计算机科学与技术的毕业论文题目可以从多个方面考虑，如：
1. 基于大数据的智能系统设计：利用大数据技术构建智能系统，实现自动化控制，解决实际问题。
2. 基于深度学习的计算机视觉：利用深度学习技术实现计算机视觉，实现图像识别、目标检测、图像分割等功能。
3. 基于机器学习的智能推荐系统：利用机器学习技术构建智能推荐系统，实现个性化推荐，提高用户体验。
4. 基于自然语言处理的智能对话系统：利用自然语言处理技术构建智能对话系统，实现自然语言的理解和交互，提高机器人的智能水平。
5. 基于云计算的智能家居系统：利用云计算技术构建智能家居系统，实现远程控制、智能安防等功能，提高家庭安全水平。
6. 基于物联网的智能物流系统：利用物联网技术构建智能物流系统，实现物流跟踪、货物追踪等功能，提高物流效率。
7. 基于区块链的智能合约系统：利用区块链技术构建智能合约系统，实现自动执行、去中心化等功能，提高合约安全性。
以上是计算机科学与技术的毕业论文题目的一些建议，可以根据自身兴趣和能力选
1. 论文创新点需要从研究的角度出发，提出新的观点或者解决问题的方法，具有一定的创造性和实用性。
2. 创新点的写作需要从以下几个方面展开：（1）明确研究的目的和问题，找到现有研究的不足之处；（2）提出新的观点或者方法，突破传统的研究思路；（3）论证创新点的可行性和实用性，说明其在实践中的应用价值。
3. 在写作创新点的过程中，需要充分调研和阅读相关文献，了解前人的研究成果和不足之处，同时也需要结合自己的实践经验和思考，提出有针对性的创新点。
创新点的写作不仅是论文的重要组成部分，也是研究者创造性思维的体现，需要认真对待。
计算机sci期刊投稿认可度也是比较高的。不过一般来说，计算机SCI1区发表的论文含金量高于SCI2区期刊。
作者写的计算机方向论文如果不能够在sci一区期刊发表，那么也是可以尝试sci二区期刊的，这样也能够获得较多的加分，此外学术顾问在这里也分享了几本计算机方向的2区sci期刊，都是单位认可度高的期刊，对晋升职称也是有帮助的。
以机器学习/深度学习领域为例
1. 在原始的数据集上加一些噪声，例如随机遮挡，主要是根据具体的任务来增加噪声或扰动，不可乱来。如果它的精度下降的厉害，那你的思路就来了，如何在有遮挡或有噪声或其他什么情况下，保证模型的精度。（无事生非）
2. 用它的模型去尝试一个新场景的数据集，因为它原来的模型很可能是过拟合的。如果在新场景下精度下降的厉害，思路又有了，如何提升模型的泛化能力，实现在新场景下的高精度。（无事生非）
3. 思考一下它存在的问题，例如模型太大，推理速度太慢，训练时间太长，收敛速度慢等。一般来说这存在一个问题，其他问题也是连带着的。如果存在以上的问题，你就可以思考如何去提高推理速度，或者在尽可能不降低精度的情况下，大幅度减少参数量或者计算量，或者加快收敛速度。（后浪推前浪）
4. 考虑一下模型是否太复杂，例如：人工设计的地方太多，后处理太多，需要调参的地方太多。基于这些情况，你可以考虑如何设计一个end-to-end模型，在设计过程中，肯定会出现训练效果不好的情况，这时候需要自己去设计一些新的处理方法，这个方法就是你的创新。（后浪推前浪）
5. 替换一些新的结构，引入一些其它方向的技术，例如transformer，特征金字塔技术等。这方面主要是要多关注一些相关技术，前沿技术，各个方向的内容建议多关注一些。（推陈出新）
6.尝试去做一些特定的检测或者识别。通用的模型往往为了保证泛化能力，检测识别多个类，而导致每个类的识别精度都不会很高。因此你可以考虑只去检测或识别某一个特定的类。以行为识别为例，一些通用的模型可以识别几十个动作，但你可以专门只做跌倒检测。在这种情况下你可以加很多先验知识在模型中，换句话说，你的模型就是专门针对跌倒设计的，因此往往精度可以更高。（出奇制胜）
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