论文总结和展望怎么写
论文总结和展么写 毕业论文是大头都在忙，下面小编给大家论文总结和怎么写，欢迎阅读
论文-总结与展望 以互联网为主要手段的现代远程教育己成为当今教育发展的趋势之 一。
在国内外，远程教育不断蓬勃发展。
而题库系统更是远程教育的一大重要组成部分，因此，基于Web的题库系统的研究对于发展远程技术教育尤为重要。
通过这段时间的设计与开发，总体上完成了以下几项工作： 1.研究了题库理论，参考了一些相关的文献资料，并且使用了一些题库系统，对题库管理系统有了一定的认识和了解。
2.研究了技术，SQLSERVER数据库技术，从而为系统原型的实现提供解决方案。
3.在研究设计的基础之上对系统进行实现，该系统大体上实现了总体设计方案中所提到的题库管理，系统管理，功能扩展等3个模块的功能。
4.对系统进行测试，尽管在测试过程中还有一些尚未解决的问题，但是这些都是预期可以解决的。
展望 基于WEB的题库管理系统的设计与实现涉及多方面的理论、方法和技术，本系统还有许多新的问题需要解决，需要在实际应用中不断积累和完善，在以下几个方面，还需要做进一步的研究和开发。
1.论文只考虑了试题信息的几项基本组成，并未在试题统计等方面进行深入发掘。
使得系统只考虑了一些简单情况，如何应付复杂的试题信息还值得加强。
可以进一步完善试题信息表的相关字段，增加试题信息的完整性。
2.该系统只考虑了试题应用的一些基本情况
心得体会与传统的毕业论文的区别
论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。
论文各组成的排序为：题名、作者、摘要、关键词、英文题名、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献和附录和致谢。
下面按论文的结构顺序依次叙述。
题目(一)论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。
论文题目一般20字左右。
题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。
论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。
署名(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。
主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。
严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。
往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。
论文署名应征得本人同意。
学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。
行政领导人一般不署名。
引言(三)论文——引言是论文引人入胜之言，很重要，要写好。
一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。
要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。
要复习必要的文献、写明问题的发展。
文字要简练。
材料方法(四)论文——材料和方法按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。
这些按杂志对论文投稿规定办即可。
实验结果(五)论文——实验结果应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。
应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。
只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据、不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。
而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。
废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。
实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。
论文行文应尽量采用专业术语。
能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。
文、表、图互不重复。
实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。
讨论(六)论文——讨论是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。
应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。
要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。
应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。
论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。
有关大数据的论文 急 在线等
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据有四个基本特征：一、数据体量巨大(Vomule)，二、数据类型多样(Variety)，三、处理速度快(Velocity)，四、价值密度低(Value)。
在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术，这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。
大数据处理一般有以下几种关键性技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
大数据处理之一：采集。
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。
比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。
并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：导入和预处理。
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：统计和分析。
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I\\\/O会有极大的占用。
大数据处理之四：挖掘。
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。
数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。
并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理，而是有一点数据就处理一点，更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量，对辅助存储器的要求反而不高。
批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块，之后对其进行处理。
重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务，分别单独进行处理，并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算，而是将计算方法（通常是计算函数——映射并简化）作用到这些数据块最终得到结果。
当前，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。
通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。
面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。
在大数据时代，可通过实时监测，跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用，公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。
5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。
学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图，研究发行此次H7N9人类病例区域。
社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得院外临床效果统计数据。
基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。
在医药研发方面，大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理，对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能，挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等，找到更符合其特点或症状的药品和服务，并针对性的调整和优化。
在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段，能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势，确定更为有效率的投入产品比，合理配置有限研发资源。
除研发成本外，医药公司能够优化物流信息平台及管理，更快地获取回报，一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。
在疾病诊治方面，可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据，居民可以随时查阅，了解自身健康程度。
同时，提供专业的在线专家咨询系统，由专家对居民健康程度做出诊断，提醒可能发生的健康问题，避免高危病人转为慢性病患者，避免慢性病患者病情恶化，减轻个人和医保负担，实现疾病科学管理。
对于医疗卫生机构，通过对远程监控系统产生数据的分析，医院可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。
武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系，并将在未来提供“从医院到家”的服务。
在医疗卫生机构，通过实时处理管理系统产生的数据，连同历史数据，利用大数据技术分析就诊资源的使用情况，实现机构科学管理，提高医疗卫生服务水平和效率，引导医疗卫生资源科学规划和配置。
大数据还能提升医疗价值，形成个性化医疗，比如基于基因科学的医疗模式。
在公共卫生管理方面，大数据可以连续整合和分析公共卫生数据，提高疾病预报和预警能力，防止疫情爆发。
公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库，快速监测传染病，进行全面疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，进行快速响应，这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。
通过提供准确和及时的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。
在居民健康管理方面，居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础，大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务，改变现代营养学和信息化管理技术的模式，更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务，帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。
另外，大数据可以对患者健康信息集成整合，在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据，通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测，通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等，进一步提升居民健康管理水平。
在健康危险因素分析方面，互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用，可以系统全面地收集健康危险因素数据，包括环境因素（利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据），生物因素（包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据），经济社会因素（分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据），个人行为和心理因素，医疗卫生服务因素，以及人类生物遗传因素等，利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析，针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能，提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划，促进居民健康水平的提高。
以大数据如何改变我们的生活写1500字论文
大数据个体量大，数据类别特别大的数据集且这样的数据集用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
大数据首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力 一是建立一套运行机制。
大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。
没有标准就没有系统。
应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。
数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。
应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
心得体会要怎么写
1、什么是‚心得体会在读过一篇文章或一本书之后，把获得的感受、体会以及受到的教育、启迪等写下来，写成的文章就叫‚读后感‛。
在参与社会生活与社会实践中，人们往往会产生有关某项工作的许多感受和体会，这些感受和体会不一定经过严密的分析和思考，可能只是对这项工作的感性认识和简单的理论分析。
用文字的形式把这些心得表达出来，就是‚心得体会‛。
‚心得体会‛是一种日常应用文体，属于议论文的范畴。
一般篇幅可长可短，结构比较简单。
2、心得体会怎么写?心得体会的写法 心得体会的基本格式大致由以下几个部分组成 I、标题 心得体会的标题可以采用以下几种形式： 在XX活动(或XX工作)中的心得体会 关于XX活动(或XX工作)心得体会(或心得) 心得体会 如果文章的内容比较丰富，篇幅较长，也可以采用双行标题的形式，大标题用一句精练的语言总结自己的主要心得，小标题是‚在XX活动(或X X工作)中的心得体会‛，例如： 从小处着眼，推陈出新 ——参加大学生科技创新大赛的心得 II、正文 这是心得体会的中心部分 (1)开头 简述所参加的工作(或活动)的基本情况，包括参加活动的原因、时间、地点、所从事的具体工作的过程及结果。
(2)主体 由于心得体会比较多地倾向于华考范文网在文章标题下署名，写作日期放在文章最后。
3、写作心得体会应注意的问题 (1)避免混同心得体会和总结的界限。
一般来说，总结是单位或个人在一项工作、一个题结束以后对该工作、该问题所做的全面回顾、分析和研究，力求在一项工作结束后找出有关该工作的经验教训，引出规律性的认识，用以指导今后的工作，它注重认识的客观性、全面性、系统性和深刻性。
在表现手法上，在简单叙述事实的基础上较多的采用分析、推理、议论的方式，注重语言的严谨和简洁。
心得体会相对来说比较注重在工作、学习、生活以及其他各个方面的主观认识和感受，往往紧抓一两点，充分调动和运用叙述、描写、议论和说明甚至抒情的表达方式，在叙述工作经历的同时，着重介绍自己在工作中的体会和感受。
它追求感受的生动性和独特性，而不追求其是否全面和严谨，甚至在有些情况下，可以‘‘只论一点，不计其余’’。
(2)实事求是，不虚夸，不作假，不无病呻吟。
心得体会应是在实际工作和活动中真实感受的反映，不能扭捏作态，故作高深，更不能虚假浮夸，造成内容的失实。
(3)语言简洁，生动。
心得体会在运用简洁的语言进行叙述、议论的基础上，可以适当地采用描写、抒情及各种修辞手法，以增强文章的感染力。
1、是要重视‚读‛ 在‚读‛与‚感‛的关系中，‚读‛是‚感‛的前提、基础；‚感‛是‚读‛的延伸或者说果。
必须先‚读‛而后‚感‛，不‚读‛则无‚感‛。
因此，要写读后感首先要读懂原文，要准确把握原文的基本内容，正确理解原文的中心思想和关键语句的含义，深入体会作者的写作目的和文中表达的思想感情。
2、是要准确选择感受点 写读后感最重要的一点是要读出所读书籍或者文章的‚眼睛‛，它是你展开来写的基础、中心和出发点。
读完一本书或一篇文章，会有许多感想和体会；对同样一本书或一篇文章，不同的人从不同的角度思考问题，更是会产生不同的看法、受到不同的启迪。
以大家熟知的‚滥竽充数‛成语故事为例，从讽刺南郭先生的角度去思考，可以领悟到没有真本领蒙混过日子的人早晚要‚露馅‛，认识到掌握真才实学的重要性；若是考虑在齐宣王时南郭先生能混下去的原因，就可以想到领导者要有实事求是的领导作风，不能搞华而不实，否则会给混水摸鱼的人留下空子可钻；再要从管理体制的角度去思考，就可进一步认识到齐宣王的‚大锅饭‛缺少必要的考评机制，为南郭先生一类的人提供了饱食终日混日子的客观条件，从而联想到改革开放以来,打破‚铁饭碗‛，废除大锅饭的必要性。
一篇读后感，不能写出诸多的感想或体会，这就要加以选择。
作为初学者，就要选择自己感受最深又觉得有话可说的一点来写。
要注意把握分析问题的角度，注意联系自己的实际情况，从众多的头绪中选择最恰当的感受点，作为全文议论的中心。
3、要写得有真情实感 不要矫揉造作地拼凑感受，要避免公式化。
上半篇介绍文章内容，下半篇对照自己联系实际来个自我批评，最后再来写上几句空洞的保证。
我们要开放思路，在真正理解原文闪耀的思想火花和艺术力量中真切的感受会骤然产生。
大关于大数据的论文选什么题目好写
我大四，专业是计算机科学与技术网络工程。
本科学位论文是侧重于动手能力的，所以称为毕业设计，大数据处理类的，如果真的去搭建云平台是稍微有些不太好做，毕竟咱们个人的计算机终端是不够的，所以我觉得侧重于大数据安全，有一些算法，简单仿真，或者基于hadoop对某个行业的数据进行下分析计算也是没问题，到实例部分其实你用数据挖掘的方法去做，结果差不多
excel在会计核算中的应用的总结与心得体会
毕业论文是教学科研过程的一个环节，也是学业成绩考核和评定的一种重要方式。
毕业论文的目的在于总结学生在校期间的学习成果，培养学生具有综合地创造性地运用所学的全部专业知识和技能解决较为复杂问题的能力并使他们受到科学研究的基本训练。
标题标题是文章的眉目。
各类文章的标题，样式繁多，但无论是何种形式，总要以全部或不同的侧面体现作者的写作意图、文章的主旨。
毕业论文的标题一般分为总标题、副标题、分标题几种。
总标题总标题是文章总体内容的体现。
常见的写法有：①揭示课题的实质。
这种形式的标题，高度概括全文内容，往往就是文章的中心论点。
它具有高度的明确性，便于读者把握全文内容的核心。
诸如此类的标题很多，也很普遍。
如《关于经济体制的模式问题》、《经济中心论》、《县级行政机构改革之我见》等。
②提问式。
这类标题用设问句的方式，隐去要回答的内容，实际上作者的观点是十分明确的，只不过语意婉转，需要读者加以思考罢了。
这种形式的标题因其观点含蓄，轻易激起读者的注重。
如《家庭联产承包制就是单干吗?》、《商品经济等同于资本主义经济吗?》等。
③交代内容范围。
这种形式的标题，从其本身的角度看，看不出作者所指的观点，只是对文章内容的范围做出限定。
拟定这种标题，一方面是文章的主要论点难以用一句简短的话加以归纳；另一方面，交代文章内容的范围，可引起同仁读者的注重，以求引起共鸣。
这种形式的标题也较普遍。
如《试论我国农村的双层经营体制》、《正确处理中心和地方、条条与块块的关系》、《战后西方贸易自由化剖析》等。
④用判定句式。
这种形式的标题给予全文内容的限定，可伸可缩，具有很大的灵活性。
文章研究对象是具体的，面较小，但引申的思想又须有很强的概括性，面较宽。
这种从小处着眼，大处着手的标题，有利于科学思维和科学研究的拓展。
如《从乡镇企业的兴起看中国农村的希望之光》、《科技进步与农业经济》、《从“劳动创造了美”看美的本质》等。
⑤用形象化的语句。
如《激励人心的治理体制》、《科技史上的曙光》、《普照之光的理论》等。
标题的样式还有多种，作者可以在实践中大胆创新。
副标题和分标题为了点明论文的研究对象、研究内容、研究目的，对总标题加以补充、解说，有的论文还可以加副标题。
非凡是一些商榷性的论文，一般都有一个副标题，如在总标题下方，添上“与××商榷”之类的副标题。
另外，为了强调论文所研究的某个侧重面，也可以加副标题。
如《如何看待现阶段劳动报酬的差别——也谈按劳分配中的资产阶级权利》、《开发蛋白质资源，提高蛋白质利用效率——探讨解决吃饭问题的一种发展战略》等。
设置分标题的主要目的是为了清楚地显示文章的层次。
有的用文字，一般都把本层次的中心内容昭然其上；也有的用数码，仅标明“一、二、三”等的顺序，起承上启下的作用。
需要注重的是：无论采用哪种形式，都要紧扣所属层次的内容，以及上文与下文的联系紧密性。
目录一般说来，篇幅较长的毕业论文，都没有分标题。
设置分标题的论文，因其内容的层次较多，整个理论体系较庞大、复杂，故通常设目录。
设置目录的目的主要是：1．使读者能够在阅读该论文之前对全文的内容、结构有一个大致的了解，以便读者决定是读还是不读，是精读还是略读等。
2．为读者选读论文中的某个分论点时提供方便。
长篇论文，除中心论点外，还有许多分论点。
当读者需要进一步了解某个分论点时，就可以依靠目录而节省时间。
目录一般放置在论文正文的前面，因而是论文的导读图。
要使目录真正起到导读图的作用，必须注重：1．准确。
目录必须与全文的纲目相一致。
也就是说，本文的标题、分标题与目录存在着一一对应的关系。
2．清楚无误。
目录应逐一标注该行目录在正文中的页码。
标注页码必须清楚无误。
3．完整。
目录既然是论文的导读图，因而必然要求具有完整性。
也就是要求文章的各项内容，都应在目录中反映出来，不得遗漏。
目录有两种基本类型：1．用文字表示的目录。
2．用数码表示的目录。
这种目录较少见。
但长篇大论，便于读者阅读，也有采用这种方式的。
内容提要内容提要是全文内容的缩影。
在这里，作者以极经济的笔墨，勾画出全文的整体面目；提出主要论点、揭示论文的研究成果、简要叙述全文的框架结构。
内容提要是正文的附属部分，一般放置在论文的篇首。
写作内容提要的目的在于：1．为了使指导老师在未审阅论文全文时，先对文章的主要内容有个大体上的了解，知道研究所取得的主要成果，研究的主要逻辑顺序。
2．为了使其他读者通过阅读内容提要，就能大略了解作者所研究的问题，假如产生共鸣，则再进一步阅读全文。
在这里，内容提要成了把论文推荐给众多读者的“广告”。
因此，内容提要应把论文的主要观点提示出来，便于读者一看就能了解论文内容的要点。
论文提要要求写得简明而又全面，不要啰哩啰嗦抓不住要点或者只是干巴巴的几条筋，缺乏说明观点的材料。
内容提要可分为报道性提要和指示性提要。
报道性提要，主要介绍研究的主要方法与成果以及成果分析等，对文章内容的提示较全面。
指示性提要，只简要地叙述研究的成果(数据、看法、意见、结论等)，对研究手段、方法、过程等均不涉及。
毕业论文一般使用指示性提要。
关键词关键词是标示文献关键主题内容，但未经规范处理的主题词。
它是为了文献标引工作，从论文中选取出来，用以表示全文主要内容信息款目的单词或术语。
一篇论文可选取3～8个词作为关键词。
正文一般来说，学术论文主题的内容应包括以下三个方面：1.事实根据（通过本人实际考察所得到的语言、文化、文学、教育、社会、思想等事例或现象）。
提出的事实根据要客观、真实，必要时要注明出处；2.前人的相关论述（包括前人的考察方法、考察过程、所得结论等）。
理论分析中，应将他人的意见、观点与本人的意见、观点明确区分。
无论是直接引用还是间接引用他人的成果，都应该注明出处；3.本人的分析、论述和结论等。
做到使事实根据、前人的成果和本人的分析论述有机地结合，注意其间的逻辑关系。
结论结论应是毕业论文的最终的、总体的结论，换句话说，结论应是整篇论文的结局、是整篇论文的归宿，而不是某一局部问题或某一分支问题的结论，也不是正文中各段的小结的简单重复。
结论是该论文结论应当体现作者更深层的认识，且是从全篇论文的全部材料出发，经过推理、判断、归纳等逻辑分析过程而得到的新的学术总观念、总见解。
结论可采“结论”等字样，要求精炼、准确地阐述自己的创造性工作或新的见解及其意义和作用，还可提出需要进一步讨论的问题和建议。
结论应该准确、完整、明确、精练。
