计算机毕业硕士论文

教师界面的系统功能模块如图所示：管理员界面的系统功能模块如图所示：业务流分析教师论文管理系统工作流程为：系统启动并系统界面，根据不同权限的用户进行分别操作。教师用户可以对教师信息进行添加、对论文信息进行管理等权限，系统管理员有对系统管理的所有功能进行操作的权限。本系统的业务流程如图2所示：数据流分析教师论文管理系统的数据流程：对本系统操作的数据源有学生用户和教师用户两种，首先由教师用户将成绩信息保存到数据库中，然后再进行发布。整个系统的数据流程图如图所示：数据字典列表——数据流：数据字典列表——数据处理：数据字典列表——数据存储：管理员数据项：教师数据项：学生数据项：论文数据项：备注：本文章为六月雪毕业设计网所有

新智元报道 来源：eol.cn编辑：克雷格【新智元导读】最近，《2017中国高校国际学术影响力评价报告》发布，清华大学计算机科学的论文发表数量、创新人才数量双双排名全国第一，华中科技大学高被引数量第一。16日，《2017中国高校国际学术影响力评价报告》在北京发布，报告以学术论文及相关数据为抓手，从国际成果规模、高被引论文、创新人才数量、优势学科等不同维度展现了中国高校的“坐标”。报告有以下几个发现：国际成果规模（论文发文数量）：浙江大学、中国科学院大学、上海交通大学排前三。十年来高被引论文数量：清华大学、北京大学、浙江大学排前三。创新人才（主导科学家数量）：清华大学、浙江大学、北京大学排前三。优势学科（进入ESI前1%学科数量）：北京大学、浙江大学、中山大学排前三。具体到计算机科学：国际成果规模（论文发文数量）：清华大学、浙江大学、上海交通大学排前三。十年来高被引论文数量：华中科技大学、东南大学、清华大学排前三。创新人才（主导科学家数量）：清华大学、上海交通大学、浙江大学排前三。这份报告是由中国教育发展战略学会人才发展专业委员会、中国教育网、中国教育在线、学术桥联合发布。数据来源与评价指标本报告的数据主要来源于ESI（Essential Science Indicators）数据库，数据时间段为2007.01.01-2017.2.28（十年）。为了更好地识别高被引论文的第一作者和通讯作者，报告在 Web of Science 数据库中下载了高被引论文的题录数据。第一作者的依据是 Web of Science 数据库论文题录数据中 AF 字段中的第一位。第一作者机构是 C1 字段中第一作者姓名对应的机构。通讯作者的依据是 Web of Science 数据库题录数据中RP字段的作者。通讯作者机构是RP字段中作 者姓名对应的机构。第一作者或通讯作者的机构可能有多个，数据处理中，报告按照顺序只采用第一机构。第一作者和通讯作者因在一项研究中的主导作用而被视为主导科学家。对于主导科学家的重名问题的处理依赖于一项发明专利技术“一种面向英文文献中中国作者的姓名消歧方法”。截至 2017年2月28日，中国大陆共有209 所高校至少有一个学科入选 ESI 前1%高被引学科。本报告对于中国高校的国际学术影响力分析仅限于这 209 所高校。报告内容分为“中国大学国际学术影响力评价”和“中国学科国际学术影响力评价”两部分。中国大学国际学术影响力评价”主要使用表1中的评价指标。“中国学科国际学术影响力评价”主要使用表2中的评价指标。中国高校国际学术影响力总体情况需要注意的是，中国科学院大学成立于 2012 年，2012 年之前中国科学院研究生院的高被引论文数量未计入其中。另外，因大量署名中国科学院大学的高被引论文的第一作者与通讯作者的第一机构并非中国科学院大学，因此，主导论文数量较少。2、十年来高被引论文数量：排名前三的高校是清华大学、北京大学、浙江大学。上海交通大学、中国科学技术大学、复旦大学、南京大学、中山大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学进入前十。3、创新人才（主导科学家数量）：排名前三的高校是清华大学、浙江大学、北京大学。上海交通大学、复旦大学、南京大学、中国科学技术大学、华南理工大学、南开大学、中山大学进入高校前十。4、优势学科（进入ESI前1%学科数量）：排名前三的高校是北京大学、浙江大学、中山大学。上海交通大学、复旦大学、清华大学、南京大学、武汉大学、山东大学、中国科学院大学进入高校前十。计算机科学国际学术影响力：清华发论文最多，华中科大高被引最多中国学科国际学术影响力中，计算机科学在国际成果规模、高被引论文、创新人才数量三个维度进行的评价。1、国际成果规模（论文发文数量）：排名前三的高校是清华大学、浙江大学、上海交通大学。2、十年来高被引论文数量：排名前三的高校是华中科技大学、东南大学、清华大学。3、创新人才（主导科学家数量）：排名前三的高校是清华大学、上海交通大学、浙江大学。报告的课题组负责人李江教授介绍，此次《报告》的发布除了作为国家有关部门、各高校、社会组织参考的同时，也能够激励高校从高水平成果、人才培养、学科建设三个维度考虑发展方向和策略。

功能功能图1、整理近5年软工毕业设计(论文)的基础信息(作者、题目、摘要、关键词、论文类型、指导教师等)。2、通过自然语言处理，对论文题目进行分词，对热点词汇绘制标签云。3、实现针对关键词热度随时间迁移的趋势变化分析。4、开展针对某一主题的毕业论文知识图谱可视化分析。5、对指导教师等其他信息进行统计和可视化呈现。开发技术前端：vue.js elementUI echarts 后端：springboot jpa neo4j图数据库 mysql数据库 POI导入导出运行截图毕业设计(论文)可视化系统毕业设计(论文)可视化系统毕业设计(论文)可视化系统毕业设计(论文)可视化系统毕业设计(论文)可视化系统毕业设计(论文)可视化系统对源代码感兴趣的可以给我留言我们一起交流一下技术哦，或者留意我的主页，获取更多信息哦

毕业设计和论文是每个毕业生最后要途径的一个过程中，目的是学校为了检验这几年学生在学校学习的成果，最后毕业设计和论文好的人还会被评为优秀毕业生，但是很多人都说这个不会做，那个也不会做，先不着急，和小编一起来看一看怎么过吧！和老师打好关系。先不说其他的，在学校读了四年书，至少先要和老师打好关系吧。因为说不定你答辩的时候评委老师正好是你熟悉的，如果是这样，就不会太难为你的，当然在答辩的时候也不要套近乎，因为不只是你认识的老师在，还有其他专业的老师同样也在。选好并且选对毕业课题。选择毕业课题在选对老师的同时，课题的选择也是非常重要的。选择课题应该尽量接近你能够接受的范围之内，而且一些课题的选择都有好几个其他专业的同时选择，最好选择人多的，这样如果你不会做，还可以几个同学一起学习。自己做的设计不要出问题。在调试自己的设计时，不要出现bug或者其他的系统问题。一旦到了真正的答辩时间，在台上讲解的时候，都要每一个步骤很详细的讲解，这时候如果出现问题自己又不会处理，那就可能很尴尬。论文格式很重要。除了毕业设计，还有毕业论文。写毕业论文最主要的目的是为了对你做的设计进行解析，你的创作思路在论文里面体现出来。指导老师先会看你的论文，论文里格式非常重要，比如：字体、字号、字形都有很严格的要求，包括论文里的顺序，还有不要忘记论文的目录。对自己做的东西要熟悉。一般的毕业设计和论文都是自己花时间拿下来的，小部分同学会请教别人，或者让其他会做的同学帮助自己做完一部分，当最后做完成之后，自己要花时间亲自看一遍，至少要知道一些基本的知识。根据上一届的要求去做。无论你是在写论文还是做毕业设计，先去了解一下本专业上一届的毕业生是怎么毕业的。他们的要求和这一届如果在学校领导没有说改变的情况下，基本是相同的。因此，论文格式可以按照上一届的论文去改。答辩之前先自己练习一遍，知道自己要讲什么。在真正要答辩的时候，先准备在自己的草稿本上先酝酿，开头语，中间过程，结束语，目的是为了在真正答辩的时候由于紧张不知道要说什么，这时候可以拿出草稿本，直接在上面念一遍。答辩过程中要谦虚。在整个过程中，除了要讲解自己的设计外，评委老师会对你做出的毕业设计提出几个问题。如果你平时脾气不好，这时候赶快收收你的脾气，回答问题的时候一定要谦虚，语气不要过重，要有一种无时无刻在向你们学习的态度。查看原文 >>产品建议及投诉请联系：shouji@.com

经过几天或者十几天的奋斗终于把论文写完了，查重后就又心头一紧，查重率高达90%。这可不是随便乱说的，曾经就有过这样的学生，因为他参考其他论文又引用了大量网络上查找的文献，直接复制过来。所以你懂的，论文查重是毕设过程中又一道不小的坎。有些人花钱在一些app或者网站上用智能降重功能解决，可那毕竟是电脑，怎么可能和我们人脑比，所以那些人花完钱才发现效果并不理想，不通顺的语句，不符常理的逻辑应有尽有。还是老老实实慢慢敲吧，用自己的话来讲述重复率就不会那么高了。少则两三天，多则四五天，只要自己肯动手，基本上都会降下来。还有人通过增加字数来降低查重率。有位学生说过这么一句话：既然查重率的算法是重复字数/总字数，那么我增加总字数同样可以达到降重的效果。最后他的论文打印出来有三四十张A4纸。当然，作为计算机专业的你，却有近路可走——代码。计算机专业是可以将代码写在论文上的，而代码的查重率却极低。所以计算机专业的小伙伴们有福了，适当地在你的论文里添加一些你觉得有必要罗列的代码，比如我想把实现这个步骤的代码附加上去，或者赋值跳转的同样没问题，将会非常有效降低你论文的查重率。所以不要害怕改文论，比起答辩来说，这只是开胃小菜。最后献上一些常用的查重工具1、paperpass2、paperyy3、paperfree4、freecheck5、paperdatas备注：本文章为六月雪毕业设计网所有

计算机产业在过去几十年里经历了一段显著的增长和稳定时期，这很大程度上象征着技术和经济的胜利。一方面，图灵和冯·诺依曼等计算机科学家实现的技术突破助推了计算机作为通用技术的崛起；另一方面，自1965年被提出以来，摩尔定律驱动着通用技术产业在处理器性能提升和市场需求增长之间实现良性的经济循环。如今，同样是来自技术和经济的力量正在推动计算机产业向着相反方向发展——计算机时代正在告别通用，转向专用。正如来自麻省理工学院（MIT）和亚琛大学的两位研究人员近日发表联合署名的论文称，通用计算机时代即将终结。他们在论文中论证指出，摩尔定律的逐渐失效以及深度学习和数字货币挖矿等新应用需求的出现，正助推计算机行业从当前的普遍使用通用微处理器，转向一个青睐专用微处理器的时代。论文的两位作者分别是MIT计算机科学和AI实验室的研究科学家兼哈佛大学的客座教授Neil Thompson，以及亚琛工业大学的研究生Svenja Spanuth。正如论文作者指出，“通用计算机芯片的崛起举世瞩目，殒落可能也将同样惹人注目”。转变何以发生？文章指出，通用计算机时代当前面临三大问题：新增用户数量逐渐见顶、制造成本不断攀升、以及性能提升速度不断放缓，后两者也就是对应开头所指的经济和技术。正是这三个特征助推了计算机时代的转变。1）首先来看经济问题。简而言之，缩小晶体管尺寸的成本变得极其高昂，这令过去几十年驱动通用计算机时代盛行的摩尔定律日渐式微。晶体管密度稳步翻番，推动处理器性能大幅提升。这正是摩尔定律的核心所在。自1965年被提出以来，摩尔定律在过去几十年里驱动推动了通用计算模型的兴起和兴盛。过去为什么通用处理器大受青睐，经济因素是一方面重要的原因——摩尔定律在过去几十年大幅提升晶体管的性价比。开发和制造定制芯片的固定成本在3000万到8000万美元之间。因此，即使对需要高性能微处理器的用户而言，采用专用架构的好处也荡然无存：一方面是缩小通用处理器中晶体管的尺寸会消除定制解决方案能提供的任何初始性能提升，另一方面是缩小晶体管尺寸的成本可以分摊到数百万个处理器上。但如今，摩尔定律带来的计算经济学正在发生变化：随着基础半导体材料的物理限制开始凸显出来，缩小晶体管尺寸的成本变得极其高昂。论文作者指出，制造芯片的固定成本正在变得异常高昂，这必然会打消半导体制造商力求生产更小尺寸的晶体管的积极性，也会令半导体制造产业整体的规模经济趋向恶化。数据显示，在过去的25年里，制造一家先进芯片制造厂的成本每年增长11%。2017年，半导体行业协会估计新建一家芯片制造厂要花费约70亿美元。以芯片巨头英特尔为例，由于建造和运营新芯片制造厂的费用节节攀升，英特尔的固定成本有史以来第一次超过其可变成本。这从根本上改变了缩小晶体管的成本/效益。芯片制造商的固定成本不断抬高是一个方面，还有一个方面是前者还导致了半导体制造商的数量骤减，从2002年的25家减少到今天的4家：英特尔、台积电（TSMC）、三星和格罗方德。Thompson和Spanuth通过一系列复杂的数学模型量化计算专用处理器的成本/收益，考虑到了开发定制芯片的固定成本、芯片数量、定制实现所带来的加速以及处理器提升的速度。由于后者与摩尔定律联系在一起，因此缓慢的步伐意味着即使预期的提升比较适中，更容易证明使用专用芯片的合理性。论文作者声称：“因此，对于许多（但并非全部）应用而言，现在使用专用处理器在经济上是可行的，至少在硬件方面是这样。换一个角度来看，在2000年至2004年期间，市场规模约83000个处理器的应用将需要专用处理器性能提升100倍才划算。而在2008年至2013年，这种处理器只需要提升2倍就行。”2）再者是技术问题。简而言之，如深度学习、数字货币挖矿等一些新应用的需求是通用计算无法满足的，专用处理器才能在能源效率和性能上满足这些需求，这也是促进专用处理器的另一个驱动因素。Thompson和Spanuth指出，从整体性能和性价比两个方面衡量，都说明了通用处理器的技术进步大幅放缓。从性能来看，由于大量技术挑战的存在，2004/2005年成为性能提升的转折点。自从2005年之后，整体性能提升的速度平均每年放缓22%。从性价比看，美国劳工统计局（BLS）的一份报告量化计算显示，微处理器性价比的提升幅度从2000年至2004年的每年48%下降到2004年至2008年的每年29%，继而下降到2008年至2013年的每年8%。在这样的状况下，通用计算机处理器显然无法满足新出现的一批应用需求。比如，移动设备、物联网（IoT）等平台在能源效率和成本方面有很高要求，而且需要大批量部署；要求更苛严的低批量应用（比如军用和航空硬件）也需要特殊用途的设计；还有涵盖几乎各种移动环境（移动、桌面、嵌入式、云计算和超级计算等）的深度学习——这些都推动了计算从通用处理器走向专用处理器。其中，深度学习及其青睐的硬件平台GPU是计算从通用处理器走向专用处理器的一个最明显的例子，也是让这个行业真正面临分水岭的标志。GPU被视为一种半专用的计算架构，由于能够比CPU更有效地进行数据并行处理，已成为训练深度神经网络的事实上的平台。论文指出，虽然GPU现在还被用来加快科学工程应用，但让进一步的专门化成为可能的却是深度学习这种高容量应用。当然，GPU已经在桌面游戏领域拥有成熟的业务，GPU最初是针对桌面游戏这种应用设计的。2018年11月的TOP500排名显示，专用处理器（主要是英伟达GPU）而不是CPU首次成为性能提升的主要来源。论文作者还对排名表进行了回归分析，结果显示，搭载专用处理器的超级计算机每瓦特所能执行的计算次数几乎是只使用通用处理器的超级计算机的五倍！3）还有一个问题是用户红利见顶，也就是新增用户的数量正在减少。这又主要来自于两个方面：对于通用处理器的需求增速正在放缓，以及部分通用处理器的用户正转向专用处理器。对于通用处理器的需求增速正在放缓，这方面很好理解。如前述所说，通用处理器的性能提升速度正在放缓，因此通用处理器的更新换代频率越来越低。通用处理器的用户正转向专用处理器，这是通过两种途径瓦解通用计算机的周期：一方面，它减少了通用处理器的用户数量；另一方面，它将很多用户“锚定”在了专用处理器市场，即使通用处理器的性能提升再次加速，用户也会依旧停留在专用处理器的市场。上述途径也正呼应了论文论证的中心。比如，深度学习是一个主要贡献者，它涵盖了大量的移动环境，也因此驱动了专用处理器市场份额的大幅增长。结果是什么？摩尔定律的慢慢消亡揭示了过去的创新、市场扩张和再投资这个良性循环。但随着更多的专用芯片开始蚕食计算机行业的份额，这个周期变得支离破碎。由于较少的用户采用使用最新制造工艺的节点，为芯片制造筹集资金变得更困难，这进一步减缓了技术进步。其影响是，计算机行业分散成了多个专门领域。影射到现实，我们正在告别此前的计算机时代，在那里几乎所有人都面对着同一种通用的计算机平台，处理器性能提的感受是广泛的；当前我们正在慢慢转向一个新的计算机时代，不同的用户面对不同的计算机平台，处理器性能的提升也只能被一部分用户群体感受到。论文作者表示，由于规模和对专用硬件的适用性，其中一些领域（比如深度学习）将会处于快车道。然而像数据库处理这些领域虽然广泛使用，但可能会成为一潭死水，因为这种类型的计算并不需要专用芯片。另外，气候建模等其他领域由于应用面太狭小，用不着自己的定制芯片，不过它们依然有望从中得益。论文作者预测，云计算会为较小、较偏冷的社区提供众多基础设施，在某种程度上减弱这种差异性的影响。更多的专用云资源（比如GPU、FPGA以及谷歌的TPU）越来越普遍，这意味着富人和穷人能够在更平等的平台上同台竞技。（更多精彩财经资讯,请下载华尔街见闻App)

“你经历过绝望吗？”本以为只是电视剧中的说辞，可如今在现实生活中得到了印证。近日，南宁广西外国语学院女生宿舍遭受了小偷的洗劫。7台电脑，4台iPad全部不翼而飞。然而屋漏偏逢连夜雨，在被偷的电脑中还有临近毕业同学的毕业论文。眼看就要毕业了，自己辛辛苦苦写了一个月的毕业论文就这样消失不见了，可想而知当事人有多气。那么小偷是怎样溜进布满监控学校的呢？原来这段时间学校的监控系统正在进行升级改造，不法分子便趁着这个升级改造间隙混入学校实施盗窃。尽管小偷实施盗窃的时间是凌晨三点多，但是当时还是有一名女生被惊醒了。然而为了保护好自身安全，她并没有立即出声，而是静静地观察着小偷的行动。最终等小偷离开之后她才叫醒了室友。最后当大家一起追出去时，小偷早已逃之夭夭。通过这件事，我们只能对当事人表示同情。同时从中也发现了不少问题。校方的管理疏漏作为一所高校，正常来说应该有大门门禁制度，寝室也会按时关门，最后自己的宿舍还有一道门。在三重防线都起作用的情况下，小偷不可能轻易实施盗窃。但是事实却是小偷得手了。那么问题出在哪儿呢？首先是大门门禁，许多高校大门门禁形同虚设，随便一个外人都能混进来，没有严格执行一证一人的严格管理模式，这就给了不法分子有了突破第一道防线的机会。然后是宿舍大门。正常情况下，宿舍大门一般晚上11点之后就会关闭，有的晚一点的会到晚上12点。如果宿舍大门按时关闭的话，小偷也不会容易进入寝室大楼实施盗窃。那么宿舍宿管是否都能严格执行按时关闭宿舍大门的制度呢？这个就得校方去查证了。当然还有一种可能，小偷通过绳索等道具不经过宿舍大门，而是直接爬上了二楼。首先说明他对宿舍大楼结构很熟悉，踩过点，其次也说明宿舍楼二楼外侧没有安装防盗刀片刺网。最后是宿舍门。对于现在高校宿舍门的质量真的是无力吐槽，对于小偷而言真没有一点难度。那么校方能否加强一下学生公寓宿舍门的质量呢？学生危机意识不够虽然我们身处校园，但是对于重要资料一定要备份。个人建议电脑、U盘各备一份。以防电脑故障或者就像上述被盗的极端情况。做重要的事，我们要有备用方案。对于重要的资料我们也要做到随时备份。一个很小的生活细节，就能避免造成难以挽回的损失。不管怎样，事情已经发生。希望能早日抓获小偷，同时希望校方、同学们吸取教训。

六月份的尾巴，我们送走了2020届的学子。在小贝的日记里，有他们的笑容，有他们的歌声，还有他们一张张亮眼的成绩单。在此，小贝向大家今年毕业研究生中的优秀代表，以此纪念这个不平凡的毕业季，也祝愿所有的毕业生鹏程万里，不负芳华。政法与公共管理学院 张晓娜张晓娜，政法与公共管理学院2017级行政管理研究生。参与分级诊疗背景下家庭医生签约服务激励机制研究（国家自然科学基金青年项目）、武汉市基层医疗机构综合评价项目（市级项目）等多个课题的研究。发表SSCI期刊论文 2篇、在《中华医院管理杂志》等核心期刊上发表论文4篇。参编国家绿皮书《中国医疗卫生事业发展报告》（2017版）部分章节、《中国健康政策与新医改研究丛书》及本科教材等。哲学学院 张迪张迪，哲学学院硕士研究生，中共党员，研究生第二党支部书记。在校期间积极参与国内各类学术会议，在业内权威著作《德国哲学》上发表了《论康德世界理论的超越意义》，参与了湖北省自然辩证法年会的论文投稿，并获得了二等奖，以第一作者身份发表多篇省级优秀论文。作为院兼职辅导员，参与了研究生教育教学的多项工作，协助专职辅导员老师开展学院思想政治教育、党建、奖助学金评定、就业、心理健康教育学生日常工作等工作。文学院 张义明张义明，文学院硕士研究生，2017年以总分第一名考入湖北大学文艺学专业，在校期间两次获得校级学业奖学金，并于2019年荣获研究生国家奖学金。曾以第一作者身份公开发表学术论文4篇。参与省厅级、市级课题项目3项，参与《曹禺资料汇编·原野卷》《湖北文化产业蓝皮书》等著作的资料收集和编写工作。参与大学生暑期社会实践项目2次并担任队长，赴武汉市特色小镇、省内外农村“时间银行”调研。体育学院 黎萍黎萍，体育学院2017级体育教育专业硕士研究生，中共预备党员。学习生涯共获得职业资格证书五类。研究生期间成绩名列前茅，其中专业课成绩排名第一，专业综合成绩排名第三，三年共获得科研成果两项，院级以上荣誉四项。先后参与了咸宁国际温泉马拉松、宜昌国际马拉松等赛事的筹备工作，并被多次授予“优秀志愿者”称号。材料科学与工程学院 张骞张骞，中共党员，材料科学与工程学院2017级博士研究生，在博士学习期间成绩优异，获得博士研究生国家奖学金。先后参与了国家重点专项、青年自然科学基金项目等多个科研项目，并主持了湖北省2018年度数字化纺织装备重点实验室的开放课题。在英文国际期刊以第一作者身份公开发表6篇SCI学术论文，截止目前其影响因子累计高达50，另申请多项国家发明专利，其中一项已授权。同时，其“垂直阵列灯芯草基全方位太阳能水蒸发器件”在2020“中国化学纤维工业协会·恒逸基金”优秀学术论文的评审中被评审专家组推荐为二等奖。新闻传播学院 徐琳徐琳，中共党员，2017级新闻与传播专业型硕士。曾担任湖北大学新闻传播学院兼职辅导员；曾荣获“探究问题，启迪思想，交流碰撞，激荡智慧”研究生论坛提名优秀奖、湖北大学纪念马克思诞辰200周年“颂与您听”朗读活动三等奖、湖北大学2018年暑期社会实践“积极分子”。在校期间，积极参加导师省环境部项目，带领小组成员将校级暑期社会实践项目申请为省教育厅高校育人项目并展开调研。三年期间，共在省级刊物上发表6篇专业论文，专业成绩排名前5%，连续获得一等学业奖学金。教育学院 邢晓邢晓，中共党员，教育学院2018级教育管理专业硕士研究生，现已被武汉大学教育科学研究院录取为2020年学术型博士研究生。她勤勉努力，学业成绩年级排名第一，被评2018年度湖北大学“读书之星”，2019年获教育硕士研究生教学技能大赛特等奖，考取雅思7.0，获湖北大学研究生学业一等奖学金。截止2020年6月已发表8篇学术论文。硕士期间主持1项个人省级课题，并参与导师4项课题研究，论文《CIS在中小学校文化管理创新中的应用研究》被湖北省教育学会教育管理专业委员会评为优秀论文一等奖。历史文化学院 邓磊邓磊，中共党员，2017级历史文献学研究生。综合测评成绩位列全院前列，曾获研究生国家奖学金、一等学业奖学金、历史文化学院2017—2018学年度“文体活动积极分子”和2018—2019学年度“十佳大学生”等荣誉。参与教育部课题项目《江汉关与晚清湖北区域社会变迁研究》和湖北省教育厅项目《场景理论视角下武汉历史文化街区发展路径研究》，在《文化创新蓝皮书》上与导师联合发表论文一篇，并独自发表普通期刊论文三篇。数学与统计学学院 赵兴辉赵兴辉，中共预备党员，2017级应用统计硕士研究生。在校期间成绩优异，获2019年国家奖学金，一等学业奖学金等。以第一作者身份发表SCI二区文章一篇，以第二作者身份发表SCI三区文章一篇。获风云卫星创新算法大赛三等奖（9/508），湖北大学研究生数学建模竞赛第一名，全国大学生数学建模竞赛优秀奖等。生命科学学院 龚德勇龚德勇，2017级生态学专业硕士研究生。他担任研究生会主席期间，其团队在他的带领下，以优异的成绩在年度五四评优中荣获“优秀研究生会”称号。他在本科毕业的暑假就进入实验室开始学习做实验并参与了武陵山区蜘蛛多样性调查、庐山山地艾蛛研究等多项科研工作，曾在Functional Ecology、Behavioural Processes等优秀杂志上发表SCI论文数篇。他创办农民专业合作社、发挥自身专业优势，带动当地大约100多农民种植辣椒，面积将近达到300亩。他满怀家国情怀，是首批参加抗击疫情的志愿者。资源环境学院 郑粮郑粮，资源环境学院农业信息化专业，中共党员。硕士期间综合成绩排名班级第一，获得2018年学业一等奖学金、2019年国家奖学金、湖北大学优秀毕业论文、湖北大学优秀毕业生等荣誉。硕士期间发表SCI论文5篇、EI 1篇、中文核心论文2篇，其中一篇SCI发表在1区杂志 《Journal of Hydrology》上。2018年协助导师指导本科生参加“Esri 杯中国大学生GIS软件开发竞赛-遥感应用组”，参赛作品获得全国三等奖，并获得优秀指导老师。毕业之际，拿到武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室博士初试免试资格和一份工作offer。化学化工学院 伍忠汉伍忠汉，中共党员，化学工程专业2017级研究生。硕士三年专业成绩排名第一，英语成绩尤其突出，并通过英语专业八级，在校期间获得一等学业奖学金、二等学业奖学金。先后参与国家级科研项目一项、省部级科研项目一项；以第一作者的身份在SCI二区期刊《Microporous and Mesoporous Materials》上发表科研论文一篇，并在中文核心期刊《高等学校化学学报》上发表多篇论文；多次参加国家级以及省级学术会议，并发表相关会议论文。外国语学院 陈绍琦陈绍琦，男，中共党员，外国语学院MTI2018级硕士研究生。连续两年获得学业奖学金，GPA位列专业第二，硕士期间以第二作者身份发表学术论文2篇，被评为“2020届外国语学院优秀毕业研究生”。2019年经新华社选拔，入选第七届世界军人运动会官方新闻团队，与外籍专家合作，负责官方新闻团队信息服务部分中英稿件翻译，个人完成稿件达80份，期间信息服务团队受到国际军体主席赫尔维·皮奇里洛慰问。马克思主义学院 王小冉王小冉，中共预备党员，马克思主义学院2018级学科教学（思政）专业研究生。攻读硕士研究生期间，荣获2019年硕士研究生国家奖学金、优秀毕业论文。在第三届“普译奖”全国大学生英语翻译比赛—英译汉组别（决赛阶段）获“优秀奖”；在新中国成立七十周年青少年思想道德理论研讨会论文比赛获“二等奖”；在《教育》期刊、湖北大学研究生论坛等期刊上发表多篇论文。艺术学院 李安琪李安琪，中共党员，2017级美术专业硕士研究生。2017年作品《白瑶印象》获“湖北高校第七届美术与设计作品展”优秀奖；《首义魂》获“梦的起点”全国首届学院派优秀毕业生作品展启航奖学金；获“第三届湖北大学“互联网+”大学生创新创业大赛”铜奖；2018年获湖北省第三届“学院空间”青年美术作品展览优秀奖；2019年《大武汉小市民》入选“光辉历程·红色经典：第六届全国架上连环画展作品展”并获中国美术家协会入会资格。计算机与信息工程学院 史智明史智明，中共党员，计算机与信息工程学院电路与系统专业硕士研究生。以第一作者或第二作者发表SCI论文3篇，软件著作权2篇，获得学院二等奖学金、研究生国家奖学金和计信学院“学术之星”。在生活上严格要求自己，诚实守信、热心待人、时间观念强，有着良好的生活习惯。商学院 骆康骆康，中共党员，2017级西方经济学硕士研究生。曾获国家奖学金、国家励志奖学金、友旺奖助学金、二等学业奖学金三次、校级一等奖学金三次，现已通过“申请-考核”制博士招生考试。截至目前在中国软科学、地理科学进展、International Journal of Environmental Research and Public Health、长江流域资源与环境等期刊已发表或录用CSSCI、SSCI论文9篇；已参与课题项目5项，其中国家级3项，省级2项；参加社会实践调研项目4项。物理与电子科学学院 檀秋阳檀秋阳，物理与电子科学学院2017级电子与通信工程研究生。硕士期间担任过校羽毛球队队长与院研究生会体育部部长，2018年7月获得全国师范院校羽毛球团体赛团体第四名。硕士期间以第一作者发表中科院一区期刊论文两篇，国家发明专利一项。轻轻的我走了，正如我轻轻的来；我轻轻的招手，作别西天的云彩。江湖路远，一路珍重。来源：湖北大学 文图/ 湖北大学研究生院 编辑/刘曦

首先，研究生阶段的教育以培养高端应用型人才和创新型人才为主，所以硕士研究生的毕业论文一定要体现出一定的创新性，不论是从理论知识体系的角度来看，还是从行业应用的角度来看，都要有自己的创新点。计算机硕士研究生在进行毕业论文答辩创新本身有很多维度，在当前产业结构升级的大背景下，研究生的创新点也非常多，以计算机专业为例，在当前传统企业纷纷实现网络化、智能化的大背景下，选择一个创新点还是相对比较容易的。计算机专业对于新技术是比较敏感的，新的技术领域也会有更多的创新机会，比如当前在大数据、人工智能领域就有比较多的创新点。大数据和人工智能领域的诸多创新往往都离不开算法的设计、实现、训练、验证等等，所以当前很多硕士研究生都从算法入手来寻找自己的创新点。由于当前算法设计的创新空间相对比较大，所以基于算法设计来实现创新也会相对容易一些。硕士研究生的毕业论文不能脱离自己的课题，脱离课题进行创新也会遇到各种困难，比如实验场景支持等等。要想基于课题来实现自己的创新，要跟自己的导师进行深入的沟通，让导师给自己一个方向，然后基于这个方向来准备相关的资料（文章）等等。硕士研究生在进行创新的过程中，一定要注重与导师和同课题组的同学（师哥、师姐）进行沟通，沟通的过程也是学习的过程。最后，对于“专硕”来说，可以跟自己的行业导师沟通，争取在行业领域寻找创新点，这个过程也会积累一定的行业知识，为未来的就业奠定基础。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！