关于科研

毕业设计

写在前面 本文整理自汪怡（25级直博生）与许哲铭学长的经验分享。内容涵盖了从本科毕设的时间规划、文献检索与阅读方法，到高质量学术论文的写作逻辑与架构。希望能为正在进行科研入门或毕设的学弟学妹们提供一份实用的指南。

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这里我们以毕设为例，是因为多数毕设本质上也是一个较为简单的科研过程，并且所有同学都会经历这一个过程，这里的经验对于所有科研流程都是相通的。

第一部分：毕设时间规划与心态建设

1. 时间节点的把握

毕业设计是一场持久战，做好时间规划是成功的关键。以下是典型的时间线（参考往年安排，具体以当年通知为准）：

• 12月底：开题报告
  • 这是毕设的起点，需确定选题方向。
  • 注：考研同学通常会有少量延期宽限，但建议尽早完成。
• 3月中旬：中期检查
  • 关键点：此时通常需要提交一份已完成的论文初稿，而不仅仅是进度报告。
• 4月初：论文初稿
  • 必须完成主体内容，开始进行细节打磨。
• 4月底：论文定稿与查重
  • 硬性指标：查重率通常要求小于 5%。
• 5月中旬：毕设答辩
  • 答辩后根据专家意见修改，最终提交系统。

2. 观念的转变

在开始毕设或科研之前，最重要的是心态的转变：

• 从“完成任务”到“创造作品”：不要仅仅把自己当作一个为了拿学分而工作的学生，而要将自己视为创作者，你的论文是你要打磨的“艺术品”。
• 从“作者视角”到“读者视角”：
  • 不是站在作者角度：我做了什么，我就堆砌什么。
  • 而是要站在读者角度：如何清晰、准确地展示我的工作，让别人看懂并认可我的贡献, 最好是一眼过去就能清晰明确读懂你的工作, 并且你的工作兼具理论和实用价值

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第二部分：文献检索与阅读方法 (Input)

做科研的第一步是大量的输入。如何高效地找到并读懂文献？

1. 常用文献检索平台

• 中国知网 (CNKI)：

  • 适用：查询中文硕博论文，适合初期了解领域概况。
  • 缺点：前沿技术文献较少。

• IEEE Xplore：

  • 适用：电子、通信、计算机领域的权威数据库。
  • 优点：无需特殊网络环境（校内IP通常可访）。

• Google Scholar (谷歌学术)：

  • 适用：最全、搜索引擎最智能。
  • 优点：能通过引用关系发现相关工作，是科研必备工具。

• 实际上个人来说我只推荐你们用知网和谷歌学术, 上面基本都能查到, 要么就是去 arxiv.org (可以理解为很多人工作完成了但是发论文太麻烦了就传到这上面)

2. 了解期刊/会议分级

不要盲目阅读，要读高质量的论文。

• 中科院分区：将期刊分为1区-4区，1区为顶刊。
• JCR 分区 (Q1-Q4)：基于影响因子 (Impact Factor) 排序，Q1代表前25%的期刊。


3. 高效论文阅读法（四遍法）

拿到一篇论文，不要从头读到尾，建议分层次阅读：

• 第一遍：快速筛选 (Skim)

  • 目的：判断这就文章是否值得读。
  • 读哪里：题目、摘要 (Abstract)、引言的最后一段 (贡献)、结论 (Conclusion)、核心图表。

• 第二遍：整体理解 (Understand)

  • 目的：搞懂核心思想。
  • 读哪里：完整的引言（背景、问题、前人不足、本文创新）、算法核心流程图、实验主要结果。忽略公式细节。

• 第三遍：深度阅读 (Deep Dive)

  • 目的：复现或改进。
  • 读哪里：推敲公式推导、算法细节、实验具体设置（数据来源、参数）。
  • 思考：批判性思维——算法有无局限？数据有无偏差？

• 第四遍：代码对照 (Mapping)

  • 目的：彻底掌握实现细节（特别适合初学者）。
  • 方法：将开源代码与论文描述一一对应。例如，论文中的公式 $z = f(x)$ 对应代码中的哪一行函数。

• 我个人是非常建议买一个平板然后下载论文在上面写写画画很方便, 读论文不做笔记等于没读, 尽量把论文写成顶刊的样子, 这个并不那么难 如果是做的雷达方向的那可能相对传统一点, 但是做深度学习等热门方向写论文和发论文是要求非常快的

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第三部分：论文写作指南 (Output)

论文写作是从“思想”到“逻辑”再到“表达”的过程。

1. 论文的核心组成与写作技巧

A. 题目 (Title)

• 原则：简洁、有力、信息量大。
• 要点：用最少的词传达核心任务或方法；包含研究对象和关键特性。
• 避坑：避免太泛、太长、含糊不清，避免堆砌生僻缩写。

B. 摘要 (Abstract)

摘要是论文的高度浓缩，必须包含三要素：

1. 问题：一句话概括背景与挑战。
2. 方法：我们做了什么？（稍具体描述做法与特性）。
3. 关键结果：量化的提升或核心优势。

• 误区：不要把所有细节都写进去，避免出现复杂的数学符号。

C. 引言 (Introduction) —— 扩展版摘要

引言是全文逻辑的重头戏，采用“漏斗式”结构：

1. 大背景：从宽泛的领域切入。
2. 小议题/问题：指出目前方法的不足（Gap）。
3. 核心思想：为了解决这个问题，我们提出了什么？
4. 具体方法：简述技术路线。
5. 贡献总结：列出2-3点核心贡献。

• 写作技巧：
  • 中心句 (Topic Sentence)：每段的第一句应当是该段的论点，其余句子是支撑论据（引用、数据、分析）。
  • 承接句：段落之间要顺滑过渡。
• 这里我想说的是写论文和高中写议论文很像, 写作顺序必须严谨, 论点最好简短鲜明, 再加上论据翔实就是一篇好论文 不要全拿ai写论文, 写论文必须认真对待拿ai写会死得很惨, 特别是没有经历过科研训练的同学, 你偷懒了自己觉得看不出来学长学姐一眼就看出来是ai写的了

D. 相关工作 (Related Work)

• 不要简单罗列！要分类梳理（按方法分类或按任务分类）。
• 目的：定位你的研究在领域中的位置。
• 关键：每一类介绍完后，要总结一句**“本文方法与现有方法的不同之处”**，突出你的优势。

E. 方法 (Method)

• 目标：让别人能复现你的工作。
• 结构：
  1. 整体框架：一段话 + 一张清晰的流程图 (Pipeline)。
  2. 模块分解：详细介绍每个模块的输入、输出、目的。
  3. 设计动机：解释“为什么”要这样设计（Why this works?）。
• 注意：全文的模块名称、符号缩写必须统一，缩写不宜过多（超过5个会增加阅读负担）。

F. 实验 (Experiments)

实验是为了验证你的核心思想，不仅仅是跑个分。

1. 实现细节：数据集、超参数、基线模型。
2. 主实验：与现有最优方法(或者说你的baseline,可以找一些之前的SOTA论文)对比，讲清楚优势（精度高？速度快？泛化强？）。
3. 消融实验 (Ablation Study)：非常重要。通过去掉某个模块来证明该模块的有效性，呼应你的创新点。
4. 可视化：Feature map、注意力图、定性结果对比。所谓“一图胜千言”。


G. 总结与致谢

• 总结：回顾贡献，客观分析优缺点。
• 展望：提出未来的改进方向（Limitations），但不要提出会直接推翻自己核心创新的缺陷

2. 写作的金字塔逻辑

• 思想层：一个核心思想贯穿全文。
• 逻辑层：全文逻辑 $\rightarrow$ 段内逻辑 $\rightarrow$ 句内逻辑。
• 表达层：准确、清晰、流畅、简洁。

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结语

科研是一场修行。从阅读别人的代码到写出自己的文字，每一步都需要耐心。希望这份指南能帮助大家少走弯路，顺利完成毕设，写出优秀的论文！

整理人：[Redem-cat]时间：2025年12月