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选题方向：别让第一步就踩雷
很多本科生在AI论文选题时容易陷入两个极端：要么选过于宽泛的领域（如”深度学习在医疗中的应用”），要么追求冷门方向导致参考资料匮乏。先检索近3年顶会论文库，寻找具有明确落地场景的细分方向。例如将”医疗影像分类”具体到”基于迁移学习的皮肤镜图像黑色素瘤早期识别”，既保证创新性又具备可操作性。
数据预处理：90%的失败都藏在这里
某985高校统计显示，68%被导师退回的AI论文都存在数据问题。常见错误包括直接使用开源数据集不做清洗、未说明数据划分逻辑、忽略类别不平衡等。建立标准化处理流程：原始数据归档→缺失值标记→异常值可视化分析→数据增强策略文档化。特别要注意保留中间版本数据，方便后期溯源。
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模型选择：别被花哨名词带偏方向
在答辩现场常遇到这样的情况：学生用了最新发布的Transformer变体，效果却不如传统CNN。要记住模型复杂度与数据量必须匹配。如果实验数据不足1万条，优先考虑轻量级模型+迁移学习方案。在论文中单独设立”模型选型依据”章节，结合算力条件、数据特征、评估指标三方面进行论证。
实验设计：小心这些隐形扣分点
某高校评审组曾披露，43%的论文因实验设计缺陷被降档。典型问题包括：仅用准确率单一指标、未设置基线模型对比、未进行消融实验等。采用”基础模型→改进模型→消融实验”的三段式验证结构，并使用雷达图直观展示多维度指标对比。特别注意记录随机种子设置，保证实验结果可复现。
文献引用：这些雷区会让你前功尽弃
去年某C9高校查出12篇AI论文因引用不规范被暂缓答辩。常见错误包括过度堆砌陈旧文献（近5年文献占比应＞60%）、混淆概念引用（如把NLP领域的创新点写在CV论文中）、漏引关键奠基性论文等。使用文献管理软件建立分级标签：核心理论（3-5篇）、方法基础（8-10篇）、延伸应用（5-8篇），并在每次修改后同步更新参考文献列表。
本文标题：本科AI毕业论文：5个技巧避开90%的坑，轻松拿高分
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