写作技巧

写好英语科技论文的诀窍： 主动迎合读者期望，预先回答专家可能质疑
（有结合一些例子提出建议 安利）
hccatuf-chi-writing-2017-part03.pdf (ufl.edu)

论文每个标题大写。
作者 full name 还是缩写是否统一
标题 eeg 之类的要➕中括号不然自动小写了 facescan 的 f 和 s 要大写也要加中括号
5 cm 要有空格。5 摄氏度不加空格。
Fig 还是 figure 要统一提。
不写全名写姓
Latex 引号用法
中文引用的话句号在引号内。英文在外。
不能用【3】proposed 什么。缺少主语
图片放在 top of the page。
Flourt。Mini page 使表格连续

读者

  • 保证文章的结构能使读者很快找到所需的信息非常重要。 文章的关键在于结构，不在于语法。
  • 读者希望在句子的开始看到熟悉的信息。一个容易理解的句子应该从读者熟悉的信息（或刚刚提过的）开始而以新信息结束，并在它们之间平滑地过渡。eg: One corresponds to loosely gathered coil states while the other is ，one 和the other比具体指代更好。 词语一定要把提到过的放前面，没提过的放后面
  • 主语之后立刻看到行为动词 。短的主语紧跟着 动词加上长的宾语
  • 把最好的，最重 要的，和想要读者记住的东西放在句尾。
  • 制表的另一条规则是把最好的留在最后。也就是最 能使人感兴趣的结果应该放在最右边一列或在最后一行（加粗）。对于图，我们至少应该对所有的标签（数字、座标和说明）使用大的黑体Helvetica字体。只画出重要的区域。 尽量不用彩色就能使曲线达到最大的区分。对你的工作用实线而对别人的工作用点画线。间隔使用实心和空 心符号来使曲线之间的不同更加明确。详细说明X和Y座标，标题不用缩写

审稿人

  • 合理解释每一个参数，合理说明每一个步骤
  • 提供了足够重复你工作的所有细节
  • 引用所有重要的研究工作，特别是经典力作。

文章结构

  • 建议从方法和结果部分开始写
  • 方法与实验步骤
    • 如果这个方法使用参数，则要把每一个参数(或参数的取值)合理化，或者是以前 用过的，或者可以从物理或数学推导出来，或者通过了广泛的测试及优化。如果无法保证它的合理性，那就必须描 述改变它会造成的影响(实际的结果应该在结果部分或讨论部分，方法部分仅包含影响的描述)。如果没有测试它们 的合理性，你应该解释为什么(做的代价太贵了？太费时间了？或者需要延期到将来做)。
    • 1)新的术语是不是都定义了？2)如果你是第一次读这部分， 你能否得到重复整个工作的所有信息？
  • 结果
    • 你能从很多不同角度来理解结果吗？你能设计证明或者反驳你的一些解释的新测试吗？ 如果你发现了新现象，你必须证明你的结果不是你方法制造出来的(讨论部分的一个好内容)。它
    • 放弃与中心命题无关的数据，即使这些数据是很辛苦得来的。
  • 标题可以为你的方法，你的结果或结果的隐含意义做广告。广泛又具体以吸引更多读者。
  • 引言的第一句最难写，因为它决定了你整个引言的走向。我的办法是把第一句和文章的标题连起来。在第一段 以最基本和常见的术语来定义标题里用的一些术语。从这个术语，引入研究的领域和它的重要性。第二段应该对这 个研究领域作一个鉴定性的论述。如果中心命题是关于解决一个问题的方法。这一段就应该指出这个当前研究中现 存未解决的问题。描述解决这个问题的难度或挑战。 第三段引入你提出的办法和它大致会带来什么效果。你可以大 略地描述你的结果和它的含义。（文章有个例子）
  • 好的讨论通常以得到的结 果和解释的评论开始。其它可用于讨论的内容有：参数改变对结果的影响，与其他研究相比还有待解决的问题，将 来或正在进行的工作（防止别人从事你显而易见的，立刻就能实现的后续工作)。
  • 典型的摘要包括课题领域的重要性（回到标题)，要研究的问题， 你方法的独特性，结果的意义和影响。

重新思考，并合理解释为什么做这项工作，做了什么，什么是最重要的发现？为什么用这个方法？为什么用 11 这些参数？什么是以前做过的（更新文献搜索)？不同在什么地方？

开题汇报

研究背景
研究内容
技术路线
预期目标
工作进展

文献综述

一、前言

说明写作目的意义；

介绍有关的概念；

提供必要的背景材料；

描述课题的研究现状；

相关研究的演变、最新进展以及存在的问题；

有关主题争论的焦点及发展趋势；

交待综述讨论的范围…

二、正文

（一）历史发展：发展状况，体现各阶段的研究水平，目前达到的水平。

（二）现状分析：介绍国外研究现状、国内研究现状，对比研究差距，国内外研究空白点，未来发展趋势；

（三）趋向预测：在纵横对比中肯定所综述课题的研究水平、存在问题和不同意见、提出展望性意见。

……

三、总结与展望

发现既有研究中的不足与尚未解决的问题；

目前研究中尚需解决的问题及研究成果的意义和价值；

明确未来研究的问题以及思考的方向；

高度概括主题内容；

提出观点意见主张展望发展前景…

论文

摘要

  • 背景。随着。。科技发展，普及，运用 突破性进展
  • 本文实验使用什么设备进行什么数据采集，其主要研究内容为，重点研究，基于以往的研究经验，采用什么方法，利用什么手机什么数据，分析了什么差异，利用什么进行了。实验过程选用不同类别的人群进行了，最终的测试准确率平均达到，
  • 结合当前，利用神经网络对，进行了两种网络模型的实验，分别进行了比较和分析。由于，相比于什么网络，结构，从实验效果上对比，添加了什么机制，做了什么对比，在本次实验中得到最优的一组正交参数组合，识别率达到。并在其他数据集上验证了结果。

面部表情是人类非语言交流的重要形式。识别这种非语言符号可以帮助开发者理解智能设备功能和广告的反馈。现有的面部表情识别方法主要基于摄像头或身体传感器，这些设备要么对光照条件敏感，要么对用户佩戴在脸上的设备来说很麻烦。本文提出了一种新的基于Wi-Fi信号的面部表情识别系统，命名为WiFace。我们的基本直觉是，不同表情的面部肌肉运动将在Wi-Fi信号的信道状态信息(CSI)时间序列中诱导出独特的波形模式。我们开发了一系列的算法来处理CSI信号，并提取最具代表性的波形模式用于面部表情分类。我们使用现成的商用设备构建了一个功能齐全的WiFace原型，它可以识别六种典型的面部表情。我们进行了大量的实验来评估WiFace的性能，实验结果表明，平均识别精度为94.80%

心理健康已成为严重影响人们生活质量的严重问题。随着科学技术的飞速发展，利用机器人与人的互动来改善心理健康的全新方向已经出现。机器人作为一种智能的个人代理，很容易被人们的日常生活所接受，在一定程度上满足用户的行为和精神需求。然而，现有的机器人设计非常有限，家用个人机器人太大，无法随身携带。可穿戴设备的使用很简单，但这些设备无法提供多样化的服务。因此，本文提出了一种集个人机器人、智能服装和云终端于一体的情感感知系统。实现了一种新的“以人为本”的情感互动模式。即个人机器人和智能服装无缝互补，与用户共同互动。利用人工智能技术和知识图谱设计情感感知和交互算法，包括智能推荐、关系识别、情感表达识别。此外，还分析了不同的场景。最后，搭建测试平台进行相关测试，验证所提算法和情感感知系统的有效性。根据获得的测试结果，该系统可以广泛用于为人们服务，改善人们的心理健康

（1）研究背景。简要归纳和提炼研究背景中的“国家战略”、“社会需求”的内涵，引出学位论文选题的意义。
（2）研究目的。简要阐述学位论文关注的问题或研究目的。
（3）研究方法与路径。简要阐述学位论文采用什么样的方法、思路和技术路线展开分析研究的。
（4）研究结论与创新点：概括论文的主要研究结论与创新点。

摘要需要包含全文的五个要素——问题、动机、方法、结果和结论。

引言通过背景、需求、现状的介绍，指出问题的来龙去脉和本文安排，明确背景、需求、任务和目标。

结论包含对全文要点的总结：重申论文的主题及其重要性；声明主要论点与主张；简述是如何得到这些论点与主张的；指出你的研究结果如何回答了引言中提出的问题以及如何扩展了现有研究;概述论文工作有什么限制以及未来可以开展什么研究。

区别二：摘要是给还没有看全文的人看的甚至可以给非专家阅读，因此摘要要求通俗易懂，尽量避免行话；结论是给同行看的，可以包含深奥的专业术语，主要是让已阅读全文的读者记住一些要点
区别三：摘要是独立阅读的文本，不能包含需要翻阅论文才能理解的符号和编号，因此不允许按编号引用章节、图表、公式和参考文献等；结论是给看了全文的人看的，因此允许对章节、图表、公式和参考文献等的引用。区别四：在摘要中避免出现缩写语（除非给出定义），尽量避免数学符号（除非数学学科允许），结论可适当出现缩写语和数学符号。区别五：摘要突出当前做了什么及其意义，不指出未来需要做什么，不指出有什么不足，结论要求指出有什么不足，未来还可以做什么。

引言

引言结构分解，三步走：介绍选题渊源、由广到精锁定研究问题、引出本文重点。
第一步，讲清楚选题渊源。介绍背景及重要性。
背景介绍两个方向：
1、研究领域的核心变量；举例《员工真诚对同事关系的双刃剑效应：共事时间的调节作用》开篇点题说明重要性。 直接点员工真诚
2、社会生活实践出发。《感性还是理性？文化衍生的权力感对广告诉求偏好的影响》生活场景引入。 有趣有故事有背景。引入广告诉求
第二步，由“广”到“精”锁定研究问题。
铆定本领域研究的热点，在大版图中标注出：1、从A到B 的研究有空白需要填补。引到本研究内容。
例如：《领导权力和地位对下属建言的影响——心理安全感的作用》 说明某个问题具有争议性，A 说阻碍，B 说促进，我们既不同意A ，也不完全赞同B ，我们认为……
2、平行视角：从研究几个研究视角介绍。第一个……第二个……第三个……，本研究遵从第二个视角出发，要研究一个非常重要又亟待解决的问题……
注意：这一部分要让人觉得值得研究。

第三步，引出本文重点。引言最后推出研究重点。
注意：学科不同假设也有放单独模块，也有放引言里的。

另：引言结构和表达上没有什么悬念。写好有几点建议：
1、建一个文件夹，专门记录下非常好的、符合个人风格的表达。
2、注意收集形式及内容。

大背景-传统怎么做的-缺点在哪-大家怎么解决的-还留存哪些问题-我们如何设计，如何解决

![[Pasted image 20230514101000.png]]

  1. 这个领域很值得 展示课题大领域有奔头。（引入大牛的论文）
  2. 解释前人有限的工作进展，引入你解决的核心问题。注意逻辑性![[Pasted image 20230514101243.png]]
  3. 我的工作。已知和未知的桥梁。
  4. 展示数据结果

WiFace
表情，表情识别，表情识别的常见方式，这个方式的问题，wifi信号不侵入等特点，wifi在活动识别的应用，特征过于粗糙无法识别细微动作，识别细微动作的那几篇论文都是特定场景下的。
在这篇我们提出system。需要解决以下挑战：分别提出挑战和解决方法

![[Pasted image 20230514102838.png]]

事实证明，衡量受众反馈和捕捉用户体验在教育、营销和广告方面非常有益和有效。消费品的传统反应或反馈测量主要依赖于自我报告（例如，李克特量表）。同样，当涉及到电影和视频内容时，众包评级和评论（例如，尼尔森电视评级[2]，烂番茄[3]，IMDB [4]）是衡量观众反馈和兴趣的常用方法。虽然大多数时候，这些评论和评分可以共同代表公众的整体态度，但它们在揭示电影过程中细粒度的、瞬间的或短时间的情绪反应方面效果较差。收集和衡量这些细粒度的情绪反应需要观众实时积极参与，因为这些第一手经验不容易检索或重复。因此，电影制作人和内容创作者一直在寻求更好的方法来衡量观众的反应（例如，“观众喜欢高潮部分吗？”，“观众在电影中的特定时间笑了吗？”，或者“观众是否对视频流中的广告感到无聊或乏味？”）。与传统的通过纯文本评论和评级进行的情感分析相比，捕捉和识别观众的情绪和面部表情可以提供更准确和可靠的反馈，以评估观众的兴趣水平、参与度和反应[19，71]。在过去的十年中，越来越多地采用可穿戴身体传感器来捕获观众对内容的生理信号（例如，皮肤电反应[46]，心率变异性，皮肤电活动[72]，肌电图（EMG）[15，29]），这可以提供观众连续情感状态的丰富信息。尽管此类传感器已逐渐集成到具有紧凑外形的用户友好型消费电子产品（例如智能手表和腕带）中，但这些可穿戴设备并不总是可供大量受众群体中的每个人使用。此外，观众的情绪反应有时可能是短暂而微妙的，无法被上述设备及时捕捉到（例如，为笑话开笑或为恐怖电影拍摄露出害怕的脸）。此外，基于生理信号的方法通常需要更大的时间窗口（例如，30秒[24]）来分析受众的情感概况。

长期以来，面部表情一直被视为我们精神状态和情绪的指标[26]。它们传达有关人类意图和影响的重要非语言线索的能力为情感计算、医疗保健、教育、娱乐等领域的广泛应用开辟了可能性。例如，在课堂环境中持续监测面部动作可以为教师提供有关学生参与度的有用反馈[82]。在医疗保健方面，FER允许医疗专业人员及时了解自闭症和抑郁症儿童的精神状态[5，46]。除了现实世界的界限之外，面部表情也被证明对虚拟（AR/VR）系统很有用，这些系统需要更好的方式来感知用户的注意力、意图和上下文，以便为用户创造更自然和身临其境的体验[38]。此外，FER系统可以通过提供情境交互式控制来使用户能够进行多任务处理，而不会妨碍他们的正常行动过程。例如，在驾驶等关键场景中，面部表情可以以微交互的形式使用。因为它们可以最大限度地减少中断;也就是说，它们允许与设备进行微小的交互，以便用户可以快速返回手头的任务。基于视觉识别系统的传统FER方法需要始终将摄像头对准用户的面部。伴随着隐私问题，这些方法对遮挡、位置变化、相机角度和照明条件的容忍度有限。因此，尽管高度准确，但基于视觉的方法限制了面部表情的连续和不显眼的检测。为了应对这些挑战，人们利用了可穿戴脑电图（EEG）[1，3]，皮肤电活动（EDA）[4，34]和呼吸传感器[2]等替代传感技术。然而，这些模式中的大多数要么无法捕捉到细粒度的面部动作，要么由于其不舒服的外形而无法以实用系统的形式实现。这显然需要一种实用的可穿戴传感技术，最好是熟悉的无处不在的设备，可以连续且不显眼地监控细粒度的面部表情，同时保护用户的隐私。

视频流服务和点播流媒体在过去十年中风靡一时。据报道，从2021年到2028年，全球视频流市场预计将以21%的复合年增长率（CAGR）增长，预计市场收入为2239.8亿美元[39]。另一项研究还表明，美国观众已经从传统的付费电视转向流媒体服务，到2024年，相关的流媒体费用将超过付费电视[36]。与这一市场趋势相吻合，许多媒体和服务提供商已经探索了各种方法，通过视频观看习惯来即时捕捉用户的行为、偏好和情绪反应。这允许进行敏锐的个性化推荐和准确的目标广告。不幸的是，这种行为用户信息是通过手动方法获得的，例如问卷调查，消费者并不认真对待这些方法，并且经常跳过或给出随机答案以转到他们想要的内容。因此，必须研究既有效又高效的替代识别方法。面部表情被认为是表达内部情绪状态的通用非语言语言。此外，研究表明，自发的面部表情比姿势表情与用户的真实情绪更相关[69，87]。在1970年代后期，埃克曼博士提出了六种面部表情的普遍性：快乐，悲伤，愤怒，厌恶，恐惧和惊讶[26，28]。蔑视是研究最少的情绪，后来被认为是一种普遍的面部表情[62]。每个面部表情都可以由面部动作编码系统（FACS）从涉及特定面部表情的特定肌肉进行编码。这些面部表情还伴随着无意识的身体姿势。例如，当人们面临惊讶的时刻时，他们会做出恐惧的表情，并倾向于将身体向后倾斜，这被认为是一种自然反射。然而，文献中的许多面部表情识别系统都是基于用户何时处于静止状态，即要求用户避免移动身体。但是，如果用户在静态状态下做出不允许他们改变身体姿势的面部表情，他们可能会受到阻碍，无法引发真实的情绪。因此，在识别用户的面部表情的同时捕捉用户的身体姿势势在必行，这将在第 3.2 节中详细说明。

面部表情与一个人的情绪和活动高度相关，例如吃饭。因此，为了精确识别人类活动，计算系统需要连续跟踪和解释面部表情。例如，一个人的面部表情可以用来理解一个人的情绪[32，44]。面部表情也可用于识别涉及面部动作的活动。例如，研究人员已经证明，计算机可以通过分析从面部图像中提取的面部表情（主要是嘴唇的运动）来解释一个人说话的内容，这也被称为无声语音[16，33]。此外，面部表情还可以帮助识别大量面部动作的活动，如进食、饮水和吸烟[12]。要通过面部表情识别这些人类活动，第一步是持续准确地跟踪日常活动中的完整面部表情。为了识别和跟踪面部动作，研究人员开发了各种智能传感系统。最流行的技术利用计算机视觉（CV）技术来重建面部表情，分析由前置摄像头捕获的用户面部。这种方法在相机可以捕捉面部而没有任何遮挡的情况下提供了有希望的性能[17，52]。但是，此方法的设置要求在实际方案中要求很高。它要求用户在没有串通的情况下留在摄像头前，从而极大地限制了用户的移动范围，导致持续监控日常活动的限制太大。此外，如果用户在运动中或户外，它可能无法正常工作，因为很难设置前置摄像头。

研究内容与创新点
本文旨在通过，解决问题。通过，设计出的系统。而后在此基础上，针对，数据处理后采用什么算法完成。

结论

学位论文结论的内容一般包括：研究的主要结论、研究的主要创新点、研究的不足与展望。其中“研究的主要结论”是必写内容。“研究的主要创新点”可以没有。“研究的不足（局限）与展望”一般也是要有的。
结论可由三部分构成：

1）本文开始就把结论和结果做出来，结论要做详细，具有一定的深度，充分体现本文研究的水平，这部分是文章的精华，语言和内容及表达的深度要认真斟酌，必要时给出条件和数据及优化方法，真正构成结论性的语言。注意：不要再重复文章研究内容、过程。
2）本文还存在的问题及引起这些问题的可能原因（点到为止）。
3）本文结果在理论上的可拓展性，在实际应用中的可推广性（注意条件）

  • 什么在应用中的一大挑战是。本文针对什么进行分析，并提出对应解决办法，最后形成一套可以的系统。工作内容和成果如下。
  • 对现有技术进行综合阐述，介绍主流通用的及当前研究的难点，重在对该领域内提高模型鲁棒性与通用性的方法进行研究，分析其优缺点。
  • 针对，提出什么，核心思想在于。经实验证明，
  • 为了进一步，采用
  • 本课题利用。实现了。得出以下结论
  • 这一实验中，采用的数据集为，包括类别，采用算法进行特征选择。实验证明，同时，将这一算法与其他几类常见的机器学习算法相比较，在识别精度上优于大部分算法，在时间开销上。
  • 在这一部分实验中，使用的数据集直接通过什么采集，经过后，平均识别精度在，时间开销为，这一实验同时也说明了利用可穿戴设备进行日常行为识别的可能性。

……根据实验结果总结，得出本研究中表现效果较佳的算法，并讨论本研究的局限性和未来将进行的研究工作。

本文研究了IMU在面部表情识别与重构的应用。通过搭载了IMU的智能眼镜，采集面部肌肉运动信号，由蓝牙传输到本地，进行模型训练。为了采集信息和划分表情的方便，编写了实验采集窗口，以供实验者记录表情开始和结束的时间戳。

本文进行了几次实验，分别。考虑到佩戴眼镜位置不同和随时间变化实验者面部微小变化带来的影响，还进行了补充实验，以验证本实验研究的合理性。

对实验结果从原始信号、信号预处理、窗长和分类结果进行了比较，表明

针对绪论提出的问题，本文有以下成果：

制作了一个采集原型和传输，一个数据集。

特征提取，模型，探索了可穿戴设备在面部表情识别方面的应用。

在这项研究中，我们提出了SonicFace，一个无处不在的情感表情识别系统，用于受众参与分析。该方法利用混合了背景视频声音的听不见的声波来捕捉和识别细粒度的面部表情和手对嘴的手势。我们对12名参与者进行了一项综合研究，包括6种常见的面部表情和4种情感手势。该系统的会话内识别准确率为78.6%，基于价唤醒的4类识别准确率为82.22%。为了评估SonicFace在现实场景中的鲁棒性和通用性，我们实验了各种配置(例如，设备位置，环境设置和麦克风阵列布局)，并研究了一个现实生活中的案例研究，用于在线用户长时间观看电影的情感识别。期望本研究能为未来基于隐私保护的泛在感知的受众参与和情感识别研究提供探索性基础

展望

  • 数据规模，实际情况更复杂，
  • 复杂运动识别应用前景更广阔
  • 深度特征分布对迁移学习效果的影响还需更加深入的研究。在优化源域特征分布时是否对目标域的特征产生了干扰，使得目标域特征分布混乱难以正确地与源域特征匹配对齐？当源域与目标域各个类的样本数量比例不一致时，迁移学习该如何有效进行
  • 本文提取的特征只是，在本文的数据集适用，但不一定适用其他数据集，后续工作可以在什么展开，采用矫正方向。
  • 本文实验的测试集样本类型在训练集中都出现过？？这两种方法在未知数据上的实验结果有待验证

通过广泛的评估，我们克服了几个障碍，证明了耳戴式IMU传感器在日常生活的多种场景中检测和识别一系列面部表情的潜力。虽然技术挑战依然存在，但这项工作的主要目标是将社区的注意力转移到一种不引人注目、保护隐私和无处不在的传感技术上，这种技术有可能在原子水平上持续监测丰富的非语言线索，这些线索可以编码所有可能的面部表情。在下面的小节中，我们讨论了我们工作的意义，承认其局限性，并强调了进一步推进该领域的引人注目的研究机会

实验者性别、年龄比例，各年龄段平衡 身高体重（肌肉骨骼不同）
We pass the images to Microsoft Face API and get the scores of 8 facial expressions. Face-API uses a different facial expression recognition model, and it does not contain the complex facial expressions. Thus we evaluate the 3 facial expressions that both systems share, namely happy, fearful, and surprised.
使用内嵌的imu，真实商业情景的acc，查看捕捉的肌肉运动的分辨率影响          

重构的方式，拓展 user不同而不同

数据处理的方式，现在是手动标记，之后得像那个学姐一样自动分析模态 提取开始和结束的模态。在CSI流/IMU中检测由面部表情引起的波形，即我p们应该找到与面部表情对应的波形的开始和结束。Missed/redundant/wrong

站立/坐着/躺着

测试眼镜imu不同位置影响，不同人的佩戴肌肉鼻骨不同

面部表情不是唯一的情感表现方式，综合语音语调、脉搏、体温等多方面信息来更准确地推测人的内心情感，将是表情识别技术需要考虑的问题

极大值和极小值结合进行自动周期划分。基于可穿戴设备的特征提取与快速分类算法研究

致谢

![[Pasted image 20230520230602.png]]
![[Pasted image 20230520230639.png]]
![[Pasted image 20230520230700.png]]
没有他的支持和帮助，我无法完成这篇论文。
天空没有极限，我的未来无边。美好的际遇

图

![[Pasted image 20230514191728.png]]

今天跟着我把热图学个遍，囊括所有需求 - 知乎 (zhihu.com)
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1)自己为什么选择这个课题？

2)研究这个课题的意义和目的是什么(学术价值与现实意义)？

3)全文的基本框架、结构、行文逻辑是什么？

4)在研究过程中，发现了哪些不同见解？

5)还有哪些问题没搞清楚，在论文中论述得不够透彻？

6)论文在选题、观点、方法等方面有什么创新之处？

7)文章的基本观点和立论依据？

8)本文的优点和不完善之处？

9)适当记住重要引文的具体出处。

10)毕业论文采用了哪些与本专业相关的研究方法？

选题背景及意义、研究方法及思路、论文结构及观点、相关建议及总结、创新点及独特之处五部分

⑴自述与问题回答——“自述”而不是“自读”，用自己的话高度概括一下自己论文写了什么内容?实现了什么功能?解决了什么现实问题。
忌”照本宣读”可用自己的话概括写作动机、缘由、研究方向、研究范围、围绕这一论题的最新研究成果。自己在论文中的新见解、新的理解或新的突破。做到概括简要，言简意贼。不能占用过多时间，一般十分钟为限。突出重点。把自己最大收获、最深体会、最精华与最富特色的部分表述出来。陈述一定要概括、讲重点、有逻辑。切忌流水账式陈述，
尊敬的各位评委老师:

大家好!我是来自XX专业的学生XXX我的论文题目是XXX

我当时之所以选择研究这个论题是因为XXX主要表现在:XXX，在着手准备论文写作的时候，我针对XXX这个问题，大量阅读了相关方面的各种资料。对XXX的概况有了大致的了解，后来在缕清思路的基础上确定了研究方向并与老师商讨。在论文的准备和写作过程中，本人得益于我们学校图书馆丰富的参考书籍和学术期刊数据库的专业论文。阅读了大量的关于XXX的相关书籍和学术期刊。在XX导师的耐心指导和帮助下，经过阅读主要参考资料，拟定提纲，写开题报告初稿，毕业论文初稿，修改等一系列程序。于XXX年X月X日正式定稿。

具体来说，我的论文分为以下四个部分:

第一部分。主要概述了XX……

第二部分。是在对XX进行了详细论述的基础上，运用XX法对XX进行了深入挖据:

第三部分，利用XX方法对XX进行了调研，并运用XX原理实现了/解决了XX技术/问题:

第四部分，总结XX。经过本次论文写作，我学到了许多有用的东西，也积累了不少经验，但由于白己能力不足，在许多内容表述上存在着不当之处，许多问题还有待于进” 步思考和探索。借此答辩机会，万分恳切的希望各位老师能够提出宝贵的意见，从而进一步促使自己深入学习研究。使该论文得到完善和提高。本文经过一二三稿并最终定稿，在这期问，我的论文指导老师XX教授对我的论文进行了详细的修改和指正。并给子我许多宝贵的建议和意见。在这里，我要对XX导师表示我最真的感谢和敬意!

以上就是我的答辩白述，感谢老师的倾听，谢谢(鞠个躬) !

1.自我介绍:各位老师好，我是XXX，下面来汇报我的论文，题目是XXX（意在强调题目）
2.全文概括:用3-4句总结概括文章。例，本文主要在XX情境下，基于XX理论，运用XX方法，研究了XX问题。（摘要部分）
3.研究背景:随着XX的发展，XX问题越发引起重视，考虑到现有的研究在XX方面的研究不足，于是本文重点聚焦于XX问题。（说明研究问题的重要性和迫切性） 情景 理论 方法 问题。
随着xx的发展，x问题越发引起业界和学界的重视。考虑到现有研究在xx 、xx上的研究不足，本文重点聚焦于。。问题
4.文献综述:
现有的研究主要从XX角度展开，或者运用了XX方法，提出了XX内容，但仍然存在XX问题和局限性。（简单评述即可，体现自己的思路和观点）不要罗列。
5.研究内容:表述的层次要足够清晰，让老师听到你的逻辑。技巧是可以用图展示，然后口述解释图。（注意整体呈现，展现大的格局，展现论文本身） 反复强调关键词让老师follow me。展现论文全部，不要模糊焦点只讲解某个亮点，讲大的全部
本文主要研究内容包括3个方面，首先，考虑到现有研究的局限性，本文采用a方法，研究。问题。在此基础上，采用y方法研究y问题。最后，利用a软件和a数据们进行数值仿真，实验分析
6.结论:
模型分析和仿真结果表明:第一点、第二点、第三点，对XX问题不大得出了XX结论。（分层次表明结果）
7.总结与展望:
该研究在理论上完善/扩展/延伸了XX，在实践上对XX问题提出了XX建议和对策，具有XX意义。（主要讲创新点和研究的意义）
答辩问答环节:
心法:你是这个世界上对这篇论文最了解的人，不管老师问什么都只是疑问和不解，不是质疑，一定要有信心和信念感，不要慌，要稳住。
常见问题1.格式问题，小细节代表态度
常见问题2.论文内容，说清楚细节问题
常见问题3.重点延伸
懂:侃侃而谈，适可而止，1分钟为宜
不懂:大方承认，纸笔记录，不要编造
忌:怼老师，找理由
宜:态度好，心态好

•选题背景及意义、研究方法及思路、论文结构及观点、相关建议及总结、创新点及独特之处
•自我介绍、全文概况、研究背景、文献综述、研究内容、结论、总结展望、致谢

![[Pasted image 20230522172214.png]]这些内容老师可以通过翻阅论文了解。
![[Pasted image 20230522171635.png]]

end