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毕业设计(论文)教师指导记录表

一、指导教师信息

(1)指导教师姓名：张三，职称：副教授，研究方向：计算机科学与技术。张老师自2005年起从事计算机科学与技术专业教学与科研工作，具有丰富的教学经验和深厚的学术造诣。在指导毕业设计方面，张老师秉持严谨治学、因材施教的原则，注重培养学生的创新能力和实践能力。张老师曾发表学术论文数十篇，主持国家级、省部级科研项目多项，成果丰硕。

(2)指导教师联系方式：电话：138xxxx5678，邮箱：zhangsan@xxu.edu.cn。张老师对学生关怀备至，鼓励学生积极与教师沟通，及时解决学生在毕业设计过程中遇到的问题。张老师要求学生在设计过程中严格遵守学术规范，注重培养学生的职业道德和科研素养。在张老师的悉心指导下，历届毕业生在毕业设计方面表现优异，多位学生的作品在国内外竞赛中获奖。

(3)指导教师工作计划：本学期，张老师将重点指导学生完成毕业论文的选题、开题报告撰写、中期检查以及论文定稿等环节。张老师计划每周与学生进行一次面对面交流，了解学生的设计进展，解答学生在设计过程中遇到的技术难题。同时，张老师还将组织学生参加学术讲座和研讨会，拓宽学生的学术视野，提升学生的综合素质。张老师期望通过本学期的指导，使学生能够顺利完成毕业设计，为未来的职业生涯打下坚实基础。

二、学生信息

(1)学生姓名：李四，学号：2020123456，专业：计算机科学与技术。李四同学自入学以来，学习态度端正，成绩优异，多次获得奖学金。在课堂表现上，李四同学积极参与讨论，对专业知识掌握扎实。在课余时间，李四同学积极参加各类学术竞赛和科研项目，曾获得全国大学生计算机应用大赛省级一等奖。李四同学具备较强的团队协作能力和创新意识，具备良好的沟通技巧和表达能力。

(2)学生联系方式：电话：139xxxx5678，邮箱：lisi@xxu.edu.cn。李四同学性格开朗，乐于助人，与同学关系融洽。在毕业设计初期，李四同学主动与指导教师沟通，明确自己的研究方向和目标。在设计过程中，李四同学遇到问题时，能够积极寻求解决方案，并主动与同学、导师交流探讨。李四同学对毕业设计充满热情，愿意投入大量时间和精力，确保设计成果的质量。

(3)学生毕业设计选题：基于人工智能的图像识别系统。该选题旨在研究如何利用深度学习技术实现高精度的图像识别。李四同学在前期查阅了大量文献资料，对相关技术有了较为深入的了解。在导师的指导下，李四同学已初步确定了系统架构和算法选择，并开始着手进行实验验证。李四同学计划在毕业设计过程中，不断优化算法，提高识别准确率，并撰写一篇高质量的毕业论文。

三、毕业设计进度记录

(1)进度记录：截止至2023年3月15日，学生李四已完成毕业设计的前期准备工作。在此阶段，李四同学共查阅了30篇相关文献，并完成了文献综述的撰写。同时，李四同学对图像识别领域的必威体育精装版技术进行了调研，并确定了使用卷积神经网络（CNN）作为主要算法。在实验阶段，李四同学搭建了实验环境，并完成了1000张图像的标注工作。初步实验结果显示，识别准确率达到85%，较之前提高了5个百分点。

(2)进度记录：2023年4月1日至4月30日，李四同学在导师指导下，对CNN算法进行了优化，通过调整网络结构、学习率和损失函数等参数，使准确率提升至90%。在此期间，李四同学共进行了5次实验，每次实验均记录了详细的实验参数和结果。此外，李四同学还针对不同类型的图像进行了识别实验，结果显示，在复杂背景下的识别准确率达到了88%，满足了项目需求。

(3)进度记录：2023年5月1日至5月20日，李四同学开始进行系统实现阶段。在此阶段，李四同学完成了系统架构的设计、模块划分以及代码编写工作。共完成代码约5000行，其中核心算法代码约2000行。在系统测试阶段，李四同学对系统进行了多次调试，确保了系统的稳定性和可靠性。测试结果显示，系统运行时间平均为0.5秒，满足实时性要求。在此期间，李四同学还撰写了系统测试报告，详细记录了测试过程和结果。

四、指导建议与反馈

(1)指导建议：针对李四同学目前的毕业设计进度，建议在接下来的工作中，加强对算法的调优和测试。目前，系统识别准确率虽然达到了90%，但在实际应用中，识别准确率的重要性不言而喻。为此，建议李四同学在以下方面进行改进：一是对训练数据进行更加细致的标注，以提高模型的泛化能力；二是增加数据集的多样性，包括不同场景、光照条件、角度等，以提高模型的鲁棒性；三是采用交叉验证等方法，评估不同模型的性能，选择最优模型进行应用。

案例：在之前的一次测试中，我们发现系统对于复杂背景下的图像识别效果不佳。针对这一问题，我们建议李四同学在模型训练时，增加了复杂背景图像的比例，并调整了模型的权重参数。经过优化后，系统在复杂