。接下来aeic小编带大家了解一下。

一、术语选择：兼顾学科规范与检索友好

CPCI收录的会议论文覆盖工程技术、自然科学及社会科学等多个领域。作者在选用术语时，需优先参照本学科的权威标准。例如，工程技术领域应遵循IEEE或ASME的术语体系，计算机科学则需符合ACM的分类标准。同时，建议在关键词（Keywords）部分纳入该领域的核心索引词，这有助于提升论文在Web of Science等数据库中的可见性。值得注意的是，同一概念在不同学科中可能存在表述差异，如"机器学习"在计算机领域常用"machine learning"，而在统计学语境中或表述为"statistical learning"，选择时需结合目标会议的学科属性。

二、使用规范：确保概念一致与逻辑自洽

术语的稳定性是学术严谨性的体现。全文对同一概念应保持表述统一，避免混用"大数据"与"大规模数据"、"算法"与"演算法"等近义表述。对于缩写词，首次出现时应标注全称，如"人工智能（Artificial Intelligence, AI）"，后续方可单独使用缩写。此外，术语的层级关系需清晰，上位概念与下位概念不可随意替换——以"深度学习"为例，其作为"机器学习"的子集，在讨论通用方法论时不宜替代母概念使用，否则易造成逻辑偏差。

三、常见误区：规避过度堆砌与语义模糊

部分作者误以为术语密度等同于专业度，导致论文可读性下降。CPCI会议论文的读者多为同行专家，过度使用生僻术语反而会增加理解成本。建议每千字核心术语出现频次控制在5-8次，并通过举例或图示辅助阐释。另一典型问题是借用术语的跨学科泛化，如将物理学中的"熵"概念简单套用于社会科学分析，却未进行理论适配，这类用法易引发审稿人的质疑。最后，需警惕机器翻译导致的术语偏差，关键概念应人工核对学科词典，确保与CPCI索引体系的兼容性。

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