开题报告就是当论文选题方向确定之后，在调查研究的基础上撰写的选题计划。主要为了说明这个选题应该进行研究、自己有条件进行研究、以及准备如何开展研究等。一个好的开题至关重要，我们要让答辩老师看到论文研究问题有没有研究价值、这个研究方法能不能适用、这个论证逻辑有没有明显缺陷。这样我们才能知道选题和研究内容的适用性，以及是否能够满足撰写论文的要求。
壹
基础性工作｜开题报告
写好开题报告的基础性工作我们要保证在6小时（半天）内完成，主要包括：
了解领域研究的基本情况
研究工作的核心在于创造性。熟悉这一领域的已有研究情况，可以避免在他人已经研究透彻的领域重复劳动，而是能在现有研究的基础上，进行更高层次、更有价值的研究工作。
掌握课题相关的基础理论知识
扎实的理论基础是进行深入研究的前提。只有具备丰富的理论知识，研究工作才能建立在坚实的基础之上。没有理论基础，研究难以深入，更无法实现真正的创新。通过充分了解领域内已有的研究成果和掌握相关的基础理论知识，开题报告才能在科学性和创新性方面达到高水平，为后续研究奠定坚实的基础。
总结
我们需要找到和我们论文契合度特别高的论文，也就是将题目分解成A和B，如图所示，A和B完全相同的会少很多，有A主题或者B主题的论文会有很多，或者仅有B或者仅有A主题的下载一些。保证相关文献的基础，下载大约50-60进行参考，但是我们可以挑选5-10篇进行提纲和文献综述的借鉴。
这5-10篇可以借鉴的文献我们要划一个重点，和我们主题相关的文章一定要找几个权威的，例如985或211高校的毕业论文，以及图片左下角所示，我们要找SCI\北核等权威期刊。
贰
基本报告形式｜开题报告
开题报告的结构我们要了解，现在的本硕的开题报告形式都是研究背景与意义、研究目的、研究现状、研究内容、创新点以及可行性分析。
研究背景（用时4小时）
范式：研究背景部分主要介绍当前研究领域的现状、发展历史和存在的问题，目的是为读者提供一个理解研究主题的大环境，通常包括文献综述和现有研究成果的总结，通过背景引出研究课题的重要性。
举例：在过去的几十年里，人工智能（AI）技术得到了迅速发展，并在各个领域中得到了广泛应用。从计算机视觉到自然语言处理，AI技术正在改变我们的生活方式。然而，尽管取得了显著的进展，AI在处理复杂任务和模仿人类认知方面仍然面临诸多挑战。现有的研究主要集中在提高模型的准确性和效率，但在处理多模态数据和跨领域知识迁移方面仍有较大改进空间。因此，深入研究AI技术在这些领域的应用显得尤为重要。
研究意义（用时3小时）
范式：研究意义部分阐明研究的理论价值和实际应用价值。通常分为学术意义和现实意义两个方面。
举例：
理论意义：通过探讨多模态数据融合的方法，研究可以为AI领域提供新的理论框架和技术手段，有助于推动该领域的发展。
实际意义：在实际应用方面，研究成果可以应用于医疗、自动驾驶和智能家居等领域，提升系统的智能化水平，提高工作效率和生活质量。
研究目的（用时2小时）
主要是为什么研究？研究价值是什么？解决什么问题？打算达到什么目的。用简练、概括的语言说明研究所要达到的主要目的。这个也是答辩老师最常问的问题。
范式：研究目的部分明确说明研究所要解决的核心问题和具体目标。通常包括研究的主旨、拟解决的问题和期望达到的目标。
举例：设计并实现一种高效的多模态数据融合算法，能够整合视觉、听觉和文本等多种数据源。评估所提出算法在不同应用场景中的性能，并与现有方法进行比较。探讨算法在实际应用中的可行性，并提出改进建议，以期为相关领域的研究提供参考。
研究现状或文献综述（用时10小时）
这是一种对内容的综合、语言的概括、信息的浓缩、客观的评述，这也是开题报告中耗费时间最长的一项内容，我们可以先把大致的逻辑框架列出来，我们在公众号的相关文章中有提到。我们可以按照背景的时间逻辑、理论观点的由大方向至小方向的逻辑等。如图简化了这部分内容，在小标题的基础上按照时间顺序和国内外分类进行。
研究内容（用时6小时）
主要包括论文总体框架、构思。论文的初步大纲（肯定会有变动、改进）。小标题设置，论证的前后顺序，看出论证的逻辑性，看出论证的广度、深度。如图所示，层次清晰并且有逻辑推理和论证。
叁
应注意事项｜开题报告
（1）我们可以做一个技术路线，把文章更清晰的展现给答辩老师，让其对文章有更快的了解。
（2）参考文献要新颖，尽量是五年内，要以权威文献为基础，最少在50个参考文献。
（3）能够借鉴的内容可以先放入开题中，先从整体写出来，再去完善和细化。
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