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硕士论文深度不够新上映_硕士论文深度不够的原因(2024年11月抢先看)

内容来源:合毅科技所属栏目:导读更新日期:2024-11-27

硕士论文深度不够

真的生不逢时啊啊啊 前些年中文top校的硕士论文也不过尔尔啊 没什么深度广度 现在本科要求一大堆 屁事多爆

想死 把一个专项规划写出了我硕士论文的深度[微笑]而且要数据没数据 好消息是我十四个村庄终于快结项

𐟎“ 硕士论文选题指南:从具体到创新 1⃣️选题要具体,研究的小越好 𐟔 对于硕士生来说,选题要有深度而非广度。一个具体的选题能帮助你更深入地研究,结果也更有针对性。而不是停留在表面,深入的研究往往能产生更有价值的成果。 2⃣️选题具备创新性,进行多学科的交叉 𐟌 创新不一定要在一个全新的领域,而是在前人的基础上做出改进。多学科的交叉也能带来新的视角和方法,让你的研究更具创新性和实用性。 3⃣️选题要有操作可行性和实现可行性 𐟏튥﹤𚎥𗥧瑧š„选题,实验验证是关键。在硕士阶段,可能无法直接使用最前沿的实验室设备。因此,选题应考虑现有条件,确保实验的可操作性和可行性。 4⃣️选题要适合 𐟑袀𐟏늩€‰题应在你的课题组有良好积累的基础上进行,这样能充分利用导师和前辈的经验,以及实验室的仪器和数据资源,加速研究进程。与导师多交流,往往能带来更多启发。

法学毕业论文选题过大?试试这些方法! 作为一个刚开始做学术研究的研究生,选个小一点、具体一点的题目会更好。毕竟,“小题大做”才是王道嘛! 如何判断选题是否过大?𐟤” 选题太大:如果你的题目下面包含很多子问题,而这些子问题本身就能写成一篇论文,那说明你的选题可能太大了。 材料太多:选题需要收集和梳理大量材料,工作量超出你能控制的范围(硕士论文一般控制在两个月以内)。 篇幅有限:在有限的篇幅内,文章只能停留在概念解释和简单论述层面,难以深入透彻地研究。 导师为什么不喜欢大选题?𐟑袀𐟏늨ƒ𝥊›存疑:导师可能会觉得你的能力不够,无法驾驭这么大的题目。 咖位不够:你的学术“咖位”还不够,导师觉得你还需要更多的磨练。 选题过大的原因是什么?𐟤𗢀♂️ 通常是因为我们对选题领域或问题了解得太少,低估了其复杂性和深度。选一个合适大小的题目,需要建立在充分阅读近三年文献的基础上。 如何限缩选题?𐟓 降低抽象维度: 从原则到规则降维:比如,“罪刑法定原则若干问题研究”可以改成“罪刑法定原则下正犯性的认定”。 从包含多项规则的制度到某一规则降维:比如,“正当防卫制度研究”可以改成“防卫过当的阶层式判断规则”。 从某项规则到其某项构成要件或法律效果降维:比如,“论民法典中的重大误解制度”可以改成“论重大误解中的过错要素”。 场景化: 将原则、制度或规则放在某个特殊场景下进行研究。比如,“不法原因给付制度研究”可以改成“论股权代持合同违法无效后的返还”。 引入研究视角/理论框架: 引入某个研究视角或理论框架作为文章的创新点。比如,“均衡性原则之‘权重公式’的反思与重构——一个法经济学的分析视角”。 小贴士𐟓Œ 司法实证研究作为一种法学研究方法,主要是用来提出问题的,而不是提供理由。所以,选题时要慎重考虑实证研究是否能成为你的创新点。 希望这些方法能帮到你,让你的法学毕业论文选题更加精准和深入!𐟓š

毕业论文写不出来?这些建议帮你搞定! 汗颜R][汗颜R][汗颜R] 硕士毕业论文没思路,资料找不到?基础薄弱,自学能力不足?导师放养,没人指导?别担心,以下是一些建议帮你搞定毕业论文: 选题要符合研究方向 ☑ 选择的题目必须符合自己的研究方向,不能脱离研究领域。即使写得再好,如果偏离方向,也很难被采纳。 选题要有价值 ☑ 研究课题在理论上要有开拓价值。凡是难以提出自己见解的题目,最好不要去选。 选题要切合实际 ☑ 在选择课题时,要做到理论联系实际,既要关注“热点”,又要善于发掘有发展前景的主题。这需要深厚的理论基础和敏锐的洞察力。 选题要可行 ☑ 需要在研究方向的范围内,根据已掌握或可能掌握的资料来确定题目。要考虑题目是否会缺乏实现的必要条件,如果资料很少,就无从下手,更别说提高论文深度了。避免面面俱到,蜻蜓点水。 不要怕,多参考一些论文写作的资料和方法,结合自己的实际情况,认真思考和选择题目,相信你能够搞定毕业论文的!

文献综述写作指南:你需要知道的一切 𐟓š 𐟓 文献综述是否查重? 文献综述通常不参与查重,但去除引用文献的重复率部分(建议不超过20%)是需要关注的。建议提前咨询导师以获取准确指导。 𐟓 文献综述的字数要求? 字数要求因学校而异,建议参考知网硕士论文。推荐写作范围在1500-2000字之间。 𐟔 文献综述应包含哪些内容? 领域的历史背景 当前研究内容、问题及提升空间 研究的发展历程和趋势 相关理论内容和解释 术语解释 选题价值分析 论证依据 𐟓Š 如何在文中分析评述多篇文献? 根据选题范围和深度,分析和评述的篇数有所不同。作为论文的一部分,建议分析6篇及以下的文献;作为独立的文献综述文章或书籍,分析篇数可增加至20篇及以上。 𐟎‰ 写作小贴士: 范文摘要总结:首先阐述研究的重要性,然后介绍研究的主要内容。确保你的摘要能够简洁明了地概括你的研究。

深度学习创新点从哪里来?看这里! 最近有不少朋友问我,深度学习模型的创新点到底该怎么找。其实这个问题我也曾经困扰过,不过经过一番摸索和总结,终于有了一些心得。今天就来跟大家分享一下,希望能帮到你们。 从基础模型开始 𐟏—️ 首先,你得找一个比较新的、容易复现的模型代码。读懂它,跑通它,然后把它作为你的baseline。这样一来,你的起始指标就不会太差,至少能有个基础。 魔改模型 𐟧™‍♂️ 接下来,就是在这个基础模型上进行各种魔改。你可以加入一些深度学习领域里比较火的模块,比如各种残差模块、注意力机制模块、循环模块,还有很火的transformer模块。或者用各种新型的深度卷积、可变形卷积代替普通卷积。再或者,你可以尝试一些比较火的概念,比如把有监督学习改成半监督学习、无监督学习,或者引入知识蒸馏、元学习、对比学习等等。总之,各种尝试魔改,没有思路就去看别人论文怎么做的。除了各种顶会大佬的文章,建议有空可以看一些比较水的期刊论文,国内硕士论文,看多了会发现普通人的创新点(套路)大多类似,可以从中找到很多灵感,也可以多看看其他相关领域的文章,不一定只看自己研究方向的。 训练和优化 𐟒𛊊然后,就是把模型训练好。你可以尝试提高指标,或者提高计算速度,或者把网络轻量化。只要效果好的话,都可以作为你的创新工作。最后,就是要把故事逻辑讲好。网络学习都是黑盒子,说不清里面具体哪里起了哪些作用,只要能证明你做的工作是有效果的就可以是创新点啦。 希望这些分享对你有帮助!如果还有什么需要了解的,可以随时找我,让我们一起加油!𐟒ꀀ

博士学姐学长,求指导! 大家好,我是计算机专业背景的硕士,正在准备申请博士项目。虽然我的科研成果不多,但我相信自己的能力还是有的。目前,我对深度强化学习、Transformer模型以及交通预测非常感兴趣,想要将它们结合起来进行一些研究。 然而,我的编程能力较弱,论文写作也不太熟练。因此,我希望能找到一位在读博士或博士毕业的学长学姐,有偿指导我进行实验设置和方法研究。时间可能需要几个月,我们会定期沟通,或者按课时进行。具体细节可以面谈。 如果你对交通预测或深度强化学习方向感兴趣,或者你的研究领域有很好的前景,欢迎联系我。虽然指导学弟学妹可能没有好脸色,但指导我,我会给钱还吹彩虹屁呀!𐟘„ 中介勿扰,谢谢大家!

硕士论文理论基础常见误区及应对策略 许多研究生在撰写硕士论文时,在理论基础部分常常会犯一些错误。以下是一些常见的误区及应对策略: 𐟚먯樓𚤸€:理论堆砌 硕士论文是展示学术实力的平台,但这并不意味着理论越多越好。如果将大量理论毫无目的地堆砌在一起,导师和评委可能会认为你在敷衍。正确的做法是选择那些与正文紧密相关的、自己熟悉的理论进行介绍,确保这些理论在论文中有实际用途。辅助分析的手段和方法只是工具,不是理论基础𐟓–。 例如,在法学论文中,案例分析是一种常用的分析方法,但它只是分析工具,不能作为理论基础。而像罪刑法定这样的法学经典理论,可以作为理论基础的一部分。 𐟚먯樓𚤺Œ:理论与应用脱节 硕士论文字数通常较多,评委老师不可能逐字逐句地阅读。他们会重点关注哪些部分呢?理论基础肯定是其中之一。如果这部分只是简单地介绍理论,没有针对研究问题的应用阐述,没有用来分析问题,那么论文的逻辑和深度都会受到影响,通过的可能性很小。 避免这些误区,你的硕士论文才能更加出色!

研0非科班,是否该坚持算法之路? 𐟎“ 背景:我是一名211本科金融专业的学生,目前正在985高校攻读应用统计硕士学位,均在上海。我有两段实习经历,一段是在互联网小厂从事数据分析,另一段是在哈啰数据运营。 𐟑袀𐟏력E𘈦ƒ…况:我已经联系好了导师,导师主要研究深度学习,特别是自然语言处理方向。我跟随导师进行数据挖掘工作,已经学习了一个月,目前正在按照导师规划的路线学习深度学习的经典模型。 𐟓ˆ 职业规划:导师对我期望是发表一篇论文。但经过讨论,我们发现发论文的可能性不大,因为明年8、9月就要面临秋招。导师建议我在这个学期参加比赛,用比赛项目写论文。如果能在百度级别的算法实习,可以暂时不去做学校的科研项目,等到明年再找其他机会。 𐟤” 困惑:目前的情况是,发论文的可能性很低,而且今年找到中厂算法实习的机会也不大。毕业进大厂甚至从事算法工作都非常困难。我不知道是否应该继续坚持算法方向。 𐟒ᠥ𛺨𜚥œ觱𛤼𜧚„帖子下,经常能看到建议转行做Java开发的建议。虽然我在本科时没有考虑过这个方向,但现在接触了算法后,确实面临转行的问题。不过,非科班的背景让我对转行的难度感到不确定。 𐟓‰ 数据分析实习体验:实习后,我发现数据分析是一个大坑,不太考虑继续做这个方向。 𐟙 真诚求建议:希望得到关于是否继续坚持算法方向的建议。

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