在计算机论文的测试部分，首先需要明确研究目的和假设，然后详细描述实验设计和方法，包括使用的数据集、算法、工具和技术。接着展示实验结果并对比其他方法或系统，以验证研究的有效性和优越性。最后，分析实验结果，解释数据趋势和实验中出现的问题，并讨论可能的改进和未来工作。整个过程需要严密的逻辑和清晰的表达，以确保读者对实验过程和结果的理解和认可。
那你问我啊 如果你们不是很严格的话，就选javaEE课题，用ssm或者springboot框架或者最基础的jsp+servlet+jdbc的架构，php可以选择tp或者laravel框架的项目，然后模块要工作量大，最好带图表统计，如果你们导师或者学校很卡请选择python 大数据 数据分析 爬虫类的，还可以做app 小程序，但是工作量 创新都要有呀
附录对论文来说主要是一个补充说明作用,附录属于正文,需要使用时才会写,一般情况是不需要写的。
附录是放在正文末尾部分,是正文 中不便于放置的一些资料。
为了保证引用资料的权威性和完整性,所以才将附录放在论文末尾的,加上标号,可以在原文出现的地方找到 它,并在原文中写:“XXX详见附录1”。
一、附录写作要点:
1、正文中长公式的推导和证明可依次在附录中给出。
2、与论文关系密切的不是作者自己的分析证明、工具和表格等。
3、未列入正文的实验数据。在毕业论文结束时,学习期间发表的论文、专利、获奖和社会评价应附上学生本人在学习期间发表的论文、获 得的专利、获奖、评价和社会评价以及项目实现的相关材料(通常只能写一份目录清单)。
4、论文中的附录是提供您在论文中使用的相关原始资料。
这通常是因为在论文中无法显示或不恰当地呈现的内容,例如问卷中使用的标题 有些时候是为了保护版权,只呈现一部分材料。
5、并非所有的东西都会放在毕业论文的附录中。
二、毕业论文附录的格式要求
1、附录格式要求 “附录”一词用黑体三号居中打印。两个字的中间空一格,下面需要空一行写附录的标题(黑体四号居中打印),下面空一行是附录内容(使用 宋体小四号) 。
如果有多个附录,则可按附录
1,附录2,附录3的顺序编号......与上述格式类似
2、附录撰写要求 对于一些不适合放在正文中但是又具有参考价值的内容,可写入附录中,附录是可选项目。
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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