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在人工智能方向的毕业论文中，考察点主要涵盖以下几个方面：

1. 主题选择与问题定义：考察学生对人工智能领域的了解程度，以及其选择的研究主题是否具有现实意义和学术价值。同时，对问题的定义是否清晰明确，是否能够为后续的研究提供明确的指导。

2. 理论与方法：考察学生对人工智能相关理论知识的掌握程度，以及其运用的方法是否合理、科学。这包括对机器学习、深度学习、神经网络等理论的运用，以及在研究过程中所采用的数据处理方法、实验设计等。

3. 技术实现与实验分析：考察学生在实践中运用技术实现问题解决的能力，包括代码编写、算法设计等实际操作。同时，对实验结果的分析是否客观、准确，是否能从实验中得出有价值的结论。

4. 创新性与实用性：考察学生是否在研究中有所创新，如提出新的算法、模型或应用场景等。同时，研究结果是否具有实用性，能否为实际问题提供解决方案或优化方案。

5. 论文结构与逻辑：考察论文的整体结构是否清晰，逻辑是否严密。包括论文的引言、研究方法、实验结果、结论等各个部分是否条理清晰，各部分之间的逻辑关系是否紧密。

6. 语言表达与规范性：考察论文的语言表达是否准确、流畅，是否符合学术规范。包括论文的语法、拼写、标点等方面是否规范，以及论文的格式、引用等是否符合学术要求。

综上所述，人工智能方向的毕业论文考察点涵盖了主题选择、理论方法、技术实现、实验分析、创新性与实用性以及论文结构与语言等多个方面。学生需要在这些方面进行全面的准备和提升，才能完成一篇高质量的毕业论文。

图灵研究院专注于推进人工智能科研的垂直领域，致力于做有深度、有价值、有创新力的科研。我们面向智能化的未来，瞄准全球科技尖端，突破人工智能关键核心技术，促进“产学研用”全方位融合。我们坚守科研使命，不仅助力硕博人才实现学术能力提升，更以此实现育才用才，推动我国人工智能技术做强做大，为明日的智能社会贡献力量。

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