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不会。论文改回归结果不会被发现的，是小批改不会发现的。论文发表是需要审核的，有一项就是论文内容与实际不符的审核容易不通过。
简介：GA-RPN（Guided Anchoring）是一种新的anchor 生成方法，其通过图像特征来指导anchor 的生成。通过CNN预测 anchor 的位置和形状，生成稀疏而且形状任意的 anchor，并且设计Feature Adaption 模块来修正特征图使之与预测生成得 anchor精确匹配。GA-RPN相比RPN减少90%的anchor，并且提高9.1%的召回率，将其用于不同的物体检测器Fast R-CNN, Faster R-CNN and RetinaNet，分别提高 检测mAP 2.2%,2.7% ,1.2%。 贡献： 提出了一种新的anchor策略，用于产生稀疏的任意形状的anchor； 设计了基于anchor形状的特征适应模块来refine特征； 提出了一种改进模型性能的方案. 现有的Anchor-based方法生成Anchor的过程存在两大问题: 为了保证召回率，需要生成密集的anchor，引入过多负样本同时影响模型的速率。 anchor的尺度和长宽比需要预先定义，针对不同类型的检测任务需要调整这些超参数，预先定义好的 anchor 形状不一定能满足极端大小或者长宽比悬殊的物体。 基于上述两点，作者就尝试使用特征去指导Anchor box中心位置，宽高比的生成，这样不仅可以提高生成Anchor的效率，而且还可以生成任意大小的Anchor，这对于一些比较极端长宽比的物体是非常有效的。 注意：作者假设待检测图像中的目标是不均匀分布的且稀疏的。 作者提出使用图像特征去指导Anchor生成，该结构称为Guided Anchoring，Guided Anchoring可以嵌入到任意的Anchor生成模块之中。下面是一个嵌入到FPN中的例子： 上图左边是一个FPN结构，FPN每一层的特征都可以嵌入一个Guided Anchoring模块用于预测proposals。Guided Anchoring的具体结构则如上图右边所示，主要由两个模块组成： 添加两个分支分别用于预测特征图上每个像素（对应的感受野）是目标的置信度，以及对应宽和高。目标的置信度大于一个特定域值，则被认为是目标。显然，这个proposal获取的过程不同于滑窗，可以减少大量负样本（每个Feature map上的像素点做多只产生一个proposal）。此外，由于宽和高也是CNN回归出来的，所以没有对物体的scale，宽高比作任何先验假设。 1、anchor Location Prediction 位置预测分支的目标是预测那些区域应该作为中心点来生成 anchor，是一个二分类问题，预测是不是物体的中心。 FPN特征图经过位置预测子网络生成位置得分图：对基础feature map先通过1*1卷积，然后逐元素Sigmoid转换为概率值。然后根据阈值筛选，可以过滤掉90%的区域而保持相同的召回率 我们将整个 feature map 的区域分为物体中心区域，外围区域和忽略区域：即将 ground truth 框的中心一小块对应在 feature map 上的区域标为物体中心区域，在训练的时候作为正样本，其余区域按照离中心的距离标为忽略或者负样本。通过位置预测，可以筛选出一小部分区域作为 anchor 的候选中心点位置，使得 anchor 数量大大降低。 针对每个检测出的中心点，选取一个最佳的anchor box。最佳anchor box的定义为：与预测的候选中心点的邻近ground truth box产生最大IOU的anchor box。 形状预测分支的目标是给定 anchor 中心点，预测最佳的长和宽，这是一个回归问题。论文直接使用 IoU 作为监督，来学习 w 和 h。无法直接计算w 和 h，而计算 IoU 又是可导的操作，所以使用基于bounded IoU Loss网络优化使得 IoU 最大。 作者认为，直接预测anchor box的宽高的话，范围太广不易学习，故将宽高值使用指数及比例缩放进行压缩： ω =σ·s·exp(dw) , h=σ·s·exp(dh ) 该分支预测dw,dh,通过上式进行压缩，s为stride，σ是经验尺度因子（论文取8），该映射将[0,1000]压缩至[-1,1]。该分支输出dw和dh。首先通过1*1卷积层产生两个通道的map（包括dw和dh的值），然后经过逐元素转换层实现w和h的转化。得益于任意形状的anchor，所以对于宽高比夸张的目标也具有更好的效果（比如火车等）。 Feature adaption模块：这个模块实际上借鉴了可变性卷积的思想。 由于每个位置的形状不同，大的anchor对应较大感受野，小的anchor对应小的感受野。所以不能像之前基于anchor的方法那样直接对feature map进行卷积来预测，而是要对feature map进行feature adaptation。作者利用变形卷积的思想，根据形状对各个位置单独进行转换。 其中，fi是第i个位置的特征，(wi, hi)是对应的anchor形状。NT通过3*3的变形卷积实现。首先通过形状预测分支预测offset field，然后对带偏移的原始feature map做变形卷积获得adapted features。之后进一步做分类和bounding box回归。 采用多任务loss进行端到端的训练，损失函数为： 利用groundtruth bounding box来指导label生成，1代表有效位置，0代表无效位置。中心附近的anchor应该较多，而远离中心的anchor数目应该少一些。假定R(x, y, w, h)表示以(x, y)为中心，w和h分别为宽高的矩形区域。将groundtruth的bbox(xg, yg, wg, hg)映射到feature map的尺度得到(x'g, y'g, w'g, h'g)。 a.定义中心区域CR=R(x'g, y'g, σ1w', σ1h')，CR区域内的像素标记为正样本； b.定义ignore区域IR=R(x'g, y'g, σ2w', σ2h')\CR，该区域的像素标记为ignore； c.其余区域标记为外部区域OR，该区域所有像素标记为负样本。 考虑到基于FPN利用了多层feature，所以只有当feature map与目标的尺度范围匹配时才标记为CR，而临近层相同区域标记为IR，如下图所示。文中使用Focal Loss来训练定位分支。 首先将anchor与groundtruth的bbox匹配，然后计算最佳宽和高（可以最大化IoU）。因此重新定义了变化的anchor与gt bbox的vIoU： 变化anchor：awh=(x0, y0, w, h) groundtruth bbox：gt=(xg, yg, wg, hg) 其中IoUnormal是IoU的常规定义，w和h是变量。由于对任意位置的anchor与ground truth，对vIOU进行明确的表示是非常困难的，因此给定（x0,y0），本文采用近似的方法，采样一些可能的w和h。文中采样了9组常见的w、h。实验表明结果对sample的组数不敏感。文中采用有界IoU损失来最大化IoU。 作者使用Guided Anchoring策略来改进RPN（称为GA-RPN)。下图对比了RPN和GA-RPN产生的proposal的IoU分布： 很显然，GA-RPN产生的正样本数目更多，而且高IoU的proposal占的比例更大。训练时相比于RPN，GA-RPN采用更高的阈值、使用更少的样本（使用高质量proposal的前提是根据proposal的分布调整训练样本的分布）。 优点： 1、论文提出anchor设计的两个准则：alignment 和 consistency，指导基于anchor优化的方向。采用位置预测和形状预测两个分支，不需要像FPN预先设置尺度和长宽比，同时使用可变形卷积对feature map调整，生成高质量低密度的proposal，提高IoU的阈值进行训练。 2、提出了一种新的anchor策略，用于产生稀疏的任意形状的anchor； 3、论文提出的GA-RPN可以完全替代RPN，在Fast R-CNN, Faster R-CNN and RetinaNet等模型基础上提高目标检测模型的精度。 缺点： 1、论文假设图像中的目标是稀疏的。如果是稠密图像，比如车站或广场的拥挤人群，检测效果有待检验。 2、每一个点只产生一个anchor，那么对于那些目标中心重合，即一个点需要负责检测两个目标，似乎无法处理。 3、采用deformable卷积会相对地降低速度，同时根据DCN v2的分析，在deformable卷积中加入可调节的机制可能会更好。 思考： 1、可以借鉴采用双分支预测：一个分支预测目标的中心点，另一个分支预测物体的长框，这个思想的实现和看完cornerNet和CenterNet的想法实现是类似的，但是出发点不同。 之前做双分支预测是想利用anchor free中的中心点的预测看能否增加物体的内部感知能力。现在的双分支预测是为了减少先验框anchor的数量，减少正负样本的不平衡问题。两者出发点不同，但是采用的操作是类似的，有效性有待考证。
论文终稿提交了是不能修改的。
如果是论文刚开始，想换已经提交系统的论题，可以和导师沟通，看看能不能换，如果能换，具体怎么操作、怎么走流程，以学校要求为准；
如果是论文定稿上传系统，甚至答辩后要换题目，并且是仅仅换一两个字，可以导师沟通，看看评委老师的意见是否值得采纳。
本科毕业论文的基本要求：
本科毕业论文是表明作者从事科学研究取得创造性的结果或有了新的见解，并以此为内容撰写的、作为申请授予本学科学士学位的科研成果，这一成果能够说明作者确已较好地掌握了本门学科的基础理论、专业知识和基本技能，具有从事科学研究工作或担负专业技术工作的初步能力。
扩展资料：
第一，层次是否清楚，思路是否通畅。一般可以先从大小标题之间的关系来看文章的思路和层次。如果论文不设小标题，则必须从内容去判断。
第二，结构是否完整。论文要有一个完整的结构。一篇论文要有绪论、本论、结论三大部分，协调一致，即要有引人入胜的开头，有材料有分析的论证，有鲜明有力的结尾。同时还要审视各个部分的主次、详略是否得当。
第三，结构是否严密。一篇论文必须是论点与论据，大论点与小论点之间有严密的逻辑性。为使结构严谨和谐，对全文各部分的过渡和照应、结构的衔接、语气的连贯等方面，也要认真地考虑和修改。
回归结果不显著不可以偷偷改。如果仍然不显著,那么就要考虑是否将该变量从模型中剔除了。若剔除该变量后的回归结果使得三个信息准则值均下降,那么就该剔除该变量。
回归结果在论文上展示如下：1、统计学分析中表述logistic回归时，要报告自变量，因变量，自变量筛选方法。2、表述logistic回归分析结果时，要报告自变量，因变量的赋值情况，我们可以选择表格展示变量的意义和赋值。3、表述logistic回归分析结果时，要报告OR，95%可信区间，各变量参照组，这是logistic回归最核心的结果表述。
进行中介变量的效应分析，不应该是分几步进行而应该是一步在spss回归分析中，利用 回归中的分层回归，就是有个对话框是block的，你先把主要自变量纳入进去，点击下一层block，然后再把中介变量移入block，之后 其他的都一样操作，最后回归结果就跟这个很明显的不同有两个模型结果，一个模型是只有主要自变量的模型，另一个模式是加入的中介变量的模型，同时模型会给出加入中介变量后的R方变化等相关指标 ，可以判断中介效应关于SPSS回归结果分析你可以在网上找找，看看有没有可以参考的,如果确实找不到就来这拿我知道如何做所谓论文就是讨论某种问题或研究某种问题的文章。它的外延是文章，其内涵是讨论问题和研究问题，因此，它是一种说理文章。这里着重是要理解“讨论”和“研究”，这是论文的本质属性。
第一节 一元线性回归方程的显著性检验由上面的讨论知，对于任何的两个变量x和Y的一组观测数据（ ）（i=1,2,……,n）按公式（10）和（11）都可以确定一个回归方程 然而事前并不知道Y和x之间是否存在线性关系，如果两个变量Y和x之间并不存在显著的线性相关关系，那么这样确定的回归方程显然是毫无实际意义的．因此，我们首先要判断Y和x是否线性相关，也就是要来检验线性假设 是否可信，显然，如果Y和x之间无线性关系，则线性模型的一次项系数 =0；否则 0．所以检验两个变量之间是否存在线性相关关系，归根到底是要检验假设 根据现行假设对数据所提的要求可知，观察值 ， ，…… 之间的差异，是有两个方面的原因引起的：（1）自变量x的值不相同;（2）其它因素的影响，检验 是否成立的问题，也就是检验这两方面的影响哪一个是主要的问题．因此，就必须把他们引起的差异从Y的总的差异中分解出来．也就是说，为了选择适当的检验统计量，先导出离差平方和的分解因式．[6]一、离差平方和的分解公式观察值 （i=1,2,……,n），与其平均值 的离差平方和，称为总的离差平方和，记作 因为 = 其中：=2 =2 =2 =2 所以= 由于 中的 ， 为（10）和（11）所确定．即它们满足正规方程组（9）的解．因此定义项= 于是得到了总离差平方和的分解公式： 其中（19）是回归直线 上横坐标为 的点的纵坐标，并且 的平均值为 ， 是 这n个数的偏差平方和，它描述了 的离散程度，还说明它是来源于 的分散性，并且是通过x对于Y的线性影响而反映出来的，所以， 称为回归平方和而 = 它正是前面讨论的 的最小值，在假设（1）式的条件下它是由不可观察的随机变量 引起的，也就是说，它是由其它未控制的因素及试验误差引起的，它的大小反映了其它因素以及试验误差对实验结果得影响．我们称 为剩余平方和或残差平方和．[7]二、 、 的性质及其分布由以上分析可知，要解决判断Y和x之间是否存在线性相关关系的问题，需要通过比较回归平方和和剩余平方和来实现．为了更清楚地说明这一点，并寻求出检验统计量，考察估计量 ， 的性质及其分布．（一） 的分布 由（14）式可知= 在 相互独立且服从同一分布 的假定下由（2）知 ， ，…… 是P个相互独立的随机变量，且 （i=1,2,……，n）所以他们的平均值 的数学期望为：因为 是 的线性函数，且有：这说明 是 的无偏估计量且 的方差为所以 即: 同样可证，对于任意给定的 其对应的回归值 （它是 的点估计）适合( ， （二） 方差 的估计及分布因为 = = = 由 、 及 可得 = 又由于 及E(L)，E(U)得=E(L)+E(U) =（n-2） 从而,说明了 = = 是 的无偏估计量，由此可见，不论假设 成立与否， 是 的一个无偏估计量，而 仅当假设成立时，才是 的一个无偏估计量，否则它的期望值大于 ．说明比值 （20）在假设成立时有偏大倾向，也就是说，如果F取得值相当大，则没有理由认为x和Y之间有线性相关关系，也就是下面我们将采用F作为检验统计量的原因．另外，由于 ， 是 的最小二乘估计，由（8）式可知=0 ， =0这表明 中的n个变量 ， …… 之间有两个独立的线性约束条件，
词： 房地产投资 经济增长 协整 误差修正模型 Granger 因果关系 西安论文 职称论文摘 要： 本文选取西安市 1 996- 2007 年间的房地产开发完成投资额（RI）和国内生产总值（GDP ）为样本数据，运用时间序列计量经济模型从量化角度分析西安市房地产投资与经济增长之间的关系。研究结果表明：西安市房地产投资与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系；二者之间长期稳定的均衡关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的；滞后期为 1 年时，二者之间具有双向的Granger 因果关系。引言20 世纪 90 年代中后期，国务院发布了一系列深化我国住房制度改革的文件，提出了促进住房商品化和住房建设发展的详细政策措施，房地产业从此进入了良性发展的轨道，并逐渐成为各城市尤其是大中城市的先导产业和支柱产业。 在此背景下，西安市房地产业发展迅速，房地产开发完成投资额（RI）从 1996年的 24.66亿元上升到2007 年的387.33 亿元，这期间西安市的国内生产本论文由无忧论文网整理提供总值（GDP）从 406.95 亿元上升到 1763.73 亿元，那么究竟西安市房地产投资对经济的拉动作用有多大？在一定时期内，是房地产投资促进了经济增长？还是经济增长促进了房地产投资？本文运用时间序列计量经济模型从量化角度对二者的关系进行实证研究，以期为西安市政府相关部门制定房地产业与经济协调发展的政策提供理论依据。2 实证研究2.1 数据选取及处理选取西安市国内生产总值（GDP）反映经济增长，房地产开发完成投资额（RI）反映房地产开发投资状况，以 1996- 2007 年的年度数据为原始数据，为消除数据中异方差的影响，对两个数据序列同时取自然对数（LNGDP 和 LNRI），这种变换不会改变变量间的长期均衡关系和短期调整效应（见表 1） 。本文中的计算采用计量经济学软件EViews5.1。表1 1996- 2007年西安市GDP和RI序列 单位：亿元**************12.2 平稳性检验在实际中我们遇到的时间序列大多是非平稳时间序列，若直接将其用于计量经济建模，容易产生 “伪回归” 等问题，因此有必要对时间序列数据进行平稳性检验，目前最常用的检验方法为单位根检验。一个非平稳时间序列的一阶自回归模型的特征方程含有单位根，这样对时间序列平稳性的检验即转化为对单位根的检验。如果序列 Yt 通过本论文由无忧论文网整理提供 d 次差分成为平稳序列，而差分d- 1 次时却不平稳，则称Yt 为d阶单整序列，记为 Yt~I （d） [1]。同阶单整是多个时间序列存在协整关系的必要条件。采用单位根检验中的 ADF 检验法对表 1 中的 LNGDP、LNRI以及它们的一阶差分△LNGDP、 △LNRI 进行平稳性检验，结果见表 2。表 2 各变量的平稳性检验结果************2注：检验类型（C， T， K）中的 C、 T 分别表示是否还有常数项、 时间趋势项， K表示滞后阶数。从表 2 可看出 LNGDP、 LNRI 没有拒绝单位根假设，是不平稳的，而它们的一阶差分序列△LNGDP、 △LNRI在 5%的显著水平上拒绝原假设，是平稳的。因此序列 LNGDP、 LNRI 均为一阶单整，表示为 LNGDP~I （1） 、 LNRI~I （1），满足协整检验的前提条件。2.3 协整检验协整是指多个非平稳经济变量的某种线性组合是平稳的[2]。具有协整关系的多个非平稳序列建立的回归模型可用来描述原变量之间的均衡关系，并可以用来建立误差修正模型。 目前对协整性的检验主要有两种方法：一是 Engle&Granger(1987)提出的基于回归残差的协整两步检验法，二是 Johansen&Juselius(1990)提出的基于回归系数的完全信息协整检验。本文采用EG两步法对 LNGDP和LNRI进行协整检验。首先，用OLS法对 LNGDP和LNRI进行回归估计，得到回归方程：LNGDPt=4.517960+0.490382LNRIt+εtt=(60.67050) (29.88506)R2=0.988927从结果可看出，所有参数的 t检验值显著， R2在 0.98 以上，接近1，说明模型整体上对样本数据拟合较好。 残差序列 et 的估计值为： et=LNGDPt- 4.517960- 0.490382LNRIt其次，采用 ADF检验法对残差序列的平稳性进行检验，结***********3从表 3 可看出 et 的 ADF 检验值小于 1%显著水平的临界值，至少表明可以在 99%的置信水平下拒绝原假设， et 是平稳的。用 EG两步法本论文由无忧论文网整理提供检验的结果说明国内生产总值（GDP）和房地产开发投资（RI）之间的协整关系是正确的，所建立的协整回归方程反映了它们之间的长期均衡关系。2.4 建立误差修正模型若变量间存在协整关系，即表明这些变量间存在着长期稳定的关系，而这种长期稳定的关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的[2]。误差修正模型（ECM ）反映了这种短期偏离向长期均衡修正的机制。误差修正模型的一般表示形式为：△Yt=β0+βt△Xt+λecmt- 1+εt，其中， ecm反映了变量在短期波动中偏离它们长期均衡关系的程度，称为均衡误差[3]。用OLS法进行估计得到LNGDP和LNRI的误差修正模型：△LNGDPt=0.099899+0.125305△LNRIt- 0.644907ecmt- 1+εtt=(3.216782) (1.080561) (- 2.117311)R2=0.409034从结果可看出，虽然 R2较低，但各参数的 t检验值显著，仍然能够表明其经济意义。2.5 Granger因果关系检验协整检验可得出时间序列之间是否存在长期的均衡关系，序列之间的因果关系可用 Granger 因果关系检验法。其基本思想是：如果变量 Xt 是 Yt 的原因，则 Xt 的变化应先于 Yt 的变化。
你的应变量如果有两种可能的值，就用二元。你的应变量如果有超过两种可能，就用多元。关键是看因变量的类型，如果是二分变量就用二元logit，如果是多分变量就用多元logit在研究X对于Y的影响时，如果Y为定量数据，那么使用多元线性回归分析（SPSSAU【通用方法->线性回归】；如果Y为定类数据，那么使用Logistic回归分析。（【进阶方法->logit回归】）logistic回归可以将Logistic回归分析分为3类，分别是二元Logistic回归分析、多元有序Logistic回归分析和多元无序Logistic回归分析：如果Y有两个选项，如愿意和不愿意、是和否，那么应该使用二元Logistic回归【进阶方法->二元logit】;如果Y有多个选项，并且各个选项之间可以对比大小，例如，1代表“不愿意”，2代表“无所谓”，3代表“愿意”，这3个选项具有对比意义，数值越高，代表样本的愿意程度越高，那么应该使用多元有序Logistic回归分析【进阶方法->有序logit】；如果Y有多个选项，并且各个选项之间不具有对比意义，例如，1代表“淘宝”，2代表“天猫”，3代表“京东”，4代表“亚马逊中国”，数值仅代表不同类别，数值大小不具有对比意义，那么应该使用多元无序Logistic回归分析【进阶方法->多分类logit】。具体操作可以参考SPSSAU帮助手册中的说明。
推荐使用SPSSAU的二元logistic回归进行分析，输出规范结果可以直接使用。
你给我邮箱，我会发你篇。。以前写过很多这方面论文~ 不过， 你才一级，哪来的300分？ 这是一部分摘要和关键词：…… 最后，本文运用协整分析研究了投资和GDP之间的关系，首先对GDP和固定资产投资进行单位根检验，得到二者服从二阶单整，再用OLS回归得到一个回归方程，由于方程DW检验值过低，对其进行了修正，得到含解释变量和被解释变量的滞后一阶因素的修正模型。其残差通过ADF检验发现已经平稳。在此基础上，又建立了GDP与固定资产投资的长期均衡模型。为了研究浙江省固定资产投资与GDP 之间由短期偏离向长期均衡调整的过程,并分析变量之间的短期弹性，本文又建立了误差修正模型。最后，运用Granger因果关系检验，探究GDP和固定资产投资是否具有长期的互为因果关系。关键词：等维灰色递补GM(1,1)模型 ARIMA(P，d，q)模型 组合预测 神经网络 变异系数法 熵值法 Granger因果检验 协整分析 误差修正模型
又到一年招聘季，大多数学子开始纷纷投入就业求职大潮之中。然而，据媒体报道，一些在读硕士生反映，学校要求毕业前在相关期刊上发表论文，成了此时比找工作更让自己牵挂的大事。
事实上，硕士毕业是否需要发表论文，早已不算是新闻。早在2006年在北京召开的大学校长论坛上，中国人民大学、北京师范大学、中国农业大学等7所大学就取消了“研究生毕业必须发表论文”的硬指标。之所以当下再次被提及，源自不少在读硕士生反映发表论文一事竟比找工作更头疼。
众所周知，硕士生不同于博士生。公开发表一篇高水平学术论文可为博士生就业添彩，而要求硕士生所发表论文，一般而言，论文的学术价值、含金量非但不够高，反倒繁荣了“货币化”发表市场和“代-写-代-发”中介业务，给硕士生带来一定的经济负担。显然，这应引起社会公众高度关注，并好好思量一番。就业乃民生之本，对于那些不再考虑继续攻读博士的硕士毕业生而言，就业便是毕业季的头等大事。
当然，对于一些学校要求硕士毕业前发表论文，并不能简单给出好与坏、是与非的评判，最好置身于高校做出此项规定之初衷，以及师生的综合意见态度等具体情境中加以讨论。应该说，此种要求的初衷是美好的，但切莫忘记，初衷美好而有违初心的事情并不鲜见。倘若将硕士毕业硬性与发表论文关联挂钩，用计件制、记工分等办法计量评价，既没有关照到硕士生发表论文的难处，也未设身处地理解硕士生双重压力下的“为难”，难免有短期功利主义之嫌。
如今，我国已全面进入“新时代”，意味着社会经济的诸多方面都具有了“新时代”的特征。正因为社会经济发展对硕士的需求更趋多元，势必呼唤更灵活、科学、合理的检验、认定或评价方式，增设一些可替代性方案，使硕士生保持适度张力，扩大其自由选择空间。对此，可基于学校培养目标定位、学科专业特点，只要朝着有助于提升硕士生培养质量，能表征硕士生成长与发展的理念与方式，均可视为多样化成果的体现。譬如，出台优秀硕士学位论文的相关激励政策，允许多元化认定授权技术发明专利、省部级科技奖励、国家或行业标准、重大成果鉴定、成果转化或转让、申请学位相关领域专著、优秀案例、作品创作展（演）等。在“大众创业、万众创新”的社会大潮中，创新创业活动与成果也可予以折算对待。
实现高等教育领域内涵式发展，在自我价值多元化彰显的当下，硕士生教育应从“论文情结”回归到“人文情怀”的立场上来，围绕硕士生应具备哪些素质、能力和人格水平等来设计。其实，高校作为供给端，从人才培养全过程来论，学生修完培养环节所要求的全部学分，即有资格申请毕业。而发表论文确实难以视为培养过程的一个环节，仅仅是一种手段，显然是构筑不成高层次人才培养的最终目的。
我更加觉得，找工作不需要硬性要求学生过四级。
1、首先，点明自己的论文课题是什么，简明扼要。2、其次，谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。3、最后，再说说论文的结构和主要内容即可完成答辩论文的初衷。
他的初衷是要建立起素质教育主导的出国体系，和应试教育分道扬镳。
初衷：指最初的愿望或心意。回归初衷：回到自己最初的愿望。