文章主题：人工智能选题方向, 语音识别, 图像处理, 自然语言处理
人工智能选题方向
人工智能已经在语音识别、图像处理等方面取得了巨大成功。其研究方向可以大致分为以下几个域：
1. 计算机视觉
生物特征识别：人脸识别、步态识别、行人ReID、瞳孔识别等；
图像处理：分类标注、以图搜图、场景分割、车辆车牌、OCR、AR等；
视频分析：安防监控、智慧城市等；
2. 自然语言处理
情感分词、实体关系抽取、知识图谱、语音识别、文本数据挖掘、文本翻译等；
3. 数据挖掘
消费习惯、天气数据、推荐系统、知识库（专家系统）等；
4. 游戏
角色仿真、AlphaGo（强化学习）；
5. 复合应用
线性预测、分类问题、无人驾驶、无人机、机器人等。
鉴于个人兴趣及实际操作能力的局限性，我们鼓励大家在完成相关领域的毕业设计过程中，探索并利用人工智能技术解决特定领域或日常生活中的一些小问题。例如，在医学领域，可以尝试进行细胞分割、自动签到等方面的应用。针对这些方向，我们整理了一份最新的毕业设计项目清单，供大家参考选择，期望能为您的毕业设计研究提供有益的启示。
▪ 基于卷积神经网络的图像风格化处理（或者残差、VGG等）
▪ 基于深度残差网络的图像修复系统设计与实现
▪ 基于纹理分析的医学图像处理
▪ 基于全卷积神经网络的医学图像分割
▪ 基于人脸识别的签到系统的设计与实现
▪ 基于LeNet-5的车牌字符识别研究
▪ 基于卷积神经网络的微博情感倾向性分析基于
▪ 基于卷积神经网络的鲜茶叶智能分选系统研究
▪ 基于卷积神经网络的车型识别
▪ 基于递归神经网络的生物医学命名实体识别
▪ 基于递归神经网络的网络流量组合预测模型
▪ 基于递归神经网络的焦化废水水质预报
▪ 基于GRU-SVR的短时交通流量预测研究
▪ 基于GRU神经网络的燃煤电站NO_x排放预测模型
▪ 电话交谈语音识别中基于LSTM-DNN语言模型的重评估方法研究
▪ 基于LSTM深度学习模型的中国电信官方微博用户情绪分析
毕业论文命题（选题）技巧
你可能现阶段存在的问题：
1.不知道老师分配的题目应该怎么做，指导老师分享的信息不多，无从下手。
2.自己定的题目总是被老师打回去。
作为一名文章写作高手，我将按照您的要求对原文进行改写。在这篇文章中，我们将探讨基于特定算法的应用及其在特定场景中所解决的问题。首先，让我们了解什么是算法（技术）。算法（技术）是一种用于解决问题的步骤或程序。它们可以应用于各种领域，包括计算机科学、数学、工程学等。在本文中，我们将重点关注那些在各个行业中广泛应用的算法和技术。那么，在什么场景下，这些算法和技术又能解决哪一类问题呢？这正是我们接下来要讨论的内容。通过深入研究不同算法的实际应用，我们可以更好地理解它们的优点和局限性，从而找到最适合特定场景需求的解决方案。在这里，我们将以一些典型的例子来说明这一点。例如，在图像识别领域，卷积神经网络（CNN）算法被广泛应用。它能在各种场景中自动识别物体，如人脸、树木、车辆等。这种技术的出现极大地提高了计算机视觉系统的准确性和效率，使得许多原本需要人工干预的任务得以自动化。另一个典型的例子是自然语言处理（NLP）中的循环神经网络（RNN）。这种算法能有效地处理长文本数据，如新闻报道、电子邮件等。通过学习文本中的模式和关联信息，RNN能够为用户提供更加个性化的推荐服务，从而提高了用户体验。总之，不同的算法和技术在各种场景中都发挥着重要作用。通过对这些算法的深入了解和研究，我们可以找到最适合特定场景需求的解决方案，从而实现更高效、准确和智能化的服务。
在一篇优秀的论文中，明确指出所采用的算法或技术是至关重要的。这不仅能让导师在短时间内对你的研究方法和技能有初步的了解，而且还能体现出你对相关领域的熟悉程度。例如，你可以选择使用诸如LSTM、IndRnn、ATT-IndRnn等先进的技术。然而，需要注意的是，不要随意使用以下题目作为论文标题，这些题目并不能准确反映论文的主要内容。
▪ 基于深度学习的商品标签的识别与检测算法研究
▪ 基于深度学习的单目图像深度估计
▪ 基于深度学习的图像微变化检测算法研究
▪ 基于深度学习的文字识别与检测算法研究
▪ 基于深度学习的音乐分类算法研究
为什么呢？
在深度学习的领域中，由于其广泛的范围，教师可能会难以理解学生的具体操作，从而导致误解。然而，一旦学生确定了某种特定的算法，教师的理解就会变得更加明确。因此，为了确保教师能够充分理解学生的 work，应该尽量选择具体的算法而不是过于宽泛的深度学习技术。
在实际操作过程中，我们有可能在一定程度上降低任务执行的压力。举例来说，当论文的涉及范围较广时，我们需要在论文中对各种深度学习方法进行成果的对比分析，这无疑在间接上加大了我们的工作负担。然而，如果在论文的主题是“基于ATT-IndRnn的文字识别与检测算法研究”，那么在进行公开数据集实验时，我们只需专注于循环神经网络相关的模型实验，其他方法所建立的模型的实验结果则可以直接应用或忽略。这样一来，我们就能够更加有效地管理任务，提高工作效率。
在解决某一问题时,需要首先考虑该问题所在的研究领域中可用的数据集情况,以及类似问题的数据集是否存在。因此,确定问题后,应通过查找相关文献和咨询同学等方式来验证是否可以找到合适的数据集,避免盲目决策和错误假设。
在研究和应用方面，我们需要注意两个关键点。首先，如果你主要关注于算法的研究问题，那么在命题的结尾处，最好使用“研究”这个词。这是因为研究主要是为了深入探讨某个问题，所以它更适用于描述学术研究的领域。其次，如果你的目标是通过算法实现具体的应用，那么在命题中必须包含“应用”这个词。应用意味着将理论运用到实践中，这有助于提高算法的实用性和价值。因此，在撰写文章时，我们需要根据具体情境选择合适的词汇，以便更好地传达我们的观点和意图。
如：基于AFM模型的音乐分类算法研究；这个题目你就可以在音乐数据集尚只做算法的研究。
基于AFM模型的音乐分类算法研究与应用;这个题目你不仅需要研究算法，还要对该算法赋予实际的应用。
备注：AFM模型为Attention Factorization Machines的缩写。
难度把控
在寻求便捷毕业途径的学生中，存在一个普遍的问题，即无法准确确定论文的选题难度。如果选题过于困难，学生可能会感到无法自行完成；而选题过简，则会导致工作任务不足，论文撰写难以展开，甚至可能影响到答辩的通过。因此，选题的难度需要适中，既不能过高，以免学生无法应对，也不能过低，以确保工作的充实性。
建议：结合最新的深度学习模型，将这些方法应用到常见的领域，能够做到对该方法有所了解，且会解决生活中最常见的问题，这就基本符合毕业的要求了。
那么问题来了，什么才是最新的深度学习模型呢？如：2018年以后某篇英文论文提出的某个方法，或者自己对深度学习模型进行创新组合等。那么什么是生活中最常见的问题呢？比如往年大家都做的哪个方向，大家可以接着做这个方向，因为你不用发愁数据集问题。
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