申报课题研究方向填写，要根据不同情况来进行填写。一种是课题主办方给出了研究方向的范围，我们根据自己的选题，匹配对应的研究方向，是哪个就填写哪个。另外一种是课题负责人根据本课题的要求确定研究方向，属于哪个研究方向，就填写哪个研究方向。首先，课题主办方给出了研究方向范围：课题主办方给出的研究方向范围，一般在课题申报通知文件或者课题申报书中。相当于本课题的研究方向是一个选择题，我们填写的研究方向，必须是选项中的一个。比如中医药、临床等，你的选题属于临床方向，那你课题的研究方向就填写临床，或者临床对应的选项，A、B等。其次，课题负责人确定研究方向：选题是申报课题的重中之重。课题申报如何选题?有着很多注意事项和要点。至于范围，课题主办方要不给出具体的选题范围要求，要不给出课题指南。课题负责人申报这一课题，就必须按照选题要求或者课题指南，确定具体的选题目录。就看各位同学根据实际情况去填写了。
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
你的专业是研究生的专业。
例如对于一张脸高中是整张脸 ，大学是半张脸 ，研究生是一个鼻子，对于研究生来说这个鼻子就是研究方向 。
填写论文研究方向的原则：
一、应与兴趣相合
一个人在日常生活里，没有兴趣的事，不会去做，如勉强去做，也会做不好。写论文的情形跟做事一样，能符合自己的兴趣才有可能写好。
二、应考虑自己的能力
现在台湾的大学硕士班修业时限是六年，博士班是八年，但大多数学硕士班是读三四年，博士班是四五年，这中间还包括修学分等，实际上能写论文的时间也仅仅两三年而已。在这段期间内，是否有能力作某个论题的研究，也应好好考虑。论题如涉及太多外文文献，就要考虑自己的能力是否能胜任。
三、范围应大小适中
一般讨论论文写作的书，都强调论题不宜太大，或论题要小，笔者以为研究方向的大小应有其伸缩性，譬如：起先作研究时，方向较大，有深一层的认识后，才把研究方向缩小。如果把论题缩得太小，且整天只抱着题目找资料，将使研究者的格局太过狭隘，很难培养出大学者宏观通识的能力。因此，Gocheck论文检测系统认为，研究方向大小的选择，应以研究时间的长短、数据的多寡作为考虑的首要因素。
四、资料是否容易取得
一篇论文的好坏，除写作者的能力外，另一部分的因素是资料是否充足。当我们在选择研究方向时，就应把资料是否容易取得，列为重要的考虑因素。
五、应能推陈出新
一般论文写作规范，都强调论题要新，意思是前人可能没有研究过，或研究的水平不高。笔者以为选择前人没有研究过的方向来研究，就如同扩张土地的领域，只能做横面的发展，除了这种研究的大方向外，也应该在前人的基础之上，能推陈出新。
天猫更细一些
属于医疗器械类目的。因为这个是用于医疗方面，而且是进行医疗检测的工具的，是属于一种医疗器械的。抗原检测是属于二级医疗器械的，是需要备案才能进行销售的。
这个不会，淘宝和天猫两个平台的主要区别一个人时C店，就是个人开的网购淘宝店，投入低保障少。天猫的就是B店，需要预交大量的人民币开保证商品。划分都是一样的，按照阿里巴巴的总规定进行划分，这个不用担心。
您好，天猫最近正在调整接受入驻的类目，调整将于2021年1月14日正式生效。以下是暂停接受入驻的类目：
1、“彩妆/香水/美妆工具”、“美发护发/假发”、美容护肤/美体/精油”等类目专卖店、专营店暂停接受入驻；
2、“家庭/个人清洁工具”类目的专卖店、专营店仅接受自荐入驻，其中个人洗护清洁工具类目专卖店、专营店暂停接受入驻；
3、“洗护清洁剂/卫生巾/纸/香薰”的类目专卖店、专营店仅接受自荐入驻， 其中卫生巾/私处护理，口腔护理,身体护理,身体清洁,头发清洁/护理/造型,个护服务,中老年护理用品类目专卖店、专营店暂停接受入驻。
您要是在最近入驻天猫平台，要避免以上提及的几个类目。
选题依据=选题意义+选题背景。
论文选题的依据通常情况是由以下几个因素确定：
1、你自己的兴趣爱好，知识背景；
2、(您所熟知领域)当前领域的研究热点问题;3、当前国内外的研究现状和已取得的成果；
3、本领域还有没有解决的问题，或者是否存在其他领域先进的方法可引入等；
4、请教身边的同学朋友。
选题建议：
一、联系工作实际
选题要结合我国行政管理实践（特别是自身工作实际），提倡选择应用性较强的课题，特别鼓励结合当前社会实践亟待解决的实际问题进行研究。建议立足于本地甚至是本单位的工作进行选题。
选题时可以考虑选些与自己工作有关的论题，将理论与实践紧密结合起来，使自己的实践工作经验上升为理论，或者以自己通过大学学习所掌握到的理论去分析和解决一些引起实际工作问题。
二、选题适当
所谓选题要适当，就是指如何掌握好论题的广度与深度。选题要适当包括有两层意思：
一是题目的大小要适当。题目的大小，也就是论题涉及内容的广度。确定题目的大小，要根据自己的写作能力而定。如果题目过大，为了论证好选题，需要组织的内容多，重点不易把握，论述难以深入，加上写作时间有限，最后会因力不胜任，难以完成，导致中途流产或者失败。
好的选题至少应该符合这三点，写作技巧如下：
1、可行
选题的可行性，一方面要求研究问题要具体、明确，另一方面要求研究问题大小合适、难度适中。
例如“就业能力的研究”范围太宽，难度太大，限定理论视角（社会投资视角）、研究对象（残疾人）及其他方面（开发）之后，研究问题的范围就更加适中了，不会太过空泛，可操作性也变强了。
2、创新
选题的创新性，可以指理论、观点上的创新，也可以指研究方法上的创新，或者应用领域的创新。往小处说，自己的研究至少应该有一处是区别于以往研究的。
在中国知网中，检索“大学生 AND 就业能力 AND 结构模型"，会看到这样的结果：原来已经有这么多已有研究，如果仔细阅读几篇，可能会发现这一块已经有相当多且深入的研究了，想有创新并不容易。
3、有研究价值
选题的价值，一方面指经过实际研究才能得出研究结果，另一方面指研究应具备理论或应用价值。
理论或应用价值比较容易理解，那么什么叫做“经过实际研究才能得出研究结果”；“就业能力”的其中一个经典的定义，是英国经济学家贝弗里奇提出的，他认为就业能力是个体获得和保持工作的能力。
论文选题的重要性
选题是科学研究的起点，不仅影响研究成果的价值大小，更关系着论文写作的成败。有时，提出问题比解决问题更重要。
好的选题是成功的一半。一个合适的选题并不能指望脑瓜子灵光一现。选题可能纯粹出于兴趣，也可能是社会需要，可能来自日常生活，也可能来自课程学习、小组讨论，或者来自其他科研成果的启发。
如果已经有一个大致方向，还可以借助思维导图这个可以启发思路的工具，来找到更多关联概念。比如，围绕着“就业”这个概念，可以联想到很多相关概念。
选题策划首先要有价值，即有学术价值与应用价值，亦即在社会上有需要，在科学上有创新。其次，要可行，即符合客观规律，有实现的可能性。
选题是论文写作过程的首要环节和核心要素之一，至关重要。它不仅决定着论文写作的主要方向和目标，而且在一定程度上规定了论文写作的方法和途径。衡量一个科研人员的科研能力和论文撰写能力，首先得看他能否选择有价值的课题。
一、提问步骤：
研究对象的缩小，指选题由大到小的过程，先从一个比较宏观的选题方向，细化到具体的研究对象，选题方向→选题意向→研究对象Ⅰ→研究对象Ⅱ→研究对象Ⅲ→•••→研究对象N。
研究问题的浮现。承接上一步已经有所头绪的研究问题（一定要把选题/研究的对象再缩一步，细化细化再细化，这样有助于之后的论文写作），搭配辅助技巧。
要考虑清楚自己的研究对象和哪一个结合可以使自己写起来更有把握，这可以使你有技巧地找到自己想要研究的方向。
二、为什么提问很难
一方面是出于个人困惑，造成个人困惑的原因是思维方式。另一方面是公共困惑，造成公共困惑的原因有两个。一是个人困惑转变而来的公共困惑，这类属于个人经验不足；二是公众或学界公认的困惑，这类属于学术问题。
三、论文选题的过程要素
论文选题＝研究对象＋研究问题＋专业性
研究问题的定义：为研究人员想知道的内容提供了清晰说明的疑问句。
研究问题的清晰提出还能让导师更清楚地了解你的研究内容。
特别说明：对于硕士研究生的毕业论文，最好创建两个或三个研究问题，因为一个或四个或更多可能会使你的研究范围分别太窄或太宽。
四、选择研究问题的注意事项
1、由于时间、知识的学习和积累有限，在提出和选择研究问题时千万不要给自己挖坑，不要选择那些太宏观或者研究范围太狭窄的问题（说得很大声！）。
2、在提出和选择研究问题时始终要保持一个原则就是必须和topic的紧密相连，以确保明确topic的重点。
五、过程性要素包括3点
1、研究对象具有创新性，可以没有研究问题，也可以没有专业理论和方法；
2、研究对象很普通，要有研究问题且凸显创新性，可以没有专业理论和方法；
3、研究对象很普通，研究问题很普通，要有专业理论和方法且研究方法凸显创新性。
（1）选题必须在作者能够准确地掌握大学阶段所学的专业基础知识范围之内（2）选题要符合综合运用所学知识进行科学研究的范围.（3）对所研究的题目要有一定的心得体会.(4)论文题目的范围不宜过宽,一般选择本科某一重要问题的一个侧面.
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论文并不只是通过导师审核就可以了，还需要有专业的论文查重系统来检测。并且按照教育部的要求，学校必须对毕业生论文进行查重，期刊也会对论文进行查重的，所以我们要提交论文就必须保证修改过了，查重率低于学校要求才行。但是具体的免费论文查重软件有哪些，什么样的论文查重系统好，我们可以参考以下内容。
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有哪些免费论文查重软件，也需要确定该系统的口碑如何，毕竟只有真正使用过的人，才能真正了解这个平台到底是什么。所以论文查重制度的整体评价如何，也是不能忽视的，如果真的是论文查重系统影响巨大，并且评价很好，那么这样的平台是我们的首选，即使只有一些免费额度也是可以的。
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通常本科论文查重的费用是按照上传查重的论文的字数以每1万字收取20元来收费的，且不满足1万字的论文按1万字来计算，而对于万方的硕、博论文的检测查重费用为每1万字25元。可见万方论文查重网站查重价格是十分物美价廉了，无论是价格还是查重系统本身的查重准确度都是较为适合论文初稿查重的。
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个人认为，翻译学方向的毕业选题会更好些，语言学和文学研究方向需要看很多书，而且已经有很多研究，不容易写出新意。翻译学方向中选个议题，列举实际的例子，会更容易出新意。
其实哪个方向都一样，好与不好写只是个人理解和能力不同所致，所以，选题的关键还是要考虑自己的知识结构、导师的要求和答辩的难易程度，耐心考虑一下，再征询一下导师意见，才是明智的。
写大学论文是每个大学生都需要经历的过程，只有通过了论文答辩才能真正毕业，具体步骤如下：
一、选好题目
选题是毕业论文写作的第一步，同样也是最重要的一步，选题时最好选择比较热门的论题进行写作，一些特别难理解，比较冷门的题目不建议选，因为后期找资料论证很麻烦，最好的方法就是问导师，导师会根据每位学生推荐适合大家的选题，这样通过率也会更高。
二、论文写作
建议在写作时可以多采用副标题的形式，一般学校会要求按照统一的论文格式进行书写的，写的时候标题尽量要涉及论文的研究对象，内容和目的，这样写起来使论文看起来更加简洁明了，而且一些论证类的题目需要自己去收集数据进行论证才可以，只有简单的论述没有数据的话是很难通过的。
三、参考文献收集
在撰写论文的时候要以参考文献为基础，建议大家尽量多收集与本专业相关的资料，反复精读并提炼其中的论点，这样就可以保障自己在毕业论文写作时候有充足的写作资料，不至于无从下手，另外引用参考文献的时候一定要注意内容是否与自己的论文对得上，不要引用无意义的内容放在论文中。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
英语论文选题方向：
一、语言学（语言学一般理论的研究）。
二、英美文学（英美文学的文化研究、作品分析等）。
三、翻译学（翻译理论与实践探讨、译本研究以及名家名著翻译作品对比研究等）。
四、英美文化（英美加澳新等西方国家文化以及与汉文化的比较研究）。
五、教学法（英语教学法、测试学等方面的研究）。
英语专业毕业论文题目大全
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论文难度我心中的排名：文化<教学法<语言应用<文学<翻译理论。
文化最好写，可以讨论的范围非常广几乎所有中西方不同的点都可以以讨论，什么电视节目，电影电视剧，流行文化，就是一个包罗万象的学科，写起来也非常有意思。就是有一个优点也是它雷点，资料不一定好找，像是很新的点，国内的人不一定写过，就是说原创性比较高。
教学法内容上比较好写，容易写够字数。内容比较固定，资料非常好找，比较好写，流程很固定，适合没有什么特别的想法的学生。因为这个教学法，这么多年来也没变过，也不太可能变。
学论文能做的就是总结一下，自己的观点并不是很重要，而且就算你有，也没有什么用，不权威。好在资料充足，一般是调研分析，调查啊，分析课本啊，分析课堂行为啊，多为描述性语言，轻轻松20多页没问题。 我们班写教学法的一般都是上万字，一打都是40多页。
但是！一定要选好老师，如果没有老师带着，那很痛苦，因为这个非常需要老师带着，我们班的情况就是老师说啥，学生准备好写啥就行，多为非创造性工作，而且最后拿出来非常有份量！中文文献较多，比较容易阅读，但写的时候不太方便。
文学论文，一般字数较少。大体不超过6000，个人兴趣占比较大的比重，想写好比较难，如果是比较popular 的作品，话题，资料非常好找，英文资料偏多，对阅读能力有要求，想写出新意有难度哦。