最新行人检测论文

行人检测论文

深度嵌入聚类算法研究基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现基于动力学模型的属性网络重叠社团发现基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究公交线路准点预测方法研究基于深度学习的医学图像分割算法研究基于CNN的高速公路流量预测服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现基于CRF的初等数学命名实体识别基于多尺度 CNN的图片语义分割研究基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现表情识别应用系统的设计与实现基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究多源数据库数据采集系统设计与实现基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现矩阵分解中的流形结构学习研究基于无监督的OSN恶意账号检测深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用用户评分的隐式成分信息的研究线性规划求解算法的实现与应用基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现复杂网络关键节点识别算法比较研究基于对抗网络和知识表示的可视问答基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理匿名可信身份共享区块链的设计与实现基于图像的场景分类算法的设计与实现恶意APK静态检测技术研究与实现车辆再识别技术研究

Since we combine region proposals with CNNs, we call our method R-CNN: Regions with CNN features. 下面先介绍R-CNN和Fast R-CNN中所用到的边框回归方法。为什么要做Bounding-box regression？如上图所示，绿色的框为飞机的Ground Truth，红色的框是提取的Region Proposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<)，那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。如果我们能对红色的框进行微调，使得经过微调后的窗口跟Ground Truth更接近，这样岂不是定位会更准确。确实，Bounding-box regression 就是用来微调这个窗口的。那么经过何种变换才能从图11中的窗口P变为窗口呢？比较简单的思路就是：注意：只有当Proposal和Ground Truth比较接近时（线性问题），我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型，否则会导致训练的回归模型不work（当Proposal跟GT离得较远，就是复杂的非线性问题了，此时用线性回归建模显然不合理）。这个也是G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector多次迭代实现目标准确定位的关键。 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。模型详解 RCNN全程就是Regions with CNN features，从名字也可以看出，RCNN的检测算法是基于传统方法来找出一些可能是物体的区域，再把该区域的尺寸归一化成卷积网络输入的尺寸，最后判断该区域到底是不是物体，是哪个物体，以及对是物体的区域进行进一步回归的微微调整（与深度学习里的finetune去分开，我想表达的就只是对框的位置进行微微调整）学习，使得框的更加准确。正如上面所说的，RCNN的核心思想就是把图片区域内容送给深度网络，然后提取出深度网络某层的特征，并用这个特征来判断是什么物体（文章把背景也当成一种类别，故如果是判断是不是20个物体时，实际上在实现是判断21个类。），最后再对是物体的区域进行微微调整。实际上文章内容也说过用我之前所说的方法（先学习分类器，然后sliding windows），不过论文用了更直观的方式来说明这样的消耗非常大。它说一个深度网络（alexNet）在conv5上的感受野是195×195，按照我的理解，就是195×195的区域经过五层卷积后，才变成一个点，所以想在conv5上有一个区域性的大小（7×7）则需要原图为227×227，这样的滑窗每次都要对这么大尺度的内容进行计算，消耗可想而知，故论文得下结论，不能用sliding windows的方式去做检测（消耗一次用的不恰当，望各位看官能说个更加准确的词）。不过论文也没有提为什么作者会使用先找可能区域，再进行判断这种方式，只是说他们根据09年的另一篇论文[1]，而做的。这也算是大神们与常人不同的积累量吧。中间的深度网络通过ILSVRC分类问题来进行训练，即利用训练图片和训练的分类监督信号，来学习出这个网络，再根据这个网络提取的特征，来训练21个分类器和其相应的回归器，不过分类器和回归器可以放在网络中学习，R-CNN 模型如果要拟人化比喻，那 R-CNN 肯定是 Faster R-CNN 的祖父了。换句话说，R-CNN 是一切的开端。 R-CNN，或称 Region-based Convolutional Neural Network，其工作包含了三个步骤： 1.借助一个可以生成约 2000 个 region proposal 的「选择性搜索」（Selective Search）算法，R-CNN 可以对输入图像进行扫描，来获取可能出现的目标。 2.在每个 region proposal 上都运行一个卷积神经网络（CNN）。 3.将每个 CNN 的输出都输入进：a）一个支持向量机（SVM），以对上述区域进行分类。b）一个线性回归器，以收缩目标周围的边界框，前提是这样的目标存在。下图具体描绘了上述 3 个步骤：Abstract ： R-CNN的两个贡献：卷积层的能力很强，可以遍历候选区域达到精确的定位。2.当有标签的数据很少的时候，我们可以事前进行有标签（别的数据集上？）的预训练作为辅助任务，然后对特定的区域进行微调。Introduction: 这篇文章最开始是在PASCAL VOC上在图像分类和目标检测方面取得了很好的效果。为了达到很好的效果，文章主要关注了两个问题：1.用深层网络进行目标的定位。2.如何用少量的带标签的检测数据来训练模型对于对一个问题目标定位，通常有两个思路可以走： 1.把定位看成回归问题。效果不是很好。 2.建立划窗检测器。 CNN一直采用建立划窗这个方式，但是也只是局限于人脸和行人的检测问题上。本文使用了五个卷积层（感受野食195*195），在输入时移动步长是32*32。除此之外，对于定位问题，我们采用区域识别的策略。在测试阶段，本文的方法产生了大约2000个类别独立的候选区域作为cnn的输入。然后得到一个修正后的特征向量。然后对于特定的类别用线性SVM分类器分类。我们用简单的方法（放射图像变形）来将候选区域变成固定大小。对于第二个缺少标签数据的问题目前有一个思路就是无监督的预训练，然后再加入有监督的微调。作为本文最大的贡献之二：在ILSVRC数据集上，我们先进行有监督的预训练。然后我们在PASCAL这个小数据集上我们进行特定区域的微调。在我们的实验中，微调可以提升8%的mAP。本文的贡献;效率高仅仅是特别类别的计算是合乎情理的矩阵运算，和非极大值抑制算法。他们共享权值，并且都是低维特征向量。相比于直接将区域向量作为输入，维数更低。本文方法处理能实现目标检测，还以为实现语义分割。 2.用R-CNN进行目标检测：有3个Model：（1）产生独立的候选区域。（2）CNN产生固定长度的特征向量。（3）针对特别类别的一群svm分类器。模块的设计候选区域：之前有大量的文章都提过如果产生候选区域。本文采用SS（selective search ）方法。参考文献【34】+【36】特征抽取：对于每个候选区域，我们采用cnn之后得到4096维向量。测试阶段的检测在测试阶段，我们用选择性搜素的方式在测试图片上选取了2000个候选区域，如上图所示的步骤进行。运行时间分析: 总之当时相比很快。训练模型有监督的预训练：我们使用了大量的ILSVRC的数据集来进行预训练CNN，但是这个标签是图片层的。换句话说没有带边界这样的标签。特定区域的微调：我们调整VOC数据集的候选区域的大小，并且我们把ImageNet上午1000类，变成了21类（20个类别+1个背景）。我们把候选区域（和真实区域重叠的）大于的标记为正数，其他的标记为负数。然后用32个正窗口和96个负窗口组成128的mini-batch。目标类别分类器：对于区域紧紧的包括着目标的时候，这肯定就是正样本。对于区域里面全部都是背景的，这也十分好区分就是负样本。但是某个区域里面既有目标也有背景的时候，我们不知道如歌标记。本文为了解决这个，提出了一个阈值：IoU覆盖阈值，小于这个阈值，我们标记为负样本。大于这个阈值的我们标记为正样本。我们设置为。这个是一个超参数优化问题。我们使用验证集的方法来优化这个参数。然而这个参数对于我们的最后的性能有很大的帮助。一旦，我们得到特征向量。因为训练数据太大了。我们采用standard hard negative mining method（标准难分样本的挖掘）。这个策略也是的收敛更快。 Results on PASCAL VOC 201012 . Visualization, ablation, and modes of error . Visualizing learned features 提出了一个非参数的方法，直接展现出我们的网络学习到了什么。这个想法是将一个特定的单元(特性)放在其中使用它，就好像它自己是一个对象检测器正确的。具体方法就是：我们在大量候选区域中，计算每个单元的激励函数。按从最高到最低排序激活输出，执行非最大值抑制，然后显示得分最高的区域。我们的方法让选定的单元“为自己说话”通过显示它所触发的输入。我们避免平均为了看到不同的视觉模式和获得洞察力为单位计算的不变性。我们可以看到来着第五个maxpooling返回的区域。第五层输出的每一个单元的接受野对应输出227*227的其中的195*195的像素区域。所以中心那个点单元有全局的视觉。. Ablation studies 实际上ablation study就是为了研究模型中所提出的一些结构是否有效而设计的实验。比如你提出了某某结构，但是要想确定这个结构是否有利于最终的效果，那就要将去掉该结构的网络与加上该结构的网络所得到的结果进行对比，这就是ablation study。 Performance layer-by-layer, without fine-tuning. 我们只观察了最后三层Performance layer-by-layer, with fine-tuning. 微调之后，fc6和fc7的性能要比pool5大得多。从ImageNet中学习的pool5特性是一般的，而且大部分的提升都是从在它们之上的特定领域的非线性分类器学习中获得的。Comparison to recent feature learning methods. 见上图 . Detection error analysis CNN的特征比HOG更加有区分。. Bounding box regression 有了对错误的分析，我们加入了一种方法来减少我们的定位错误。我们训练了一个线性的回归模型HOG和SIFT很慢。但是我们可以由此得到启发，利用有顺序等级和多阶段的处理方式，来实现特征的计算。生物启发的等级和移不变性，本文采用。但是缺少有监督学习的算法。使得卷积训练变得有效率。第一层的卷积层可以可视化。【23】本文采用这个模型，来得到特征向量 ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition用了非线性的激励函数，以及dropout的方法。【34】直接将区域向量作为输入，维数较高。IoU覆盖阈值=，而本文设置为，能提高5个百分点。产生候选区域的方式：selective search 也是本文所采取的方式是结合【34】+【36】。【5】产生候选区域的方式为：限制参数最小割bounding box regression HOG-based DPM文章中的对比试验。缩略图概率。[18][26][28]文章中的对比试验。

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这篇文章是Google Brain关于路由模型异构结构和不同深度等因素的探究，收录于ICLR2019。文章关于topk选择的一些观点，对于后续的Switch Transformer研究有着一些影响。可以说这是谷歌大脑的大佬们在路由模型探索中的一些中间思考。论文题目：《DIVERSITY AND DEPTH IN PER-EXAMPLE ROUTING MODELS》论文地址：摘要：文章指出先前的路由模型相关工作都忽略了模型结构的多样性以及不同的路由决策。大佬们认为结构的多样性和路由的深度能够增强路由网络的表征能力。因此本文就是这两方面的尝试，并且在异构的结构上取得了35%的效果提升，在路由深度的探索上还待优化。介绍：神经网络用相同的方法处理每一个输入，这种静态的范式相比于人脑灵活处理感知输入显得很僵硬。因此基于输入的处理过程是否能够提升神经网络的表现？这种”专有“的处理过程能够提供更好的参数效率以及减少计算。先前大部分工作利用一个网络路由不同的输入，使用大量的子单元或者专家来处理，对于某个输入只有部分专家是激活的。路由网络和专家的学习是同时进行的。先前的路由模型都是由较小的同构网络组成，直观上来看，不同类型的输入样本应该适用于不同结构的处理单元。同时，路由决策一般小于五个。因此这篇工作就是探究异构结构和路由深度的影响。实验结果表明，异构结构对于提升效果十分关键，但是更多的router决策由于优化困难效果不佳。方法：一种很自然的想法：定义一个超网包含很多的专家和路由网络。如下，相似的样本路由到相似的处理路径，不同的样本路由到不同的处理路径。将样本路由到well-matched的专家至关重要。需要另一个较小的router网络学习这种分发机制，并且router能够利用样本的中间态表示。一种学习router的方法是强化学习，本文工作用的则是MoE文章的noisy top-k 门控网络：这种topk的运算方式，虽然引入了不连续的输入，但是梯度下降学习在noisy top-k门控网络表现很好。这也和之前QA工作上的经验相符合，有机会写一篇介绍下。在MoE基础上，文中提出固定的k会容易使得网络过拟合。因此提出一种k淬火的trick：在最初的层激活比较大的k，接近分类层用更小的k，这和直观上低层coarse特征，高层elaborate特征想对应。对应比较粗的划分，可能需要多个专家的权重分配，到了上层更abstract的特征表示时，细致的划分只需要较少的专家权重分配。同时在实验上也取得比较好的效果。还有个负载均衡的问题，假如初期某些专家表现优于随机初始化，那么gate就偏向于选择这部分专家，正反馈会使得专家的激活不均匀。因此对应MoE论文，加入了important loss正则化：多样性：先前MoE中专家仅是参数不同结构相同的结构是次优的。举了狗的例子，一张放大的狗图片需要完整图像的信息，而多目标中对狗的分析可能需要max-pooling这种操作滤过无关的信息。先前有一些神经网络结构搜索模型同时更新网络结构和参数，这种one-shot模型就是异构路由模型的一种特殊case，只不过对于所有输入在超网中的路由路径都一致。异构路由模型可以很容易地通过增加task embedding输入从而拓展到多任务，就如同task-based 模型Pathnet一样。模型结构如图：模型总体是一个堆叠的cell结构，cell由堆叠的choice blocks组成。如右边结构所示，choice block需要选择哪些输入和哪些操作（卷积池化自身（skip connection））。与Bender工作不同之处在于1、每个样本的路由路径不同，one-shot结构搜索则是选择单个路径2、每一个cell是不同的，one-shot的结构中使用的是单个相同cell结构路由深度：随着网络的加深，模型的表现会有相应的提升。因此，路由模型也需要拓展到比较大的深度。计算消耗上来说，路由模型拥有block-sparse结构，只需激活部分专家进行稠密计算，所以从硬件来说是容易拓展的。在一个简化的模型上，如果存在n个路由决策，同时每个决策选择E个专家，那么存在条路径。先前Shazeer的MoE工作关注于增大E，我们对于增加路由决策更感兴趣，因为路径数量会指数级增长。但是随着路由深度n的增长，选择也会变得越来越多，优化routing model会很困难。所以工作的目的是在现有技术下是否能够灵活地拓展路由深度n，而是需要额外地研究。相关工作：路由模型归属于条件计算类中，可以在不增加计算消耗的同时提升模型容量。本文工作类似于Rosenbaum的多任务学习路由工作。不同点在于异构的专家以及更深的路由。例如NAS之类的自动搜索技术在ImageNet上取得很好效果。但是这类结构搜索计算消耗大，并且最终还是一个静态的模型。还有一类树结构的循环神经网络和参数预测模型。对于每一个输入利用循环神经网络匹配一个特定的树结构，但是学习过程不允许结构改变。参数预测模型相比于对于所有样本利用一套固定的参数，推理出一系列基于样本的参数。虽然参数变化，但是结构是不变的。在多样性路由模型中，模型结构变化的同时参数是静态的，如何结合两种idea是未来的工作。实验：在研究异构性和路由深度之前，作者先在MNIST上验了一把noisy top-k gating的效果。左边的图展示了，相同类别的样本趋向于路由到相同pair的专家。右图展示了每个专家上处理样本的标签分布是不同的，能够体现一定的specialization。并且加入normalization能够提升结果的稳定性，这也和之前product key网络的经验不谋而合。异构性：以Omniglot作为routing model的benchmark，数据集包含了50种不同的字母，其中每个字母由一系列灰度为20的105*105手写用例组成。将每个字母的预测视为单独的任务，因此构成多任务预测任务。由于baselingCMTR（一种层次化进化算法）的训练时间与任务数呈线性关系，因此在划分数据集的时候只基于20个字母。路由模型由一个共享的卷积层和八个专家层组成，每一层拥有48个卷积核。每个任务配有独立的linear readout layer并且基于任务的表示会额外地输入每个router。异构的路由模型相比于SOTA减少了35%的误差。CMTR有3M参数而本文的模型只有参数。说明了通过淬火的topk trick，本文的routing模型能够在low-resource task表现很好。消融实验中，通过固定三种配置的专家组来做对比。结果证明，diverse architectural components简化建模并且提升模型效果。在不同数据集上的额外消融实验，最终结果很一般。最终的结果在不同数据集上效果不同，并且和数据大小也没有太大关系。作者在文中的结论是增加不同的运算操作以及增加重要计算操作的复制是一种直接提升模型效果的方法。这个地方其实不太明白，可以看到结果仅使用3x3的卷积核效果很不错，异构的专家层效果相当，但是并没有给出diversity&cloning的效果，个人觉得这个结论有点牵强。 routing depth：论文给出了在CIFAR-10上的效果，结果上看起来routing model效果甚至劣化了。比如在cell nums=6，filters nums=64的配置下，routing model的效果相当于all-on C=6，F=32的效果，然而计算量是2x，对比于搜索出的one-shot模型，计算量甚至是。而且当C增大到12时，效果甚至劣化了。作者认为复杂的routing优化导致了效果的劣化，类似于noisy top-k gating这样的router方法是经验性的而无法学习出很强的solutions。结论：在结构异构上，本文的实验在模型最终效果上取得了重要的效果？到那时路由深度的优化仍然是不确定的。作者认为开辟static model的痛点领域是routing model所需要的。并且预言了在超大规模任务上是routing model发力的领域（switch transformer在两年后不负众望），并且对routing models的优化持乐观态度。

Brain现在在单独发展，但没有以前那么火了，我看到他最近的一次实在2011的某一期的《强心脏》上，自那以后就再也没有消息了

BRIAN fly to the sky成员之一姓名：朱民奎生日：1981年1月10日身高：176CM 体重：60KG 鞋码：290MM 腰围：29 inc 衣服号码：100 出生地：美国新泽西个性：开朗活泼学历： marsm school(1-4年级) Emma c. attales(5-8年级) Holy spirit high school(9-12年级) 学校：RUTGRS UNIVERSITY 1年级家庭：一个哥哥血型：A 视力：左：右宗教：基督教习惯：咬指甲，碰手指兴趣：看电影，篮球，上网聊天特长：ENGLISH RAP MAKING & RAPXINKE 喜欢的颜色：蓝色喜欢的饮料：桃味NESYI 喜欢的食物：PASETA。蘑菇牛肉铁板饭喜欢的餐厅：意大利式的餐厅喜欢的服饰：HIO HOP型的喜欢的香水：AKUADI 喜欢的单词：GOD BLESS 喜欢的人的类型：有趣的不喜欢人的类型：沉默少语的想见的演员：车太贤最想采访的明星：JINUSEAN，刘承俊珿OD的 TEAWOO 做梦都想见的电影明星：正在锡采访的时候不可缺的人物；FTTS 在演艺圈最想知道的事：演技和收益是否成正比口头禅：EN ~~~好啊``` 喜欢的艺人：HOT， GOD的TEA WOO，BLACK BEAT，朴孝信喜欢的电影： PIMILE MAN 解除压力的方法：把心里话告诉亲密的人宝贝：家人。FANY的信和礼物。FTTS 理想的异性：小巧可爱、开朗活泼喜欢哪种女孩：大眼睛,功课好,有幽默感的女孩子喜欢的歌手：Michael Jackson、 JAY-Z、NAS、NSYNC 座右铭：相信上帝那么所有的好事都会来到〖出道经历〗■ 1999年12月9日首张专辑 "Day by Day"上市 ★ 第一张专辑发表日期 - 1999年11月21日MBC-TV 'LOG IN ' 主打歌曲 - [Day by Day]、[Fly to the Sky] [I don't wanna say Good-bye] 1999年12月11日 MBC-TV 'MUSIC CAMP' 首次现场直播. 1999年12月15日 Carol专辑[Christmas in ]上市. 2000年1月26日 [Day by Day]获得KMTV 'SHOW MUSIC BANK' 第一名. 第一张专辑在台湾上市 (唱片公司:AVEX Taiwan). 2000年8月15日举行第一期歌迷俱乐部 "Fly High"创立仪式. 2000年12月8日 Carol专辑[Winter Vacation ]上市. 2000年12月29日 SBS '歌谣大战' 2000年度最佳新人奖. ■ 2001年2月3日第二张专辑 "约定"上市 ★ 第二张专辑发表日期 - 2001年2月11日SBS '人气歌谣' 主打歌曲 - [约定]、[Maybe God Knows] [I want you I need you] 2001年6月2-3日举行第一场Joint Concert 'Fly to the Sky & 金兆汉 R&B 演唱会' (地点: 良才洞教育文化会馆). ■ 2001年8月29日 'Fly to the Sky & 金兆汉 R&B 演唱会'实况录像VCD上市

行人检测论文总结

论文的总结应该怎么写（通用6篇）

在学习、工作生活中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。相信许多人会觉得论文很难写吧，下面是我整理的论文的总结应该怎么写，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

1、首先我们肯定要选着一个自己熟悉的题目，且要准确

有句话说的不错，看菜不误磨刀工嘛。毕业论文写作都是一样的道理，选一个自己熟悉的题目，在写论文会有一种得心应手的感觉。选题的时候，我们不关熟悉就可以啦，还考虑很多其他因素，既要符合理论的发展趋势，紧跟时代的步伐，一定的创新，也要有一定的学术价值；这也是对自己专业知识的一种考验。在选题时一定要进行深入的论证，有要结合自身情况，量体裁衣，确定题目。题目一旦论证确定，就要树立目标和信心，坚定的写下去，在写作过程中遇到困难在所难免，没有谁会一气呵成，不关有还是没有，反正我是不信会有的。我们只有面对困难，寻求解决困难的办法，切忌信念不坚定，不敢下手，一定要相信自己，选定的题目是经过深思熟虑，跟访考虑的。自己有能力有信心写下去，这一点，信心最重要，这是我们论文写作的动力和支撑。

2、思路清晰

题目确定了，我们就题目进行深入的论述证明，要确定好思维导图，这样就会有明确的条理。毕业论文写作，思路决定你的写法，是按什么顺序，这根据自己论文的实际情况而定，只有做到研究思路清晰，才能围绕主体开展论述，这也是从总体上对论文的一个把握，不会让论文写作偏离主题，我们可以列出论文的各级标题。

3、论点要言简意赅

毕业论文写作中，要善于用简明扼要的话总结自己的观点，就是在论文下级标题对自己的观点要有所体现，切忌把观点隐藏在正文中间，要做到导师看了你的纲目，就知道你写了什么，表达了怎样的观点。不要把自己观点藏起来，别人都看不到，谁知道你写的什么？

4、论据要充分

毕业论文，重在论证。把道理讲明白，为什么是这样的观点，论据一定要充分。举例子进行论证，只要是发生过存在的，都可以用来论证，论据充分了，我们的论文才显得丰满，论点才能站得住脚。

5、合理借鉴和引用他人的成果

叫借鸡下蛋，也就是说借势，让自己论证有着坚实的后盾。在引用他人的研究成果时，一般要遵循一个原则，引用了人家的论点，就不能引证人家的论据，引用了论据，就不能引用论点，这样可以避免不必要的麻烦。

6、文中脚注和参考文献要全面

在毕业论文写作中，不可能不引用别人的观点，不过要在论文中标注出来了，这是研究的需要，不能算抄。但一定要有下注，要标明文献的出处，具体到页码，不然很容易有抄袭的嫌疑。一般在引用中，不能出现大段的引用，最好是转化为自己的语言，把意思表达出来。这样才能通过论文查重，不然你没标注，就会检测出你的论文是抄袭的，所以标注很重要。

7、论文的总结范文

在新年前夕终于把毕业论文草稿搞定了，也许是这段时间最值得高兴的事儿。论文写作大约花了将近一个学期的时间，从开学到十一，我完成了原来提纲的前三章，共计三万多字。之后屁颠屁颠的给老师看的时候很悲惨的被驳回重写。十一假期结束以后，痛定思痛，重新修改论文大纲。中间经历过一段非常纠结、痛苦的时间，实在无法下笔写下去。但是，仍然坚持了下来，我想这对于我来说是一场艰难的战争。

论文草稿字数共计七万五千字。在我看来这已经非常多了，谁曾想今天拿给导师看的时候，他拿着打印稿，看着我，随意的说：“才这么点啊。”我滴脑门儿顿时滴下了三粒汗珠。

论文的失误地方有很多，而且写的很干，与我原本想的洋洋洒洒上万言大不相同，磕磕绊绊的有的没的。按照习惯，现将论文总结备案如下：

1、在写作论文之前，资料一定要准备充分。对于原始文献资料一定要滚瓜烂熟，比如我写南北朝道教造像，一定要把南北朝道经的目录先整理出来，伪经要先挑出来，不能作为参考资料。还要把道经按照时间顺序排列开来，以兹进行线性对比，更能让你对某些词汇有一定的敏捷性。如此才来由此及彼，进行广泛性的探讨。对于图像，一是要找考古报告翻阅，编号；二是要对图像的细节部分做到烂熟于心。如此方能掌控图像特征。

2、在写作过程中会遇到很多问题，暂且放下，该干嘛干嘛。我论文中遇到过很多坎，很多时候都越不过去，不要老纠结于一点。写吧，只有写才能让论文更加丰富。论文的写作过程就是一个不断修改的过程，一路写过去，一路改过去才是正常情况。

3、资料的积累不是正道，只有有自己的想法才能出奇制胜。在我开始写作论文的时候就不愿意落入俗套，想要尝试以多个视角去阐述问题，当然，事实上我是做的不够的，但是只有做了才知道行不行。

毕业论文是实现大学培养目标的重要教学环节，是本科教学计划的组成部分，是本科生的一门必修课。我的毕业论文写作现已告一段落，细细回想自己的写作历程，这其中离不开指导教师王希辉老师的精心指导和热忱的帮助，才使得毕业论文的顺利完成，在此再一次向王老师以及给予我帮助的所有老师、朋友们表示衷心的感谢。通过此次论文写作，使我获得颇多的感受和收获。

首先，广博的理论知识是毕业论文写作的关键。毕业论文是对大学学习的最后检验，是对四年知识的总结和提升。因此，有充分的理论知识是毕业论文能否顺利完成的关键。可以说，拥有广博的理论知识，将意味着你的毕业论文写作已经成功了一半。

其次，熟练的写作能力和信息的搜集能力是毕业论文写作的重要条件。毕业论文体现的不仅仅是对知识的掌握，也是对语言的组织能力和表达能力的检验。一篇优秀的论文不是写出来的，而是修改出来的，这需要的是耐心，还要用心。在论文写作过程中，我遇到的问题很多，有些是在自己知识范围之外，每当无法继续写作的时候，我就会出现浮躁的情绪，但是我没有放弃，而是适时地调节自己的心态，在同学老师的帮助下，完成了初稿。越是不懂的东西才要去学，在写作的过程中你会收获很多，其中一点就是互相学习是最好的学习途径，在学习之后你会感觉到很有成就感，这也是我在完成论文写作之后体会到的。另外，能够广泛的搜集资料，查阅相关文献，掌握第一手原始资料，这将大大地充实论文的论证材料，提高论文的说服力。

最后，遵守学术道德规范是毕业论文写作的最起码原则。毕业论文的写作是一件神圣而严肃的事情，是体现大学生最起码的人格品质诚实。因此，对待毕业论文的写作，必须要有严谨的学术精神，自觉严格的遵守学术道德规范，可以参考和引用别人的学术成果，但决不能抄袭。

毕业论文完成之后，还以写一份毕业论文总结报告，这对自己来说，是一个总结，也是一个提醒。因为毕业论文的完成，既为大学四年划上了一个完美的句号，也为将来的人生之路做好了一个很好的铺垫。

我所选论文题目是“教育技术专业英语课程网站设计”，之所以选择这个题目，是因为我自己感觉它具有挑战性，越是自己薄弱的环节越要去尝试。在论文写作以及网站制作过程中，有时感觉很辛苦，有时还会产生放弃的念头，但是最终坚持了下来，出色的完成了我的毕业设计，为了自己的目标，更为了自己的选择。

开始是搜集资料。在指导老师的指点下，通过各种渠道开始准备工作—通过网络、图书馆搜集相关学术论文、核心期刊、书籍等。通过一个月的深入学习，搜集了一大堆与毕业设计相关的资料，在张老师的指导下，摒弃了一些无关紧要的内容，保留了有参考价值的资料作为备用。在这段时期，我整天出入图书馆。在中国知网上，我搜索了一些学术论文和期刊文章；在Springer上，我搜索了外文文献资料，参考了一些毕业论文样本和一些毕业论文设计总结；在常见的搜索引擎中，我了解到一些相关的知识，同时特意浏览了大量的外文网站，并将这些内容列成提纲，便于以后查询，以减少后期工作量。

接下来，我开始对所搜集的资料进行整理、分析研究，并制作了课题研究的方案及网站设计规划，开题报告完成之后随即进入紧张而有序的写作及网站创作之中。根据取其精华，去其糟粕的原则，我撰写了初稿，并加入了自己新颖的见解，特别是在制作网站的过程中，吸取其它外文网站的优点，并加入自己的创新点。在此期间，我多次与张老师电话或短信以及利用E—mail进行沟通，听取老师好的建议，积极采纳。

老师将初稿修改后及时反馈给我，看了之后才发现论文中的论文漏洞很多，特别是论文的格式，而就设计的网站规划来说，提出了几点建议，如不要全盘覆盖课本上的知识，用一个章节作为典型来表达你的创新点就可以了。至此，我发现，要干好一件事并非那么简单，但也不是很难，敷衍了事是万万不可的，对待任何事情都要认真去思考，用思想来完成任务。

一篇优秀的论文不是写出来的，而是修改出来的，这需要的是耐心，还要用心。在网站的制作过程中，我遇到的问题很多，有些是在自己技术所在范围之外，每当无法实现自己的想法或者运行不下去的时候，我就会出现浮躁的情绪，但是我没有放弃，而是适时地调节自己的心态，在同学老师的帮助下，完成了初次的设计。越是不懂的东西才要去学，在学习的过程中你会收获很多，其中一点就是互相学习是最好的学习途径，在学习之后你会感觉到很有成就感，这也是我在完成网站制作之后体会到的。

各方面工作都做好之后就剩毕业论文答辩了，在未进行之前，我自己感觉论文答辩可能很难，心里难免有些许担心。真正经历之后才发现，任何在你认为难得事情都是因为你没有很好把握或者是准备工作没有做好。毕业论文答辩稿是我花了两天的时间写的，在答辩的过程中，自我感觉还是不错的，虽然开始有些紧张，两分钟之后就进入状态，因为是自己在讲解自己做的东西，感觉轻车熟路，流畅地给老师同学们论述了我的毕业设计。

在整个毕业论文设计的过程中我学到了做任何事情所要有的态度和心态，首先我明白了做学问要一丝不苟，对于出现的任何问题和偏差都不要轻视，要通过正确的途径去解决，在做事情的过程中要有耐心和毅力，不要一遇到困难就打退堂鼓，只要坚持下去就可以找到思路去解决问题的。在工作中要学会与人合作的态度，认真听取别人的意见，这样做起事情来就可以事倍功半。

论文的顺利完成，首先我要感谢我的指导老师张永芳老师以及周围同学朋友的帮助，感谢他们提出宝贵的'意见和建议。另外，要感谢在大学期间所有传授我知识的老师，是你们的悉心教导使我有了良好的专业课知识，这也是论文得以完成的基础。

当我终于完成了所有打字、绘图、排版、校对的任务后整个人都很累，但同时看着电脑荧屏上的毕业设计稿件我的心里是甜的，我觉得这一切都值了。这次毕业论文的制作过程是我的一次再学习，再提高的过程。在论文中我充分地运用了大学期间所学到的知识。

我不会忘记这难忘的几个月的时间。毕业论文的制作给了我难忘的回忆。在我徜徉书海查找资料的日子里，面对无数书本的罗列，最难忘的是每次找到资料时的激动和兴奋；亲手设计电路图的时间里，记忆最深的是每一步小小思路实现时那幸福的心情；为了论文我曾赶稿到深夜，但看着亲手打出的一字一句，心里满满的只有喜悦毫无疲惫。这段旅程看似荆棘密布，实则蕴藏着无尽的宝藏。我从资料的收集中，掌握了很多单片机、LED显示屏的知识，让我对我所学过的知识有所巩固和提高，并且让我对当今单片机、LED显示屏的最新发展技术有所了解。在整个过程中，我学到了新知识，增长了见识。在今后的日子里，我仍然要不断地充实自己，争取在所学领域有所作为。

脚踏实地，认真严谨，实事求是的学习态度，不怕困难、坚持不懈、吃苦耐劳的精神是我在这次设计中最大的收益。我想这是一次意志的磨练，是对我实际能力的一次提升，也会对我未来的学习和工作有很大的帮助。

在这次毕业设计中也使我们的同学关系更进一步了，同学之间互相帮助，有什么不懂的大家在一起商量，听听不同的看法对我们更好的理解知识，所以在这里非常感谢帮助我的同学。

在此我要感谢我的导师和专业老师，是你们的细心关怀和指导，才使我能够顺利的`完成毕业论文。在我的学业和论文的研究工作中无不倾注着老师们辛勤的心血和汗水。老师的严谨的治学态度、博学的知识、无私的奉献精神使我深受启迪。从尊敬的导师身上，我不仅学到了扎实、宽广的专业知识，也学到了做人的道理。在此我要向我的导师致以最衷心的感谢和深深的敬意。

毕业论文是对我们大学四年来学习成果的一次综合考量，是衡量我们是否能够成为一个合格毕业生的标尺，也是我们在大学生活中最后一次的自我展示。

20xx年9月，我开始了我的毕业论文工作，时至今日，论文基本完成。从最初的茫然，到慢慢的进入状态，再到对思路逐渐的清晰，在整个写作过程中，我不断进行精心的修改，不断地去研究各方面的资料，拥有了无数宝贵的经验和收获。9月上旬，在与导师的交流讨论中我的题目定了下来，是：童话中的“角落创造”与儿童创新思维的培养。当论文题目定下来之后，我便立刻在学校的图书馆收集资料。当时面对众多网络资料库的文章真是有些不知所措，不知如何下手。我将这一困难告诉了指导老师，在老师的细心的指导下，终于使我了解了应该怎么样利用学校的浩瀚的资源找到自己需要的相关方面的资源。我大概找了xx0篇左右相关的论文，认真的阅读，总结笔记，为自己的论文打好基础。主要是为了发现过去那些论文之中的观点，然后避免有重复的观点出现，争取从一个全新的角度去研究这一课题。

在搜集资料后，我在电脑中都进行分类的整理，然后针对自己不同部分的写作内容进行归纳和总结。尽量使我的资料和论文的内容符合，这有利于论文的撰写。我还准备了一本笔记本，将一些重要的资料和关键要点摘录在笔记本上。然后及时与指导老师进行沟通，听取老师的意见后再进行修改。老师的意见总是很宝贵的，可以很好的指出我的资料收集的不足以及需要什么样的资料来完善文章。

xx月初，资料已经查找完毕了，我开始着手论文初稿的写作。初稿的写作显得逻辑结构不清晰，总是想到哪就写到哪，文章显得有点凌乱，层次不够分明，结构不够紧密。遇到这些问题，我及时和导师联系，并和同学互相交流，请教专业课老师。在大家的帮助下，经过反复的修改，论文终于慢慢成型。

在整个论文的写作过程中，我经历了失败和挫折，也享受了克服困难、走出困境的成就感和喜悦之情。通过查阅大量的相关资料，与同学交流经验和自学，并向老师请教等方式，我经历了不少艰辛，但同时也学到了不少知识，积累了大量的经验，收获巨大。也培养了我独立工作的能力，树立了对自己能力的信心，相信这些对我今后的学习、工作都会有非常重要的影响。

大学生活随着毕业论文的完成已经接近尾声了。这次毕业论文的撰写过程中，我得到了老师、同学和的家人教诲、帮助和鼓励。在这里，我要对他们表达我深深的谢意！

感谢我的指导老师，没有您的悉心指导就没有这篇论文的顺利完成。从开始选题到中期修正，再到最终定稿，马老师在忙碌的教学工作中挤出时间，悉心指导、循循善诱，给我提供了许多宝贵建议，帮助我解决撰写论文过程中所遇到的困难。

感谢班主任老师，感谢您这四年来给予我们学习和生活上的关心与帮助。感谢所有教授过我课程的老师们，是你们的诲人不倦才有了现在的我。感谢我的父母，没有你们，就没有我的今天，你们的支持与鼓励，永远是支撑我前进的最大动力。你们是我力量的源泉，是我最坚实的后盾。只要有你们，不管面对什么样的的困难，我都不会害怕。

最后，感谢陪伴在我身边的所有的同学和朋友们，谢谢你们一直以来的相伴以及对我的宽容和关照，与你们在一起的点点滴滴、分分秒秒，将会成为我一生中难以抹去的记忆。

为期三个多月的毕业论文写作已经结束，大学的四年受学生涯也走向了尾声。本次毕业论文是在浙江科技学院生化材料实验室司完成的。这是我的第一份正式工作，虽然以前也曾做过一段时间的兼职工作，但相对于这段正式的工作经历，完全是两种不同的体验，因为身处一个企业，就要从不同的角度思考问题，并解决问题；这也将会是我以后工作必须面对的，从而对我能够更好的融入以后的工作有了一定的帮助。

基于之前的技术实践，我能够更好地将这次的毕业论文完成。在朱老师的指导下，我对实验和毕业论文有了一定地准备。在领导和同事的热心帮助下，实验顺利地进行，并成功地完成了毕业论文内容。通过工作，我很好地利用了所学的理论知识，从而在实践和理论学习两方面都增长了见识和知识。

本次毕业论文的主要内容是蜡类抛光剂的制备和性能研究。以石蜡、蜂蜡和巴西棕榈蜡为原料，在span80和tween80两种乳化剂和起固化、交联作用的氨基硅油的作用下制备了乳化蜡，并研究了乳化剂含量和乳化条件对乳化蜡外观色泽、气味和ph值、颗粒大小、分散性和稳定性的影响。抛光蜡有着很大的用途，可以用于汽车、家具、各种设备表面的保护和提高光泽度。同时，我国有着比较丰富的蜡资源，所以抛光蜡的发展前景很广阔。

经过这三个多月的实践学习，除了学到很多的专业技术外，更重要的是培养了我对工作的责任心，对于自己的工作任务，以饱满的精神去做，并按时完成。在完成工作的过程中，我秉着严谨的工作作风，不管是实验工作，还是其他诸如仪器保养，实验安全防范等都认真地对待，从而对自己的工作树立一个良好标准。总体来说最主要的还是工作能力的学习。实验的目的除了让我们认真地完成毕业论文外，还对我们应届毕业生的社会工作能力的提高起到相当重要的作用，如何做到学以至用，给我们一次将自己在大学期间所学习的各种书本知识运用到实际操作和演练当中的机会。自从开始工作，我本着积极肯干，虚心好学、工作认真负责的态度，积极主动的参与公司的各项工作与实验。对抛光蜡产品有了深入的了解。单位的反馈情况表明，在工作期间，我具有乐观进取的心态，有较强的适应能力，同时具备了较强的责任心和一定的沟通能力，能够很好地完成毕业设计论文。总之，通过这段时间的工作，使我获得了人生第一份宝贵的工作经验，为我的大学生活增添了一段倍感受用的经历，因此非常感谢浙江科技学院生化学院的各位领导以及指导老师对我的帮助。虽然即将步入社会，还有很多的东西需要我去学习，很多的坎坷需要我去面对，但我想我已经做好了足够的准备。欢迎未来对我的考验！

学位论文质量是评价教育硕士培养质量的重要指标之一，而论文选题又是教育硕士学位论文撰写的首要环节，今天我给大家找来了对论文的总结和展望，供大家参考和阅读。对论文的总结和展望篇一 20_届本科毕业论文(设计)工作自2013年10月启动到2014年6月顺利完成，取得了一定的成果，同时也存在一些问题。为总结经验，进一步完善毕设相关管理制度和工作环节监控，现对2014届本科毕业论文(设计)工作开展情况总结如下：一、基本情况 (一) 启动阶段 2013年10月25日，教务处制发了《关于2014年毕业教学实践工作安排的通知》，标志着2014届本科毕业论文(设计)工作正式启动。要求各专业本学期内完成选题和开题工作，规定毕业论文(设计)时间不少于9周。同时，文件对毕业实践环节从前期准备、过程管理到成绩评定都提出了要求。 2013年11月22日前，各二级学院将2014届各专业毕业实践教学工作安排交至教务处备查。实践教学科对2012年7月编印的《本科毕业论文(设计)工作指导手册》重新进行了修订，并发到每位指导教师手中。上述文件的制发，进一步明确了毕设工作的指导思想和工作方向，规范了管理环节，保证了工作质量，为毕设工作顺利开展奠定了良好的基础。 (二) 选题、开题阶段各学院成立了毕业论文(设计)工作领导小组，并对选题、拟题和审题、开题、论文写作指导等工作环节提出具体要求。选题、开题环节12个专业都能按照规范要求严格审查，并做到一人一题，来自社会生产一线的应用性选题比例较往年明显增加。每个学生都下达了任务书，完成了开题报告，国际学院、人文学院还组织了开题答辩。 (三) 前期指导检查阶段寒假期间，各专业本科毕业生在教师指导下按照任务书要求，收集毕业论文(设计)所需的相关资料，构思整体框架，开始毕业论文(设计)的初稿撰写工作。指导教师按照学校的要求，采取当面指导、电话、网络等多种方式，定期和学生联系，指导论文写作。 (四)中期指导检查和整改阶段 2014年3月21日，教务处下发《关于开展2014年本科毕业论文(设计)工作中期检查的通知》，并于3月24日至3月30日组织开展了中期检查。本次检查的重点是工作进度、论文质量和教师指导情况。同时，也是对学生前期调研、论文(设计)完成过程、进度、工作态度的综合评价。检查分二级学院自查和学校专家组抽查两个阶段。自查阶段，各分院从2014届本科毕设是否做到一人一题，指导教师的资格和指导学生人数是否达到学校要求，工作进度和质量是否实现任务书目标等方面进行全面检查，指导教师要为每为学生的工作态度和论文完成质量评价打分，学院对整体工作进行总结。抽查阶段，学校组成文科和工科两个专家检查组，10为专家采取查阅资料、与学生座谈、听取汇报和质询等形式，对分院的毕设工作给予综合评价。从检查结果看，2014届12个本科专业均能按照学校的整体安排，严格有序地开展工作。据统计，全校2014届本科毕业生共1328人，1266人按时完成初稿，延迟完成62人。总体优良率为。中期检查通过 1178人，占学生总数的 89%。的学生态度认真或较认真。 7个工科专业毕业设计在实验、实习、工程实践和社会调查等社会实践中完成比例均大于50%的合格标准，文科、经管类专业中工业工程、人力资源管理专业达标，财务管理、汉语言文学和英语专业整改后能基本达到要求。专家组从指导工作、学生状况、教学管理、资料留存等4个一级指标及9个二级指标，对各专业毕业论文(设计)工作给出了量化的总体评价。同时，针对性的指出了各专业的成绩和存在问题，提出了整改要求。五月下旬，校评建办联合教务处、教学督导团及二级学院教学副院长开展了全校教学资料“四查”，其中本届毕业论文(设计)为重点检查内容。学校教学副院长还组织召开会议，把检查出的问题当面向二级学院反馈，并要求限期整改。 (五)论文答辩阶段 2014年4月30日，教务处下发《关于2014届本科毕业论文(设计)答辩工作的通知》，本届本科生毕业论文(设计)答辩工作于本学期第十二周至第十三周进行。各院成立由专业负责人、骨干教师组成答辩工作小组，负责评阅学生毕业论文(设计)质量，审定学生答辩资格，统一答辩要求和评分标准，审核答辩成绩等项工作。 5月19-25日，各学院集中组织学生论文答辩。教务处对各个专业的答辩开展情况逐一进行了检查，并就发现的问题现场提出意见和整改建议。 (六)论文抽检为端正学风、规范学术行为，保证毕业论文(设计)的原创性，学校对本届学生提出了明确要求，每位学生在签订任务书时都同时签署了独立完成论文(设计)的诚信声明。成稿前，教务处要求学生统一利用维普通达论文检测系统对自己的论文(设计)进行复写率检测，并根据比对结果进行整改，规定学生最终提交的论文(设计)复写率不得高于30%，优秀论文不得高于20%。 (七)评优选优阶段 5月8日，教务处制发了《西安思源学院优秀毕业论文(设计)优秀指导教师评选办法(试行)》，进一步明确了优秀论文(设计)和指导教师评选工作的组织管理、评选奖励办法以及理工类和文史经管类优秀论文(设计)的评选标准。经二级学院评选，有88篇论文(设计)被推荐参评校级优秀。这些论文经教务处审核，并组织专家进行二次评审，最终2014届12个本科专业共评选出优秀毕业论文(设计)76篇，推选出优秀论文指导教师40名。经校专家组评审后，将正式颁发文件给予表彰和奖励。 (八)资料归档阶段目前，2014年毕设工作已基本顺利完成，为做好毕业论文(设计)各项留存资料的整理归档工作， 5月24日，教务处下发了《关于2014届本科毕业论文(设计)资料归档工作的通知》，并提供专门的档案袋，要求学生论文(设计)资料统一按照10项内容和顺序归档保存。要求二级学院按照毕业实习和毕业设计2个教学环节收集整理归档资料。二、毕设工作中发现和存在的问题 (一)学生层面 1.学生知识面窄，专业基础理论欠扎实，缺乏论文写作的专门训练，造成论文完全是策划或材料堆积，缺少实证研究; 2.由于学校对本届学生论文的格式提出了统一严格要求，并反复强调检查，使论文格式规范化程度整体上大为改观。但少数学生仍存在格式不规范，摘要写作质量不高等问题; 3.学生论文研究课题的独创性不够，有的设计性课题过于简单，只覆盖1-2门课程的内容，学生在毕设中得不到全面的训练和提高，不能起到检验学业水平的作用。学生尤其是文史类学生论文在实习、实验、实训和社会调查中完成的比例有待进一步提高。 4.近一半的应届毕业生由于提前找到了工作，有的已正式上班，没有足够的时间和精力保质保量完成毕设工作。极个别学生对毕设工作采取消极的态度，土木工程、建筑学、汉语言文学专业各有一名学生因为没有及时提交论文 (设计)，成绩不及格。 (二)教师层面 1.部分青年教师没有指导毕设的经验，个别教师不能胜任指导过程所有知识内容的要求，需要别的老师协助完成。 2. 外聘教师大多年事已高，没有足够的时间和精力与学生交流、讨论，指导学生完成毕设;部分专业几次更换指导教师，由于每个教师的指导思路和方法不尽相同，造成学生长时间适应不了，因而影响了论文的进度和质量。 (三)二级学院层面 1.机电学院在毕设写作阶段对学生监督检查不严，严重影响了答辩进度。 2. 交通运输专业提供给学生的选题中，分析类课题占50%多，设计类课题不到50%。学生论文内容叙述性文字多，专业知识含量和综合技能的展示不足。 3.检查发现，个别学院过程资料不完整，或表格填写信息不统一，准确性不高。 (四)学校层面 1.大四学生没有固定的自习教室，到图书馆作毕业论文(设计)时间有限，建议学校能给应届毕业生提供专门作毕业论文(设计)的教室、场所。 2.电信、机电、能源等学院都有部分学生结合毕业论文(设计)，制做出实物成果，但学生和二级学院都缺少购买零部件的经费，建议学校能提供一定的经费支持。三、改进意见和建议让学生到企业、工厂进行毕业实习，在实践中完成毕业论文(设计)，是教育部合格评估的一项要求，也是培养学生综合运用所学知识，分析和解决实际问题的能力，顺利走上工作岗位的桥梁。总结2014届本科毕设工作，经过几年的努力，我们在过程管理和论文写作形式的规范化方面已日趋完善，指导教师资格和工作量要求也基本达到，目前，最突出的问题是如何将毕业实习和毕业论文、设计两个环节紧密结合起来，使更多的课题来自于企业生产一线，解决社会现实生活中的问题，使更多的学生在实习、实验、实训和社会调查中完成自己的毕业论文(设计)，真正作到“真刀真枪”、“真题真作” 对论文的总结和展望篇二 _年3月，我开始了我的毕业论文工作，时至今日，论文基本完成。从最初的茫然，到慢慢的进入状态，再到对思路逐渐的清晰，整个写作过程难以用语言来表达。历经了几个月的奋战，紧张而又充实的毕业设计终于落下了帷幕。回想这段日子的经历和感受，我感慨万千，在这次毕业设计的过程中，我拥有了无数难忘的回忆和收获。 3月初，在与导师的交流讨论中我的题目定了下来，是：8031单片机控制LED显示屏设计。当选题报告，开题报告定下来的时候，我当时便立刻着手资料的收集工作中，当时面对浩瀚的书海真是有些茫然，不知如何下手。我将这一困难告诉了导师，在导师细心的指导下，终于使我对自己现在的工作方向和方法有了掌握。在搜集资料的过程中，我认真准备了一个笔记本。我在学校图书馆，大工图书馆搜集资料，还在网上查找各类相关资料，将这些宝贵的资料全部记在笔记本上，尽量使我的资料完整、精确、数量多，这有利于论文的撰写。然后我将收集到的资料仔细整理分类，及时拿给导师进行沟通。 4月初，资料已经查找完毕了，我开始着手论文的写作。在写作过程中遇到困难我就及时和导师联系，并和同学互相交流，请教专业课老师。在大家的帮助下，困难一个一个解决掉，论文也慢慢成型。 4月底，论文的文字叙述已经完成。5月开始进行相关图形的绘制工作和电路的设计工作。为了画出自己满意的电路图，图表等，我仔细学习了 Excel 的绘图技术。在设计电路初期，由于没有设计经验，觉得无从下手，空有很多设计思想，却不知道应该选哪个，经过导师的指导，我的设计渐渐有了头绪，通过查阅资料，逐渐确立系统方案。方案中LED显示屏行、列驱动电路的设计是个比较头疼的问题，在反复推敲，对比的过程中，最终定下了行驱动电路采用74LS154译码器，列驱动电路采用74HC595集成电路。当我终于完成了所有打字、绘图、排版、校对的任务后整个人都很累，但同时看着电脑荧屏上的毕业设计稿件我的心里是甜的，我觉得这一切都值了。这次毕业论文的制作过程是我的一次再学习，再提高的过程。在论文中我充分地运用了大学期间所学到的知识。我不会忘记这难忘的几个月的时间。毕业论文的制作给了我难忘的回忆。在我徜徉书海查找资料的日子里，面对无数书本的罗列，最难忘的是每次找到资料时的激动和兴奋;亲手设计电路图的时间里，记忆最深的是每一步小小思路实现时那幸福的心情;为了论文我曾赶稿到深夜，但看着亲手打出的一字一句，心里满满的只有喜悦毫无疲惫。这段旅程看似荆棘密布，实则蕴藏着无尽的宝藏。我从资料的收集中，掌握了很多单片机、LED显示屏的知识，让我对我所学过的知识有所巩固和提高，并且让我对当今单片机、LED显示屏的最新发展技术有所了解。在整个过程中，我学到了新知识，增长了见识。在今后的日子里，我仍然要不断地充实自己，争取在所学领域有所作为。脚踏实地，认真严谨，实事求是的学习态度，不怕困难、坚持不懈、吃苦耐劳的精神是我在这次设计中最大的收益。我想这是一次意志的磨练，是对我实际能力的一次提升，也会对我未来的学习和工作有很大的帮助。在这次毕业设计中也使我们的同学关系更进一步了，同学之间互相帮助，有什么不懂的大家在一起商量，听听不同的看法对我们更好的理解知识，所以在这里非常感谢帮助我的同学。在此更要感谢我的导师和专业老师，是你们的细心指导和关怀，使我能够顺利的完成毕业论文。在我的学业和论文的研究工作中无不倾注着老师们辛勤的汗水和心血。老师的严谨治学态度、渊博的知识、无私的奉献精神使我深受启迪。从尊敬的导师身上，我不仅学到了扎实、宽广的专业知识，也学到了做人的道理。在此我要向我的导师致以最衷心的感谢和深深的敬意。对论文的总结和展望篇三市场经济的迅速发展，个人收入的不断提高使个人所得税成为增长潜力与空间最大的税种，个人所得税的流失也成为关注的热点 . 本文以黑龙江省为例尝试用税收收入能力测算法估测黑龙江省个人所得税税收流失的规模，并与浙江省税收流失规模作了比较，发现虽然两省的经济发展速度不同，但税收流失的相对规模趋同，从而证实了税收流失的严重性.在此基础上进一步探求税收流失的原因，发现分类所得税制强化了税收的收入功能，削弱了调节功能，造成收入分配机制扭曲，将工薪阶层推向个人所得税纳税人主体，税收相对负担较重，这与个人所得税的目标是相违背的.而信用制度缺失，传统文化的惯性等因素加大了个人所得税征管的难度增加了税收成本，税收流失进一步加剧. 因此治理个人能所得税税收流失在我国是一项长期而艰巨的系统工程，本文认为从完善个人所得税制度入手，减少工薪所得税的累进级数，以混合课征制为过渡，缓解收入分配机制的扭曲.同时迅速建立起以身份证号码为基础的三号统一(身份证号，纳税识别号，社会保障号)的个人信用平台，配合税收征管制度的强化提高征税效率.加大税法宣传力度，借助新闻媒体的力量，使公民知法守法，从而逐步减少税收流失.对论文的总结和展望范文相关文章： ★ 工作总结2020展望2020范文大全5篇【精选】 ★ 2020年最新毕业论文工作总结范文大全 ★ 最新个人工作总结展望怎么写 ★ 对毕业论文的总结 ★ 展望2020作文优秀范文大全5篇 ★ 回顾2019展望2020作文优秀范文大全5篇 ★ 展望2020年作文 ★ 论文总结最新大全 ★ 2020最新一年的工作总结和展望

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