1. 选题定位：明确本科论文的主题和研究方向，确信所选主题与写作相关，具有一定的创新性和实际意义。
2. 文献综述：梳理国内外关于写作的研究现状，介绍相关理论和关键技术为论文奠定理论基础。
3. 方法与技术：详细介绍所采用的研究方法和技术路线，涵写作模型的构建、训练与优化等。
4. 实验与分析：
- 实验设计：阐述实验的目的、方法和过程，确信实验的科学性和合理性。
- 数据采集与解决：介绍实验数据的来源、解决方法和数据集的构建。
- 实验结果分析：对实验结果实详细分析，对比不同模型的性能，验证所提出方法的优越性。
5. 结论与展望：总结论文的主要成果，指出研究的不足和未来的研究方向。
6. 参考文献：列出论文中引用的文献，确信文献的权威性和可靠性。
以下为100字以上的简要介绍：
1. 选题定位：本文以写作作为研究主题旨在探讨人工智能在文本生成领域的应用和优化。
2. 文献综述：本文首先对国内外写作研究实行综述，分析现有技术的优缺点，为后续研究提供理论依据。
3. 方法与技术：本文采用深度学技术构建写作模型，通过优化网络结构和参数升级模型的生成品质。
4. 实验与分析：本文设计了一系列实验对所提出的写作模型实验证，实验结果表明，该模型在文本生成方面具有较好的性能。
5. 结论与展望：本文总结了写作的研究成果并对未来研究方向实了展望，为后续研究提供了参考。
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