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毕业论文不算学分.有几个评比标准.优秀,良好 ,合格 不合格 查看原帖>>
自考本科在报名之后会有统一的时间安排的就是省考，自考本科有一些需要提交论文，论文也会记在学分里。
自考本科省科的意思就是由当地省考试院出题，不是全国统考的那种；自考本科论文应该是不算学分的。
是。学校都将毕业论文或毕业设计作为必修学分，为10学分。完成论文是对研究、检索、写作等能力的系统训练。
毕业论文答辩评分参考标准 毕业论文答辩评分参考标准评审项目 评 分 内 容 分数分配 得 分 （一） 论文质量 论文选题适当，观点正确，有一定的`独立见解和实用价值。 10分 论证合理，论述严密，结构严谨、逻辑关系清晰，有足够的理论和事实支撑 25分 语言表达准确、顺畅、得体 10分 论文格式规范，达到规定字数 5分 （二） 答辩表现 在规定的时间内简明扼要、重点突出地阐述论文的主要内容 20分 正确流利地回答答辩中提出的各种问题 30分 总 计 100分 请继续阅读相关推荐： 毕业论文 应届生求职 毕业论文范文查看下载 查看的论文开题报告 查阅参考论文提纲
大学本科毕业论文的成绩评定主要由答辩老师的评分和指导老师的评分综合而来。答辩时，至少三位答辩老师会根据论文质量和学生的答辩情况给论文给出一个分数，这几个分数平均后会报送至知网系统，然后在知网的论文系统里，指导老师也会给一个分数，这两个分数决定了论文的总成绩。一般而言，毕业论文仍然使用百分制，也就是及格分是60分，只要总评分数达到60分或以上，即是合格论文。
具体的分数各个院校有所不同，我们这里的良好是指70分以上，60~69是及格。答：自考本科论文答辩是分优秀，良好，及格，不及格。优秀：毕业论文想拿到优的评价没有那么简单， 不仅要论文格式规范， 还需要选题新颖；使用的文献也要准确、恰当；还要在熟练运用专业知识，论文有自己独到的见解以及要有较高学术水平或实用价值。良好：格式基本符合要求，选题明确有比较丰富，能较好运用专业知识、理论知识还需要有一定的个人见解以及学术性。及格：格式基本符合规范，但与学校要求有一定差距，选题基本跟专业相关，使用文献较少，理论水平、专业知识以及实用性较差，没有个人见解，且是由辅导老师详细协助下完成。不及格：不及格的论文选题没有理论和现实意义，跟本身专业也没关系，使用文献缺乏根据、材料空泛；缺乏专业知识，且不能完成独立完成论文。要想了解更多关于自考本科答辩的相关信息，推荐咨询师大教育。师大教育不仅有成人大专学历，而且有本科学历等学历证书、上班族必备职业证书，还是在职备考的最佳选择，证书高含金量，学信网可查。同时，师大教育采用在线教学方式，让学员能够不受时间空间限制进行学习，通过在线教育直播平台，学员和老师之间可以进行充分互动和答疑，助力学员提高成绩。
12月报名的话，次年5月就可以查成绩了，一般是5月底，一般情况下都会过的，想要拿学士的话必须要通过良好。
本科毕业论文等级评定标准
转眼间充实的大学生活即将结束，同学们毕业前都要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种有计划的检验学生学习成果的形式，那么什么样的毕业论文才是好的呢？下面是我为大家收集的本科毕业论文等级评定标准，仅供参考，欢迎大家阅读。
毕业论文评分分为五个等级：优秀、良好、中等、及格、不及格。每一等级内均含有六个项目，每一项目分值相同，但权重不同。按权重、分值计算出六个项目所得总分。总分超过90者为优秀，总分80-89者为良好，总分70～79者为中等，总分60～69者为及格，总分低于60者为不及格。
一、优秀
1.学习态度好，写作认真，论文完全符合规范化要求，上交材料齐全。(权重：，分值：100)
2.能按时读完指定的阅读参考资料、文献，还能阅读较多的自选资料、文献，认真写出相关文献心得与综述。(权重：，分值：100)
3.论文结构严谨，逻辑性强，文章层次清晰，语句通顺，语言准确，表达清楚。(权重：，分值：100)
4.论文在某些方面有独到的见解，富有新意或对某些问题有较深刻的分析，学术水平较高。(权重：，分值：100)
5.论点鲜明正确，论据确凿充分，论证时对实际问题有较强的分析、概括能力，文章有说服力。(权重：，分值：100)
6.答辩时思路清晰、概念清楚，能简明扼要重点突出地简述论文的主要内容，回答问题正确，理据充分。(权重：，分值：100)
二、良好
1.学习态度比较好，写作认真，论文达到规范化要求，上交材料齐全。(权重：，分值：100)
2.能按时全部读完指定的`参考阅读资料、文献，还能阅读部分自选资料，并能写出相关文献资料心得与综述。(权重：，分值：100)
3.论文结构合理，逻辑性较强，概念较清楚，文章层次清晰，语句较通顺，语言较准确，表达较清楚。(权重：，分值：100)
4.论文有一定的见解或对某一问题分析、阐述较深，有一定的学术水平。(权重：，分值：100)
5。论点正确，论据可靠，对实际问题有一定的分析和概括能力，能运用所学理论和专业知识分析、阐述相关问题，文章较有说服力。(权重：，分值：100)
6.答辩时思路清晰，概念清楚，能比较流利地阐述论文的主要内容，能正确地回答与论文有关的问题。(权重：，分值：100)
三、中等
1.学习态度尚好，写作较认真，论文基本达到规范化要求，上交材料欠齐全。(权重：，分值：100)，
2.能全部读完指定的参考阅读资料、文献，并能写出相关文献资料的心得与综述。(权重：，分值：100)
3.论文结构基本合理，论述基本符合逻辑，文理基本通顺，表达基本清楚。(权重：，分值：100)
4.论文能提出自己的看法，选题有一定的价值，理论联系实际。(权重：，分值：100)
5.观点正确，论据可靠，但对问题分析不够，文章缺乏深度，说眼力不太强。(权重：，分值：100)
6.答辩时思路基本清晰，概念基本清楚，能叙述论文的主要内容，能回答一般的问题，无原则性错误。(权重：，分值：100)
四、及格
1.学习态度不太认真，论文勉强达到规范化要求，上交材料欠齐全。(权重：，分值：100)
2.阅读了指定的参考资料和文献，并作了读书笔记和文献综述。(权重：，分值：100)
3.论文结构较松散，逻辑性不强，论述基本清楚，但说服力不强，文理欠通顺。(权重：，分值：100)
4.选题有一定的价值，但论文中无自己的独特见解。(权重：，分值：100)
5.观点基本正确，论据不典型或者不翔实，分析、论述不深刻，说服力不强。(权重：，分值：100)
6.答辩时思路尚清晰，能阐明自己的基本观点，对某些主要问题虽不能完全正确回答，但经启发后能进行纠正或补充说明。(权重：，分值：100)
五、不及格
1.学习态度不认真，表现差，论文达不到规范化要求，上交材料不齐全。(权重：，分值：100)
2.未完成阅读任务及读书笔记，文献综述不符合要求。(权 重：，分值：100)
3.论文内容空泛，结构混乱，文题不符，词不达意，语病很多。(权重：，分值：100)
4.选题无价值，或者抄袭、剽窃。(权重：，分值：100)
5.基本观点有错误，或者论证材料不能说明文章中所提出的观点。(权重：，分值：100)
6.答辩时思路不清晰、概念模糊，不能阐述自己的观点，对主要问题回答不出或错误较多，经启发后仍不能正确回答有关问题。(权重：，分值：100)
本科毕业论文答辩等级评语
指导教师意见 优 秀
答辩小组意见 该生能在规定时间内熟练、扼要地陈述论文的主要内容， 回答问题时反映敏捷，思路清晰，表达准确。答辩小组 经过充分讨论，根据该生论文质量和答辩中的表现，同 意评定论文为优秀。
答辩组认为,该同学在毕业论文写作过程中，态度端正，论证严谨，论文写作规范，论文写作水平较高，运用理论分析问题和解决问题的能力较强，答辩应对沉着，回答流利准确。故该同学的毕业论文达到了本专业培养目标要求，建议授予 本科学士学位。
指导教师意见 良 好
答辩小组意见 该生能在规定时间内比较流利、清晰地阐述论文的主要 内容，能恰当回答与论文有关的问题。答辩小组经过充 分讨论，根据该生论文质量和答辩中的表现，同意评定 论文成绩为“良好”。
指导教师意见 中 等
答辩小组意见 该生能在规定时间叙述论文的主要内容，对提出的问题 一般能回答，无原则错误。答辩小组经过充分讨论，根据该生论文质量和答辩中的表现，同意评定论文成绩为 中等。
答辩小组通过对该论文的审核，认为该论文选题具有研究价值，作者具有一定的阅读参考资料的能力，基本完成了毕业论文任务书所规定的内容，行文流畅，答辩时能较正确地回答问题。本文尚存在全篇结构不够合理、介绍多与论述等缺陷。经答辩小组讨论，答辩成绩定为 。
答辩小组通过对该论文的审核，认为该论文立意较好，作者具有一定的阅读参考资料的能力，基本完成了毕业论文任务书所规定的内容，行文流畅，答辩时能正确地回答答辩小组提出问题。本文尚存在个别语言表述欠妥、观点不够条理清晰等缺点。经答辩小组讨论，答辩成绩定为 。
指导教师意见 及 格
答辩小组意见 该生能在规定时间内能陈述论文的主要内容，但条理不 够明确，对某些主要问题的回答不够恰当，但经提示后 能作补充说明。答辩小组经过充分讨论，根据该生论文 质量和答辩中的表现，同意评定论文成绩为及格。
根据上海电力大学的毕业设计（论文）评分标准，60分为合格线。
毕业设计（论文）的综合成绩采用五级记分（优、良、中、及格、不及格），采用“结构分”进行成绩的综合评定。结构分由指导教师的评分、评阅人的评分和答辩小组的评分构成，结构分成绩采用百分制记分，三部分的比例为4∶3∶3。
毕业设计（论文）的综合成绩与结构分的加权平均分的对应关系为：优100-90，良89-78，中77-68，及格67-60。评优比例不得超过15%。
评分标准：
（1）优（100-90）
按期圆满完成任务书规定的任务；能熟练运用所学理论和专业知识；立论正确，计算、分析和实验正确、严密，结论合理；独立工作能力较强，科学作风严谨；毕业设计（论文）有自己的独到见解，水平较高。
论文条理清楚，论述充分，文字通顺并符合技术用语要求，符号统一，编号齐全，图纸完备、整洁和正确。答辩时思路清晰，论点正确，回答问题有理论根据，基本概念清楚，对主要问题回答正确、深入。
（2）良（89-78）
按期圆满完成任务书规定的任务；能较好地运用所学理论和专业知识；立论正确，计算、分析和实验正确，结论合理；有一定的独立工作能力，科学作风良好；毕业设计（论文）有一定的水平。
论文条理清楚，论述正确，文字通顺并符合技术用语要求，设计图纸完备、整洁、正确。答辩时思路清晰，论点基本正确，能正确回答主要问题。
（3）中（77-68）
按期圆满完成任务书规定的任务；在运用所学理论和专业知识上基本正确；有一定的独立工作能力；毕业设计（论文）水平一般。
论文文理通顺，但论述有个别错误（或表达不清楚），设计图纸完备、基本正确，但质量一般或有小的缺陷。答辩时对主要问题的回答基本正确，但分析不够深入。
（4）及格（67-60）
在指导教师的指导和帮助下，能按期完成任务；独立工作能力较差；且有一些小的疏忽、遗漏；在运用所学理论和专业知识中，无大的原则性的错误；论点、论据基本成立；计算、分析、实验基本正确；毕业设计（论文）达到了基本要求。
论文文理通顺，但叙述不够恰当和清晰，文字、符号有些出入；图纸质量不高，工作不够认真，有个别明显错误。答辩时对主要问题能回答，经启发后才能答出，回答问题较肤浅。
（5）不及格（59-0）
未按期完成任务书规定的任务，或基本概念和基本技能未掌握；在运用所学理论和专业知识中出现不应有的原则性错误；在方案论证、分析、实验等工作中，独立工作能力差；毕业设计（论文）未达到最低要求。
论文文理不通，质量差；图纸不齐全或有原则性错误。答辩时阐述不清毕业设计（论文）的主要内容，基本概念模糊，对主要问题回答有误或回答不出。
毕业设计期间态度不认真，接到黄牌警告（“能源与环境工程学院毕业设计学生情况异常表”）后未有悔改，无故缺席超过有关规定（“上海电力学院本科生毕业设计（论文）工作条例”）。
以上内容参考 上海电力大学-毕业设计（论文）评分标准
一般情况下，毕业论文60分就算通过了。但大多数学校已经没有分数了，现在都是等级：优、良、及格、不及格。对应的分数大致是：90-100、80-89、60-79、60以下。
写毕业论文主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能，理论联系实际，独立分析，解决实际问题的能力，使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。
毕业论文应反映出作者能够准确地掌握所学的专业基础知识，基本学会综合运用所学知识进行科学研究的方法，对所研究的题目有一定的心得体会，论文题目的范围不宜过宽，一般选择本学科某一重要问题的一个侧面。
扩展资料：
毕业论文的要求
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
参考资料来源：百度百科-毕业论文
是的。毕业论文及格指的是论文的内容大体上基本符合要求，但是期信息或者是内容有待完善，而且论文中可能还有几处不妥或者不正确之处。毕业论文及格一般在60分左右。毕业论文良好指的是毕业论文的内容符合要求，而且内容基本完善，也是详细具体的，同时论文中基本没有不妥核不正确之处，评分一般在75分以上。
苏州大学毕业论文10个学分。根据查询相关公开信息显示，毕业论文的学分是用于计算学生学习量的一种计量单位，按学期计算，每门课程及实践环节的具体学分数以专业教学计划的规定为准，苏州大学毕业论文算的是10个学分。
广西师范大学毕业论文有5个学分。根据学校的规定，要修满学分90分才可以毕业，而且毕业论文是必修。
广西师范大学毕业论文是3学分。广西师范大学毕业论文是3学分。
人类与基于模型学习的计算机视觉算法区分开来的一个特点是，能够获取关于世界的知识，并利用这些知识对视觉世界进行推理。人类可以了解物体的特性以及它们之间的关系，从而学习各种各样的视觉概念，通常只用很少的例子。本文研究了结构化先验知识在知识图谱形式下的应用，表明利用该知识可以提高图像分类的性能。我们在最近关于图端到端学习的工作的基础上，引入了图搜索神经网络（Graph Search Neural Network）作为一种有效地将大的知识图谱合并到视觉分类管道中的方法。我们在许多实验中表明，对于多标签分类，我们的方法优于标准的神经网络基线。
（a）将GSNN（）作为一种将潜在的大知识图谱合并到端到端的学习系统中的方法，该系统在计算上对大图是可行的； （b）一个使用噪声知识图谱进行图像分类的框架； （c）解释我们的图像分类的能力。使用传播模型。我们的方法明显优于多标签分类的基线。
将GGNN用于图像任务的最大问题是计算可伸缩性。例如，尼尔(NEIL)[4]有超过2000个概念，而内尔(NELL)[3]有超过200万个自信的信念。即使对我们的任务进行了删减，这些图仍然是巨大的。标准GGNN上的正向传播是（ ）, 是节点数，反向传播是（ ），其中 是传播步骤数。我们在合成图上对GGNNs进行了简单的实验，发现在超过500个节点之后，一个向前和向后的传递在一个实例上会超过1秒钟，即使在做出大量参数假设时也是如此。在2000个节点上，单个图像需要一分钟多的时间。不可能在盒子外（out of the box）使用GGNN。
我们解决这个问题的方法是图搜索神经网络（Graph Search Neural Network ，GSNN）。顾名思义，我们的想法是，不要一次对图形的所有节点执行循环更新，而是从一些基于输入的初始节点开始，只选择扩展对最终输出有用的节点。因此，我们只计算图子集上的更新步骤。那么，我们如何选择要用哪个节点子集初始化图呢？在训练和测试期间，我们根据目标检测器或分类器确定的概念存在的可能性来确定图中的初始节点。在我们的实验中，我们对80个COCO类别中的每一个都使用了更快的R-CNN（Faster R-CNN）[28]。对于超过某个选定阈值的分数，我们选择图中的相应节点作为初始激活节点集。
一旦我们有了初始节点，我们还将与初始节点相邻的节点添加到激活集。考虑到初始节点，我们首先要将关于初始节点的信念传播到所有相邻节点。然而，在第一个时间步骤之后，我们需要一种方法来决定下一个扩展哪个节点。因此，我们学习了一个每个节点的评分函数，它估计该节点有多“重要”。在每个传播步骤之后，对于当前图中的每个节点，我们预测一个重要性得分
是一个学习网络，重要性网络（importance network）。
一旦我们有了 的值，我们就将从未扩展到的得分最高的 个节点添加到我们的扩展集（expanded set），并将与这些节点相邻的所有节点添加到激活集（active set）。图2说明了这种扩展。t=1时，仅扩展检测到的节点。t=2时，我们根据重要性值扩展所选节点，并将其邻居添加到图中。在最后一个时间步骤 中，我们计算每个节点的输出，并重新排序和零填充(per-node-output and re-order and zero-pad)输出到最终分类网络中。
为了训练重要性网络(importance net)，我们将目标重要性值分配给图中给定图像的每个节点。与图像中真值概念(ground-truth concepts)相对应的节点被赋予1的重要性值。这些节点的邻居被分配了一个值 。两跳（two-hop）之外的节点具有值 ，以此类推等等。其思想是，最接近最终输出的节点是最重要的扩展。
现在我们有了一个端到端的网络，它将一组初始节点和注释作为输入，并为图中的每个激活节点输出每个节点的输出。它由三组网络组成：传播网、重要性网和输出网（the propagation net, the importance net, and the output net）。图像问题的最终损失可以通过输出网络从管道的最终输出反向传播，而重要性损失则通过每个重要性输出反向传播。参见图3查看GSNN架构。首先 ，检测信任初始化(detection confidences initialize) ，初始检测到的节点的隐藏状态。然后我们初始化 相邻节点的隐藏状态，使用0。然后我们使用传播网络(propagation net)更新隐藏状态。然后使用 的值预测重要性分数 ，该分数用于选择要添加到 的下一个节点。.然后用 初始化这些节点，并通过传播网络再次更新隐藏状态。T步之后，我们采取所有的累积隐藏状态来预测所有激活节点的GSNN输出。在反向传播过程中，二元交叉熵（binary cross entropy，BCE）损失通过输出层反馈，重要性损失通过重要性网络反馈，以更新网络参数。
最后一个细节是在GSNN中添加节点偏置（node bias）。在GGNN中，每个节点的输出函数 接受节点 的隐藏状态和初始注释,计算它的输出。在某种意义上，它与节点的意义不可知(agnostic)。也就是说，在训练或测试时，GSNN采用了一个可能从未见过的图，以及对于每个节点一些初始注释 。然后，它使用图的结构通过网络传播这些注释，然后计算输出。图中的节点可以表示任何东西，从人际关系到计算机程序。然而，在我们的图网络中，一个特定的节点表示“horse”或“cat”这一事实可能是相关的，我们也可以将自己约束到一个静态图而不是图像概念。因此，我们引入节点偏差项，对于图中的每个节点，都有一些学习值。我们的输出方程 , 是一个与整体图中的特定节点 相关联的偏差项。该值存储在一个表中，其值由backpropagation更新。
. 图像管道和基线(Image pipeline and baselines) 另一个使图形网络适应视觉问题的问题是如何将图形网络合并到图像管道中。对于分类，这是相当简单的。我们获取图形网络的输出，对其进行重新排序，使节点始终以相同的顺序出现在最终网络中，并对未展开的任何节点进行零填充。因此，如果我们有一个具有316个节点输出的图形，并且每个节点预测一个5维隐藏变量，那么我们将从该图形创建一个1580维特征向量。我们还将该特征向量与微调后的VGG-16网络的FC7层（4096 dim）连接起来[35]，并将更快的R-CNN（80 dim）预测的每个COCO类别的最高得分连接起来。这个5756维特征向量被输入到一层最终分类网络中，该网络经过辍学训练。 对于基线，我们比较：（1）VGG基线-仅将FC7输入最终分类网；（2）检测基线将FC7和最高COCO分数输入最终分类网。
[1] 论文笔记：GSNN: The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification [2] The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification ——用知识图谱进行图像分类论文阅读笔记
[1] KMarino / GSNN_TMYN [2] SteinsGate9 / gsnn_demo
图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
数字图像处理方面了解的了。