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论文复现答辩权威发布_答辩ppt模板3-5分钟(2024年12月精准访谈)

内容来源：这家有保障所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

论文复现答辩

论文季来临，如何通过复现论文顺利毕业？又到了论文季，毕业论文的进度是否还在“新建文件夹”阶段？虽然离毕业还有一段时间，但现在不开始准备，明年答辩可能会遇到困难。天临事件后，毕业的要求更加严格了。有些同学选择了奇妙的论文方向，但学术不端的风险很高，而且即使毕业，也有抽检的风险。有时候，你隐约有个想写的内容，但可能在某个环节卡住了，比如数理模型或实证分析。如果这个时候有人能帮你搞清楚这部分内容，那就太好了！毕竟，我们只是想顺利毕业。一篇完整的论文复现，可以满足你的需求！通过深入理解一篇好的论文，你可以学到很多上课时教授们不会讲的知识点。论文带读，是更适合毕业生的论文自救指南！

研究生毕业论文数据造假现象普遍吗？𐟤” 在学术界，数据造假是一个令人头疼的问题。𐟘㠥𐽧䚥�€…和专家都在努力打击这种行为，但数据造假的现象依然存在。在研究生毕业论文的撰写过程中，数据造假的情况时有发生。 𐟓Š 盲审和答辩是论文质量的重要检验环节，但它们通常只关注论文的整体结构和内容，不会要求重新运行数据或让作者亲自复现实验结果。这使得一些作者可能有机会进行数据造假，而不被发现。 𐟔 事实上，除非你是科研界的顶尖学者，否则很少有人会花费大量时间和精力来核实你的数据。因此，数据造假在某些情况下确实是一个普遍存在的问题。然而，这并不意味着你可以随意造假，因为如果数据造假过于明显或逻辑不连贯，最终还是会被发现。 𐟎“ 在答辩环节，虽然不会要求你复现所有实验结果，但如果你对论文中的数据和结论一无所知，或者无法合理解释，那么这可能会引起答辩委员会的怀疑。因此，答辩前的充分准备是必不可少的。 𐟚렦€𛧚„来说，数据造假是不可取的，因为它不仅损害了学术诚信，还可能影响你的职业发展。在撰写论文时，我们应该坚持科学严谨的态度，确保数据的真实性和可靠性。

一流导师：根据课题组的实验/经验，领域发展方向看文献想idea 二流导师：学术会议/论坛一个不落，拍同行ppt回来复现三流导师：去公x号，x乎，x书想idea 四流导师：颅内高潮，疯狂画饼，一查文献秦始皇时代就开始做了巨婴流导师：学生自己去想idea，还要把他教会，还得给他做ppt去答辩自以为是流导师：以上全都有也全都没有，自己能力有限，又瞧不上别人的idea #论文 #科研 #博士 #研究生

硕士论文盲审被毙的五大原因，你知道吗？硕士论文的盲审过程其实并没有大家想象的那么严格，但也不是随便糊弄就能过关的。以下是一些常见的被毙原因，大家可以参考一下：创新度不足 𐟓‰ 虽然硕士论文的创新度要求不如博士那么高，但至少得有点新意吧。没有原创性的创新也没关系，改进性的或者特定场景下的独特性也是可以的。如果你的论文连这点都做不到，那就没啥意义了，直接被毙。态度不端正 𐟘䊦€度不端正的论文是最容易被毙的。通篇没有逻辑，东拼西凑，字数是硬凑出来的，这种论文一眼就能看出粗糙感。还有，专业内的常识性知识搞错了也会直接被毙掉。数据问题 𐟚늦•𐦍‰问题的论文也一定会被毙掉。可以水平差，但不能造假。科学之所以为科学，就是因为结果能复现。一旦被发现造假，那就直接GG。专业常识错误 𐟓– 专业内的常识性知识搞错了也会直接被毙掉。比如某个专业内的常识性概念不清，这种如果放过了，答辩时老师肯定会诧异这种怎么过盲审的。态度端正但水平不足 𐟤” 虽然有些论文态度端正，但水平不足也会被提一些针对性的建议，不会直接毙掉。不过，这种论文通常也不会得到高分。其他注意事项 ⚠️ 虽然有些论文通过了盲审，但分数不高。比如某个研究题目是某某系统，从范围上看工作量不亚于一个国家级大项目。论文模糊了个人的贡献界限，但除非评审是傻的才会认为整个系统是一个人干的。数据问题 𐟓Š 很多人问数据的问题。这里统一回复，数据不能造假。科学之所以为科学，就要求结果能复现。另外，某宝上找代笔是不可取的。注意，论文是存档的，很多年后可能还会查。这点你们要感谢翟某，现在的趋势就是越来越严。你没法保证某宝的人只卖你一份。水平比较 𐟓ˆ 水平是横向比较的。比如，好的学校可能整体要求就是高，因为毕业证也更有含金量。反之，亦然。语文不过关 𐟓 最后吐槽一下语文不过关的论文。有个论文的工作还可以，就是论文语句不通顺，看着特别难受。真是达到每看一段都要吐槽的程度。这种过是能过，就是低分。总之，写论文的时候一定要认真对待，不要抱侥幸心理。希望大家都能顺利通过盲审，拿到心仪的硕士学位！

如何从零开始写好毕业论文？经验分享来啦！嘿，大家好！上一篇文章我分享了找工作拿offer的经验，今天咱们来聊聊毕业论文的事儿吧。五一之前，我的论文盲审意见终于回来了，算是过了这一关，接下来就等着答辩啦✊。在这里，我想跟大家分享一下我写毕业论文的一些心得，希望对你们有帮助～选题：稳中求新首先，选题真的很关键。一般来说，导师会给出几个大致的方向，然后我们再根据自己的能力和兴趣来选择。选题目的时候，你得考虑一个问题：如果选一个已经有很多研究的方向，虽然资料多、学习方便，但创新的空间可能就很小了。现在很多学校对毕业论文的创新性和发表论文都有要求，想要做出足够的创新难度较大。而比较新、研究较少的选题虽然创新空间大，但缺少前人经验，需要更多的探索和尝试。前期调研：读文献与复现确定选题后，就可以开始进行调研学习了。具体来说就是读文献和有选择地复现。综述类文献能帮助我们快速了解整个领域，具体的论文则让我们明白具体的实现方法。关于文献的选取，我的建议是：经典与前沿兼顾，中文与英文兼顾。 𐟒𛦖‡献检索方法：各个高校一般都购买了各个数据库的权限，可以通过图书馆网站的入口进入。此外，谷歌学术和Web of Science也很方便。 𐟓š推荐管理工具：Endnote 论文结构与格式：规范很重要论文结构有其统一的规范，一般都是封面、原创性声明、摘要、目录、正文、总结与展望、参考文献、致谢。其中，正文的结构安排非常重要，内容丰富是一方面，结构布局也是很重要的一方面。❗️非常重要的一点就是，一定一定要鲜明地表现出自己创新的地方，不要杂糅在基础原理和模型里。论文格式一般学校都会给出论文模板，大家可以按照对应的模板书写。这里有一个比较方便的做法是：直接在师兄师姐的word版本上修改，可以节省后续大部分调整格式的时间。论文查重：头疼但必要查重可以说是论文写完以后最头疼的事情了。在这里最重要的是，大家一定要先确定自己学校查重时用的是什么系统❗️一般来说用知网的多一些，但是也有部分学校使用的是万方或者维普。其次就是询问学校图书馆是否提供查重服务，虽然一般也会收费，但是胜在安心，不用担心泄漏。如果图书馆不提供的话，就只能𐟍‘了，尽量选有师兄师姐买过的靠谱的，或者使用维普的官方作为第一次查重工具。还有一个需要注意的地方：确定学校查重时是否会有本校的论文库，特别是借鉴了师兄师姐论文的同学❗️ 希望这些经验对你们有帮助！祝大家顺利通过答辩，拿到心仪的offer！𐟒ꀀ

读博第281天：代码优化与论文进展今天主要是改了一天的代码。早上起来，我先看了一下昨天跑的代码结果，觉得还不错。然后，我想着把之前整理的代码进行模块化，调整一下它们的运行顺序，这样以后如果要优化的话也会方便很多。不过，最近在写论文的时候，我遇到了一篇很有意思的论文。昨天刚把它复现好，今天又把它引入到数据处理的模块中，发现效果确实有所提升。我还在纠结要不要把这部分加到自己的论文里，还是留到下一篇论文再说。今天下午，我就一直在处理这个模块的重新编写问题。上午的时候，我发现之前写的论文里少了一个论据。于是，我开始找有没有相关的论文可以支持我的观点。结果发现，之前有一个博士写的论文从数学角度进行了分析，很完美地支持了我的论据。不过，我更想找到一些从物理角度进行分析的论文。虽然找了好久，大概一个半小时吧，但还是没找到。最后，我决定放弃，可以问问导师们有没有相关的论文。明天的计划是继续整理这个论文，然后把答辩要用的材料准备好，还有九月份开会用的材料也提前准备好。希望一切顺利！

两周搞定硕士论文初稿的秘籍两周能写完硕士论文初稿吗？答案是肯定的，但这篇攻略只帮你完成初稿，之后的修改和完善肯定少不了，尤其是解决论文的创新性问题。下面是一些实用的建议：明确选题方向（两天）𐟎€‰题方向是论文的关键，不知道怎么选？那就找热点话题吧！去顶级期刊上看看哪些方向发表的论文多，跟着大方向走最稳妥。千万别选那些没什么著名学者研究的方向，这样参考起来都没什么权威依据。确保数据可得（两天）𐟓Š 确定选题后，要知道自己需要哪些数据。先了解这些数据能不能找到，通过自己找或者其他渠道能否获得。然后对数据进行处理和整合，方便后续的回归分析。阅读相关论文（两天）𐟓– 不管最后参考文献有多少，至少找到10篇与你研究方向非常紧密的论文。这些论文可以提供背景、实证方法、结论建议等。最后论文的参考文献数量至少要有40篇以上。撰写初稿文字部分（两天）✍️ 这部分包括引言、研究背景、研究方法、研究结果及建议。这些内容可以参照你找到的10篇论文，争取尽快进入下一步的实证阶段。实证部分（三天）𐟔스𛎤𝠥†𓥮š用什么方法开始，然后用软件进行回归分析。这个过程可能会遇到报错、不显著、结果不合理等问题。最保险的方法是复现核心期刊上的方法，能出现显著性且经济合理的结果就行。论文降重（一天）𐟓‰ 现在有很多降重软件，但大部分都是付费的。时间不急的话可以自己慢慢降，毕竟降重也是需要时间的。论文润色（两天）✨ 论文润色非常重要，很多人忽视了这一点。答辩时老师最看重的就是论文的润色部分，包括语句是否通顺、用词是否准确、定义解释是否合理。特别是英文部分，尽量用人工润色，机翻很容易被专业老师识破。希望这些建议能帮到你，祝你顺利完成论文初稿！𐟒ꀀ

研究生生活：如何调整心态，避免拧巴？ 𐟎“ 对于研究生来说，实验室是他们的第二个家。面对实验室中的瓶瓶罐罐、小鼠大鼠，很多人可能会感到无从下手。尤其是当导师放养、学校对毕业有SCI要求或计划读博时，这种压力会让人感到非常拧巴。 𐟓š 首先，不要期望一夜之间就能写出一篇大文章。大文章需要时间的积累，脚踏实地、认清现实才是关键。调整好自己的心态，既然选择了这条路，就要既来之则安之，想办法打好手中的牌，利用好手中的资源。 𐟑袀𐟏력œ襮ž验室中，提前进入、勤快一点，刷刷存在感。帮助师兄师姐做实验，也是在不断学习的过程。打扫实验室的同时，了解实验室的物资和条件，知道相关材料放在什么位置。 𐟔젥š实验时，先看看实验室之前师兄师姐的毕业论文或发表的论文。先通读中文，再看发表的论文。后续要做的就是复现实验，用相同的材料一遍遍重复实验，直至基本能复现。这一步主要是为了加深实验流程规范，学习相关操作。 𐟓 同时，做好实验记录，包括实验目的、实验过程、结果、问题。尤其是做好实验结果的整理，根据实验结果找相关文献佐证实验结果的合理性，并规整到文档中，方便日后整理，同时也是学习阅读文献的过程。 𐟓Š 汇报组会是倒逼整理实验和文献的重要一环。刚开始可能不理解为什么会有这么麻烦的事情，但到了中期或答辩时才会发现其重要性。将实验结果、出现的问题、讨论、相关文献放在PPT中，自己做到心中有数。 𐟔젥œ覈功复现实验并积累一定论文后，可以开始开展研究。将相关实验条件改动一处、两处…做出药效或表征出来，其余操作也是基本套进去。祝所有研究生好运！

深度学习毕业设计全流程详解我的毕业设计项目是基于深度学习模型的平台设计与开发。这个项目难度极高，基本上找别人做的话，加价到1万也不一定有人接。那些接毕设的，一晚上能搞定1-2k的活。我之前也是啥都不会，不管是平台开发还是深度学习。虽然现在不能说完美完成，但老师说应该能通过。下面我大概说一下我都做了哪些工作。下载模型 𐟓助斥…ˆ，我下载了老师自己开发的模型。如果你是下载现成的模型，也是一样的步骤。训练代码 𐟒𛊦ˆ‘的模型是没有训练过的，相当于这个也是我的工作量。虽然不是复现，但其实这个训练是老师找了个同学帮我一块弄的。我当时啥都不会，改了三四次总是有bug，后来老师亲自改了两次才能正常用。建议跑代码时租个服务器，我直接用的是老师给的实验室服务器，所以这个钱就省了。这个代码就算在有GPU的电脑上也很难跑，更别说我是轻薄本了。评价指标 𐟓Š 在训练过程中，老师还给这个代码加了一个评价指标，可以和其他模型进行对比。这个是直接加到train里的，跑的时候也会生成一份指标，再和已有的论文里的数据对比一下，证明自己创新的更优秀就成功一半了。不同学习率的数据训练 𐟔„ 我还分别训练了不同学习率的数据，这个特别简单，main函数里改一下数字就行了，然后保存的loss值做一个曲线对比。好像也可以直接用wandb，有时间的话还是用这个专业一点，估计琢磨琢磨也就两个小时。我当时在办公室半天弄不好老师没让我用这个，我事后整理的曲线，这种动动手指不用写代码还能提现工作量的活多干。数据集分析 𐟓ˆ 我训练的数据集也是网站上现成的的，老师直接让我用这个，但我还是把那些数据下载下来挨个画图分析了一下，比如分析它是否均衡。虽然不均衡也没什么用，反正我也没想着调整，到时候答辩万一被问到就尴尬了。这些都是我事后为了增加工作量补的。写预测代码 𐟖‹️ 接下来是写一个预测代码，调用刚才训练生成的模型写一个代码执行你想实现的功能。这个其实还是有些难的，代码不长核心就20行吧，但是我跑不通，老师还给我找了个同学帮我改，他帮我改了一下午才能成功跑通。所以这个其实还是挺难的，看着少罢了，中间需要调用模型，对模型接口不熟悉就改不完debug。总结 𐟓 这就是我毕业设计的主要工作量。虽然过程中遇到很多困难，但通过不断学习和努力，终于完成了这个项目。希望我的经验能对大家有所帮助！

英国硕士论文辅导心得：干货满满的经验分享最近在学校做MSc（硕士）助教，带了9个计算机科学和数据科学方面的硕士生，其中有中国人、外国学生，还有全职和兼职的学生。期间还混进了一个本科生。加上之前从中介那里接的几个英硕毕业论文辅导，总共辅导了十几个学生。在这个过程中，我多次与学校的导师们进行交流，总结了一些最常被问到的问题和论文中评审导师的评分关注点。以下是一些心得分享：确定课题后，从哪里入手？𐟓š 选定课题后，不建议直接按照教学流程死磕文献，找解决方案。对于大多数英国硕士来说，虽然从选题到最终截止日期有半年多的时间，但期间还有课程要上，还想在毕业前去欧洲旅游，实际留给自己的时间并不多。我的建议是，选定课题后，简单看几篇综述文章，了解一些学术背景，然后直接在小破站、YouTube、知乎、谷歌上搜索最常用的解决方法，心里有个大概的谱就行。没必要死磕那些研究型文章，尤其是基础比较弱的同学，翻译成中文看几个星期都不一定能看懂，英文情况下那么多专业知识，纯属自己找罪受。基础较弱时，先确定方法还是数据集？𐟤” 建议先大体了解哪几种方法最常用，可以被用来解决这个问题。最主要的精力应该先放在确定数据集上。我辅导的同学中有的选择先集中看一两篇文献，找到一种方法，然后想先把方法弄明白再针对性地找数据集。然而事实证明，这种方法可行性并不高，除非你能找到和文献配套的源码和开放数据集（即使找到了源码和原数据集还要小心学术不端抄袭问题）。大多数情况下，等你从文献中看懂一个方法了，却发现自己根本复现不出来，或者复现出来了，发现根本找不到相似的数据集，在其余数据集上又漏洞百出，需要花大量的时间去修补，得不偿失。如何选择数据集？𐟓ˆ 数据集的选择非常重要。不同的数据集会影响到模型的训练和最终的结果。建议先了解一下有哪些常用的数据集，然后根据自己的研究问题和数据特点来选择最合适的数据集。不打算做科研的MSc项目顺序是什么？⚖️ 如果你将来不打算做科研，最偷懒的MSc项目顺序是：先确定一个相对容易的课题方向，然后集中精力完成实验和论文写作。这样可以节省大量时间去做其他事情。评审导师的评分关注点在哪？𐟑€ 评审导师的评分主要关注以下几个方面：研究问题的提出、研究方法的可行性、实验结果的分析和讨论、论文写作的质量等。建议同学们在撰写论文时多关注这些方面，确保自己的论文符合导师的评分标准。最终答辩对最终分有影响吗？𐟎䊊最终答辩对最终分数有一定影响。答辩时要注意表达清晰、逻辑性强、回答问题准确。如果答辩表现不佳，可能会影响最终分数。因此，同学们在答辩前一定要做好充分的准备。希望这些经验分享对大家有所帮助！祝大家顺利完成硕士论文！