计算机视觉如何撰写毕业论文
推荐下计算机视觉这个领域，依据学术范标准评价体系得出的近年来最重要的9篇论文吧： （对于英语阅读有困难的同学，访问后可以使用翻译功能） 一、Deep Residual Learning for Image Recognition 摘要：Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers—8× deeper than VGG nets [40] but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions1, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 二、Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 摘要：In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3x3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16-19 weight layers. These findings were the basis of our ImageNet Challenge 2014 submission, where our team secured the first and the second places in the localisation and classification tracks respectively. We also show that our representations generalise well to other datasets, where they achieve state-of-the-art results. We have made our two best-performing ConvNet models publicly available to facilitate further research on the use of deep visual representations in computer vision. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 三、U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 摘要：There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated samples more efficiently. The architecture consists of a contracting path to capture context and a symmetric expanding path that enables precise localization. We show that such a network can be trained end-to-end from very few images and outperforms the prior best method (a sliding-window convolutional network) on the ISBI challenge for segmentation of neuronal structures in electron microscopic stacks. Using the same network trained on transmitted light microscopy images (phase contrast and DIC) we won the ISBI cell tracking challenge 2015 in these categories by a large margin. Moreover, the network is fast. Segmentation of a 512x512 image takes less than a second on a recent GPU. The full implementation (based on Caffe) and the trained networks are available at . 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 四、Microsoft COCO: Common Objects in Context 摘要：We present a new dataset with the goal of advancing the state-of-the-art in object recognition by placing the question of object recognition in the context of the broader question of scene understanding. This is achieved by gathering images of complex everyday scenes containing common objects in their natural context. Objects are labeled using per-instance segmentations to aid in precise object localization. Our dataset contains photos of 91 objects types that would be easily recognizable by a 4 year old. With a total of million labeled instances in 328k images, the creation of our dataset drew upon extensive crowd worker involvement via novel user interfaces for category detection, instance spotting and instance segmentation. We present a detailed statistical analysis of the dataset in comparison to PASCAL, ImageNet, and SUN. Finally, we provide baseline performance analysis for bounding box and segmentation detection results using a Deformable Parts Model. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 五、Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 摘要：Convolutional networks are at the core of most state of-the-art computer vision solutions for a wide variety of tasks. Since 2014 very deep convolutional networks started to become mainstream, yielding substantial gains in various benchmarks. Although increased model size and computational cost tend to translate to immediate quality gains for most tasks (as long as enough labeled data is provided for training), computational efficiency and low parameter count are still enabling factors for various use cases such as mobile vision and big-data scenarios. Here we are exploring ways to scale up networks in ways that aim at utilizing the added computation as efficiently as possible by suitably factorized convolutions and aggressive regularization. We benchmark our methods on the ILSVRC 2012 classification challenge validation set demonstrate substantial gains over the state of the art: 21:2% top-1 and 5:6% top-5 error for single frame evaluation using a network with a computational cost of 5 billion multiply-adds per inference and with using less than 25 million parameters. With an ensemble of 4 models and multi-crop evaluation, we report 3:5% top-5 error and 17:3% top-1 error on the validation set and 3:6% top-5 error on the official test set. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 六、Mask R-CNN 摘要：We present a conceptually simple, flexible, and general framework for object instance segmentation. Our approach efficiently detects objects in an image while simultaneously generating a high-quality segmentation mask for each instance. The method, called Mask R-CNN, extends Faster R-CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with the existing branch for bounding box recognition. Mask R-CNN is simple to train and adds only a small overhead to Faster R-CNN, running at 5 fps. Moreover, Mask R-CNN is easy to generalize to other tasks, ., allowing us to estimate human poses in the same framework. We show top results in all three tracks of the COCO suite of challenges, including instance segmentation, bounding-box object detection, and person keypoint detection. Without tricks, Mask R-CNN outperforms all existing, single-model entries on every task, including the COCO 2016 challenge winners. We hope our simple and effective approach will serve as a solid baseline and help ease future research in instance-level recognition. Code will be made available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 七、Feature Pyramid Networks for Object Detection 摘要：Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But pyramid representations have been avoided in recent object detectors that are based on deep convolutional networks, partially because they are slow to compute and memory intensive. In this paper, we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A top-down architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art single-model results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 5 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 八、ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF 摘要：Feature matching is at the base of many computer vision problems, such as object recognition or structure from motion. Current methods rely on costly descriptors for detection and matching. In this paper, we propose a very fast binary descriptor based on BRIEF, called ORB, which is rotation invariant and resistant to noise. We demonstrate through experiments how ORB is at two orders of magnitude faster than SIFT, while performing as well in many situations. The efficiency is tested on several real-world applications, including object detection and patch-tracking on a smart phone. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 九、DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 摘要：In this work we address the task of semantic image segmentation with Deep Learning and make three main contributions that are experimentally shown to have substantial practical merit. First , we highlight convolution with upsampled filters, or ‘atrous convolution’, as a powerful tool in dense prediction tasks. Atrous convolution allows us to explicitly control the resolution at which feature responses are computed within Deep Convolutional Neural Networks. It also allows us to effectively enlarge the field of view of filters to incorporate larger context without increasing the number of parameters or the amount of computation. Second , we propose atrous spatial pyramid pooling (ASPP) to robustly segment objects at multiple scales. ASPP probes an incoming convolutional feature layer with filters at multiple sampling rates and effective fields-of-views, thus capturing objects as well as image context at multiple scales. Third , we improve the localization of object boundaries by combining methods from DCNNs and probabilistic graphical models. The commonly deployed combination of max-pooling and downsampling in DCNNs achieves invariance but has a toll on localization accuracy. We overcome this by combining the responses at the final DCNN layer with a fully connected Conditional Random Field (CRF), which is shown both qualitatively and quantitatively to improve localization performance. Our proposed “DeepLab” system sets the new state-of-art at the PASCAL VOC-2012 semantic image segmentation task, reaching percent mIOU in the test set, and advances the results on three other datasets: PASCAL-Context, PASCAL-Person-Part, and Cityscapes. All of our code is made publicly available online. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 希望对你有帮助！
计算机毕业网专业计算机毕业设计网站五年老站
我给你一个题目，如果你写出来了，我保你论文得优秀。因为当年我就是选这个题目得的优秀。刚才我在网上搜了一下，网上还是没有与这个系统相关的论文。 《高考最低录取分数线查询系统》基本思想很简单，现在的高考分数线查询是很繁琐的，需要先把分数查出来，然后根据录取指南再找你的分数能被录取的学校，高考过的都知道，高考报考指南是一本多么厚的书。所以，这个系统的思想就是：你用所有高校近十年的录取分数线建立一个数据库，然后开发一个系统，当你输入查询命令的时候（查询命令可以用1，2，3这三个数来代替，用flog实现；输入1，查询的是符合你所输入的分数以下的所有高校信息；输入2，查询的是符合你所输入分数段之间的所有高校信息；输入3，查询大于你所给的分数线的高校信息。）当然，你可以再加上一些附加的功能。大致思想就这些。 郑州今迈网络部竭诚为你解答，希望我的答案能帮到你！
1、人工智能；2、智能算法；3、模式识别；4、计算机视觉技术。
计算机视觉期刊
PAMI：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE 模式分析与机器智能杂志IJCV：International Journal on Computer Vision，国际计算机视觉杂志 TIP:IEEE Transactions on Image Processing，IEEE图像处理杂志CVIU：Computer Vision and Image Understanding，计算机视觉与图像理解PR：Pattern Recognition，模式识别PRL：Pattern Recognition Letters，模式识别快报
是人工智能领域公认的顶级水平。
TPAMI是计算机视觉和人工智能领域公认的顶级国际期刊，是中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊，也是中国人民大学核心期刊目录中的A+类期刊，影响因子。
2021年1月至今，高瓴人工智能学院已发表或被录用CCF A类期刊和会议论文76篇、CCF B类期刊和论文31篇。
TPAMI是目前计算机类别中影响因子最高（影响因子）的期刊之一，主要收录人工智能、模式识别、计算机视觉及机器学习领域的原创性科研成果。
上海科技大学信息学院智能视觉中心的最新研究成果“Neural Opacity Point Cloud”在人工智能领域顶级学术刊物IEEE TPAMI发表。
TPAMI是模式分析与机器智能IEEE汇刊，中国计算机学会和中国自动化学会等多个学会将其定位为：国际上极少数的顶级刊物，鼓励我国学者去突破。
EEE TPAMI是公认的人工智能、模式识别、图像处理和计算机视觉领域顶级国际期刊，该期刊影响因子（Impact Factor）和谷歌指数（H-Index）在计算机科学和工程技术两个大类学科里均列首位。
同时，该期刊影响因子和谷歌指数列所有计算机学会推荐A类（CCF A类）期刊首位，在计算机科学与人工智能领域具有权威影响力。
如何撰写毕业论文视频
第一，最重要的是确定主题。什么样的主题更好写？答案是那些有一些前人研究，但还没有继续深入研究的课题。这样的主题更有利于查找资料，且不会与他人的结论重复，写出来的论文是具有学术研究意义的。选题不宜过大、过空，要针对具体的问题作出研究。
第二，论文的内容按照是什么、为什么、怎么办这样的结构来展开是最不容易出错的。是什么，就是对研究的主题进行分析，可以先从主题的关键词进行逐字分析，再对目前的研究现状（国内外）作出简要分析。为什么，就是对论文主题的研究意义作出阐述，以及简要分析当前存在的问题，凸显出研究此主题的必要性。怎么办，就是提出研究问题的对策，也就是针对某个问题应该怎么做。
第三，论文的格式一定要符合要求，批改论文的老师往往最基础的要求就是格式方面的要求，如果最基础的格式出了错，对于论文内容的印象分也会大打折扣。
我表达我个人的看法啊，咱们先弄清楚一个大学生他大学四年门门优秀，但是毕业我们不达标，仅仅只是这一项，不仅没有学位证，连毕业证都没有，论文是一门最重要的必修课程。而且因为大家众所周知的原因，现在的毕业论文要求是更加的严格了，查重率和原创性都加强了，有盲审，有全网据对比，而且你的论文一旦通过存入档案。到你退休，有人考古发现你大学时的论文有问题，都会是致命打击，有这样的已经考上博士或者是工作的教授，因为被发现大学毕业论文有造假而一无所有，你们不关注这些高效八卦，所以我就在这里提醒你们，不要有非分之想。当然也不要灰心，我说完你就会有信心了。
有的同学说我不用做毕业论文，只需要有毕业设计，那我只能说你单纯的可爱啊，你还是需要写文字呀，不过就是多少而已。大学生在面对毕业论文仰天长啸，抱头痛哭，不是因为你们找不到心急的观点。说真的，你们要对自己抬杠的能力有信心，我这是非常正面的评价啊，其实呢咱们同学啊，你们的思想上，观念上经过大学教育后啊，无论是211还是高职专，你们已经具备了用辩论的视角看待问题的能力，你觉得课上老师层次低，觉得他的内容漏洞很多。
不是因为你已经有了自己的观点呀，那么为什么我们还是觉得论文难呢，难点在于憋不出来呢，8000，1万字，而不是在于观点的信息。说真的，在毕业论文之前，大部分同学从来没有写过这么多字，以后也很难会有那么人生唯一一次，所以应该痛苦也很正常，接下来我来教你如何划水写论文，我的个人观点。
我每次都会收整个年级的论文指导老师，只看他们小组几个学生的论文，而我看到的是全部的论文，所以我们感受就是真的能通过的论文和优秀论文都没有那么高大上，很多教授，学者对于大学生的论文落脚点太高了，总和你们说。把观点不够新，内容太单薄，其实我认为对于普通大学生，咱们论文的重点真的不是找新的观点，没错，你有，但是你说不清楚那个观点，其实有新观点也很单薄，而且学术界来说，你的观点其实可能只是你觉得新颖所以不要比拼观点会惨遭淘汰，这些观点可以用来作为你论文最后的升华，但他不该是你论文的主力，你的论文重点和主体应该是描述，你能把一个现状又学术语言描述清楚，说清问题就已经足够了。
先不要抬杠说，你说的只是这个人今天穿了蓝色的衣服，仅此而已，但我们扩展。这个博主在哪个平台？他穿的这件蓝色衣服是什么材质？配合了什么发型，背景是什么颜色？大概是什么材质？它和之前的穿着有什么不同诶，之前也是蓝色，那为什么会有这些不同啊？我这么说呢？你大概了解解了一下，但是好像还是无从下手，没关系，现在开始多看去找论文，看以往论文你会发现很多相同观点的文章其实有很多，那为什么他们可以发表呢？他们之间有什么不同？你如果能静下心来看8~10篇保底也要五篇你想要写的观点的论文，你就会梳理出其中的规律，然后你脑子里就有思路了。
不要担心今年和去年写同样的话题是没有问题的啊，因为今年和去年已经有很多不同呀。影响因素的你能说清楚就ok了。而如果你想要划水，数据也很重要。无论是文科还是理科，理科生呢就是实验数据，文科生呢就是发放问卷，总结问卷，分析问卷，问卷现在也是很多网站都免费提供的，还有这些数据，你的论文就会显得更充实，甚至可以评优。
根据学术堂的了解,书写论文最忌讳的莫过于无计划、无规划和重复做无用功.边想边写,想到什么写什么,这样的写作思路只适合写随笔,绝对不适合写论文.整个论文的书写时间分配,个人建议为图片:码字:查重修改=4:5:1.
面对论文写作时，我们经常在翻阅众多文献后依然难以敲定自己的论文题目，但殊不知“仿效”并“学习”他人的作法确是文章写作的开端。在思考新的创意或独创的观点时，模仿别人的思考方式，是一种最简单而基础的方法。
论文写作要素
论文一般由内容提要、关键词、前言、正文、结语、插图和参考文献几个部分组成。这是学术界约定俗成的结构，缺一不可。各个部分各司其职，各有各的要求。1.内容提要：我们生活在一个信息爆炸的时代，学术论文汗牛充栋，一个人终其一生往往无法阅读一个学科所有的论文了。读者只能根据自己的需要筛选了，在筛选论文时他们首先看内容提要，以便了解以下信息：1）作者要解决什么问题；2）为什么选这个题目；3）用什么方法（或用什么资料）；4）得到了什么结论；5）如果有争议，作者怎么看。读者在得到这些信息后，决定要不要看全文。所以研究者在撰写内容提要时，需要体现以上几项内容。篇幅不能太短，短了不能写足上述要素；当然也不能太长，长了就啰嗦。2. 关键词：在信息爆炸的时代，我国读者一般使用知网和JSTOR这样的电子数据库搜索论文时，往往输入关键词。所以，研究者在写关键词时需要斟酌，以便让读者找到自己的论文。可惜的是，很多人选择关键词往往很随意，选择了一些无关紧要的词。我们需要以己度人，了解读者喜欢用什么关键词检索。一般来说，关键词要能体现选题的重要方面。就本人所在的考古学科而言，关键词一般包括对象（如器物、遗址、遗迹）、时代（如青铜时代、商周时期、南北朝）、地域范围（长江下游、河西走廊、太行山）、领域（原始瓷、城市、盐业考古）、理论（世界体系、景观考古、经济人类学）和技术（锶同位素、DNA分析、岩相分析）。3. 前言：此部分为正文的前奏，其目的就是回顾研究文献，提出新问题和研究方案。这一部分的主要任务是介绍一个选题的研究史，点评前人的论著，既指出他们的成果，又剖析他们的不足。实际上，这就是把文献阅读部分的工作成果收入其中。在前人的遗留问题之中，挑选一个重要的，又可行的问题作为自己的选题。锁定了研究对象还不够，在此部分还要提出一个研究方案来。写前言时研究者需要注意若干事项。首先，研究者要意识到，前言的最终目的是提出新问题，而前面的文献回顾起铺垫作用。所以，虽然新问题在前言中最后出现，但是在写作时，是最先要搞清楚的。因此研究者不需要把读过的所有文献都纳入前言，只需要反映研究进展的论文就行。其次，研究者需要抱持客观公正的态度评论前人的工作。现在有些研究者为了避免得罪人，故意不提前人的研究工作；而有些研究者出于个人或派系恩怨，刻意抬高或贬低一些学者。这些都不是研究者应有的态度；一个研究者应该客观地肯定前人取得的成就，同时找到前人的不足。这样才能准确地锁定问题，推动一个选题向前迈进。4.正文：此部分要展现论证过程。选题不同论证过程也不同，需要分别对待。文史方面的选题可以分解成若干子问题，然后提供证据，形成子观点；最后由子观点构成大观点。科技考古方面的选题，则需要利用研究方法或技术手段，讨论辨析由此获得的数据，然后得到结论。在此部分，研究者需要注意两件事情。一是确保观点与证据链吻合，这就要求观点要有证据支撑，而证据要为观点服务。现在很多研究生不懂论证，喜欢堆砌证据，然后抛出一个或几个毫无关联的观点，其结果就是证据和观点两层皮。二是，公平对待不同意见。有些问题前人研究过，提出了一些观点。现在很多研究者要么无视，要么轻率地否定他们的观点。公正的做法是，分析这些观点，检验其逻辑、论证，看看是否有问题；如果有问题，就指出问题，如果没有问题，就要检验自己的论证，看看是否有问题。如果不能推翻前人的观点，就承认分歧。5.结语：结语的要害在于简要重复论文的主要部分，也就是新问题、研究方法、证据和结论。结语不能太短，短了不能充分呈现论证过程；不宜太长，长了就有啰嗦之嫌。在这个部分不能出现新资料和新观点；任何新资料和新观点（想法）只能出现在正文中，结语只是归纳复述正文的重要内容。6.插图：插图样式多样，可以是照片、线图和表格，现在还可以是视频。它是重要的支撑资料，一方面可以说明研究对象，一方面可以提供物证。它们既可以展示比较抽象的理论、概念和研究对象，帮助读者理解它们，也可以展示物证和数据，支撑论文。它们既不能太多，也不能太少，关键是能够说明论文中关键概念、对象，或者呈现数据。在此部分，插图要与正文结合；也就是说正文的重要理论、概念和器物需要插图来说明，观点需要物证和数据来支撑；同时插图不能茫无目的，要为论文服务，否则就不要使用。插图需要添加文字，说明插图名称、图例、比例。当然，如果插图涉及知识产权，还要注明来源。7.注释：研究者在写作论文时，少不了引用以往的研究成果，或者观点，或者数据（资料），或者方法。为了尊重以往成果，研究者需要做注释，以避免剽窃之嫌。需要注意的是，这里所说的以往成果，既有他人的，也有作者自己的。我国不少学者往往在意他人成果，而忽略了自己的成果。做注释还有另外用途，就是方便读者查阅出处，检验论文是否严谨扎实。因为如果研究者在做注时，没有看过所引论文，或者一知半解，容易出错。实际上，注释是一个研究者的信誉晴雨表，如果在注释上不认真，读者会认为研究者是个马虎的人，靠不住的人。至于注释的格式，现在各个大学发布的学位论文规范都有说明。发表时，各个出版社和期刊也有自己的规定，这里就不赘述了。8.文献目录：现在学位论文一般要求在论文末尾放文献目录。但是文献目录一定要与脚注相一致，脚注里面出现的目录有，同时目录有的脚注也得有。
论文是一个非常复杂的工程。写作一篇论文需要遵循可阅读、可检验、可追溯和可检索四条原则。作者需要明白论文的结构，清楚各个要素即内容提要、关键词、前言、正文、结语、插图和参考文献的功能，写好每个要素。此外，论文还要注意术语的延续性、体悟读者的需要、避免抄袭、使用平实语言和发掘论文价值。
计算机视觉学位论文
没有问题，结论不一样就行用别人同样的思路同样的方法做,只是换一个材料,换一个研究对象,得到不同的结果,这样做工作虽然做不出太好的工作,但是还不算是抄袭。
一、学位要求1、完成学士学位课程学习，获得学士学位；2、完成计算机学硕士学位课程学习，获得计算机学硕士学位；3、参加计算机学硕士学位论文答辩，获得计算机学硕士学位；二、课程要求1、必修课程：计算机科学原理、计算机系统结构、计算机网络原理、计算机软件工程、计算机系统安全、计算机系统维护等；2、选修课程：计算机图形学、计算机视觉、计算机网络安全、计算机系统设计、计算机系统管理、计算机系统维护等；三、论文要求1、撰写计算机学硕士学位论文，内容必须与计算机学硕士学位课程学习有关；2、论文答辩，获得计算机学硕士学位。
计算机视觉毕业论文答辩ppt
论文答辩ppt结尾
毕业的论文答辩应该把ppt设计成怎样才能把重要的中心观点呈现给考核老师看呢?看看制作的心得与技巧对同学们有一定的帮助哦!
一、幻灯片的模板
下面向读者简单介绍一些关于幻灯模板的使用技巧。
1.页面大小的选择
此为幻灯片模板选择的第一步(许多人从来没有用过这个设置)。打开“文件”→“页面设置”→选择“幻灯片大小”.默认设置是屏幕大小，可根据需要更改设置。例如35mm页面，长度比默认页面要宽一些。
2.幻灯片的通用模板
大家可以通过搜索引擎可以找到许多通用模板，特别是Office XP系列。由于同一个模板可选择不同的配色方案(页面击鼠标右键→“幻灯片配色方案”)，从而有了很多的选择。但使用者也会发觉，喜欢的模板实在太少，并且又被别人频繁使用，缺乏创意。
3.自己制作模板
由于模板可以编辑，因此设计一个与众不同的模板并不很难。首先选择一个幻灯片模板，然后选择菜单“视图”→“母版”,一般有标题母板和文本母板二个式样，这个时候原来在普通视图下不能更改的许多东西，就都可以编辑了，即使是文字的颜色也可统一编辑。例如想要每一张幻灯片都有自己学校的校徽，直接插入母板即可。以上的操作并不复杂，但要设计出一个彻底全新的模板相对较难。笔者的策略是，找到一个喜欢的模板，然后稍微做一些改动，看上去就与众不同了。
4.回归简单的模板
幻灯片做多了，就不会喜欢比较花哨的模板了。因为模板太花哨，会影响到表达过程，让观众过多注意模板，从而忽略幻灯所要表达的实际内容。此外，选择一个从来没有用过的模板也有风险。如果对配色没有经验，计算机的色彩也未经过校正，电脑屏幕上的显示与投影仪屏幕上会有较大差别。特别是底色和文字色相近的配置，在光线很亮的地方效果就会很差。如果是答辩或学术汇报，推荐选择简洁明了的幻灯片，可以显示出严肃认真的学术气氛。
5.模板的基本要求
(1)尽量选择同一个底色的模板，至少要在文字或图片的地方保持同一颜色。如果采用两种或多种底色，且反差较大，则文字颜色搭配难以达到协调，看起来过于花哨。
(2)文字或图片颜色不能过于接近底色，要有一定对比度。比如，采用蓝天白云的底色，白云上的文字则显示不清。同时一张幻灯片上的颜色尽量不要超过3种，不要在一个主题下显示多种颜色。有时为了强调，在一个句子里使用多种颜色，反而给人花色刺目的感觉。
(3)整个幻灯的配色方式要一致。比如标题使用蓝色，后边幻灯的标题中应尽量使用蓝色。字号、字体、行间距保持一致，甚至插图位置、大小，均不应随意改变。
(4)文字、图表的“出现方式”的选择中可适当选用动画，但不可过多。显示同一幻灯片上不同内容的情况下，可考虑使用动画。
6.推荐模板
(1)白底：可以选择黑字、红字和蓝字。如果觉得不够丰富，可改变局部的底色。
(2)蓝底：深蓝更好一点，可配以白字或黄字(浅黄和橘黄)，但应避免选择暗红色。这是最常用、最稳妥，也是最简单的配色方案。
(3)黑底：配以白字和黄字(橘黄比浅黄好)。
这三种配色方式可保证幻灯质量，如果是初次做，强力推荐。一般幻灯不应该只有文字，同时可适当加入模式图或流程图，使幻灯增加色彩。也可加一点小小的花边，标题和正文之间加一条线，或插入学校、医院的图标，都可使幻灯避免单调。
二、文字的作用
做为幻灯片的主体，文字的表达和处理非常重要。总的原则如下：
1.文字不能太多，切忌把Word文档整段文字粘贴到幻灯片内。
2.文本框内的文字，一般不必用完整句子表达，尽量用提示性文字，避免大量文字的堆砌。做到在1分钟内要让观众看完，且不觉吃力。
3.文字在一张幻灯片内要比例适宜，避免缩在半张幻灯片内，也不要“顶天立地”,不留边界。
4.每一张幻灯，一般都希望有标题和正文，特别是正文内容较多时，如没有标题，会很难找出重点，观众也没有耐心去逐行寻找。
文字安排需要注意的细节：
1.字体大小：PowerPoint默认的文字大小为常用选择，一般标题用44号或40号。正文用32号，一般不要小于24号，更不能小于20号。
2.行、段间距：正文内的文字排列，一般一行字数在20~25个左右，不要超过6~7行。更不要超过10行。行与行之间、段与段之间要有一定的间距，标题之间的距离(段间距)要大于行间距。
3.字体选择：做为答辩幻灯，推荐中文字体为宋体，英文字体为Times New Romans,中文字体建议加粗。也可选择其他字体，但应避免少见字体，届时如果答辩使用的电脑没有这种字体，既影响答辩情绪也影响幻灯质量。
4.字体颜色：字体颜色选择和模板相关，一般不要超过3种。应选择与背景色有显著差别的颜色，但不要以为红色的就是鲜艳的，同时也不宜选择相近的颜色(在上一讲模板颜色搭配中有讲述)。标题字体的颜色要和文本字体相区别，同一级别的标题要用相同字体颜色和大小。一个句子内尽量使用同一颜色，如果用两种颜色，要在整个幻灯内统一使用。
5.层次分明：内容顺序：题目-->大纲-->内容-->结束(致谢)。每页内容中又分几小点时，最好在有个小标题;如果这几小点内容较多要分几页来表示时，第一页的大标题可设置动画，后几页复制此页再做修改，后几页中的大标题不做动画，这样放映时让人感觉大标题没有动，只是在换下面的内容。
6.加入标注：如果你怕答辩时忘了词，那就在框图中加入标注，在绘图栏的自选图形中选择标注，可以为标注增加效果，在效果的下三角箭头中选效果选项，将“动画播放后”改为“下次点击后隐藏”,你试试，效果很好。
7.当这页内容条数很多，但很短时，不应一条一条的弹出，会因答辩当时紧张而失手出差错，应一下子都弹出，再一条一条的讲。
8.其他文字的配置：幻灯内的脚注、引用的参考文献(一般要求在幻灯内列出本张幻灯片引用的参考文献)、准备一句话带过的材料或在前面幻灯片内多次重复的内容，字体颜色选择和底色较为相近的颜色，不宜太醒目，避免喧宾夺主。
三、流程图的制作
使用流程图是制作高质量幻灯的一个重要法宝，特别在描述研究过程的时候，最好用流程图进行说明。
有许多专业软件可用于流程图的制作，但PowerPoint本身自带的绘图工具，功能也很强大，其使用Office组件通用的绘图工具，与在Word里经常应用绘图工具方法相同：打开“视图”→“工具栏”→在“绘图工具栏”上打钩，就会在底下出现绘图工具栏。有绘图、自选图形、线条、箭头、文本框、艺术字体、组织结构图、剪贴画、插入图片等工具。利用组织结构图可直接制作流程图，但模式较为固定。
剪贴画是新手最喜欢插入的内容，但个人认为在学术幻灯不易插入太多，因为剪贴画会减少学术分量。重要的是要学会利用自选图形制作直接需要的模式图和流程图。自选图形中有些是标注，可直接插入文字，图形则必须利用文本框重新插入。只要有足够的耐心，任何形式的模式图都可作出来。在作模式图之前一定要注意图形之间连接的次序，个人认为最有用的工具是“组合”和“叠放次序”.组合工具可把多个小图拼合起来，既减少重复劳动也可避免前功尽弃。因此在完成一部分工作后尽量将其组合。“叠放次序”可以利用图形颜色的差异把不需要的部分遮盖。此工具使用恰当，既减少工作量也可利用多个图形的相互关系创造出复杂且视觉美观的图形。
本人建议用mirosoft visio来画，使用简单，不仅可以画出美观的框图，还可以加入形象的电脑、手机、电动机等剪贴画，让框图不再单调，还是那句不要放太多剪贴画。
四、图片的插入
随着数码相机的普及，幻灯片中的图片应用也越来越多。图片较为直观、视觉上比文字容易接受，因此答辩论文中应适当选用图片。
插入图片过程比较简单，本文主要关注图片格式。JPG格式由于容量小是幻灯片制作中的最常见图片格式。而TIFF格式的相对很大，过多使用该格式，将会造成幻灯文件很大。幻灯文件过大，携带不方便，会使电脑运行变慢。目前，相同分辨率TIFF与JPG格式图片通过电脑屏观看很难区分开来。TIFF格式图片主要用于出版和论文发表，对于幻灯制作并非最佳选择。图片格式的转换可以通过Phtoshop、Acdesee等软件完成。
此外，Office XP增加了图片编辑功能，打开“视图”→“工具栏”→在“图片”前面打勾，就会出现图片菜单，也可直接在图片上点击右键，选择“显示图片工具栏”.工具栏中最有用的是裁剪工具和压缩工具。裁剪工具，可直接去除图片中不需要的外周部分;压缩工具，可把图片分辨率改为屏幕分辨率，即96 DPI,一般不影响显示效果，这样整个文件要小许多。当然，复杂的图片编辑，还需要用专业的图片编辑工具来编辑，在此不再赘述。
GIF格式的图片是网页最常用的格式，文件小，有动画形式，亦可一个图片显示多帧，但其动画效果必须在PowerPoint 2000以后的版本才支持。如果幻灯片中有GIF格式动画，一定要注意版本问题，否则不会出现预想效果。
至于加入图片和公式等，就是复制-->粘贴-->调试大小-->调试位置。
图片放置的位置也很有讲究，包括图片大小、图例位置和大小。如果图片较多，最好统一格式，一方面很精制，另一方面也显示出做学问的严谨态度。图片的外周，有时候加上阴影或外框，会有意想不到的效果。
五、毕业答辩幻灯制作技巧
毕业答辩幻灯不同于一般的幻灯片。做好幻灯片是研究生答辩成功的一个重要环节。下面具体谈谈毕业答辩幻灯的主要内容及制作中需要注意的问题，希望对研究生有用。
(一)答辩报告中需包含的内容
答辩报告包含的内容根据事先拟定的提纲来安排。一般包括以下几个方面：
1.一般概括性内容：课题标题、答辩人、课题执行时间、课题指导教师、课题的归属、致谢等。
2.课题研究内容：研究目的、方案设计(流程图)、运行过程、研究结果、创新性、应用价值、有关课题延续的新看法等。
(二)答辩幻灯制作技巧
1.答辩幻灯的基本要求
答辩幻灯的篇幅：一般20~30分钟的演讲时间，博士答辩一般应在60张左右，硕士在40张左右，除去封面和篇章标题页和致谢等无内容页面，真正需要讲解的分别为50和35张左右。每页8~10行字或一幅图。只列出要点、关键技术。
封面和封底：幻灯封面内容一般选择特征性图片，最好是校园风情照片，用于等待答辩前播放或者回答问题时播放。
母版：由于科学研究的严肃性，幻灯母版应选择深底浅字。Office里面附带的母版较少且过于单调，最好自己设计或从因特网上下载。
正文：标题页的内容包括课题名称、研究生和导师姓名等，也可加上课题资助项目来源。由于属于学术性幻灯，字体和编排均应适当严肃，避免花哨。正文文字的安排可参阅上文“文字的'作用”.
(三)答辩态度和心理状态
1.硕士论文的答辩准备
(1)思想准备
答辩是学校对硕士论文成绩进行考核、验收的一种形式。研究生要明确目的、端正态度、树立信心，通过论文答辩这一环节，来提高自己的分析能力、概括能力及表达能力。
(2)答辩内容准备
在反复阅读、审查自己硕士论文的基础上，写好供20分钟用的答辩报告。反复练习必不可少，尚需注意以下细节：事前亲临现场，熟悉现场布置，测试设备(如存放答辩幻灯的U盘/移动硬盘是否在答辩使用电脑上正常播放;PowerPoint版本兼容问题等);熟悉讲稿;练习如何表达，尤其着重于引言部分和结束部分。
(3)物质准备
主要准备参加答辩会所需携带的用品。如：硕士论文的底稿、说明提要、主要参考资料，画出必要的挂图、表格及公式，必要时准备相关内容幻灯以备答辩委员会提问。
2.如何陈述硕士论文
(1)良好的开场白
开场白是整个论文答辩的正式开始，它可以吸引注意力、建立可信性、预告答辩的意图和主要内容。好的开始是成功的一半，应包括：引言、连接、启下三个作用。良好的开场白应做到：切合主题、符合答辩基调、运用适当的语言。应避免负面开头，如自我辩解等(如“我今天来的匆忙，没有好好准备……”)，既不能体现对答辩委员会专家的尊重，也是个人自信不足的表现，答辩者在各位专家的第一印象中大打折扣。牢记谦虚谨慎是我国的传统美德，但是谦虚并非不自信。同时也要避免自我表现，洋洋得意，寻求赞赏。过度的表现，会引起答辩委员会专家的反感。
(2)报告的中心内容
报告的中心内容包括：论文内容、目的和意义;所采用的原始资料;硕士论文的基本内容及科研实验的主要方法;成果、结论和对自己完成任务的评价。在答辩报告中要围绕以上中心内容，层次分明。具体做到：突出选题的重要性和意义;介绍论文的主要观点与结构安排;强调论文的新意与贡献;说明做了哪些必要的工作。
讲稿一般采用幻灯片的方式展示，做到主题明确，一目了然;精选文字，突出重点，简明扼要;适当美化视觉效果，加深印象。幻灯片制作具体注意事项见本章上节。
答辩时应注意：掌握时间、扼要介绍、认真答辩。为此须做到以下几点：
1.不必紧张，要以必胜的信心，饱满的热情参加答辩;
2.仪容整洁，行动自然，姿态端正。答辩开始时要向专家问好，答辩结束时要向专家 道谢，体现出良好的修养;
3.沉着冷静，语气上要用肯定的语言，是即是，非即非，不能模棱两可;
4.内容上紧扣主题，表达上口齿清楚、流利，声音大小要适中，富于感染力，可使用适当的手势，以取得答辩的最佳效果;
(3)答辩委员会专家可能提出的问题
研究生报告结束后，答辩委员会专家将会提出问题，进行答辩，时间10~15分钟。一般包括：需要进一步说明的问题;论文所涉及的有关基本理论、知识和技能;考察研究生综合素质的有关问题。
评委可能提出的问题一般来源于以下几个方面：
1.答辩委员的研究方向及其擅长的领域;
2.可能来自课题的问题：是确实切合本研究涉及到的学术问题(包括选题意义、重要观点及概念、课题新意、课题细节、课题薄弱环节、建议可行性以及对自己所做工作的提问);
3.来自论文的问题：论文书写的规范性，数据来源，对论文提到的重要参考文献以及有争议的某些观察标准等;
4.来自幻灯的问题：某些图片或图表，要求进一步解释;
5.不大容易估计到的问题：和课题完全不相干的问题。似乎相干，但是答辩者根本未做过，也不是课题涉及的问题。答辩者没有做的，但是评委想到了的东西，答辩者进一步打算怎么做。
(4)如何回答答辩委员会专家提出的问题
首先要做到背熟讲稿，准备多媒体，调整心态，做提问准备，进行预答辩。在随后的汇报中突出重点、抓住兴趣、留下伏笔。忌讳讨论漫无边际，由于课题是自己知识的强项，讨论时毫无收敛，漫无边际，往往是内容复杂化，过多暴露疑点难点，给提问部分留下隐患。一个聪明的研究生应该“就事论事”,仅围绕自己的结果进行简单讨论，这样提问往往更为简单，回答更为顺畅。
到了提问环节，专家提问不管妥当与否，都要耐心倾听，不要随便打断别人的问话。对专家提出的问题，当回答完整、自我感觉良好时，不要流露出骄傲情绪。如果确实不知如何回答时，应直接向专家说明，不要答非所问。对没有把握的问题，不要强词夺理，实事求是表明自己对这个问题还没搞清楚，今后一定要认真研究这个问题。
总之，答辩中应实事求是，不卑不亢，有礼有节，时刻表现出对专家的尊重和感谢。注意答辩不纯粹是学术答辩，非学术成分大约占一半，要显示出自己各方面的成熟，要证明自己有了学术研究的能力。
(5)结束语和致谢
报告结束前一定要进行致谢。导师为研究生的成长付出了很多心血，在答辩这种关键时刻，对导师表示正式而真诚的感谢，体现了对导师的尊重，这是做人的基本道理。建议全文念出对导师致谢的段落，其他的致谢段落可以简略一些。同时应当说明汇报结束，欢迎各位专家的提问，使答辩工作顺利进入下一环节。
成功的演讲是自信和技巧的结合，扎实的专业知识和细致周到的答辩准备工作是成功的前提。使用一些答辩技巧也不可缺少，可以充分展示整理研究材料、展示研究成果的能力，让别人知道自己都做了什么。要想这场战争获胜，就必须对答辩的目的、程序、可能遇到的问题及解决方法进行深入剖析，做到胸有成竹!
一、幻灯片模板的使用技巧。 1.页面大小的选择 打开“文件”→“页面设置”→选择“幻灯片大小”。默认设置是屏幕大小，可根据需要更改设置。 2.幻灯片的通用模板 大家可以通过搜索引擎可以找到许多通用模板，特别是Office XP系列。由于同一个模板可选择不同的配色方案（页面击鼠标右键→“幻灯片配色方案”），从而有了很多的选择。 3.自己制作模板 首先选择一个幻灯片模板，然后选择菜单“视图”→“母版”，一般有标题母板和文本母板二个式样，普通视图下不能更改的许多东西，在母板下就都可以编辑了。例如想要每一张幻灯片都有自己学校的校徽，直接插入母板即可。 4.回归简单的模板 模板太花哨，会影响到表达过程，让观众过多注意模板，从而忽略幻灯所要表达的实际内容。若选择一个从来没有用过的模板也有风险。如果对配色没有经验，计算机的色彩也未经过校正，电脑屏幕上的显示与投影仪屏幕上会有较大差别。特别是底色和文字色相近的配置，在光线很亮的地方效果就会很差。如果是答辩或学术汇报，推荐选择简洁明了的幻灯片，可以显示出严肃认真的学术气氛。 5.模板的基本要求 (1)尽量选择同一个底色的模板，至少要在文字或图片的地方保持同一颜色。以免文字颜色难以协调搭配。 (2)文字或图片颜色不能过于接近底色，要有一定对比度。同张幻灯片上的颜色尽量不要超过3种，不要在一个主题下显示多种颜色。 (3)整个幻灯的配色方式要一致。字号、字体、行间距保持一致，甚至插图位置、大小，均不应随意改变。 (4)文字、图表的“出现方式”的选择中可适当选用动画，但不可过多。显示同一幻灯片上不同内容的情况下，可考虑使用动画。 6.推荐模板 (1)白底：可选择黑字、红字和蓝字。若觉得不够丰富，可改局部的底色。 (2)蓝底：深蓝更好，可配白字或黄字（浅黄和橘黄），但应避免暗红色。这是最常用的配色方案。 (3)黑底：配以白字和黄字（橘黄比浅黄好）。 一般幻灯不应该只有文字，同时可适当加入模式图或流程图，使幻灯增加色彩。也可加一点小小的花边，标题和正文之间加一条线，或插入学校、医院的图标，都可使幻灯避免单调。 二、文字的作用 文字处理的原则 1.文字不能太多，切忌把Word文档整段文字粘贴到幻灯片内。 2.文本框内的文字，不必用完整句子表达，尽量用提示性文字，避免大量文字的堆砌。做到在1分钟内让观众看完，且不觉吃力。 3.同张幻片文字比例适宜，避免缩在半张幻片内或“顶天立地”，不留边界。 4.每张幻灯，最好有标题和正文，特别是正文内容较多时，以免重点不突出。 文字安排需要注意的细节： 1.字体大小：PPT默认为常用选择，一般标题用44或40号。正文用32号，最好不要小于24号，更不能小于20号。 2.行、段间距：正文内的文字排列，一般一行字数在20～25个左右，不要超过6～7行。更不要超过10行。行间、段间要有一定的间距，标题间的距离（段间距）要大于行间距。 3.字体选择：推荐中文为宋体，建议加粗；英文为Times New Romans。 4.字体颜色：字体颜色选择和模板相关，一般不要超过3种。应选择与背景色有显著差别的颜色（红色未必是鲜艳的），同时也不宜选择相近的颜色。标题字体的颜色要和文本字体相区别，同级别标题要用相同字体颜色和大小。一个句子内尽量使用同一颜色，如果用两种颜色，要在整个幻灯内统一使用。 5.层次分明：内容顺序：题目-->大纲-->内容-->结束（致谢）。每页内容中又分几小点时，最好有小标题；如果这几小点内容较多要分几页来表示时，第一页的大标题可设置动画，后几页复制此页再做修改但大标题不做动画，这样放映时让人感觉大标题没有动，只是在换下面的内容。 6.加入标注：避免答辩忘词，可加入标注，在绘图栏的自选图形中选择标注，可以为标注增加效果，在效果的下三角箭头中选效果选项，将“动画播放后”改为“下次点击后隐藏”，效果很好。 7.当同页内容条数很多，但很短时，不应逐条弹出，最好一下子都弹出，再一条条的讲。 8.其他文字的配置：幻灯内的脚注、引用的参考文献（一般要求在幻灯内列出本张幻灯片引用的参考文献）、准备一句话带过的材料或前面幻片内多次重复的内容，字体颜色选择和底色较为相近的颜色，不宜太醒目，避免喧宾夺主。 三、流程图的制作 使用流程图是制作高质量幻灯的一个重要法宝，特别在描述研究过程的时候，最好用流程图进行说明。 PPT自带的绘图工具，打开“视图”→“工具栏”→在”绘图工具栏”上打钩，就会出现绘图工具栏。利用组织结构图可直接制作流程图，但模式较为固定。 学会利用自选图形制作直接需要的模式图和流程图，尽量少用剪贴画。在作模式图之前一定要注意图形之间连接的次序，最有用的工具是“组合”和“叠放次序”。组合工具可把多个小图拼合起来，既减少重复劳动也可避免前功尽弃。“叠放次序”可以利用图形颜色的差异把不需要的部分遮盖。建议用mirosoft visio来画，使用简单。 四、图片的插入 图片较为直观、视觉上比文字容易接受，因此答辩中应适当选用图片，但要注意图片格式。JPG格式容量小，是幻片中常见格式。而TIFF格式相对大，过多使用会使幻灯文件很大，电脑运行变慢，不易采用。图片格式的转换可以通过Phtoshop、Acdesee等软件完成。 此外，Office XP增加了图片编辑功能，打开“视图”→“工具栏”→在“图片”前面打勾，就会出现图片菜单，也可直接在图片上点击右键，选择“显示图片工具栏”。工具栏中最有用的是裁剪工具和压缩工具。裁剪工具，可直接去除图片中不需要的外周部分；压缩工具，可把图片分辨率改为屏幕分辨率，即96 DPI，一般不影响显示效果，这样整个文件要小许多。 GIF格式的图片是网页最常用的格式，文件小，有动画形式，亦可一个图片显示多帧，但其动画效果必须在PowerPoint 2000以后的版本才支持。 至于加入图片和公式等，就是复制-->粘贴-->调试大小-->调试位置。 图片放置的位置也很有讲究，包括图片大小、图例位置和大小。如果图片较多，最好统一格式，一方面很精制，另一方面也显示出做学问的严谨态度。图片的外周，有时候加上阴影或外框，会有意想不到的效果。 五、毕业答辩幻灯制作技巧 （一）答辩报告中需包含的内容 答辩报告包含的内容根据事先拟定的提纲来安排。一般包括以下几个方面： 1.一般概括性内容：课题标题、答辩人、课题执行时间、课题指导教师、课题的归属、致谢等。 2.课题研究内容：研究目的、方案设计（流程图）、运行过程、研究结果、创新性、应用价值、有关课题延续的新看法等。 （二）答辩幻灯制作技巧 1.答辩幻灯的基本要求 答辩的篇幅：一般20～30分钟的演讲时间，博士答辩一般应在60张左右，硕士在40张左右，除去封面和篇章标题页和致谢等无内容页面，真正需要讲解的分别为50和35张左右。每页8～10行字或一幅图。只列出要点、关键技术。 封面和封底：幻灯封面内容一般选择特征性图片，最好是校园风情照片，用于等待答辩前播放或者回答问题时播放。 母版：由于科学研究的严肃性，幻灯母版应选择深底浅字。 正文：标题页的内容包括课题名称、研究生和导师姓名等，也可加上课题资助项目来源，字体和编排均应适当严肃，避免花哨。 （三）答辩态度和心理状态 1.硕士论文的答辩准备 （1）思想准备 答辩是学校对硕士论文成绩进行考核、验收的一种形式。研究生要明确目的、端正态度、树立信心，通过论文答辩这一环节，来提高自己的分析能力、概括能力及表达能力。 （2）答辩内容准备 在反复阅读、审查自己硕士论文的基础上，写好供20分钟用的答辩报告。反复练习必不可少，尚需注意以下细节：事前亲临现场，熟悉现场布置，测试设备（如存放答辩幻灯的U盘/移动硬盘是否在答辩使用电脑上正常播放；PPT版本兼容问题等）；熟悉讲稿；练习如何表达，尤其着重于引言部分和结束部分。 （3）物质准备 主要准备参加答辩会所需携带的用品。如：硕士论文的底稿、说明提要、主要参考资料，画出必要的挂图、表格及公式，必要时准备相关内容幻灯以备答辩委员会提问。 2.如何陈述硕士论文 （1）良好的开场白 开场白是整个论文答辩的正式开始，它可以吸引注意力、建立可信性、预告答辩的意图和主要内容。好的开始是成功的一半，应包括：引言、连接、启下三个作用。良好的开场白应做到：切合主题、符合答辩基调、运用适当的语言。应避免负面开头，如自我辩解等（如“我今天来的匆忙，没有好好准备……”），既不能体现对答辩委员会专家的尊重，也是个人自信不足的表现，答辩者在各位专家的第一印象中大打折扣。牢记谦虚谨慎是我国的传统美德，但是谦虚并非不自信。同时也要避免自我表现，洋洋得意，寻求赞赏。过度的表现，会引起答辩委员会专家的反感。 （2）报告的中心内容 报告的中心内容包括：论文内容、目的和意义；所采用的原始资料；硕士论文的基本内容及科研实验的主要方法；成果、结论和对自己完成任务的评价。在答辩报告中要围绕以上中心内容，层次分明。具体做到：突出选题的重要性和意义；介绍论文的主要观点与结构安排；强调论文的新意与贡献；说明做了哪些必要的工作。 讲稿一般采用幻灯片的方式展示，做到主题明确，一目了然；精选文字，突出重点，简明扼要；适当美化视觉效果，加深印象。幻灯片制作具体注意事项见本章上节。 答辩时应注意：掌握时间、扼要介绍、认真答辩。为此须做到以下几点： 1. 不必紧张，要以必胜的信心，饱满的热情参加答辩； 2. 仪容整洁，行动自然，姿态端正。答辩开始时要向专家问好，答辩结束时要向专家 道谢，体现出良好的修养； 3. 沉着冷静，语气上要用肯定的语言，是即是，非即非，不能模棱两可； 4. 内容上紧扣主题，表达上口齿清楚、流利，声音大小要适中，富于感染力，可使用适当的手势，以取得答辩的最佳效果； （3）答辩委员会专家可能提出的问题 研究生报告结束后，答辩委员会专家将会提出问题，进行答辩，时间10～15分钟。一般包括：需要进一步说明的问题；论文所涉及的有关基本理论、知识和技能；考察研究生综合素质的有关问题。 评委可能提出的问题一般来源于以下几个方面： 1. 答辩委员的研究方向及其擅长的领域； 2. 可能来自课题的问题：是确实切合本研究涉及到的学术问题（包括选题意义、重要观点及概念、课题新意、课题细节、课题薄弱环节、建议可行性以及对自己所做工作的提问）； 3. 来自论文的问题：论文书写的规范性，数据来源，对论文提到的重要参考文献以及有争议的某些观察标准等； 4. 来自幻灯的问题：某些图片或图表，要求进一步解释； 5. 不大容易估计到的问题：和课题完全不相干的问题。似乎相干，但是答辩者根本未做过，也不是课题涉及的问题。答辩者没有做的，但是评委想到了的东西，答辩者进一步打算怎么做。 （4）如何回答答辩委员会专家提出的问题 首先要做到背熟讲稿，准备多媒体，调整心态，做提问准备，进行预答辩。在随后的汇报中突出重点、抓住兴趣、留下伏笔。忌讳讨论漫无边际，由于课题是自己知识的强项，讨论时毫无收敛，漫无边际，往往使内容复杂化，过多暴露疑点难点，给提问部分留下隐患。一个聪明的研究生应该“就事论事”，仅围绕自己的结果进行简单讨论，这样提问往往更为简单，回答更为顺畅。 到了提问环节，专家提问不管妥当与否，都要耐心倾听，不要随便打断别人的问话。对专家提出的问题，当回答完整、自我感觉良好时，不要流露出骄傲情绪。如果确实不知如何回答时，应直接向专家说明，不要答非所问。对没有把握的问题，不要强词夺理，实事求是表明自己对这个问题还没搞清楚，今后一定要认真研究这个问题。 总之，答辩中应实事求是，不卑不亢，有礼有节，时刻表现出对专家的尊重和感谢。注意答辩不纯粹是学术答辩，非学术成分大约占一半，要显示出自己各方面的成熟，要证明自己有了学术研究的能力。 （5）结束语和致谢
看熟你的论文就好。
计算机毕设答辩ppt的内容要包括以下方面：
1、计算机毕设的介绍，你的毕设是什么，拿来干什么的
2、毕设的功能，有什么功能，能解决什么
3、计算机的技术选型，有什么技术，为什么用这个，有什么优势
4、关于计算机毕设的不足以及优化
5、结束语，比如说这篇论文是我自己通过查阅，竭尽所能运用自己大学四年的知识独立完成的，在设计上可能存在不足，期间非常感谢老师们一直的支持，请各位老师指正，我一定会好好提升。
扩展资料
毕设答辩的技巧：
学生首先要介绍一下论文的概要，这一部分的内容可包括写作动机、缘由、研究方向、选题比较、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，言简意赅。不能占用过多时间，一般以十分钟为限。
在答辩时，学生要注意仪态与风度，这是进入人们感受渠道的第一信号。如果答辩者能在最初的两分种内以良好的仪态和风度体现出良好的形象，就有了一个良好的开端。