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博士学位论文开题报告

发布时间:2024-08-21
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博士学位论文开题报告(精选12篇)

博士学位论文开题报告

在现代社会中,我们时常需要撰写报告,但应注意避免篇幅过长,以便读者能快速获取信息。那么报告应该怎么写才合适呢?以下是小编为大家整理的学位论文开题报告,仅供参考,欢迎大家阅读。

博士学位论文开题报告 篇1

撰写研究生开题报告范文

开题报告是生毕业论文工作的环节,是指为、审核和毕业论文题目而做的专题书面报告,它是生实施毕业论文课题的前瞻性计划和依据,是监督和论文质量的措施,训练生科研能力与学术作品撰写能力的的实践活动。

《青年报》报道:复旦大学新闻学院xx级生所做毕业论文开题报告,仅有1/3的博士生获一次性,而78位硕士生,10人没获,仅有19人获一次性。这在复旦大学乃至于全国生教育的历史上“都很少见”。但据笔者,倘若以严肃的眼光审视学位与生教育的论文开题报告工作,可以说,管理、导师、生三者均不同程度地着认识的问题——视“论文开题报告为走过场”、视“论文开题报告为”。除外,对毕业设计开题报告的撰写方法原因。鉴于此,笔者的管理工作体会,就毕业论文开题报告的写法和技巧做一探讨

毕业论文选题要求原则:

①开拓性:前人过或虽已但尚无理想的结果,有待的探讨和,或是学术界有分歧,有必要探讨的问题;

②先进性:硕士毕业论文要有新的'见解,博士毕业论文要性;

③的必要性:所选课题应有需要背景,的和科学发展的需要,即应有效益或学术价值;

④的性:课题的内容要有科学性,难易程度和工作量要,考虑到在内的性。

要求说明,毕业论文题目给定的,而是的,在对所领域的、现在的资料等信息把握、分析的基础上,才能够确立“四性”要求的选题,从而为高质量的毕业论文奠定坚实的基础。是导师已有科研任务的选题,自选课题,选题之前的“信息积累”与“问题”均是生所经历的过程,导师已了过程,但导师并替代生,这生学习、的独立性要求。

研究生开题报告范文如上所述。

博士学位论文开题报告 篇2

学位论文题目:

工程领域名称:

学号:

姓名:

校内导师姓名:

企业方导师姓名:

硕士生所在单位名称:

填表日期:年月日

填表说明

1、研究生须认真填写本表相关内容。

2、开题报告内容见《电子科技大学在职攻读工程硕士专业学位研究生管理暂行规定》

3、所列栏目填写不下的,可以另加附页。

4、本表采取双面印制,且保持原格式不变,纸张限用a4(页边距为上、下:,左为,右为;字体为宋体小四,行间距为18磅),整齐装订。

5、开题报告完成,此表经相关人员签字后,须交学院研究生教务秘书保存。

开题报告登记表内容应包括以下部分,不少于3000字:

说明选题来源、选题依据、国内外研究动态;

说明选题在理论研究或实际应用方面的意义和价值;

阐述学位论文中自身研究工作部分,论证完成研究工作拟采取的主要理论、技术路线和实施方案;

说明研究工作要实现的最终目标和研究成果形式。

学位论文工作计划表

论文题目:

论文工作起止日期:

工作项目工作内容计划完成日期

文献阅读和科学调研

调研课题主要内容、阅读主要文献资料

方案论证

课题的...

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博士学位论文开题报告系列

博士学位论文开题报告

在经济发展迅速的今天,报告使用的频率越来越高,报告中涉及到专业性术语要解释清楚。你还在对写报告感到一筹莫展吗?以下是小编为大家整理的博士开题报告,欢迎大家分享。

博士学位论文开题报告 篇1

一、课题来源:

本课题来源于作者在学习和实习中了解到的两个事实,属于自拟课题。

其一,作者在20xx年7月在xxx公司调研,了解到现如今各行业都面临着数据量剧增长,并由此带来业务处理速度缓慢,数据维护困难等问题。为了应对此挑战,很多企业开实施大数据发展战略。现如今的大数据发展战略可以概括为两类,一类是垂直扩展。即采用存储容量更大,处理能力更强的设备,此种方式成本较大,过去很多大公司一直采用此种方法处理大数据。但自从20xx年google发布关于gfs,mapreduce和bigtable三篇技术论文之后,云计算开始兴起,apache hadoop项目启动。随后从20xx年开始,随着云计算和大数据的发展,hadoop作为一种优秀的数据分析、处理解决方案,开始受到许多 it企业的关注。相较于垂直扩张所需的昂贵成本,人们更钟情于采用这种通过整合廉价计算资源的水平扩展方式。于是很多it企业开始探索采用hadoop框架构建自己的大数据环境。

其二,作者自4月在xxx实习过程中进一步了解到,因为关系数据库在存储数据格式方面的局限,以及其schema机制带来的扩展性上的不便,目前在大部分的大数据应用环境中都采用非结构化的数据库,如列式存储的hbase,文档型存储的mangodb,图数据库neo4j等。这些非结构化数据库因为可扩展性强、资源利用率高,高并发、响应速度快等优势,在大数据应用环境中得到了广泛的应用。但此种应用只解决了前端的业务处理,要真正利用大数据实现商务智能,还需要为决策支持系统和联机分析应用等提供一数据环境——数据仓库。为此,导师指导本文作者拟此题目,研究基于hadoop框架的数据仓库解决方案。

二、研究目的和意义:

现如今,数据已经渗透到每一个行业,成为重要的生产因素。近年来,由于历史积累和和数据增长速度加快,各行业都面临着大数据的难题。事实上,大数据既是机遇又时挑战。合理、充分利用大数据,将其转变为海量、高增长率和多样化的信息资产,将使得企业具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化等能力。因此,很多it企业都将大数据作为其重要的发展战略,如亚马逊、facebook已布局大数据产业,并取得了骄人的成绩。事实上,不止谷歌、易趣网或亚马逊这样的大型互联网企业需要发展大数据,任何规模的企业都有机会从大数据中获得优势,并由此构建其未来业务分析的基础,在与同行的竞争中,取得显著的优势。

相较于大型企业,中小企业的大数据发展战略不同。大公司可以凭借雄厚的资本和技术实力,从自身环境和业务出发,开发自己的软件平台。而中小企业没有那样的技术实力,也没有那么庞大的资金投入,更倾向于选择一个普遍的、相对廉价的...

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