• 计算机硕士研究生毕设选题方向推荐 - 题目推荐



    0 前言

    这段时间,来问计算机硕士研究生毕设选题的学弟学妹比较多,大家都有一个共同的苦衷:

    导师不理!放羊!

    那只好自己找题目了,中国特色,并不罕见。

    在这里插入图片描述

    两个主要来源

    • 一个是狂看各专业期刊和会议的论文,看看别人在干些什么,从中找个自己能做的方向写论文,

    • 另一个是如果你有机会到各大IT公司实习的话,在实践中寻找课题,不过这要看你去哪家公司,具体干哪些活,其中的不确定因素可能更大一些。

    🧿 选题指导, 项目分享:

    https://gitee.com/dancheng-senior/project-sharing-1/blob/master/%E6%AF%95%E8%AE%BE%E6%8C%87%E5%AF%BC/README.md


    1 如何寻找合适的题目 - 几点建议

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    虽然正常来说硕士的两年或者三年都应该专心做一个研究领域。

    到毕业的时候把平时两年,三年的成果写成一个毕业论文。但是,我们经常见到国内的硕士平时导师完全放养,或者是只做一些横向项目。

    没有深入科研,到临毕业的时候要赶鸭子上架,要求做一个深入研究的题目。这背后可能有深层次的体制原因,但是在此我们就不做深入讨论。

    各位也不必惊慌啊。你还是得先看一下自己导师平时的研究领域是什么样的。如果导师连题目都不帮你想,那就自己多找一些相关论文,领域最新的研究论文去看。如果自己不知道哪一些算是好的论文,那就去通过中国计算机学会推荐的论文列表去找a类会议的论文。

    凡是论文就必然有自己的适用场景,有自己的limitation。我们在阅读别人写的论文的时候,千万注意不要被他们框死了,要Think out of the box. 常见的找到自己思路的一种方式就是看作者的一些assumption能否被打破。

    当论文阅读达到一定数量时,自然就会对论文如何产生(从选题到完成)有一个把握。

    多请教一下往年的师兄师姐,他们是怎么从找选题到答辩过来的,或者过来问我也可以。


    2 国内外差异

    国外导师对学生放养程度不亚于国内,特别是英国、日本、新加坡,别问我怎么知道的

    但大部分国外的毕设要求没有国内那么严格(对比985),如果你是国外的学生,可以选择稍微简单一些的题目,或者来问学长吧!

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    3 选题领域

    先说适合硕士研究生的选题领域吧,以下为学长总结的课题领域方向,基本是大致方向,大家根据自己的情况对号入座

    • 深度学习
    • 信号处理
    • 信息提取
    • 自然语言推论
    • 模式识别
    • 图像处理与计算机视觉
    • 机器翻译
    • 主动学习
    • 领域适应
    • 顺序学习
    • 专家系统
    • 自学
    • 机器人控制
    • 优化组合
    • 知识工程
    • 人工智能
    • 逻辑程序设计
    • 人机交互
    • 计算机建模
    • 新兴技术与应用
    • 高性能计算
    • 云计算技术
    • 算法和数据结构
    • 电气系统
    • 计算统计
    • 信息管理系统
    • 5G 通信与信号处理
    • 5G应用技术、发展与服务标准
    • 智能通信开发与软件开发
    • 通讯安全和隐私
    • 数据分析
    • 数据流应用
    • 数据科学模型与方法
    • 大数据算法
    • 大数据搜索与信息检索技术
    • 用于大数据分析的存储系统和平台
    • 可伸缩计算模型
    • 理论和算法
    • 大数据与深度学习
    • 大数据与高性能计算
    • 大数据网络基础设施

    4 选题推荐

    说了这么多,学长推荐一些适合硕士作为毕设的课题吧

    • 基于生成对抗网络的织物缺陷检测算法研究

    • 基于生成对抗的糖网病图像生成方法研究

    • 基于生成对抗网络的红外光谱去卷积算法研究

    • 基于生成对抗网络的图像超分辨率重建方法研究

    • 基于生成对抗网络的人脸图像修复和编辑方法研究

    • 基于生成对抗网络的图像分离研究与应用

    • 基于生成对抗网络的数字图像对比度增强反取证研究

    • 基于深度学习的行人重识别算法设计与实现

    • 基于机器视觉的驾驶行为检测系统(疲劳、喝水、抽烟)

    • 基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现

    • 基于深度学习的交通车辆检测与跟踪计数算法

    • 基于深度学习的人体语义分割算法研究与实现

    • 基于yolov5的端到端车牌识别算法研究与实现

    • 基于深度学习的人体跌倒检测系统设计与实现

    • 基于深度学习的疫情防控人体社交安全距离预警算法

    • 基于深度学习的自动驾驶车道线检测算法实现

    • 基于深度学习的驾驶行为识别算法研究与实现

    • 基于深度学习的书法汉字目标检测算法研究与实现

    • 基于机器视觉的答题卡自动识别判分系统

    • 基于深度学习的猫狗图像识别算法实现

    • 基于深度学习的动物图像识别算法实现

    • 基于机器学习的图像搜索算法研究与实现

    • 基于机器视觉的眼部视线跟踪算法设计与实现

    • 基于深度学习的昆虫识别算法研究与实现

    • 基于深度学习的植物识别算法研究与实现

    • 基于深度学习的佩戴口罩下的人脸识别算法实现

    5 最后

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/HUXINY/article/details/125896735