硕士研究生答辩PPT.ppt
研究生开题答辩ppt
研究生开题答辩ppt尊敬的指导教师、评委老师们，大家好！我是×××，今天很荣幸能够在这里向大家报告我的研究生开题答辩进展。
我所选的研究课题是“×××”。
一、课题背景与意义：皮肤病是我国人口中常见的疾病之一，严重影响了人们的健康和生活质量。
目前，皮肤病的诊断主要依赖于临床经验和医生的直觉，存在主观性强、误诊率高的问题，需要借助计算机技术来提高皮肤病的诊断效率和准确性。
二、研究内容和方法：本项目旨在开发一种基于深度学习的皮肤病诊断系统。
具体来说，我们将使用Convolutional Neural Networks （卷积神经网络）来训练一个皮肤病图像分类模型，通过输入病人的皮肤图像，自动识别出可能存在的皮肤疾病类型，并给出相应的诊断建议。
我们将使用公开的皮肤病图像数据库作为训练集，通过将图像分为训练集和测试集，使用神经网络进行训练和测试，以评估模型的性能。
此外，我们还将采集一定数量的实际病例图像用于后续的系统验证。
三、预期目标和成果：预计通过本研究，能够开发出一种准确而高效的皮肤病诊断系统，该系统能够帮助医生快速诊断患者的皮肤病，提高诊断的准确性和效率，减少误诊率。
四、研究创新点：本项目的创新点主要有以下几个方面：1.采用深度学习方法：通过使用卷积神经网络，能够从海量的图像数据中提取有效的特征，并进行准确的分类。
2.实时诊断：将开发出的系统应用于实际临床环境中，可以实现实时诊断，为医生提供帮助和支持。
3.系统可扩展性：设计的系统具备一定的可扩展性，可以适应多种类型的皮肤病，并与其他医疗设备和系统进行集成。
五、进度安排：根据目前的进展，我已经完成了相关文献的调研，对深度学习在皮肤病诊断中的应用进行了深入的研究，同时也收集了一部分的数据集。
接下来的研究计划是根据已有的数据集，进一步完善和优化模型，扩充数据集以提高模型的泛化能力，并进行实际的应用验证。
硕士论文开题答辩PPT
实验设计与实施
根据研究假设和目标，设计实验方案并确保 其实施的有效性和可靠性。
技术实现与优化
针对具体的技术问题，选择合适的技术手段 和工具进行实现和优化。
实验设计
实验目的
明确实验的主要目标和预期结果，为实验设 计和实施提供指导。
实验操作流程
详细描述实验的操作步骤和方法，确保实验 实施的准确性和可重复性。
实验材料
学生需列举已备齐的实验材料，如试剂、抗体、细胞系等，并说明 这些材料对实验的必要性。
已积累的实验数据
已有实验结果
学生需展示已获得的实验结果，如细 胞染色、免疫组化等，并说明这些结 果对后续研究的支撑作用。
数据分析方法
学生需说明已掌握的数据分析方法， 如统计分析、图像处理等，并说明这 些方法对数据分析的支撑作用。
论文撰写与修改
遵循学术规范，注重论文的逻辑性和条理性，多 次修改和完善，提高论文质量。
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实践应用
阐述研究成果在实际应用中的价值，如对政 策制定、行业发展或社会实践的影响。
其他预期产出
如数据库、软件工具、实验设备等其他形式 的预期产出。
研究成果的应用前景
学术领域
说明研究成果在学术领域的应用前景，如对 后续研究的启示和影响。
行业发展
说明研究成果对相关行业或领域的发展有何 推动作用。
政策制定
实验对象选择
根据研究需要，选择合适的实验对象和样本 量，确保实验结果的代表性和可靠性。
实验安全与伦理考虑
关注实验的安全性和伦理问题，确保实验符 合相关法律法规和伦理规范。
04
研究计划与预期成果
研究计划安排
研究背景
阐述当前领域的研究现状，说明研究的重要性和必要性。
哈尔滨工业大学优秀硕士毕业论文答辩ppt模板
Harbin Institute of Technology | Communication Research Center
12
目录
Part 1 Part 2 Part 3
异构网络下行链路功率分配
• 系统模型
通信链路 干扰链路
下行功率分配
系统模型 分配算法 仿真结果 引入Wi-Fi下行 功率分配
Part 4
干扰分析
Wi-Fi数据包
功率控制技术
Part 3 Part 4 Part 5
干扰类型
干扰源
同层干扰
FBs
（Intra-Tier Interference, ITI） Femtocell用户
跨层干扰
（Cross-Tier Interference, CTI）
MBs FBs Macrocell用户 Femtocell用户
(1
(2
p)m
)
,
p
1/
2
2
1W mW / 2
, p 1/ 2
p 1 (1 )n1
n 1 log(1 p)
log(1 )
Harbin Institute of Technology | Communication Research Center
10
目录
Part 1 Part 2
异构网络 干扰分析 Wi-Fi数据包 功率控制技术
Part 3 Part 4 Part 5
资源分配中功率分配技术
功率控制技术
集中式功率控制算法
分布式功率控制算法 半分布式功率控制算法
相关描述
• 需要集中控制中心：信道、功率以及信噪比等信息的搜索和存储 • 目标是整个系统的吞吐量最大化 • 算法复杂度高，对系统要求高 • 集中式资源分配的性能最好
硕士答辩PPT最终版共42页
36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突 破，不 要嫉妒 要欣赏 ，不要 托延要 积极， 不要心 动要行 动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要 素。(注 意：传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素，但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
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同题讨论
05
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论文总结
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研究结果
04
15%
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研究方法Βιβλιοθήκη 03此部分内容作为文字排版占位显示（建议使用主题字体）如需更改请在（设置形状格式）菜单下（文本选项）中调整
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指导老师：XXX 答辩人：xxx
论文答辩演讲PPT
XXX大学 XX届硕士班
论文绪论
01
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标题内容
研究背景
02
硕士中期答辩ppt课件
13
①发动机位姿校正模型 发动机安装后，首先需要校正发动机模型的位姿，通过调整发动机试验件的俯 仰与偏航，保证发动机试验件轴线与三维移动机构y轴平行，这样，羽流测量装置 沿y轴方向移动过程中，数据点不会漂移，能够准确实现各个工况物理量的测量。
arc tan d l
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18
⒍学分完成及论文发表情况 ⑴⑵学论分文完发成 表情况
⑴ 侯晓林,张建华,王文龙,蔡国飙，大型羽流试验舱设计及有限元分析[J]. 北京航 空航天大学第九届研究生学术论坛, 2012: 第201-213页.（已发表） ⑵ 侯晓林，张建华，凌桂龙，贺碧蛟，蔡国飙，真空羽流效应试验中火箭发动机 模型的几何测量误差校准分析研究[C].中国宇航学会固体火箭推进专业委员会第 三十届学术年会暨中国航天第三专业信息网第三十四届信息交流会/北京航空航天 大学第十届研究生学术论坛（已投稿）
时间节点
主要任务
成果及考核指标
2013.6 2013.7～2013.9
阅读文献，搜集资料，调研 设备器材
硕士学位论文中期答辩
实验室设备购置、安装及调 构建试验台架测量系统，期待 试，试验工装设计、加工及
装配调试
硕士毕业论文答辩ppt
量/%
/mol/L
0 2
74液L.4a化次数0.8 76元.2素摩 1.0
56.4
1
59.4
450
619.9 2 2 3 66.34 5500
4
77尔.1掺杂量1/.2% 76.1
3
77
550
6
77.7 2 1.4 7667.2.1 50.1 4 44.8 65.313.1 1680.09
8
76.8 4 1.6 7671.2.3 74.3 5 73.9 60.720.1 7615.05
1 课题背景与意义
1.1 背景
能源危机
环境问题
提高液化工 艺
催化剂选择
节能环保理念
竹产业的发展
1.2 意义
固化成型
生物法
生
直接燃烧
生物质
液化
热化学法
物
质
能
酯化法
气化
无腐蚀性、一次性 使用、难回收
碱、盐
金属
活性高、腐蚀小、 易分离、易回收
催化剂
固体酸
液体酸
价格高昂、难 推广
腐蚀设备、污染 环境
2 研究内容及技术路线
由Scherrer公式D=0.89λ/(βcosθ) 晶粒平均大小D=40.4nm，属于纳米级催化剂
3.4 催化剂的热重分析
表3-图2’3-640改0~性8前00后℃催催化化剂剂的的热热重重曲分线析结果
镧元 素摩
尔掺 杂量/%
失重 率/%
浸渍 硫酸 浓度
/mol/L
失重 率/%
浸渍时 间/h
失重 率/%
T T T T
T
T
T MT
T
M
研究生预答辩ppt
研究生预答辩ppt尊敬的评委老师、亲爱的答辩专家，大家下午好！我是XX，我来自XX学院，我非常荣幸能够站在这里进行我的研究生预答辩。
首先，我要感谢我的导师们多年来对我的悉心指导和关心。
接下来，我将在这篇演讲中向大家分享我研究的主要内容、研究方法、结果与讨论，并总结我的研究的创新点和局限性。
首先，我的研究主要着眼于探索机器学习在金融风险识别中的应用。
随着金融行业的迅速发展和金融市场的不断创新，金融风险管理变得越来越重要。
传统的金融风险识别方法往往受制于数据量、特征提取以及模型选择等问题。
因此，机器学习技术成为金融风险识别的一个有潜力的工具，可以提高识别的准确性和效率。
其次，我的研究采用了大量的历史金融数据，并运用了一种基于深度学习的模型进行训练和预测。
通过对数据的预处理和特征工程，我建立了一个可以准确识别金融市场中各类风险的模型。
在实验中，我比较了机器学习模型和传统统计模型在风险识别上的表现，并通过一系列指标来评估模型的性能。
结果显示，基于深度学习的机器学习模型相比于传统统计模型具有更好的性能。
该模型能够更准确地识别不同类型的风险，并且具有较低的误报率。
此外，该模型还显示了在波动性预测和事件驱动的预测中具有良好的表现。
然而，我的研究也存在一些局限性。
首先，该模型在应对极端事件上可能表现不佳，这需要进一步的改进。
其次，模型的训练时间较长，需要更高的计算资源支持。
最后，模型的鲁棒性和稳定性还需要进行更多的测试和验证。
总之，我的研究表明机器学习在金融风险识别中的应用具有巨大的潜力。
通过对大量金融数据的处理和深度学习模型的建立，我们可以更准确地识别金融市场中的各类风险，提高风险管理的能力。
然而，我研究的方法和模型仍然需要进一步优化和改进，以适应未来金融市场的发展和变化。
最后，我要感谢所有支持和关心我的人，包括我的导师、同学和家人。
您们的鼓励和支持是我取得研究成果的重要动力。
谢谢大家！。