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汇报人：PPT日期：2025AI论文选题指南-目录选题方向与领域选择研究问题细化选题创新性策略选题参考示例选题验证与调整1选题方向与领域选择选题方向与领域选择>结合专业背景确保选题与学科前沿或实际需求相关明确自身专业和研究方向计算机科学专业可选择"基于深度学习的自然语言处理技术优化"示例选题方向与领域选择>技术趋势分析如大模型、强化学习、生成式AI等，优先选择具有创新潜力的方向关注AI领域热点探索"多模态大模型在医疗影像诊断中的应用"示例选题方向与领域选择将AI与其他领域(如生物、金融、教育)结合：挖掘跨学科研究问题示例："AI驱动的个性化教育推荐系统研究"2研究问题细化研究问题细化从宽泛主题中提炼具体问题：如"如何提升强化学习在机器人控制中的样本效率"避免过于宏观的选题：确保研究可操作研究问题细化通过文献综述发现现有研究的不足：如方法局限、数据缺失或应用场景未覆盖示例："现有对话系统缺乏情感一致性，可研究情感增强的对话生成模型"研究问题细化可行性评估考虑数据获取、实验条件和时间成本选择资源可支撑的选题3选题创新性策略选题创新性策略方法创新改进现有算法或提出新模型如"融合注意力机制的时序预测框架"应用创新将成熟技术迁移至新场景如"联邦学习在智慧城市隐私保护中的应用"理论深化针对基础理论问题展开研究如"神经网络可解释性的数学建模"4选题参考示例选题参考示例低资源语言下的预训练模型优化研究基于提示学习的文本生成控制方法选题参考示例轻量化视觉Transformer在边缘设备上的部署对抗样本防御中的元学习策略选题参考示例生成式AI的版权检测与内容溯源技术公平性约束下的推荐系统偏差消除5选题验证与调整选题验证与调整初步文献调研通过核心期刊、顶会论文验证选题的独特性和价值导师或同行反馈与领域专家讨论选题的学术意义和实践潜

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