大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題，就是關(guān)于計(jì)算機(jī)應(yīng)用專(zhuān)科論文的問(wèn)題，于是小編就整理了1個(gè)相關(guān)介紹計(jì)算機(jī)應(yīng)用專(zhuān)科論文的解答，讓我們一起看看吧。

計(jì)算機(jī)碩士論文怎么創(chuàng)新？

作為一名計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的研究生導(dǎo)師，我來(lái)回答一下這個(gè)問(wèn)題。

首先，研究生階段的教育以培養(yǎng)高端應(yīng)用型人才和創(chuàng)新型人才為主，所以碩士研究生的畢業(yè)論文一定要體現(xiàn)出一定的創(chuàng)新性，不論是從理論知識(shí)體系的角度來(lái)看，還是從行業(yè)應(yīng)用的角度來(lái)看，都要有自己的創(chuàng)新點(diǎn)。

創(chuàng)新本身有很多維度，在當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的大背景下，研究生的創(chuàng)新點(diǎn)也非常多，以計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)為例，在當(dāng)前傳統(tǒng)企業(yè)紛紛實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化、智能化的大背景下，選擇一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)還是相對(duì)比較容易的。

計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)對(duì)于新技術(shù)是比較敏感的，新的技術(shù)領(lǐng)域也會(huì)有更多的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，比如當(dāng)前在大數(shù)據(jù)、人工智能領(lǐng)域就有比較多的創(chuàng)新點(diǎn)。大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域的諸多創(chuàng)新往往都離不開(kāi)算法的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)、訓(xùn)練、驗(yàn)證等等，所以當(dāng)前很多碩士研究生都從算法入手來(lái)尋找自己的創(chuàng)新點(diǎn)。由于當(dāng)前算法設(shè)計(jì)的創(chuàng)新空間相對(duì)比較大，所以基于算法設(shè)計(jì)來(lái)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新也會(huì)相對(duì)容易一些。

碩士研究生的畢業(yè)論文不能脫離自己的課題，脫離課題進(jìn)行創(chuàng)新也會(huì)遇到各種困難，比如實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景支持等等。要想基于課題來(lái)實(shí)現(xiàn)自己的創(chuàng)新，要跟自己的導(dǎo)師進(jìn)行深入的溝通，讓導(dǎo)師給自己一個(gè)方向，然后基于這個(gè)方向來(lái)準(zhǔn)備相關(guān)的資料（文章）等等。碩士研究生在進(jìn)行創(chuàng)新的過(guò)程中，一定要注重與導(dǎo)師和同課題組的同學(xué)（師哥、師姐）進(jìn)行溝通，溝通的過(guò)程也是學(xué)習(xí)的過(guò)程。

最后，對(duì)于“專(zhuān)碩”來(lái)說(shuō)，可以跟自己的行業(yè)導(dǎo)師溝通，爭(zhēng)取在行業(yè)領(lǐng)域?qū)ふ覄?chuàng)新點(diǎn)，這個(gè)過(guò)程也會(huì)積累一定的行業(yè)知識(shí)，為未來(lái)的就業(yè)奠定基礎(chǔ)。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會(huì)陸續(xù)寫(xiě)一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會(huì)有所收獲。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問(wèn)題，或者是考研方面的問(wèn)題，都可以在評(píng)論區(qū)留言，或者私信我！

以機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?yàn)槔?/p>

1. 在原始的數(shù)據(jù)集上加一些噪聲，例如隨機(jī)遮擋，主要是根據(jù)具體的任務(wù)來(lái)增加噪聲或擾動(dòng)，不可亂來(lái)。如果它的精度下降的厲害，那你的思路就來(lái)了，如何在有遮擋或有噪聲或其他什么情況下，保證模型的精度。（無(wú)事生非）

2. 用它的模型去嘗試一個(gè)新場(chǎng)景的數(shù)據(jù)集，因?yàn)樗瓉?lái)的模型很可能是過(guò)擬合的。如果在新場(chǎng)景下精度下降的厲害，思路又有了，如何提升模型的泛化能力，實(shí)現(xiàn)在新場(chǎng)景下的高精度。（無(wú)事生非）

3. 思考一下它存在的問(wèn)題，例如模型太大，推理速度太慢，訓(xùn)練時(shí)間太長(zhǎng)，收斂速度慢等。一般來(lái)說(shuō)這存在一個(gè)問(wèn)題，其他問(wèn)題也是連帶著的。如果存在以上的問(wèn)題，你就可以思考如何去提高推理速度，或者在盡可能不降低精度的情況下，大幅度減少參數(shù)量或者計(jì)算量，或者加快收斂速度。（后浪推前浪）

4. 考慮一下模型是否太復(fù)雜，例如：人工設(shè)計(jì)的地方太多，后處理太多，需要調(diào)參的地方太多。基于這些情況，你可以考慮如何設(shè)計(jì)一個(gè)end-to-end模型，在設(shè)計(jì)過(guò)程中，肯定會(huì)出現(xiàn)訓(xùn)練效果不好的情況，這時(shí)候需要自己去設(shè)計(jì)一些新的處理方法，這個(gè)方法就是你的創(chuàng)新。（后浪推前浪）

5. 替換一些新的結(jié)構(gòu)，引入一些其它方向的技術(shù)，例如transformer，特征金字塔技術(shù)等。這方面主要是要多關(guān)注一些相關(guān)技術(shù)，前沿技術(shù)，各個(gè)方向的內(nèi)容建議多關(guān)注一些。（推陳出新）

6.嘗試去做一些特定的檢測(cè)或者識(shí)別。通用的模型往往為了保證泛化能力，檢測(cè)識(shí)別多個(gè)類(lèi)，而導(dǎo)致每個(gè)類(lèi)的識(shí)別精度都不會(huì)很高。因此你可以考慮只去檢測(cè)或識(shí)別某一個(gè)特定的類(lèi)。以行為識(shí)別為例，一些通用的模型可以識(shí)別幾十個(gè)動(dòng)作，但你可以專(zhuān)門(mén)只做跌倒檢測(cè)。在這種情況下你可以加很多先驗(yàn)知識(shí)在模型中，換句話說(shuō)，你的模型就是專(zhuān)門(mén)針對(duì)跌倒設(shè)計(jì)的，因此往往精度可以更高。（出奇制勝）

我是一名計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的碩士生，已經(jīng)畢業(yè)六年了。

其實(shí)畢業(yè)論文和小論文的發(fā)表是一樣的，論文一定要有創(chuàng)新點(diǎn)，，你的方法對(duì)于老方法的提升很有限，但只要提升了，就可以。

因?yàn)槲也恢滥愕木唧w研究方向，所以無(wú)法在具體的算法上跟你講什么。但是一般來(lái)說(shuō)，算法的創(chuàng)新是基于你理論的創(chuàng)新，理論創(chuàng)新之后，你就要建模，然后從數(shù)學(xué)的角度把這個(gè)東西量化出來(lái)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)證明你算法的優(yōu)越性。

有兩點(diǎn)是可以給你借鑒一下，第一點(diǎn)一定不要著急，著急之后什么都想不到。第二點(diǎn)就是你論文或者實(shí)驗(yàn)的落腳點(diǎn)，一定要越小越好，盡量把你這個(gè)系統(tǒng)工程拆分成各個(gè)小塊，然后去研究。 希望能夠幫助到你。

1. 文獻(xiàn)閱讀方面：專(zhuān)注你的研究方向，多看看國(guó)外的文獻(xiàn)，國(guó)內(nèi)的論文建議只看相關(guān)博士學(xué)位論文（這一點(diǎn)非常重要，因?yàn)椴┦空撐耐ǔＴ诶碚撋系难芯扛钊耄欢嗫纯慈思以趺醋龅牟庞兴悸贰?/li>
2. 算法優(yōu)化方面：（1）別人的算法應(yīng)用到你的研究上，屬于基礎(chǔ)創(chuàng)新；（2）在別人算法的問(wèn)題上，做出優(yōu)化，屬于中級(jí)創(chuàng)新；（3）提出全新算法，屬于原始創(chuàng)新。
3. 總的來(lái)說(shuō)，貴在堅(jiān)持，一鼓作氣！

到此，以上就是小編對(duì)于計(jì)算機(jī)應(yīng)用專(zhuān)科論文的問(wèn)題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于計(jì)算機(jī)應(yīng)用專(zhuān)科論文的1點(diǎn)解答對(duì)大家有用。