一、2017有关师德的论文怎么写？

1：社会现状。

2：教育现状。

3：问题所在。

4：怎么解决。

5：社会参与。

6：老师守则。

7：家长配合监督。

二、可再生能源包括哪些种类?

我是”能源e+“，很高兴回答你的问题。

可再生能源是指在自然界可循环再生的能源，这种能源取之不尽，用之不竭，而且相对污染更小、更加清洁。

1. 风能

风能在现代社会中的最佳体现就是风力发电站的建设，在沿海、高原等地区，风能资源丰富，不仅可以实现电力的日常供给，而且清洁无污染。

2. 水能

水能是一种可再生能源，水能主要用于水力发电。水力发电将水的势能和动能转换成电能。水力发电的优点是成本低、可连续再生、无污染。缺点是分布受水文、气候、地貌等自然条件的限制大。

3. 太阳能

太阳能是指太阳的热辐射能，主要表现就是常说的太阳光线。在现代一般用作发电（光伏板）或者为热水器提供能源。

4. 潮汐能

潮汐能是指：因月球引力的变化引起潮汐现象，潮汐导致海水平面周期性地升降，因海水涨落及潮水流动所产生的能量。利用潮汐发电必须具备两个物理条件：第一，潮汐的幅度必须大，至少要有几米。第二，海岸的地形必须能储蓄大量海水，并可进行土建工程。

5. 地热能

地热能是由地壳抽取的天然热能，这种能量来自地球内部的熔岩，并以热力形式存在。人类很早以前就开始利用地热能，例如利用温泉沐浴、医疗，利用地下热水取暖、建造农作物温室、水产养殖及烘干谷物等。

6. 生物质能

生物质能是自然界中有生命的植物提供的能量。这些植物以生物质作为媒介储存太阳能。当前较为有效地利用生物质能的方式是制取沼气。主要是利用城乡有机垃圾、秸秆、水、人畜粪便，通过厌氧消化产生可燃气体甲烷，供生活、生产之用。

7. 海洋能

海洋能是一种蕴藏在海洋中的可再生能源，包括潮汐能、波浪能、温差能、盐差能、海流能、海风能、海洋热能。这些能源都具有可再生性和不污染环境等优点，是一项亟待开发利用的具有战略意义的新能源。

三、大益集团 论文 2017

大益集团：2017年论文总结

2017年是大益集团取得重要突破和发展的一年。在这一年里，我们坚持创新驱动，推动技术进步，不断提高核心竞争力，取得了显著的成就和进展。本文将对大益集团2017年的论文进行总结分析，展示我们在科研领域的突破和贡献。

一、论文数量和发表情况

2017年，大益集团员工共发表论文100篇，覆盖了计算机科学、人工智能、机器学习、大数据等多个领域。其中近30%的论文发表在国际顶尖学术期刊和会议上，具有较高的学术影响力。

大益集团的论文贡献主要集中在以下几个方面：

• 人工智能研究：我们的科研团队在人工智能领域投入大量精力，提出了一系列创新方法和算法，在图像识别、自然语言处理、机器学习等方面取得了重要突破。
• 大数据分析：大益集团的研究人员利用大数据技术对海量数据进行分析和挖掘，提供了有效的数据处理和决策支持方法，为企业决策带来了新的思路。
• 智能交通研究：我们致力于智能交通领域的研究，提出了一种智能交通系统设计框架，能够实时监测和预测交通状况，并提供智能化的交通优化方案。
• 云计算与物联网：大益集团关注云计算和物联网技术的发展，研究人员在这两个领域提出了一些新的理论和模型，推动了云计算和物联网的应用。

二、重要论文亮点

2017年，大益集团发表了一些引人注目、具有重要影响的论文，以下是其中的几篇亮点论文：

1. 《基于深度学习的图像识别算法研究》：该论文提出了一种基于深度学习的图像识别方法，结合卷积神经网络与循环神经网络，在图像分类和目标检测方面取得了优异的性能，引起了广泛的关注。
2. 《大数据分析在电商行业的应用研究》：该论文通过对电商行业的大数据进行分析和挖掘，提出了一种基于用户行为的个性化推荐算法，有效提升了电商平台的用户体验和销售额。
3. 《智能交通系统设计与实现》：该论文设计了一种智能交通系统，利用传感器和数据分析技术实时监测交通状况，并通过智能优化算法提供交通流量调控方案，为城市交通拥堵问题提供了新思路。
4. 《基于物联网的智能家居控制系统研究》：该论文研究了一种基于物联网技术的智能家居控制系统，实现了家电设备的互联互通和远程控制，为智能家居的发展提供了技术支持。

三、论文成果应用

大益集团的论文成果在学术界和工业界都得到了广泛的应用和认可。我们的研究成果不仅推动了相关科学领域的发展，也为企业创新和发展带来了新的机遇。

大益集团的论文成果在以下几个方面得到了成功应用：

• 技术转化：大益集团将论文中的技术成果转化为实际的产品和解决方案，为企业提供了具体可行的解决方案。
• 产学研合作：大益集团与多家高校和研究机构建立了良好的合作关系，共同开展科研项目和技术开发，取得了良好的研究成果。
• 行业影响力：大益集团的论文被相关行业的专业人士广泛关注，为企业树立了良好的行业声誉和品牌形象。

四、未来展望

回顾2017年的论文贡献和成果，大益集团为科技进步和企业发展做出了重要贡献。展望未来，我们将继续秉持创新精神，加强科研投入，不断推动技术创新和应用实践。

在未来的研究中，大益集团将重点关注以下几个方向：

• 人工智能研究：继续深入研究人工智能领域的算法和应用，推动人工智能技术的进一步发展。
• 大数据分析：继续挖掘大数据的价值，提出更加高效和准确的数据分析方法。
• 智能交通研究：继续改进智能交通系统，实现智能交通的普及和应用。
• 云计算与物联网：关注云计算和物联网技术的发展，推动这两个领域的创新和应用。

在未来的发展中，大益集团将继续发扬团队合作精神，与业界伙伴共同合作，追求更加卓越的研究成果和科技创新，为社会进步和产业发展做出更大贡献。

*以上为范例，非真实内容*

四、2017职称论文要求

2017职称论文要求详解

对于许多从事学术研究的专业人士来说，2017年的职称论文要求是至关重要的。职称论文是评定一个人是否具备晋升职称资格的重要指标，因此，提交一篇符合要求的论文是每个研究人员都必须认真对待的事项。

什么是2017职称论文要求？

2017年的职称论文要求是指在该年度申请职称评审时，论文所需符合的指导要求和规范。这些要求通常包括论文的结构、内容、格式、引用要求等方面的规定，以确保评审过程的公正性和标准化。

结构要求

根据2017年职称论文要求，论文的结构通常应包括封面、摘要、目录、正文、参考文献等部分。封面应包括论文题目、作者姓名、单位等信息；摘要应简洁概括论文的主要内容；目录用于表明论文的章节结构；正文应包括引言、研究方法、研究结果和讨论等部分；参考文献部分列出了文中引用的所有参考文献。

内容要求

2017年职称论文要求也会对论文的内容提出一些要求，包括论文应围绕专业领域的研究问题展开，应有明确的研究目的和方法，以及提出清晰的研究结论和建议。此外，论文的内容应新颖、有实际意义，并能体现作者的专业水平和学术能力。

格式要求

在2017年的职称论文要求中，格式要求是必须严格遵守的规范之一。这包括论文的字数要求、字体要求、行间距要求、图表的格式要求等等。作者在撰写论文时应注意每一个细节，确保论文的格式符合规范，以避免在评审中出现不必要的扣分。

引用要求

引用是每篇学术论文中不可或缺的部分，2017年的职称论文要求也会对引用规范做出具体要求。作者在撰写论文时应正确引用他人的研究成果，并标注清楚参考文献的来源。此外，避免出现抄袭现象也是必须要注意的问题，以确保论文的学术诚信性。

如何应对2017职称论文要求？

面对2017年的职称论文要求，作者应首先仔细阅读并理解相关的要求和规范，确保自己能够全面符合要求。其次，在撰写论文的过程中，要注意保持论文的原创性和学术水平，避免过度依赖他人的研究成果。最后，在论文完成后，还需要认真审校论文的内容和格式，确保没有遗漏和错误。

总结

2017年的职称论文要求对于每个从事学术研究的专业人士来说都是重要的。只有认真对待论文撰写，并严格按照要求进行，才能保证论文的质量和通过评审。因此，作者在准备职称论文时务必谨慎对待，力争做到最好，展现出自身的学术实力和品质。

五、可再生能源和不可再生能源？

　人类开发利用后，在相当长的时间内，不可能再生的自然资源叫不可再生资源。主要指自然界的各种矿物、岩石和化石燃料，例如泥炭、煤、石油、天然气、金属矿产、非金属矿产等。

这类资源是在地球长期演化历史过程中，在一定阶段、一定地区、一定条件下，经历漫长的地质时期形成的。与人类社会的发展相比，其形成非常缓慢，与其它资源相比，再生速度很慢，或几乎不能再生。

人类对不可再生资源的开发和利用，只会消耗，而不可能保持其原有储量或再生。其中，一些资源可重新利用，如金、银、铜、铁、铅、锌等金属资源；另一些是不能重复利用的资源，如煤、石油、天然气等化石燃料，当它们作为能源利用而被燃烧后，尽管能量可以由一种形式转换为另一种形式，但作为原有的物质形态已不复存在，其形式已发生变化。　　

通过天然作用或人工活动能冉生更新，而为人类反复利用的自然资源叫可再生资源，又称为更新自然资源，如土壤、植物、动物、微生物和各种自然生物群落、森林、草原、水生生物等。　　

可再生自然资源在现阶段自然界的特定时空条件下，能持续再生更新、繁衍增长，保持或扩大其储量，依靠种源而再生。　　

一旦种源消失，该资源就不能再生，从而要求科学的合理利用和保护物种种源，才可能再生，才可能“取之不尽，用之不竭”。

土壤属可再生资源，是因为土壤肥力可以通过人工措施和自然过程而不断更新。但土壤又有不可再生的一面，因为水土流失和土壤侵蚀可以比再生的土壤自然更新过程快得多，在一定时间和一定条件下也就成为不能再生的资源。　　

可再生能源泛指多种取之不竭的能源，严谨来说，是人类有生之年都不会耗尽的能源。可再生能源不包含现时有限的能源，如化石燃料和核能。　　

大部分的可再生能源其实都是太阳能的储存。可再生的意思并非提供十年的能源，而是百年甚至千年的。

六、2017年3月论文答辩成绩查询？

可以联系你实践培训的老师或者是登陆官网自己查询。

七、2017年毕业论文

2017年毕业论文

在大学生活中，毕业论文是一个重要的里程碑，标志着我们即将踏入社会，成为一名专业人士。对于很多人来说，写毕业论文可能是他们学术生涯中最重要的一项任务。然而，有时候，我们可能会感到困惑，不知道从何处开始。在本篇博文中，我将讨论一些关于2017年毕业论文写作的技巧和建议。

选择一个合适的主题

选择一个合适的主题是写作一篇成功的毕业论文的关键。一个好的主题能够吸引读者的注意力，并且在学术上具有一定的研究价值。为了选择一个合适的主题，你可以考虑以下几个方面：

• 你感兴趣的领域：选择一个你感兴趣的领域，这样你会更有动力去研究和写作。
• 研究的可行性：确保你选择的主题可以通过现有的资源和方法进行研究。
• 学术导师的建议：与你的学术导师讨论你的主题，听取他们的建议和意见。

综合考虑以上因素，你就能够选择一个适合你的毕业论文主题。

进行系统的文献综述

在你开始写作毕业论文之前，进行系统的文献综述非常重要。文献综述可以帮助你了解已有的研究成果，为你的研究提供理论基础，并指导你选择合适的研究方法。

当进行文献综述时，你应该：

1. 查阅相关的学术论文、书籍和期刊，收集与你的研究主题相关的信息。
2. 批判性地阅读和分析已有的研究成果，评估它们的优点和不足。
3. 总结和归纳已有研究成果，找出研究领域的重要问题和待解决的难题。

通过进行系统的文献综述，你能够为你的研究提供一个坚实的理论基础。

制定研究方法

在写作毕业论文时，制定一个合适的研究方法非常重要。你的研究方法应该与你的研究问题和目标相匹配，并且能够产生可靠和准确的结果。

在制定研究方法时，你应该：

1. 明确你的研究目标和问题。
2. 选择适合的研究方法，例如实证研究、案例研究、问卷调查等。
3. 设计合适的研究样本和数据收集方式。
4. 考虑研究的可行性和资源的限制。

一个合适的研究方法可以确保你的研究结果具有可信度和可靠性。

撰写毕业论文

在撰写毕业论文时，你应该遵循学术写作的规范和结构。以下是一个典型的毕业论文结构：

1. 引言：介绍研究背景、研究问题和目标，以及论文的结构。
2. 文献综述：总结和归纳已有的研究成果。
3. 研究方法：详细描述你的研究方法和数据收集过程。
4. 结果和讨论：呈现和分析你的研究结果，并与已有的研究成果进行比较和讨论。
5. 结论：总结你的研究发现，并提出一些对未来研究的建议。

除了遵循学术写作规范，你还需要注意以下几点：

• 清晰明了的语言：使用简洁明了的语言来表达你的观点和研究结果。
• 逻辑连贯的结构：确保你的论文结构和段落之间有清晰的逻辑连贯性。
• 准确引用参考文献：在论文中准确引用已有的研究成果，避免抄袭和学术不端行为。

撰写一篇成功的毕业论文需要付出大量的努力和时间，但是这个过程也是我们成长和进步的机会。相信自己的才华和努力，相信你能够完成一篇出色的毕业论文。

祝你顺利完成2017年毕业论文，迈向更加美好的未来！加油！

八、2017年职称论文

2017年职称论文对于许多职称考试的考生来说，是一项重要且具有挑战性的任务。在这篇文中，我们将探讨2017年职称论文的主题、写作技巧以及一些成功的范例，希望可以为您在撰写职称论文时提供一些帮助和启示。

主题选择

在开始撰写2017年职称论文之前，选择一个合适的主题至关重要。一个好的主题能够引起评审委员会的兴趣，展示您的学术水平和研究能力。建议选择一个与自己专业领域相关且有深度的主题，可以是当前热点问题、行业发展趋势或是您在工作中遇到的挑战与解决方案。

写作技巧

当您确定了2017年职称论文的主题后，接下来就是展开写作。在撰写过程中，有几点写作技巧可以帮助您提高论文的质量和影响力。首先，要注意论文结构的合理性，包括引言、正文和结论，清晰地阐述问题、分析问题并得出结论。其次，要保持逻辑性和条理性，避免在论文中出现逻辑跳跃或信息杂乱的情况。最后，要注重数据与事实的支撑，避免空洞的理论猜测或主观臆断。

成功范例

为了帮助您更好地理解2017年职称论文的写作要求，以下是一个成功的范例供参考：

• 论文题目：“数字化时代下企业营销策略的创新与实践”
• 主要内容：该论文围绕数字化时代对企业营销策略的影响展开，通过案例分析和理论探讨，阐述了在新媒体环境下企业应如何创新营销策略，应对市场竞争压力。
• 论文亮点：清晰的逻辑结构、丰富的实证案例、独到的洞察与思考。

通过以上范例，可以看到一个成功的职称论文应该具备的一些特点，包括论文题目准确明确、主要内容充实详实、论文亮点突出。在撰写自己的2017年职称论文时，可以借鉴这些成功经验，不断提升自己的写作水平和学术能力。

九、ICML 2017上哪些论文值得关注？

前几天刚从澳大利亚回来，悉尼离波士顿20多个小时的飞机，也是挑战我坐飞机的极限了。老实说，ICML‘17之行比我在夏威夷参加的CVPR'17收获更大，这其中一个原因可能是我已经很熟悉CVPR上面发表的工作的套路了，ICML相关的paper还涉及比较少。我在实验室里分享了一个总结 ，顺便也在知乎分享一些我开会的片段吧。这里分享的主要跟我关注相关的论文，不喜勿拍。

参加ICML对我来说是个很好的学习交流机会，正好ICML一个workshop我有个invited talk，所以在夏威夷开完CVPR直接飞悉尼了。总的来说，ICML的开会行程非常紧凑，白天是oral session和keynote，晚上是poster session。因为每篇论文都有oral presentation，同时有8个parallel session，所以只能挑自己最感兴趣的去参加。这次ICML大概有400篇论文，2500注册人数，比起CVPR‘17的5000人大会，还是稍微好了点。

前面第一天和最后两天是tutorial和workshop。往往一个顶会的tutorial和workshop能反映目前研究的热点。我参加了下面几个，

Tutorial on Interpretable Machine Learning

• Webpage: (http://people.csail.mit.edu/beenkim/icml_tutorial.html).
• Given by Been Kim (slide: http://people.csail.mit.edu/beenkim/papers/BeenK_FinaleDV_ICML2017_tutorial.pdf )

挺high-level的介绍了什么是机器学习算法的可解释性，以及相关的问题和研究工作。我之前CVPR‘17的那个network dissection也被提了一下。

Tutorial on Seq2seq learning

• https://sites.google.com/view/seq2seq-icml17, Given by Oriol Vinyals
• Slides: https://docs.google.com/presentation/d/1quIMxEEPEf5EkRHc2USQaoJRC4QNX6_KomdZTBMBWjk/edit#slide=id.g2349e758b6_0_293

Oriol风头十足，他在sequence learning上面也做了一系列工作。从RNN，到attention-based sequence model，以及到怎么用pixelCNN去估计natural image statistics。这个slide是个很好的总结。不过最近RNN好像并不是这么火了，FAIR那边更推崇直接用CNN取代RNN，ICML的那篇Convoluaiton sequence to sequence learning (https://arxiv.org/pdf/1705.03122.pdf) 可能是一个新起点，毕竟RNN的训练和测试速度都有瓶颈。

Tutorial on Deep Reinforcement Learning, decision making, and control

• Given by Sergey Levine and Chelsea Finn.
• https://sites.google.com/view/icml17deeprl
• Slide: https://drive.google.com/file/d/0B_j5EZzjlxchV2l3TGJPdTljM1k/view

DRL不用说了，绝对热点。Chelsea Finn也是炙手可热的AI红人。。。

Workshop on Visualization for Deep Learning.

• http://icmlviz.github.io/schedule/

我在这个workshop上面有个invited talk，讲了Interpreting deep visual representation的相关工作，slide在这里：http://people.csail.mit.edu/bzhou/ppt/presentation_ICML_workshop.pdf.

Workshop on Video gaming and machine learning

• https://syhw.github.io/vgml_workshop_icml2017/

打游戏也是目前AI的热点问题啊。几家大公司如DeepMind, OpenAI, FAIR都在猛搞。DeepMind在这个时间点上公布跟暴雪合作开放Starcraft API。OpenAI也在ICML的最后一天搞个大新闻。看Dota和Starcraft打完了大家又该打啥。。

正会

开场的keynote是Bernard Scholopf做的，关于Causality inference的，topic很有意思，但是talk讲得并不是很有意思。提到了一本新书Elements of Causaul inference: PDF draft: http://www.math.ku.dk/~peters/jonas_files/bookDRAFT11-online-2017-06-28.pdf

• The loss surface of deep and wide neural networks: http://proceedings.mlr.press/v70/nguyen17a/nguyen17a.pdf

it argues that all local minima are global optimal given that the number of hidden units of one layer of the network is larger than the number of training points.

• On expressive power of deep neural networks: http://proceedings.mlr.press/v70/raghu17a/raghu17a.pdf

On the problem of neural network expressivity, which seeks to characterize how structural properties of a neural network affect the functions it is able to compute

两篇deep learning theory相关的论文。

• Video Pixel CNN (https://arxiv.org/pdf/1610.00527.pdf )：

把pixelCNN的扩展到video上面，直接暴力地学习natural video statistics。我一直觉得PixelCNN可以跟GAN匹敌，但是好像Deepmind的东西并不是很积极的open-source， reddit上面大家都吐槽无法复现PixelCNN的结果。

• Model-agnostic meta-learning for fast adaption of deep networks (https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf)

关于few-shot learning的论文。这一两年meta-learning蛮火（呃，meta-learning的大致意思是meta-learner learns how to update the parameters of the learner’s model)。是个非常简单的思路，实验在supervised learning和reinforcement learning都有测试，属于想法简单，实验非常solid的套路。

• Understanding the black-box predictions via influence functions (https://arxiv.org/pdf/1703.04730.pdf)

今年的ICML的best paper。恭喜Percy Liang，今年ICML和COLT都是best paper。这篇论文我也是非常推崇。首先是分析的问题很重要，如何去理解黑箱分类器。再者是分析的手法挺另辟蹊径，从training data本身去寻找跟testing data预测的相关性，挺elegant地用了统计里面叫做influence function的东西作为量度。

• Curiosity-driven exploration by self-supervised prediction (https://arxiv.org/pdf/1705.05363.pdf) :

Berkeley那边做CV的组出的关于DRL的论文，在VizDoom和超级马里奥上面都有测试（https://pathak22.github.io/noreward-rl/） 大致是在rl模型里面更强调exploration without extrinsic reward.

• Schema Networks: Zero-shot Transfer with a Generative Causal Model of Intuitive Physics (https://arxiv.org/pdf/1706.04317.pdf ):

Vicarious AI公司的工作。Vicarious一直很神秘，一直号称做强AI。这个工作跟Q-learning不一样的地方是直接对环境进行explictly建模，这样环境里面每个东西就变成了个entity，训练过程中得到的weight其实就是各个entity之间的关系，形成了各种human interpretable schema。而且这些schema更像是游戏之中的物理定律，很容易解释和扩展到新的任务之中去。挺有insight的工作。

• Test of time award paper: Combining online and offline knowledge in UST (http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2007/papers/387.pdf)

十年沉淀下来的paper。想不到David Silver在Go上面已经有十多年的积累。David和Sylvain没能到场，但是录制了一段视频，从这篇test of time award paper说起，在一小时的时间里给大家分享了AlphaGo的前世今生。从改进UCT，到value network，从9x9格子围棋上尝试模仿业余选手，到19x19格子围棋战胜人类世界冠军，一个人在同一个问题上花费十年寒暑，真是让人动容。真希望这个视频能放出来。

• Cognitive psychology for deep neural networks: a shape bias case study (https://arxiv.org/pdf/1706.08606.pdf)

DeepMind的一篇从设计心理学实验来分析深度学习网络的论文，让人耳目一新。关于这篇论文的科普帖子：https://deepmind.com/blog/cognitive-psychology/

还有一些基于神经网络的炫酷的应用：比如说跳舞机，流体力学仿真，网页浏览AI agent，量子化学。。。

• Dance Dance Convolution (https://arxiv.org/pdf/1703.06891.pdf)
• Accelerating Eulerian Fluid Simulation With Convolutional Networks (http://proceedings.mlr.press/v70/tompson17a/tompson17a.pdf) :

project page: http://cims.nyu.edu/~schlacht/CNNFluids.htm

• World of Bits: An Open-Domain Platform for Web-Based Agents (http://proceedings.mlr.press/v70/shi17a/shi17a.pdf)
• Neural Message Passing for Quantum Chemistry (https://arxiv.org/pdf/1704.01212.pdf)

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（图文无关：悉尼冬日暖阳下公然打劫小伙伴午餐的海鸥）

我在实验室内部还分享了个ICML'17 note，感兴趣的话请移步（国内Google Doc需要翻墙）：https://docs.google.com/document/d/1MJRNTGccyU3Jv_slB5PE85PcKsyk5CgCASqfiQZLO5s/edit?usp=sharing

十、2017自考论文答辩日期

2017自考论文答辩日期

首先，我要提醒大家，2017自考论文答辩日期非常重要。自考是一项被广泛接受并认可的学历提升方式，论文答辩是自考的最后一关，也是对学生综合素质的一次全面考核。

2017自考论文答辩日期是指在2017年举行的自考论文答辩的时间范围。通常，不同的学校、不同的专业可能会有不同的答辩日期安排，需要考生密切关注相关的通知和公告。在确定答辩日期前，考生需要完成论文的撰写和提交工作。

重要性

论文答辩对于自考学生来说至关重要。首先，答辩是评价学生毕业论文质量的重要依据之一。学生在答辩中需要展示自己对论文课题的深刻理解，以及相关理论和实践的运用能力。通过答辩，评委能够全面了解学生的学术水平和研究能力，从而评价论文的质量。

其次，论文答辩也是对学生综合能力的一次全面考核。在答辩中，学生需要表达自己的观点和研究成果，并回答评委的提问。这需要学生具备良好的口头表达能力、逻辑思维能力，以及对相关理论和实践的深入理解。通过答辩，评委可以评估学生的综合素质，并据此作出最终评价。

最后，论文答辩还是学生在校学习期间的重要展示平台。论文是学生几年学习的结晶，答辩是学生展示自己研究成果的机会。通过答辩，学生可以向评委和同学们展示自己的学术能力和研究成果，增加自信心，同时也为将来的学术研究和工作打下坚实基础。

注意事项

考生在面对2017自考论文答辩日期时，需要注意以下几点。

首先，要及时关注学校和自考办公室的通知和公告。不同学校、不同专业的答辩日期可能会有所不同，考生需要密切关注相关信息，以便及时安排和准备。通常，学校会提前发布答辩通知，包含具体的时间、地点和要求等。

其次，要按时提交论文。论文答辩日期是在论文提交后进行的，所以考生需要在规定的时间内完成论文的撰写和提交工作。论文撰写需要时间和耐心，考生要确保自己能够按时完成，并在规定日期前进行提交。否则，可能会影响到答辩的正常进行。

另外，要充分准备答辩内容。答辩是对论文内容和研究方法的全方位考核，所以考生应该对论文课题和相关理论有充分理解，并准备相关的答辩材料。考生还要主动关注最新研究动态，准备应对评委的提问，并对答辩环节进行模拟练习，以提高答辩的水平和自信心。

总结

2017自考论文答辩日期是自考学生不可忽视的重要事项。答辩既是对论文质量的评价，也是对学生综合素质的考核。考生需要及时关注答辩日期安排，按时提交论文，并做好准备工作。通过答辩，考生可以展示自己的学术能力和研究成果，为将来的学习和工作奠定坚实基础。