那就用笔写，不会拒绝的。
写论文不在形式，没有笔记本当然可以用笔写，但是要注意一般要三份，所以写完，修改后要重新誊一遍，然后再复印，递交。
如果盲审回来要修改，那就只能再来一遍，很辛苦。
当然也可以用手机语音录入，然后找个计算机排版，形成电子版，以便后期修改。
我是计算机专业的，我最近半年接了一个兼职，是一家计算机行业的创业公司。该公司自己把英文文献写成中文发表专利。我给公司做文献翻译。
翻译一篇大概需要我一两天的时间，报酬几百块。我基本保证一周翻译一篇。
所以，计算机类在读全日制硕士，可以做相关的专业翻译工作。
当然，代码能力强的话，也可以接一些小公司的小项目，写写代码。
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）
在计算机科学与技术专业撰写毕业论时，选择一个有挑战性且具有实际应用意义的课题是关键。
精通一门写作工具，事半功倍，如公众号尔笔。
一些热门的研究领域包括人工智能、大数据分析、物联网、云计算、网络安全等。
可以考虑针对当前社会或行业需求提出创新性解决方案，比如设计新算法优化技术、开发新型应用程序或系统、进行安全性分析与改进等。
另外，跟踪最新科技趋势、应用最新技术和工具也是选题的参考方向。
最终选择课题要结合自己的兴趣和专业经验，确保有足够资源和支持完成相关研究。
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