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论文写作题目的选择非常关键，研究的内容和方向直接影响论文能否达标毕业。
一、研究方向
首先要选择自己熟悉的领域（本专业）或者自己喜欢的专业。因为论文写作的时间较长，不管是搜集资料还是切身做研究都会比较繁琐和枯燥，所以选择自己喜欢或擅长的领域，自己的心态是不一样的。
二、题目要新颖，研究方向要细化。
新颖的论文题目首先在感官上给人以视觉冲击，是吸引人看下去的诱饵，不管对于研究者还是阅读者，都有种想要深入了解他的欲望。每年数以万计的毕业生，大众化的研究方向已经很难研究出新的领域，难度较大，重复率较高。研究方向包含过多内容，很难每个都剖析清楚，要找准新颖的突破口，逐步细化分解。
三、准备好备选研究方向 虽然用到的比较少，但以备不时之需。
以本科为例，同校同专业毕业人数有的就高达几十甚至上百，难免选择到相同的研究方向，再加上很多不可抗因素，还是要有自己的备选方案。
人工智能比较好
你好，目前人工智能，自然语言处理是比较前沿的，很多领域都在使用这些方法，如果你想更好发表论文的话，据我了解信息提取、图像识别和知识图谱这些都比较好发文章，如果你选择的导师有和一些其他领域合作那就是最好的，因为最容易发的就是你将这种方法应用到一些其他领域，然后在其他领域的期刊发文章，就我周围的话有应用在地理学和生态学中，希望我的回答对你有所帮助。
数据科学专业的表示NLP需要的训练集太大了，也不好找。只能拿预训练模型针对特殊应用做二次开发，而且对硬件要求很高。图像/视频较NLP来说开放的训练集也好找，而且主题也很多，而且你自己编一个好实现又很实际的商用需求就比较好结题。
很抱歉，我是小学毕业的老糟头子。视频、图像处理，涉及领域非常广阔，任何一个应用，都可以写出无数篇有价值的论文。比如CT图像的电脑判读，比如润滑油的色度检测，比如违章人脸识别，比如人脸图像的历史年轮，视频特效，图像特效等等。至于自然语言，不知道你想说啥。计算机领域没有自然语言，只有程序语言。程序语言不外乎是C、Delphi，外加VB。如果你更专，那就必须会汇编语言。不管什么语言，必须能控制硬件、数据库、媒体文件、HTML5等等。但无论如何不要碰python，那是庞氏。搞程序，随便完成一个课题，都可以用代码来实现课题中的程序控制部分，写论文也很容易。其实不管选图像、视频处理，还是程序语言，关键是你得选择一个适合自己的课题，用你的计算机技术来完成这个课题，那就是论文了。
主要看你是什么专业，毕业论文一般都是自己根据专业方向进行选题的。像你们外语类的论文一般就是文化、语言等相关课题的研究。
一般来说，现在文学方向比较容易，也容易入手；语言学比较生涩，而且到后期答辩的时候过程比较辛苦；翻译的话，主要需要熟悉大量的语词和内容，同时也需要较高的文学素养；因此建议选择文学。
至于文学，你可以试着读原著和其他文献，关键是需要写出新意，最好能有一个独特的立论；你可以试试看找一个特别一点的视角，用某派理论解读一部作品，或者对一个作者的两部作品亦或中西的两个作家做比较，实际上这点与中文的比较学相近了。
德语方面的文章看下闻闻论文网咖 我的作业就是找他们帮忙的，效率和质量都还不错 翻译方面的可以写具体的语言，比如谚语什么，你参考下吧
那就剩下翻译和教学法咯。其中应该翻译更好写，因为不需要做什么实验，弄个实验班对比班什么的． 你在期刊网上随便搜一下，看看硕士毕业论文有什么话题写得比较多，你挑个容易的并且你也感兴趣的就行了。 比如说某篇小说的翻译，四字词语的翻译之类的．
看你是什么专业的，最好多看些别人的论文作为参考，对自己比较有启发呢，有一些人文社科类的可能会对你有帮助，现代语言学，社会科学前沿这些
自我感觉是文学好写~~
可以到各大学网站找找
作为英语专业毕业的人来说，文学方面更容易入手，个人意见，希望能帮上忙。
语言学比较好考，把各个知识点都弄懂理解了，再做做练习就差不多了。考文学的话，知识点比较多，又摸不准出题方向，座所以很难拿高分。翻译是太灵活了，每个人的翻译标准都不同，看法也不一样，所以也不好拿高分。
还是文化或者文学好写一些 语言学研究范围太窄 研究内容不好确定 翻译太枯燥 无新意
数学历史比较好写，数学历史悠久，中国许多数学家对世界都有很大的影响。
数学家的成长比较好写 资料比较丰富
一、调查报告参考选题1、学前数学教育所面临的问题与挑战；2、小学数学教育所面临的问题与挑战；3、高中数学教育所面临的问题与挑战；4、数学新教材的特点及存在问题；5、数学学习中困难生的研究；6、数学学习困难生的认知特点、成因及其教学对策；7、数学学习态度、学习策略对中学生数学学习的影响；8、中学生数学能力的性差别的调查报告。9、影响解决数学问题的心理因素；10、教学媒体在数学教学中的作用；二、研究报告参考选题1、数和算术的教与学的研究；2、中学代数的教与学的研究；3、中性几何的教与学的研究；4、数学教学的创新；5、数学史在数学教育中的作用；6、数学教学评估的研究；7、初中数学新旧教材比较研究；8、培养学生解题能力的研究； 9、数学应用题解题困难分析及教学策略研究； 10、培养学生直觉思维能力的实验研究； 11、图形在中学数学中的实践研究； 12、小议现行中学几何课本的逻辑体系；13、浅谈数学学习兴趣的培养；14、如何处理数学学习中的认知冲突；15、对数学教育现状的分析与建议；16、如何评价高中学生的数学素质；17、数学教学中的“理论联系实际”；18、浅析课堂教学的师生互动；三、数学专题参考选题1、解析证法初探；2、反例在数学教学中的应用；3、谈谈类比法；4、数学教学中如何渗透分类讨论；5、注重创新性试题的设计；6、生活中处处有数学；7、数学几种课型的问题设计；8、浅谈几何证明；9、在不等式教学中培养学生的探究思维能力；10、谈平面几何入门的概念教学；11、数学教学设计随笔；12、代数变形常用技巧及其应用；13、“特征信息”的捕捉与解题最优化；14、反思教学中的一题多解；15、谈反函数的教学；16、观察法及其在数学教育研究中的应用；17、直觉思维在解题中的运用；18、数学方法论与数学教学——案例三则。
数学专业毕业论文选题方向
1动态规划及其应用问题。
2计算方法中关于误差的分析。
3微分中值定理的应用。
4模糊聚类分析在学生素质评定中的应用。
5关于古典概型的几点思考。
6浅谈数形结合在数学解题中的应用。
7高校毕业生就业竞争力分析。
8最大模原理及其推广和应用。
9 最大公因式求解算法。
10行列式的计算。
哎血泪教训一定要根据课题组现有基础和可以提供的平台决定，比如你师兄师姐在做什么，组里是否有GPU硬件和数据支持等。如果组里有传承是最好不过了，师兄师姐做过或在做的东西你选择的肯定不会错的，毕竟有人带头和指导～ 如果组里这两个方向都有人在做的话，建议和他们当面聊哈哈哈，利弊你自然就知道啦
CV/NLP哪个方向更好：CV方向更好。
计算机视觉CV广泛应用于无人驾驶、电子竞技、图像识别、人脸识别、无人监控等领域；从直观就可以想象得到它的发展前景。
而自然语言处理NLP对于不仅仅可以应用于机器翻译、文本聚类、自动摘要、主旨提取甚至一定的语义理解，还可以做到人工智能客服、自动答疑、在线电子医生等等应用。
目前在人工智能所有的大类方向当中，nlp和cv这两个方向的热度是比较高的，我在同学们的推动下，近两年也陆续新开了这两个方向，但是由于积累并不多，所以我目前也在跟其他导师进行合作，以便于为同学们搭建一个更好的交流和科研场景，虽然我比较看好这两个方向，但是目前要想在这两个领域出成果，还是具有一定难度的。
数据科学专业的表示NLP需要的训练集太大了，也不好找。只能拿预训练模型针对特殊应用做二次开发，而且对硬件要求很高。图像/视频较NLP来说开放的训练集也好找，而且主题也很多，而且你自己编一个好实现又很实际的商用需求就比较好结题。
很抱歉，我是小学毕业的老糟头子。视频、图像处理，涉及领域非常广阔，任何一个应用，都可以写出无数篇有价值的论文。比如CT图像的电脑判读，比如润滑油的色度检测，比如违章人脸识别，比如人脸图像的历史年轮，视频特效，图像特效等等。至于自然语言，不知道你想说啥。计算机领域没有自然语言，只有程序语言。程序语言不外乎是C、Delphi，外加VB。如果你更专，那就必须会汇编语言。不管什么语言，必须能控制硬件、数据库、媒体文件、HTML5等等。但无论如何不要碰python，那是庞氏。搞程序，随便完成一个课题，都可以用代码来实现课题中的程序控制部分，写论文也很容易。其实不管选图像、视频处理，还是程序语言，关键是你得选择一个适合自己的课题，用你的计算机技术来完成这个课题，那就是论文了。
人工智能比较好
数据科学专业的表示NLP需要的训练集太大了，也不好找。只能拿预训练模型针对特殊应用做二次开发，而且对硬件要求很高。图像/视频较NLP来说开放的训练集也好找，而且主题也很多，而且你自己编一个好实现又很实际的商用需求就比较好结题。
很抱歉，我是小学毕业的老糟头子。视频、图像处理，涉及领域非常广阔，任何一个应用，都可以写出无数篇有价值的论文。比如CT图像的电脑判读，比如润滑油的色度检测，比如违章人脸识别，比如人脸图像的历史年轮，视频特效，图像特效等等。至于自然语言，不知道你想说啥。计算机领域没有自然语言，只有程序语言。程序语言不外乎是C、Delphi，外加VB。如果你更专，那就必须会汇编语言。不管什么语言，必须能控制硬件、数据库、媒体文件、HTML5等等。但无论如何不要碰python，那是庞氏。搞程序，随便完成一个课题，都可以用代码来实现课题中的程序控制部分，写论文也很容易。其实不管选图像、视频处理，还是程序语言，关键是你得选择一个适合自己的课题，用你的计算机技术来完成这个课题，那就是论文了。
你好，目前人工智能，自然语言处理是比较前沿的，很多领域都在使用这些方法，如果你想更好发表论文的话，据我了解信息提取、图像识别和知识图谱这些都比较好发文章，如果你选择的导师有和一些其他领域合作那就是最好的，因为最容易发的就是你将这种方法应用到一些其他领域，然后在其他领域的期刊发文章，就我周围的话有应用在地理学和生态学中，希望我的回答对你有所帮助。