编程答辩记录表是对编程项目或论文答辩过程的详细记录，通常包括以下信息：
基本信息
学生姓名
学号
专业
论文题目或项目名称
答辩人员
答辩委员会主席姓名及职称
评审委员姓名及职称
其他参与答辩的人员（如有）
答辩时间
答辩的具体日期和时间
答辩内容
答辩题目或项目名称
答辩人自我介绍及研究背景
研究目的、方法和主要结果
项目或论文的创新点和实用性
评委提问
评委提出的具体问题
答辩人的回答
评分情况
各项评分标准的得分情况（如选题质量、综合运用知识的能力、实验能力等）
评语和建议
答辩委员会对论文或项目的评语
对学生未来学习和研究的建议
其他
答辩过程中有任何特殊事件或需要额外说明的事项
| 基本信息 | 内容 |
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| 学生姓名 | 张三 |
| 学号 | 20210001 |
| 专业 | 计算机科学与技术 |
| 论文题目 | 基于深度学习的图像识别系统 |
| 答辩人员 | 内容 |
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| 答辩委员会主席 | 李四 |
| 评审委员 | 王五、赵六 |
| 答辩时间 | 2023年6月1日 14:00-16:00 |
| 答辩内容 | 内容 |
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| 答辩题目 | 基于深度学习的图像识别系统 |
| 自我介绍 | 大家好，我是张三，今天我将介绍我的毕业设计项目——基于深度学习的图像识别系统。 |
| 研究背景 | 随着人工智能的发展，图像识别技术在多个领域有着广泛的应用。本项目旨在通过深度学习技术提高图像识别的准确性和效率。 |
| 研究方法 | 我们采用了卷积神经网络（CNN）作为主要模型，使用公开的数据集进行训练和测试。 |
| 主要结果 | 通过实验，我们的模型在多个图像识别任务上取得了优异的成绩。 |
| 评委提问 | 内容 |
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| 问题1 | 你是如何选择卷积神经网络作为你的模型的？ |
| 回答1 | 卷积神经网络在图像识别任务中表现出色，具有强大的特征提取能力，因此我们选择了CNN作为主要模型。 |
| 评分情况 | 内容 |
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| 选题质量 | A |
| 综合运用知识的能力 | B |
| 实验能力 | A |
| 论文撰写水平 | B |
| 评语和建议 | 内容 |
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| 评语 | 你的项目选题具有实际意义，研究方法和结果也很出色。建议在未来的研究中进一步探索模型的可解释性和鲁棒性。 |
| 建议 | 继续深入研究深度学习技术，并尝试将模型应用于更多实际场景中。 |
请根据实际情况填写上述内容，确保记录的真实性和完整性。