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好。目标跟踪和相关滤波在计算机视觉和信号处理领域都是比较常见的研究方向，相关滤波是一种常用的目标跟踪算法。如果您在这个方向上进行深入的研究，有机会在相关学术期刊或会议上发表论文。不过，发表论文并不是简单的事情，还需要具备一定的研究能力和实践经验，需要具备良好的科研素质和科研方法，以及对目标跟踪和相关滤波等相关领域有较深入的理解和掌握。此外，还需要认真阅读和分析前沿研究成果，找到研究的切入点和突破口，进行系统的分析和实验研究，才能够有机会发表高水平的论文。
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
人工智能与机器人研究这本期刊的领域有这些：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科人工智能与机器人研究这本期刊的领域，你可以参考下：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科 具体那个好写就看你自己的专业知识了，你擅长哪方面的就写哪方面的吧
工智能论文要抓住现在智能的特点。例如是语音操控还是 是手机操控。现在比较流行懒人模式，都是语音操控的比较多。
论文难度我心中的排名：文化<教学法<语言应用<文学<翻译理论。
文化最好写，可以讨论的范围非常广几乎所有中西方不同的点都可以以讨论，什么电视节目，电影电视剧，流行文化，就是一个包罗万象的学科，写起来也非常有意思。就是有一个优点也是它雷点，资料不一定好找，像是很新的点，国内的人不一定写过，就是说原创性比较高。
教学法内容上比较好写，容易写够字数。内容比较固定，资料非常好找，比较好写，流程很固定，适合没有什么特别的想法的学生。因为这个教学法，这么多年来也没变过，也不太可能变。
学论文能做的就是总结一下，自己的观点并不是很重要，而且就算你有，也没有什么用，不权威。好在资料充足，一般是调研分析，调查啊，分析课本啊，分析课堂行为啊，多为描述性语言，轻轻松20多页没问题。 我们班写教学法的一般都是上万字，一打都是40多页。
但是！一定要选好老师，如果没有老师带着，那很痛苦，因为这个非常需要老师带着，我们班的情况就是老师说啥，学生准备好写啥就行，多为非创造性工作，而且最后拿出来非常有份量！中文文献较多，比较容易阅读，但写的时候不太方便。
文学论文，一般字数较少。大体不超过6000，个人兴趣占比较大的比重，想写好比较难，如果是比较popular 的作品，话题，资料非常好找，英文资料偏多，对阅读能力有要求，想写出新意有难度哦。
人工智能哪一个方向比较好写的话，我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧，因为对于专业知识可能不太了解，但是它的使用的话应该比较简单。
我们在撰写毕业论文时，学校会制定标准，目的就是为了统一我们的论文格式和内容质量。除了这些，对于论文重复率也是有一定要求的。今天小编就来详细说说论文查重的相关标准。
一、论文查重范围
1.题目，2.摘要，3.关键词，4.目录，5.毕业论文正文：包括前言、本论、结论三个部分，6.致谢，7.参考文献，8.注释，9.附录。
按格式顺序编排，论文查重系统会自动识别剔除不查重的部分。
二、论文字符数计算方式
字符数+空格来计算，Word文档格式不计算图表格式、代码信息，中文论文按字符数计算，外文论文2个字母算一个字符。
三、判断抄袭的标准
1、与他人论文作品的字句完全一致或基本相似，或者进行了不到位的删减、个别修改和结构上的调整。
2、论文字句与他人作品内容并未完全一致或基本相似，并标注了引用参考文献格式规范，但是已经超过了“适当引用”的限度阀值。
3、论文引用内容虽然没有超过“适当引用”的限度阀值，但论文的核心章节、关键部分、有价值部分或特色部分跟他人作品有重复。
4、论文内容是多篇他人作品的拼凑拼接。
四、论文文献引用规范
论文查重系统会按照文献引用的规范来自动识别出论文中的引用部分，如果论文中的引用部分在检测报告中没有显示，可能是以下原因引起的：
1、没有标注引用符号或者格式标注不正确；
2、不是原文引用，对原文内容进行了调整，系统识别为自己写的原创内容。
论文查重的内容主要包括了论文的正文原创说明，摘要，图标以及公式说明，参考文献附录实验研究成果以及各种表格等
一到大学毕业季，本科的同学们都需要经历论文写作与论文查重的阶段。而除了论文写作之外，论文查重也使得很多本科的同学感到为难。因为很多同学是第一次进行论文写作与论文查重，对于论文查重不仅缺乏了解，而且对选择哪一个论文查重系统感到困惑。今天论文大师来为大家分享一下本科论文查重会检测哪些内容。在此之前，我们需要先对论文查重率做一个基本的了解。对于本科毕业论文而言，论文查重率是怎么统计出来的呢？鉴于当前大部分高校会选择知网也就是学术不端系统来进行论文查重工作，因此我们以知网论文查重系统为例说明。在知网论文查重系统中，对于论文中的句子出现连续13个字符的重复现象，就会判定该句子为重复。然后，把毕业论文中所有的重复部分字数除以论文总字数，也就得出了论文的重复率了。对于大部分高校的规定和标准来讲，本科毕业论文的重复率一般是要求在30%以下，有些学校则严格一些，会要求重复率低于20%等。对于学校规定的重复率的标准，同学们可以通过咨询师兄师姐或者老师来确定。现在转到正题，大学本科毕业论文在进行论文查重时通常是检测哪些内容呢？实际上，对本科毕业论文来讲，论文查重的内容基本上是包含论文的摘要、正文与结尾等文字部分。对于论文的目录、参考文献以及图片等这些部分是不会进行论文查重，也并不计入重复率中。不过需要注意的是，在进行论文查重时需要按照规范的标准对引用符合等格式做好标注，否则有可能会造成论文查重系统无法识别导致重复率过高的问题。PS：论文大师小编可以跟大家说一个小技巧，在借鉴或引用别人的的文献资料时，我们可以多多参考课本或书籍等。毕竟网络上可以寻找到的文献资料等一般都是在论文查重的数据库中，这样直接使用必定是会造成重复率过高的问题。以上。
论文查重一般包括以下内容：
一、研究领域分类（2类）按照研究领域论文可以分成人文社科和自然科学两个大类，人文社科类论文主要针对社会现象进行分析，研究社会发展趋势，寻找社会问题并提出措施和建议；自然科学类论文主要针对自然现象，通过试验方法结合理论研究，阐述科学问题，对自然现象做出解释，并提出改善自然、应用自然的实践方案。二、研究形式分类（3类）1、综述类论文针对某个研究领域的研究理论、研究历史、研究现状、研究技术等等进行综合阐述，分析其研究方向和研究优势及缺陷，利用作者对大量文献资料的综合汇编整理成的论文。2、应用型论文这类论文是大学生和研究生普遍撰写和发表的，根据人文社科和自然科学的不同方向，做出实际的调查或试验，结合理论分析和数据模型，对社会和自然问题进行发掘和解决，分析现象产生的原因，给出切实可行的建议和理论指导。3、综合型论文综合性论文主要指将综述性配合评论、辩论形成的一种论文，主要是通过对某个领域大量资料的整理，提出理论问题，进行解释和分析，也有单独作为辩论类型的论文，但由于也要进行文献资料的大量参考，故将综述论文和辩论论文合并统称为综合型论文。三、应用场景分类（4类）1、学位论文包括学士学位、硕士学位、博士学位论文，是获得相应学位的必备资料，需要对某个领域的具体问题进行研究，需要涵盖学术成果，其中博士论文还需要对重要问题做出系统解释，学位论文有及其严格的撰写、发表流程，具有严谨的格式要求和字数要求，还需要通过专家审阅，通过后留存院校和网上数据库，作为获得学位的必要凭证。2、学科论文是指高校或科研院所内，学生对某学科进行学习，结课时要上交的论文，作为对某学科有基本了解的凭证，另外，在大学某学年结束后，也有相应要求需要撰写年度学期或学年论文。这类论文的学术质量不高，主要是学生对研究方法和方案的初步了解。3、调查报告是针对某科研问题或社会现象进行的实地调查获得的报告类论文，根据调查问题和调查对象的不同，调查报告的质量和要求也不尽相同。4、研究型论文一般只是发表在某期刊上的具有学术性质的论文，硕博研究生都需要发表期刊论文作为学术成果以达到毕业标准，大学生有保研或竞赛也需要发表研究型论文。这类论文同学位论文一样也需要很高的要求，保证原创的同时，对论文格式、排版都有相应规定。四、专业学科分类（若干）根据学生所学的专业不同，所撰写的论文也会有相应不同类型，是对研究领域的进一步细致划分。主要有哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事、管理学、艺术学几个学科大类，我国对学科门类进行了进一步的一级学科划分，共有110个一级学科，375个二级学科。目前随着学科发展，有很多交叉学科出现，让很多论文的专业分类标准逐渐模糊
1. 基础理论性论文。这类论文的研究对象是相关领域的概念、理论，而非实践规律。研究方法主要是在已有相关理论、思想的基础上，综合运用归纳、推演等推理方式，过一系列抽象思维获得关于特定主题的认识成。础理论性论文要具有相关学科的雄厚理论基础，乃常不道用于刚刚涉足论文写作的初学者。
2. 应用研究型论文。这类论文关注实践，常是在综合运用相关理论的础上，对实践中热点、焦点、难点、疑点问题(尤其是新问题)进行分析，找出问题产生的原因，并提出具体的操作策略或建议。如果将理论研究型论文比作科学家进行的研究，那么应用研究型论文就更像是大师的作品，它旨在解决现实问题，推进理论白实践转化。
3. 学术争论性论文。这类论文通常针对他人公开发表的文章或见解提出不同的看法，进行基于充分论据的商榷，看重揭示他人研究的不足或错误之处。学术争论性论文可以明确争论的对象，如某某专家的某一篇文章，也可以泛指某类观点，争论的主题可以是理论问题，也可以是实践问题，当然，学术争论不是各说各话的争吵，对科学性、逻辑性、严密性的要求更高。最后，学术争论性论文必须“对事不对人”，不能借论文对作者进行恶意攻击。
4. 调查报告型论文。这类论文以调查为础，常从现实中的某一问题出发，通过深入的调查、访谈获取数据，进而进行整理、加工分析，并将调查结果进行科学的呈现。调查报告型论文必须包含大量的原始数据，“用数据说话”是此类文章的重要特点。
5. 文献综述性论文。这类论文以他人研究成果为研究对象，所谓“综”就是归纳，必须对占有的大量素材进行归纳整理、系统介绍和综合分析，使同领城的研究成果更加层次分明、逻辑清晰。所谓“述”就是评述，要对所写主题进行较为全面、深入、系统的论述或评论，进而发表自己的见解。
两者之间没有区别。因为研究领域（即课题研究领域）通常指的就是研究方向（即课题研究方向）。
课题研究方向应在所研究课题历史基础上提出自己独特或者有所创新的研究方向以丰富学科知识体系。课题研究方向一般是指学生在校期间，或者相关科研工作者在申报撰写论文过程中需要明确的研究方向。
确定研究主题可以为进一步确定研究问题奠定基础。研究领域一般指研究课题所在的学术领域，或者说课题所在的对象范围。研究的主要问题，是研究领域的进一步收敛。
扩展资料：
研究领域（研究方向）的相关要求：
1、理清研究思路。通过对研究问题进行正向分析、逆向分析和化归分析等方法，理清和形成研究思路。
2、课题研究的基本方法。教育研究方法有主法和辅法。主法有观察法、调查法、文献资料法、教育实验法、经验总结法、比较研究法、个案研究法、行动研究法、反思研究法和质的研究法等等；辅法有统计法、测量法、和问卷法等等。
3、课题研究方法的使用与选择。不同类型（内容、条件）的研究课题有不同的研究方法，可以从不同角度、按照不同的标准选择研究方法。
参考资料来源：百度百科-课题研究领域
参考资料来源：百度百科-课题研究程序
参考资料来源：百度百科-课题研究方向
1、毕业设计类。主要是指高校毕业生独立完成构思、设计和实现，并且有流程进行介绍的毕业设计文档，一般由工程专业的大学生写作较多。2、作品制作类。指由学生本人独立完成表演或者艺术品制作，并且通常还需要配有作品制作说明书或者写作总结，一般是艺术类、新闻类以及其他相近专业的大学生写作比较多。3、实证调查报告类。指由学生本人现场调查直接获取数据构成主要篇幅，然后进行研究，从而得出分析结论的调查报告，一般是经管和文科类专业的大学生写作比较多。4、毕业论文类。指由学生本人以查阅图书资料或网络查询等多种方式，然后获取到数据构成论文的主要篇幅，最终得出主要研究分析结论的论文，这也是大多数应届毕业生主要写作的。
毕业论文是衡量一个人是否能毕业的指标， 现在许多大学选择通过论文查重系统来判断论文是否符合学校标准。如果没有达到学校的标准，那么是无法顺利毕业的。现在很多本科毕业生对论文查重的范围有不了解的，今天来说说论文查重的标准是什么。论文重复率是否达标是非常重要的，因为这是高校判断论文是否能进入答辩环节的依据之一。如果论文重复率超过要求标准，那么会被延迟答辩时间，这样是会影响正常毕业时间的。所以，降低重复率是我们必须要做的事情，并且还要选择与学校一致的系统进行检测。由于学校不同，本科论文重复率也不同，但是一般论文重复率在15％~30％间，毕竟本科阶段，有的同学写的论文内容质量没有非常高的标准，达到学校的基本要求就可以了。知网是连续13个字相似就会判定为重复，所以如果内容复制得比较多，那么重复率也会相对较高。有的同学使用改变句子中的某些单词或句子的语态来降重，但是可以重复的计算技术标准问题依然没有存在。最好的办法就是按照别人的观点，对其进行总结以及归纳，用自己的想法写出一篇新文章。大学毕业论文查重时，系统的查重标准仅供指导老师的参考，并非最终的查重比例。只是部分文章与其他文章相似，如果一定要出现，就不能根据实际情况认为是重复的，因此导师的意见也是非常重要的一部分。
随着科技的不断进步，人们接触“高等知识”的方式越来越多，也有越来越多的人开始撰写论文，不管是即将毕业的大学生需要写的毕业论文，还是非毕业生撰写的自选论文或者期刊论文。而提到论文就不得不提到论文重查检测，对于绝大多数人来说，论文查重率一定是一个头疼的问题，那么论文查重检测的内容和重查标准是什么？ 一、论文重查检测内容 为了杜绝抄袭、代写、剽窃等学术不端的现象出现，要求论文查重率是必要的措施。查重系统在进行查重主要检测摘要、正文、结尾、声明、目录等文字形式的内容。但论文并不仅仅是由文字构成的，一篇完整且质量高的论文还应包括数据、图表、图片或者表格等内容，这部分非文字形式的内容多数情况下是不做要求的，而一些要求较高的高校或期刊也会对非文字内容进行查重。 二、论文重查的标准 大多数高校对本科生毕业论文的查重率要求为不超过30％，要求比较严格的高校会把查重率提高到20％，硕士与博士的论文重查标准会相对提高很多，大多数高校对硕士论文要求查重率在10％至30％之间，博士论文要求查重率5％至20％之间。而对于职称期刊论文来说，高级核心期刊论文对重查要求最高，其标准为小于8％至15％。 三、论文重查检测操作 论文可以通过学校内部查重系统进行查重，学生只需要进入查重系统，将自己信息录入后上传论文即可，不过校外查重价格会相对高一些。
一般主要是检测重复率，看你论文有没有存在抄袭，然后还有检测字数和格式有没有达到要求。
1、论文检测包括哪些内容“检测内容”对于论文的检测，那是一定要做的，不过目前市面上有很多的论文检测系统都可以查重，可是对于学校来说，他们只认可权威的知网来查重。所以我们在进行论文修改时就要借助权威的第三方的论文查重工具来完成查重工作。这些工具的算法和知网差不多，会检测论文的目录，可以分章检测。接着就会检测到论文的摘要部分以及正文等内容。2、论文检测包括哪些内容“提前准备”面对论文的主题，大家不要急着下笔，而是在写之前要明确好自己的论点以及依据，设计好论文的结构。然后再根据自己的论文结构或者提纲去找到相应的资料，最后再开始落笔。否则，如果这个操作流程反了，先找资料再想论文的结构，那届时写出来的论文重复率一定非常高，很难降重。3、论文检测包括哪些内容“公式、图片不会检测”相信大家也清楚，在论文进行查重时，对于图片或者公式等内容是不检测的，一是论文查重系统主要针对的是论文的文字内容，二是对于图片或者公式，目前计算机无未能进行比对。而这个所谓的漏洞对于大家来说，可以充分利用。我们对于一些需要引用的文献，可以用表格或者图片的方式来处理，顺利通过检测。而对于查重工具的选择，一定要注意选择靠谱的工具，不要随意挑选那些免费的查重软件，以免因小失大，届时后悔也来不及了。