如何计算论文t值视频

1、t指的是T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。

计算：t的检验是双侧检验，只要T值的绝对值大于临界值就是不拒绝原假设。

2、P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。

计算：概率定义为：P(A)=m/n，其中n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。

统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。

参考资料：百度百科-统计学

t值计算公式是T＝2πr／v（周期＝圆的周长÷线速度），T＝2π／ω（“ω”代表角速度）。若f(x)为周期函数，则把使得f(x+l)=f(x)对定义域中的任何x都成立的最小正数l，称为f(x)的（基本）周期。

t值计算方法

在计算机中，完成一个循环所需要的时间；或访问一次存储器所需要的时间，亦称为周期，周期函数的实质两个自变量值整体的差等于周期的倍数时，两个自变量值整体的函数值相等，如f(x+6)=f(x-2)则函数周期为T=8。

周期函数的性质共分以下几个类型：若T（≠0）是f（x）的周期，则-T也是f（x）的周期。若T（≠0）是f（x）的周期，则nT（n为任意非零整数）也是f（x）的周期。若T1与T2都是f（x）的周期，则T1±T2也是f（x）的周期。

若f（x）有最小正周期T*，那么f（x）的任何正周期T一定是T*的正整数倍。若T1、T2是f（x）的两个周期，且T1/T2是无理数，则f（x）不存在最小正周期。周期函数f（x）的定义域M必定是至少一方无界的集合。

你说的这个t值是统计中的值吗？实际t值用公式t=（样本平均数x-总体平均数u）/(样本标准差s/根号（样本容量n）)计算。如果是临界t值，则可用Excel中的粘贴函数TINV计算，也可通过查t值表得到。希望对你有所帮助。

在进行t检验时，会计算出一个t值，而在选定显著性水平后，可以找到相比较的t值，两者可以比较，判断显著性。p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平，可以与选定的显著性水平直接比较。例如取5%的显著性水平，如果p值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。这样不用计算t值，不用查表了。

如何写毕业论文视频

一、毕业论文的基本要求1、毕业论文内容文本结构规范论文由8个主要部分组成：（1）封面；（2）本人声明；（3）论文目录；（4）论文中英文摘要；（5）毕业论文正文；（6）参考文献；（7）附录；（8）致谢。2、毕业论文应立论正确，推理严谨，说明透彻，层次分明，数据可靠，文字简练。3、毕业论文要求文理通顺，叙述简练，文图规范。文中引用的文献资料必须注明来源，使用的计量单位，绘图规范应符合国家标准。二、论文各项内容的要求1、封面封面采用学院编制的统一格式，封面上填写论文题目、专业、班级、作者姓名、指导教师姓名等内容。见（附件一）2、本人声明声明内容如下: 我声明，本论文及其设计工作是由本人在指导教师的指导下独立完成的, 在完成论文时所利用的一切资料均已在参考文献中列出。声明的下方应有作者的亲笔签名和日期。3、目录“目录”两字用黑体三号字居中，字与字之间空4个字符。目录中文全部用宋体小4号字。目录按三级标题编写，要求层次清晰，必须与正文标题一致，一律用阿拉伯数字排序，不同层次的数字之间用圆点“.”相隔，并标明页码。如：层次标题序号一律左对齐，页码右对齐，中间用小黑点连接。4、论文摘要摘要包括: “摘要”字样(三号黑体正文空两个汉字，“摘要”左右用[ ])，摘要正文（宋体小四号字）摘要是论文内容的简短陈述，体现设计或研究工作的核心思想。论文摘要应涉及本项设计或研究工作的目的和意义、研究方法、研究成果。论文摘要一般不少于200字。关键词应为反映论文主题内容的通用技术词汇，不得随意自造关键词。“关键词”是在“摘要”内容后下一行的，“关键词”格式为三号黑体，并在“关键词”前后用“[ ]”，关键词一般为3～5个，宋体小四号字，各关键词之间空2个字距，且不加标点符号。5、论文正文（1）正文规范要求毕业论文总字数原则上不少于4000字（按页面计算）。写作内容可因课题的性质不同而变化。一般包括：①前言（选题背景）。说明本论文（设计）课题的来源、目的、意义、应解决的主要问题及应达到的技术要求；简述本课题在国内外发展概况及存在的问题，本论文（设计）的指导思想。②实验材料与方法或设计过程。主要阐述实验材料、仪器、方法或设计方案。③结果分析。对研究过程中所获得的主要数据、现象进行定性或定量分析、得出结论或推论。④结论或小结。对整个研究工作进行归纳和综合，并阐述本课题研究中存在的问题及进一步开展研究的见解和建议。（2）书写要求①正文不需添加论文题目和摘要等内容。②正文层次标题应简短明确，以不超过15字为宜，题末不加标点符号。各层次一律用阿拉伯数字连续编号，如：“1”，“”，“”，一律左顶格，后空一字距写标题。一级标题从前言起编，一律用黑体三号字，左顶格。二级标题用黑体四号字，左顶格。三级标题用黑体小四号字，左顶格。正文其他部分全部用宋体小四号字。各级标题与段落之间不留空行。图、表与正文之间上下各空一行。③图应有图题，放图下方居中，用阿拉伯数字编号，如：图1，图号后不加任何符号，空1个字距写图题。表格一律采用三线表。表格应有表题，放表上方、居中，用阿拉伯数字编号，如：表1，表号后不加任何符号，空1个字距写表题。图题、表题与图、表之间不留空行。图题、表题和图表中文字均用宋体五号字，但图题和标题须加粗。6、参考文献正文之后，列出文章中引用的参考文献，“参考文献”四字用黑体三号居左，所列的参考文献全部用宋体小四号。引用参考文献格式示例如下:（1）期刊[序号]作者，文章题目，期刊名，年份，卷号，期号(若期刊无卷号，则为: 年份，期号)，起止页码例如：〔1〕周金明，王超.欧亚种葡萄设施栽培技术.浙江林业科技，2002（5）：61～63（2）专著[序号]作者，书名，版本(第一版不标注)，出版地，出版者，出版年例如：〔1〕蔡冬元等.果树栽培（南方本）.北京：中国农业出版社，2001（3）技术标准[序号]起草责任者, 标准代号, 标准顺序号-发布年, 标准名称, 出版地, 出版者, 出版年度（4）网刊[序号]作者，文章题目，网址，发表时间7、附录主要列入正文中没有写进的过分冗长的公式推导；研究方法和技术更深入的叙述；以备查读方便所需的辅助性工具或表格；重复性数据图表；使用的主要符号、意义、单位、缩写、程序全文及说明等；其他相关的补充资料。“附录”二字用三号黑体居左，字与字之间留4个字符，附录中的内容全部用宋体小四号。8、致谢致谢中主要感谢指导老师和对毕业论文工作有直接贡献及帮助的人士和单位。致谢辞应谦虚诚恳, 实事求是, 切忌浮夸与庸俗之词。“致谢”二字用三号黑体居左，字与字之间留4个字符。三、论文的内容及书写格式要求1、毕业论文用 Word 软件编辑，一律打印在 A4 幅面白纸上，单面打印。2．论文的上边距：35mm；下边距：30 mm；左边距：30 mm；右边距：20 mm；行间距：倍行距。3．页眉的文字为：江西赣江职业技术学院毕业论文，用五号宋体字，页眉线的上边距为25mm；页脚的下边距为18mm。4. 论文页码从摘要部分开始，至致谢止，用五号阿拉伯数字连续编排，页码位于下端居中。封面、本人声明、目录不编入正式页码。5．字体要求：封面内容用楷体小二号，居中对齐，“摘要”字样黑体三号，摘要内容用宋小四，关键词用黑体三号。论文页面设置注意装订线，页码一律用五号居中标明，其他字体要求见相关部分。6. 文中的图、表、附注、公式一律采用阿拉伯数字分章编号；图表应认真设计和绘制，不得徒手勾画。7. 文中所用的物理量和单位及符号一律采用国家标准, 可参见国家标准<<量和单位>>( GB3100-3102-93)。9. 凡是由学生本人或指导教师填写的内容需用黑色墨水钢笔认真填写。四、论文的装订顺序论文装订顺序依次为：1、封面2、本人声明3、目录4、摘要5、正文6、参考文献7、附录8、致谢

毕业论文写作一、必备四本俗话说好记性不如烂笔头，所以一定要首先养成做笔记的好习惯！作为研究生下面这几个本子是必不可少的1，实验记录本（包括试验准备本），这当然首当其冲必不可少，我就不多说了；2，Idea记录本，每次看文献对自己有用的东西先记下，由此产生的idea更不能放过，这可是做研究的本钱，好记性不如烂笔头，以后翻翻会更有想法的；3，专业概念以及理论进展记录本，每个人不可能对自己领域的概念都了如指掌，初入门者更是如此，这时候小小一个本子的作用就大了；4，讲座记录本，这本本子可能有些零杂，记录听到的内容，更要记录瞬间的灵感，以及不懂的地方，不可小视！大学生来说，还有一个应该具备的本子就是英语好句记录本。二、论文写作要点1、选题要小，开掘要深；不要题目很大，内容却很单薄。2、写作前要读好书、翻阅大量资料、注意学术积累，在这个过程中，还要注重利用网络，特别是一些专业数据库3、“选题新、方法新、资料新”的三新原则（老板教导的）4、“新题新做”和“小题大做总之，一点之见即成文。三、如何撰写实验研究论文（唐朝枢）论文发表意识：基础研究成果的表达方式；是否急于发表（创新与严谨的关系）；发表的论文与学位论文的区别（反映科学事实而不是反映作者水平）论文格式：原著、快报、简报、摘要。不同于教科书、讲义，更不同于工作总结。撰写前的准备工作：复习和准备好相关文献;再次审定实验目的(学术思想,Idea);实验资料完整并再次审核:问题的提出；研究的现状及背景；以前工作基础；本工作的目的；思路（可提假说）；对象；方法；结果。在… 模型上，观察 … 指标，以探讨 … （目的）2. M & M⑴ 材料的写法和意义; 伦理.⑵ 程序与指标。操作程序：能序贯，可操作性；方法：多指标方法的排序；引出参照文献简述;改良之处；哪些详或简？⑶ 统计学处理3. Results⑴指标归类描述，忌流水帐。不分析不解释，但要体现思路⑵ 文字、图、表相对独立，但避免重复⑶ 避免统计错误：对照，均衡，随即，重复。计量-计数、绝对值-相对值、专一指标—综合指标的转换。盲判与非盲判。技术资料直接概率法与卡方检验；多组资料与两组资料；等级相关与直线相关；多因素与单因素分析；配对资料与独立样本资料；非正态分布资料；例数不当；平行管，混合样本；突出差异（绝对值， Δ值，变化％；联合×、÷比值，分亚组等）有效位数的保留。统计学结论与专业结论。4. Discussion⑴ 背景材料：展开问题的提出；有关本研究的一些基本知识内容（不要离题太远）⑵ 本实验结果分析：各指标的意义（与文献值比较），结果说明什么问题⑶ 进一步对结果机理分析：结合文献⑷ 本工作的意义、结语或小结，进一步提出的新问题其它注意点：① 引证讨论文献知识太多(不同于学位论文)，掩盖了本工作的贡献② 分析不合逻辑，结论不当③ 讨论太浮浅，文献知识不熟悉④ 写成工作总结，缺乏学术高度⑤ 要正确使用缩写词，尤其是组别缩写词5. 参考文献：为什么要引文献⑴ 立论依据的文献：新,权威性文献，不用快报或摘要⑵ 自己工作的自引：工作连续性⑶ 实验结果与文献资料比较：新，可用快报, 会议及个人咨询资料⑷ 方法学：经典文献,注意引文准确，不要转引6. 摘要：问题的提出（Background）；本工作目的；对象；方法（指标，分组）；主要结果（数据，统计）；结论与展望7.再推敲文章题目：不切题，过大、过小8.投稿：按杂志稿约修定（留底）.引用该杂志文章.忌一稿两投9.致命伤:目的不明确;重复性工作无创新;方法学问题致结果不可信.临床研究:伦理;病例和对照选择;临床关系充分分析四、如何写好论文讨论部分：科学论文的讨论需要结构化建议科学论文讨论部分使用的结构：陈述主要发现，本研究的长处和短处、同其它研究比较的长处和短处；特别要讨论结果中的差别、研究的意义、未解答的问题及今后的研究方向讨论一开始要重新说明主要发现，用一个句子表示较为理想。接着全面说明本研究的长处和短处，两者不可偏废。实际上，编辑和读者最注意研究的短处，这是所有医学研究不可避免的。编辑和读者一旦发现研究的短处，而作者未加讨论，他们对文章的信任会发生动摇，心生疑窦：是否还有他们和作者都未发现的其它弱点呢？其次，将该研究与以前的工作联系起来，不炫耀自己的工作比以前的工作如何好，而是比较其优劣。与其它研究进行对照，切忌将自己的缺陷掩盖起来。重要的是应该讨论为什么会得出不同于别人的结论，作者可以放开去推测；但是如果弄不清自己的研究结果为什么与别人的结果有差别，就不便作这种推测，也不该断言自已的研究结果正确，而别人的错误。接着应该讨论自己的研究“表明”什么，如何解释自己的研究发现，以及对临床医生或决策者有什么意义？此刻，作者的境地是危险的，多数编辑和读者能够理解作者的谨慎，不逾实证界限。由读者自己去判断研究的意义：他们是会做到的。作者甚至可以指出研究结果证明不了什么，防止读者得出过度、不实的结论。最后，应点明哪些问题尚未解答，以及要继续做的工作。显然，编辑和读者不喜欢夸大的作法。事实上，作者对论文的这一部分常常写得乱糟糟的。虽然无法阻止作者写一篇充满推测的文章，但切不可因推测而毁了证据。讨论部分有时也许需要别的小标题，但我们以为，现在提出的结构适合大多数研究论文。尽管统一结构有难度，甚至受限制，我们相信这种结构会降低总的文字长度，防止不恰当的推测和重复，减少报道偏差，提高报道的总体质量。这种设想是完全经得起检验的。我们欢迎BMJ的作者和读者发表观点，如果反映好，我们将使用结构式讨论。五、关于写英文文章的秘诀我老板平均每个毕业的博士都有6篇以上的SCI，他从来不强求学生发文章，只教如何做研究。下面的问题，他只和我说过一次，之后我的行动与之不相符就会被骂。现在成了习惯来这样思考，做事，发现真是事半功倍。1. 你在做研究之前，想过结果能不能发表没有？往哪里发？2. 写文章的高手是先把文章大框写好，空出数据来，等做完实验，填完空就可以发了。正谓心中有沟壑。3. 在想不清楚要写什么，要发到哪里去，自己做的与同行做的有什么出色之处，之前，就不要动手做事。去看文献，去想。想不清楚就做，不如不做要想这样子做，就得先看文献不是？要知道如何把文章架起来，要知道别人是如何讨论的，要知道你自己的数据是不是说明了与别人不一样的东东或别人没有做过。这个过程就是看文献，想的过程，这些搞清楚了，写就简单了。要是先做事，做完发现别人做过，或无法用理论解释，岂不是冤大头？六、写论文的技巧优秀论文的要素：1、正确选题；2、合适的切入点；3、简洁明了；4、说清自己的贡献；5、可靠的/可重现的结果；6、可重复的过程；7、好的文章结构和逻辑流程；8、精选的参考文献优秀论文的误区：1、Idea越多越好；2、一味追求革命性的，突破性的成果；3、数学、理论和公式越复杂越好——显示自己的聪明；4、追求最好，史无前例；5、显示权威性，引文中大量引用自己的论文。写文章的条件：1、与研究工作相关，确实有了好的想法，不是为了写而写；2、取得了有价值的成果，对学术界有贡献；3、实验成熟，经得起检验；4、已经需要记录下来和其他人分享写论文的要点：1、写出3~4层的纲要反复修改多次。2、从Introduction开写，回顾已有的工作。3、要声明文章结构，不要直接进入细节。4、声明工作的动机和基本原理，提出潜在的问题，自己进行回答。5、讲明自己工作与前人的不同，说明自己的贡献及其实际应用前景。6、最后写Summary和Abstract，反复斟酌后确定标题。Reviewer Check List: 1、论文是否提出了一个新的问题或者给出了已有问题的一个新的解决方案。2、论文的主要结果是什么？3、实验结果是否充分？4、论文技术含量如何？5、论文是否对所提出的技术/结果的有效性和局限性进行了评价？6、论文写作是否清晰，从而令本行业内多数研究人员可读？7、论文是否适当地引用和介绍了与之相关的历史文献？8、论文是否应该给予嘉奖？IEEE Transactions on CSVT Review form: 1、在多大的程度上满足本期刊读者的兴趣？2、论文所使用的方法的评价？3、结果是否具有新颖性？4、主要结果是否正确？5、论述是否清晰？6、是否具有一致性（前/后，论述/结果）？7、引文是否充足？8、Reviewer的意见：(Accept / Accept after a minor revision / Reject / Reject but resubmit after a major revision / Submit to another journal)。七、论文写作技巧：1、宣传自己——说明论文的重要性。流程：a）问题X是重要的；b）前人的工作A、B曾经研究过这个问题；c）A、B有一些缺陷；d）我们提出了方法D；e）对D进行实验，和A、B进行比较；f）实验证明D比A、B优越；g）解释为什么D是更优的，而其他的思路（比如E）是不行的；h）阐述D的有效性和局限性；i）对D进一步发展的讨论。要点：j）简洁最重要；k）不犯粗心的错误，仔细验证结果和适当选择用词。2、细心修改。步骤：a）30%的时间细心思考，70%的时间认真写作初稿；b）把写好的论文放一段时间；c）逐字逐句地阅读论文；d）请其他人帮助阅读和修改；e）在修改的时候，从别人的角度来审视论文（Reviewer / boss / colleagues / proof-reader）；f）仔细修改的次数 > 3；修改的总次数 > 5。要点：g）自己读自己的论文很乏味，并且不易找到错误；h）为了论文的小的层次提升，要付出大量劳动。3、优化英语。步骤：a）自顶向下地组织论文（大纲/逻辑/流程）；b）用其他的优秀论文（尤其是同期刊/同系列的论文，优秀书籍）作为范例；c）请别人帮满阅读和修改语法和用词；d）记录自己用词和语法的错误，进行积累。要点：e）用词和语法固然重要，但是结构和逻辑更加重要。八、优秀论文结构范例：1、Abstract—— 对自己工作及其贡献的总结：a）阐述问题；b）说明自己的解决方案和结果。2、Introduction——背景，以及文章的大纲：a）题X是重要的；b）前人的工作A、B曾经研究过这个问题；c）A、B有一些缺陷；d）我们提出了方法D；e）D的基本特征，和A、B进行比较；f）实验证明D比A、B优越；g）文章的基本结构，大纲。3、Previous Work——说明自己与前人的不同：a）将历史上前人的工作分成类别；b）对每项重要的历史工作进行简短的回顾(一到几句)，注意要回顾正确，抓住要点，避免歧义；c）和自己提出的工作进行比较；d）不要忽略前人的重要工作，要公正评价前人的工作，不要过于苛刻；e）强调自己的工作和前人工作的不同，最好举出各自适用例子。4、Our Work——描述自己的工作，可分成多个部分：a）从读者角度阐明定义和表示法；b）提供算法的伪码，图解和相应解释；c）用设问的方式回答读者可能提出的潜在问题；d）复杂的冗长的证明和细节可以放在附录中，这里关键是把问题阐述清楚；e）特例和例外应该在脚注中给予说明。5、Experiments——验证提出的方法和思路：a）合理地设计实验（简洁的实验和详尽的实验步骤）；b）必要的比较，突出科学性；c）讨论，说明结果的意义；d）给出结论。6、Conclusion——总结、前景及结文：a）快速简短的总结；b）未来工作的展望；c）结束全文。7、References——对相关重要背景文献的全面引用：a）选择引文（众所周知的结论不必引用，其他人的工作要引用）；b）与前文保持一致。8、Others——致谢、附录、脚注。处理被拒：1、理解被国际权威期刊拒稿是一件正常的事情(70%以上被拒)，保持良好心态。 2、感谢编辑和Reviewer的意见和工作。3、询问副主编，自己可以怎样处理这篇论文最合适(重投/改投/撤回)。4、继续新的研究或补充修改后改投其他杂志。常见问题：1、是否可以一稿多投？千万不要！但是一篇会议论文经过修改以后可以再投期刊。2、是否可以建议副主编如何处理自己的论文呢？不行，但可建议他别让某人评阅。3 、如4月都未收到副主编回复怎么办？写一封友好的询问信，别催得太紧，别找主编。4、如和副主编意见严重不和怎么办？可以找主编，但是别经常这样做。5、如果和主编的最终决定严重不和怎么办？没有办法了。

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。

大家都知道写毕业论文是大学生涯当中非常重要的一个环节，如果毕业论文不达标，不仅没有学位证，连毕业证都没有，所以大家要非常重视毕业论文的写作。

现在的毕业论文要求是更加的严格了，有全网数据对比，一般查重率超过30%基本是不行的，而且你的论文一旦通过就会保存到档案，哪怕到你退休，有人后面发现你大学时的论文有问题都会是致命打击。

所以我就在这里提醒你们，论文一定要认真对待。有的同学说我不用做毕业论文，只需要有毕业设计。那我只能说你太单纯了，毕业设计还是需要写文章是不是，不过就是字数的多少而已。

大部分同学在面对毕业论文无从下手，还没开始写就怕写的不达标。其实你们要对自己的能力有信心，你们经过大学高等教育，文化水平已经领先一大半国人了，已经具备了用辩论的视角看待问题的能力。

你是不是有时候觉得老师太水了，觉得他的内容漏洞很多，就是因为你已经有了自己的观点。为什么我们觉得写毕业论文难，最大的问题不是写不够字数，而是在于开头，只要开头写好了，后面自然而然就会有东西写了。

在写毕业论文之前，大部分同学从来没有写过这么多字，所以痛苦是很正常。如果你看到的论文多了，就会发现通过的论文和优秀的论文其实并没有那么高大上，很多指导老师对于大学生的论文期望太高了，总说你们的观点不够新，内容太单薄。

其实我认为对于普通大学生，你的论文重点应该是用学术语言说清问题就已经足够了。你如果能静下心来看八到十篇保底也要五篇，你想要写的观点的论文，你就会梳理出其中的规律。然后你脑袋里就有思路了。

写毕业论文数据也很重要，无论是文科还是理科，理科生一般就是实验数据。文科生一般就是发放问卷，总结问卷，分析问卷，问卷现在也是很多网站都免费提供的，有这些数据，你的论文就会显得更充实，甚至可以评优。

大家切记写毕业论文的时候格式一定要规范，完全按学校的标准来。这样你的指导老师没有见到你，也会对你有好感的，细节有时候也很重要。

看到这里，相信大家已经知道大学生如何写毕业论文了，其实写毕业论文最终会使得你的能力获得成长，通过毕业论文的写作，会让你得思维有条理、体系化，所以大家还是要多多努力，如果实在不会写的可以联系老师进行写作指导，最后祝大家毕业论文顺利通过。

如何撰写毕业论文视频

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。

自考计算机论文答辩视频

先等考生陈述完自己的观点之后，然后小组里再进行商讨的过程就是自考论文答辩。由考生简单介绍自己的论文观点并做简要陈述，答辩考生退场后，答辩小组对每位考生的论文及答辩情况进行分析、讨论，并写出答辩小组意见，然后进行无记名投票，决定每位考生的答辩成绩。导师不参与论文的投票。考生回答完所有问题后退场，答辩委员会根据论文质量和答辩情况，商定论文通过还是不通过，并拟定成绩和评语。

自考论文的答辩，需要从哪些方面着手准备？这几点一定要注意，一起来看。一、导师关：尊重、沟通、请教自考生在写论文中，导师扮演着重要角色。因此，在写作中和答辩前，都要多和导师沟通，尊重导师的意见，及时修改论文，做好答辩前的准备。以工商企业管理为例，论文有两个大方向：一个是工业企业，另一个是商业企业。湖北专升本网提醒考生，在写作过程中，可以先把论文大纲通过邮件发给导师，让导师将论文提纲顺序进行了调整，缩小题目范围。待导师回执后，完成初稿的拟写。再将初稿发与导师处，由导师提出修改意见。最后，在导师的修改意见指导下定稿。如果还没有定稿，一定要根据导师的意见及时补充或修改。自考指导老师大多经验丰富，遇到拿不准的问题，要及时向导师请教。二、内容关：真实、准确、原创自考论文答辩前的内容关是什么呢？无非是保证论文内容的真实性、准确性及原创！论文写作中要注意格式规范，内容不要有引用资料不当、伪造数据或案例、错别字等“硬伤”。湖北专升本网的小编提醒您，选择论文内容时最好能够根据自己的兴趣爱好。由于要检索网络资料较多，考生需格外注意。不能引用多次的文章，要想方设法找到刊发文章的原始网站。除了参考网络资料外，还应该尽可能到图书馆查找文献资料。这样确保引用资料的原创性和权威性。在写作中千万不要伪造数据或案例，自考指导老师和负责答辩的老师在本领域经验丰富，如果伪造数据，很容易被识破。自考论文答辩过三关之论文关，尤其要注意：在文章列举案例时，也不要因找不到对应的案例，就随便编造一个，那样在答辩时很容易“露馅儿”，更不要为了赶时间而抄袭或请人代写论文。如果因此而未通过论文答辩，那就得不偿失了。定稿后，还要认真通读论文，仔细检查有没有错别字、语法错误、引用符号错误等。三、练习关：准备、演练、放松论文定稿后，就要开始准备现场答辩了。只要前期按照导师的意见认真写作，定稿经过导师认同，答辩时就不会太紧张。为保证答辩时顺利，尤其是理工科的论文涉及演示环节，建议考生在答辩前做好练习。自考论文答辩过三关之练习关，以计算机专业毕业论文为例。计算机专业毕业论文写作周期长，时间应安排充裕。并在定稿后稳定自己的紧张情绪，稳定情绪的最好方法就是实战演练！即经常对照镜子讲给自己听，并控制演讲时间。

论文照到读不好，一般也不允许。可以作成ppt或将论文浓缩成5-8分钟的讲稿。一般提问为论文中的关键点或已学过的知识点

您好，自考论文答辩步骤如下，可以参考一下：导师沟通许多论文，不管是自考生还是普招生，其论文答辩的时候，都少不了与导师的交流。对于自考生来讲，尤其如此。所以，准备答辩的同学，必须在写作和答辩前，都要保持与导师的沟通和交流。有问题及时找导师，并从他那里得到修改的意见。最好是把自己写的论文初稿先交到导师那里，请他帮忙看一下，哪里需要修改，哪里需要增加内容，或者是山头内容。避免自我许多同学觉得，自己能力很强，写毕业论文不在话下，所以，常常会很自大，也更自负。这样，在准备论文的时候，就会按自己的意思去做。这种作法是不对的，毕竟论文的答辩审核的人不是你自己，而是审核答辩的老师。因此，这个时候，最好是能听他人意见，尤其是导师的意见。毕竟导师拥有大量的经验，能够一针见血地帮你分析出问题的所在。内容材料论文是一个讲究规范，以及真实材料的过程，就算你引用了他人的数据材料，也得标出出处，而且这些数据资料也得是经过考证的，是正确的，而不是领先的或者是错误的案例。一定要记得，我们的论文必须有足够的真实内容，准确内容，论文更重要的是必须是原创。内容细节许多时候，由于同学们赶着写论文，所以忽略了许多重要的细节，例如，在论文的语法上，错别字上，引用符号上，引用内容上，都要得当，不允许有错误。所以，在提交或者是定稿的时候，一定要注意这些。千万不要弄到让导师去帮你纠正这些小错误的时候，而忽略了大方向的把握。答辩准备论文经过你和导师的共同努力后，定稿了，就要准备答辩了。在正式的答辩前，要记得，你一定要提前练习，不要到了正式答辩的时候，紧张或者是卡壳。在答辩前，最好是可以自己或者是和同学一起来练习模拟答辩的过程，最好能够让练习的同学，也能帮助你提出一些问题，你可以现场模拟回答。答辩过程在答辩的时候，一定不要紧张，毕竟论文是导师帮助你完成的，已经算是成熟的论文，所以没有必要紧张。在答辩的时候，不仅不能紧张，而且还要表现得自信，对自己的论文充满信心。答辩的时候，先对自己的论文观点进行简要的陈述，然后由老师组成的答辩组进行提问，答辩的同学一一解决这些问题就可以了。以上内容来自百度经验，希望对您有所帮助。