论文的标题是读者首先关注的，可以说是文章的外观。一个好的标题可以直观地表达文章的重点，让读者（尤其是审稿人）第一眼就能清楚地理解文章，掌握文章的核心内容。本文介绍了一些常见的计算机标题形式，并进行了简要的分析，希望能给您带来一些灵感，思考不同形式的效果，使标题更清楚地表达文章的中心思想。 合适的标题不仅能反映文章的研究方向，还能通过其结构形式和语言表达文章的重点。根据这一特点，我们可以将常见的计算机文章标题细分为以下三类：

1) 突出标题中文章的主题和具体方法(细节)；

2) 文章的研究主题和方法只在标题中概述，细节没有说明；

3) 主副标题形式。 下面，我们通过一些计算机期刊标题的例子来介绍这三种形式。

突出标题中的研究主题和具体方法(细节): 如何实现研究主题？

1) Deeply supervised salient object detection with short connections(A with B：A是研究主题；B本文提出出的方法细节，表明短连接是一种不同于传统数据流的方式。)

2) Visual attention prediction for stereoscopic video by multi-module fully convolutional network(A for B by C: A for B 是研究主题；C，由多个模块组成的全卷积网络是方法细节，也是文章的亮点)

3) Feature pyramid recon?guration with consistent loss for object detection(A with B for C：A指特色金字塔重构，属于具体方法，是文章的第一亮点；B神经网络损失函数，属于具体方法的细节，是文章的第二个亮点；C研究主题)

4) Video salient object detection via cross-frame cellular automata(A via B: A是研究主题，B具体方法) 这类题目最显著的特点是使用with、by、via和using具体的方法和细节，如介词或动名词来突出文学研究。以第一个标题为例，Deeply supervised salient object detection with short connections这个标题很短，突出了研究方向Deeply supervised salient object detection，使用介词with突出了文章中使用的方法细节，即借助short connections(一种不同于常规的数据流方法)实现object detection。这种方法包含了丰富的信息，特别是突出了本文的创新点short connections，读者可以直接理解本文的重点。这种方法包含了丰富的信息，特别是突出了本文的创新点short connections，读者可以直接理解本文的重点。如果你想让读者从你的标题中获得更多的细节，这是一个不错的选择。 文章的研究主题和方法只在标题中笼统地表现出来，细节不详细

5) A model of visual attention for natural image retrieval (A for B：A在深度学习领域，万物皆可称model，是比较笼统的说法；B是研究主题)

6) Enhanced-alignment measure for binary foreground map evaluation (A for B：A是方法概述，本工作可视为算法，A算法中的实质性细节没有反映出来；B研究应用方向)

7) Three-stream attention-aware network for rgbd salient object detection(A for B:深度学习领域，万物皆可称network，比较笼统)

8) A unified framework for salient object segmentation, edge detection and skeleton extraction (A for B：A因为在计算机领域，framework和network、model是一级统称；B研究应用方向) 这类标题最鲜明的特点是介词for最常见的格式是使用n. for n.