计算机毕业设计论文通常涉及计算机科学、软件工程、网络技术、人工智能、大数据、云计算等领域。论文的结构一般包括摘要、引言、文献综述、研究方法、研究内容、结论和参考文献等部分。以下是一个计算机毕业设计论文的示例题目和简要概述：

    论文题目：基于深度学习的图像识别系统设计与实现

    摘要：本文旨在设计和实现一个基于深度学习的图像识别系统。首先，对深度学习在图像识别领域的应用进行了文献综述，分析了当前主流的深度学习模型和算法。然后，根据项目需求，选择了合适的深度学习模型和框架，并进行了系统的设计和实现。最后，通过实验验证了所设计系统的有效性和准确性。

    引言：随着计算机视觉技术的不断发展，图像识别在许多领域都具有广泛的应用价值。深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别领域取得了显著的成果。本文将介绍一个基于深度学习的图像识别系统的设计与实现，以满足实际应用需求。

    文献综述：本文对深度学习在图像识别领域的应用进行了文献综述，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等主流模型和算法。同时，对现有的图像识别系统进行了分析和比较，为本文的设计提供了理论依据。

    研究方法：本文选择了卷积神经网络（CNN）作为图像识别的主要模型，并选择了合适的深度学习框架进行实现。在系统设计过程中，采用了模块化的设计方法，将系统分为图像预处理、特征提取、分类器训练和预测等模块。

    研究内容：本文首先介绍了深度学习在图像识别领域的应用背景和意义，然后详细介绍了所选深度学习模型和框架的特点和优势。接着，对系统的设计进行了详细阐述，包括系统架构、模块划分和关键技术。最后，通过实验验证了所设计系统的有效性和准确性。

    结论：本文设计并实现了一个基于深度学习的图像识别系统，通过实验验证了系统的有效性和准确性。该系统可以应用于图像分类、目标检测等场景，具有较高的实用价值。同时，本文的研究也为其他基于深度学习的计算机视觉系统提供了参考和借鉴。

    参考文献：

    [1] 张华. 基于深度学习的图像识别研究[J]. 计算机视觉与模式识别，2019，12（3）：21-24.

    [2] 李明. 深度学习在图像识别中的应用与挑战[J]. 计算机科学与技术，2018，35（2）：67-70.

    [3] 王红. 基于卷积神经网络的图像识别系统设计与实现[J]. 计算机工程与应用，2017，53（10）：189-192.

    [4] 陈晓芳. 深度学习在图像识别领域的应用与发展[J]. 计算机科学与应用，2016，6（10）：189-192.

    [5] 胡锦涛. 关于深化教育教学改革，推进素质教育的决定[R]. 国务院，2006.

    以上是小编简单整理的关于计算机毕业设计论文的提纲示例，实际撰写时，您需要根据自己的研究内容和观点进行调整，并补充详细的论述和分析。希望对大家有帮助，更多详细可以咨询本站客服。