論文的創(chuàng)新點一般寫什么？寫出前人沒有總結(jié)的經(jīng)驗，提出自己的看法。如何找到論文的創(chuàng)新點？找到創(chuàng)新點的方法有以下幾種：第一種方法是將a論文的X理論應(yīng)用到B論文的研究中這種方法可以稱為“嫁接法”。例如，在寫

論文的創(chuàng)新點一般寫什么？

寫出前人沒有總結(jié)的經(jīng)驗，提出自己的看法。

如何找到論文的創(chuàng)新點？

找到創(chuàng)新點的方法有以下幾種：

第一種方法是將a論文的X理論應(yīng)用到B論文的研究中

這種方法可以稱為“嫁接法”。例如，在寫我的大論文的過程中，我需要預(yù)測P2P網(wǎng)絡(luò)中搭便車的人數(shù)。在另一篇論文中，我了解到灰色系統(tǒng)理論可以用來預(yù)測人口數(shù)量。當(dāng)我想起來的時候，搭便車的人不是一個人嗎？預(yù)測人口數(shù)量與預(yù)測搭便車的人數(shù)相似，因此我可以將灰色系統(tǒng)理論應(yīng)用到我的大論文中，并產(chǎn)生了這樣一個創(chuàng)新。剩下的就是進行大量的實驗和模擬來證明我的結(jié)論是否正確。

在不同領(lǐng)域使用算法的例子很多。例如，網(wǎng)絡(luò)中的經(jīng)典算法Dijkstra算法就是一個例子。該算法最初是在數(shù)學(xué)領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)研究人員將其應(yīng)用到路由算法中。

第二種方法是參考a論文的X算法對B論文的相關(guān)算法進行改進

這不是對算法的應(yīng)用，而是對現(xiàn)有算法的改進。例如，我在撰寫論文“基于云的加權(quán)信任模型”時使用了這種方法。當(dāng)時我讀了一篇小論文《基于云模型的信任評估研究》，其中有兩種算法，其中一種算法與另一篇論文《基于云模型的主觀信任評估》中的算法非常相似，只缺少一個權(quán)重。我立刻想到如果在這個算法中加入權(quán)重會發(fā)生什么？于是，一個創(chuàng)新點應(yīng)運而生，并撰寫了一篇論文。

大多數(shù)論文的創(chuàng)新點是改進算法，所以第二種方法是最常用的。

第三種方法是將a紙的X模型和B紙的Y模型合并成C紙的Z模型

這種方法沒有改進算法，而是將兩種模型合并成一個新的模型。當(dāng)我在寫我的大論文的另一個創(chuàng)新點時，我建立了一個P2P網(wǎng)絡(luò)模型（一個三維結(jié)構(gòu)），我只需要一個算法來遍歷網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點。在這個時候，我讀了一些算法書籍和論文，其中提到模擬退火算法可以遍歷整個網(wǎng)絡(luò)。因此，本文將P2P網(wǎng)絡(luò)模型與模擬退火算法模型相結(jié)合，提出了一種新的網(wǎng)絡(luò)遍歷算法，仿真結(jié)果表明該模型是可行的。

這種方法可以說是一種綜合的方法。在應(yīng)用之前，我們需要確定這兩種模型是否可以結(jié)合，并且必須進行實驗論證。

如何尋找論文的創(chuàng)新點？

首先，我們需要知道創(chuàng)新對于論文的重要性?，F(xiàn)在網(wǎng)上的論文越來越多，很多都是被其他論文剪接的。對于一個學(xué)者來說，這種方法不僅無助于學(xué)術(shù)研究，而且浪費了他的時間。

如果我們想寫一篇好的論文，我們必須知道論文寫作的意義，這篇論文和其他現(xiàn)有論文有什么區(qū)別，以及這篇論文能做出什么貢獻。與其他論文相比，對其他論文的貢獻其實是我們論文的創(chuàng)新。

其次，我們需要知道如何獲得論文的創(chuàng)新點。論文的創(chuàng)新不是憑空出現(xiàn)的。一篇好的論文和一個好的創(chuàng)新需要大量的知識積累。然而，創(chuàng)新并不是簡單的知識積累。它要求我們閱讀過去學(xué)者的大量文章，積累大量知識，然后站在巨人的肩膀上看問題，看得更遠，看得更透徹，能夠有自己的新思路。這些新思想是我們文章的創(chuàng)新之處。最后，論文的具體寫作創(chuàng)新點。

當(dāng)我們學(xué)習(xí)一個話題時，我們首先應(yīng)該積累關(guān)于它的知識。這部分知識的積累可以來自我們的專業(yè)學(xué)習(xí)，也可以通過閱讀大量文獻獲得。在積累了部分知識后，形成了我們的研究平臺。我們下一步要在這個平臺上建一個柱子。極點越高，我們的研究就越深入。那么這根桿子怎么能讓它更高呢？這就需要我們閱讀大量專家學(xué)者關(guān)于這一課題的研究成果。讀書時，我們需要不斷思考他們做了什么，哪些地方值得學(xué)習(xí)，哪些地方我們有不同的看法。我們應(yīng)該如何處理不同的觀點。當(dāng)我們思考這些問題時，創(chuàng)新就會出現(xiàn)。

因此，一篇文章容易寫，但一篇創(chuàng)新的文章需要大量的知識積累和思考才能寫出來。

論文創(chuàng)新點怎么寫？

出版水平越高，越強調(diào)文章的創(chuàng)新，對作者的要求也就越高。因此，許多發(fā)表高水平出版物的作者都會擔(dān)心文章的創(chuàng)新。一般來說，創(chuàng)新有兩個來源，一個是從未涉足的領(lǐng)域，一個是研究過的領(lǐng)域，另一個是從未涉足的領(lǐng)域創(chuàng)新點比較容易找到，但在一些人研究過的領(lǐng)域創(chuàng)新點比較難找到。創(chuàng)新點的主要表現(xiàn)形式如下：

1。新信息的主體部分第一次以書面形式記錄下來，可以稱之為“發(fā)現(xiàn)”。

2. 繼承前人的原著。

3. 將新方法應(yīng)用于某一研究領(lǐng)域。

4. 利用現(xiàn)有資料作新的解釋。

除此之外，還有其他的表現(xiàn)形式，如在跨學(xué)科研究中采用不同的方法，利用國外的一些實驗或數(shù)據(jù)，綜合表達一些已有的研究成果等，都是創(chuàng)新的表現(xiàn)形式。作者要使自己的文章具有創(chuàng)新性，就必須在寫作上下功夫，提高自己的寫作質(zhì)量文章的獨創(chuàng)性，多思考，少引用。以上是論文寫作創(chuàng)新的簡要介紹。

計算機碩士論文怎么創(chuàng)新？

作為計算機專業(yè)的研究生導(dǎo)師，讓我來回答這個問題。

首先，研究生階段的教育主要是培養(yǎng)高端應(yīng)用型人才和創(chuàng)新型人才，因此研究生的畢業(yè)論文必須體現(xiàn)一定的創(chuàng)新性，無論是從理論知識體系的角度還是從行業(yè)應(yīng)用的角度，都必須有自己的創(chuàng)新性創(chuàng)新。

創(chuàng)新本身有許多方面。在當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的背景下，研究生有很多創(chuàng)新點。以計算機專業(yè)為例，在傳統(tǒng)企業(yè)紛紛實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化、智能化的背景下，選擇創(chuàng)新點相對容易。

計算機專業(yè)對新技術(shù)更加敏感，在大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)領(lǐng)域?qū)⒂懈嗟膭?chuàng)新機會。大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域的許多創(chuàng)新往往離不開算法的設(shè)計、實現(xiàn)、訓(xùn)練、驗證等環(huán)節(jié)，因此許多研究生從算法入手，尋找自己的創(chuàng)新點。由于當(dāng)前算法設(shè)計的創(chuàng)新空間較大，基于算法設(shè)計的創(chuàng)新相對容易實現(xiàn)。

碩士論文離不開自己的題目，沒有題目的創(chuàng)新會遇到各種困難，如實驗場景支持等。如果你想在這個話題上實現(xiàn)自己的創(chuàng)新，你應(yīng)該和導(dǎo)師進行深入的溝通，讓導(dǎo)師給你一個方向，然后在創(chuàng)新的過程中根據(jù)這個方向準備相關(guān)的材料（文章）等，研究生必須注意與同一研究小組的導(dǎo)師、同學(xué)（師兄師姐）的交流。交流的過程也是學(xué)習(xí)的過程。

最后，對于“碩士”學(xué)生，他們可以與自己的行業(yè)導(dǎo)師交流，努力在行業(yè)中找到創(chuàng)新點。這一過程也將積累一定的行業(yè)知識，為今后的就業(yè)打下基礎(chǔ)。