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本科生撰写毕业设计(论文)规范化要求

一、选题要求与规范

(1)选题是毕业设计（论文）的第一步，也是最为关键的一步。选题应紧密结合专业特点，充分体现学生的专业素养和创新能力。根据我国教育部相关文件规定，本科生毕业设计（论文）选题应遵循以下要求：选题应具有科学性、创新性、实用性和可行性。具体而言，选题应基于扎实的理论基础，同时关注实际应用，能够解决实际问题或提出新的理论观点。例如，在计算机科学与技术专业，选题可以围绕人工智能、大数据分析、云计算等领域进行，如“基于深度学习的图像识别技术在医疗影像诊断中的应用研究”。

(2)选题过程中，学生应充分了解国内外相关领域的研究现状和发展趋势，避免选题过于陈旧或过于前沿而难以实现。同时，选题应充分考虑自身的研究兴趣和实际能力，确保在毕业设计过程中能够顺利完成。例如，某高校计算机科学与技术专业学生在进行毕业设计选题时，通过查阅大量文献，发现当前人脸识别技术在安防领域的应用研究较为活跃，于是选择了“基于深度学习的人脸识别技术在智能安防系统中的应用研究”作为毕业设计课题。该选题不仅符合专业发展趋势，而且学生本人对计算机视觉和机器学习有浓厚兴趣，具备一定的理论基础和实践经验。

(3)选题还应遵循学校的相关规定和指导原则。学校通常会制定一系列选题指南，包括选题范围、选题类型、选题申报流程等。学生需在规定时间内完成选题申报，并提交选题报告。选题报告应包括选题背景、研究目的、研究内容、研究方法、预期成果等。例如，某高校要求计算机科学与技术专业学生在毕业设计选题时，需选择与专业课程相关或与实际应用相结合的课题。在选题过程中，学生需关注以下方面：选题是否具有创新性、选题是否具有可行性、选题是否具有实际应用价值。通过这样的规范，有助于提高毕业设计（论文）的质量，为学生未来的职业发展奠定坚实基础。

二、文献综述与背景介绍

(1)文献综述与背景介绍是毕业设计（论文）的重要组成部分，它对于读者全面了解研究背景、研究现状和理论基础具有重要意义。近年来，随着科学技术的飞速发展，文献综述与背景介绍在科研论文中的地位日益凸显。据统计，一篇高质量的科研论文中，文献综述部分所占比例通常在20%至30%之间。以人工智能领域为例，文献综述对于梳理现有研究、发现研究空白、提出创新点具有重要意义。例如，在“基于深度学习的人脸识别技术研究”的论文中，文献综述部分详细介绍了人脸识别技术的研究背景、发展历程、现有技术及其优缺点，为后续研究提供了有力的理论支持。

(2)在撰写文献综述时，应注重以下三个方面：首先是广泛查阅相关文献，确保文献的全面性。以我国为例，根据《中国知网》的数据显示，近十年来，人脸识别相关研究文献数量呈指数级增长。其次，要注重文献的时效性，选取近几年的必威体育精装版研究成果进行分析。以“基于深度学习的人脸识别技术研究”为例，选取了2018年至2020年间发表的100篇相关文献进行综述。最后，要注重文献的代表性，选取具有代表性的研究成果进行分析和讨论。例如，在文献综述中，重点分析了人脸识别技术在金融、安防、医疗等领域的应用案例，如某大型金融机构利用人脸识别技术实现身份认证，某安防企业将人脸识别技术应用于智能监控。

(3)在背景介绍方面，应从以下几个方面展开：一是介绍研究领域的背景知识，使读者对该领域有初步了解。例如，在“基于深度学习的人脸识别技术研究”的论文中，首先介绍了人脸识别技术的发展历程，从最初的模板匹配、特征提取到目前的深度学习技术，展示了人脸识别技术的演变过程。二是阐述研究领域的应用现状，分析现有技术存在的问题和挑战。以人脸识别技术在安防领域的应用为例，介绍了目前存在的问题，如识别精度不高、抗干扰能力差等。三是提出研究的必要性和意义，说明本研究对于解决现有问题的贡献。以“基于深度学习的人脸识别技术研究”为例，提出本研究旨在提高人脸识别技术的识别精度和抗干扰能力，为相关领域的应用提供有力支持。

三、研究方法与技术路线

(1)研究方法与技术路线是毕业设计（论文）的核心部分，它决定了研究的可行性和有效性。在“基于深度学习的人脸识别技术研究”的案例中，研究方法与技术路线主要包括以下几个方面：首先，采用深度学习算法进行人脸特征提取，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以提高识别精度。其次，利用大规模人脸数据集进行模型训练，如LFW、CASIA-WebFace等，确保模型的泛化能力。据统计，在CNN模型训练过程中，使用的数据集规模通常在数百万到数千万张人脸图像之间。最后，通过交叉验证和参数调整，优化模型性能，提高识别准确率。

(2)技术路线的具体实施步骤如下：首先，对收集的人脸图像进行预处理，包括人脸检测、人脸对齐、图像缩放等，以减少噪声和干扰。其次，设计并实现基于深度学习的人脸特征提取