一、教改论文难还是实验类论文难？

当然是教改论文难写。因为实验类论文有实验数据支撑，相对比较好分析讨论。再加上实验材料与方法都是客观存在的，所以论文比较好些。相反，教改论文属于理论性非常强的文章，缺少一些客观数据作为依据，需要作者有更加透彻、全面的理论分析能力。所以，比较难写。

二、博士发表论文难还是毕业论文难？

当然是毕业论文难。高校和科研机构对博士毕业论文的要求非常高，研究理念和研究方法要有创新，研究内容广泛，研究深度要深，很多单位要求博士毕业论文中的一项或多项研究结果要达到国内领先的水平。

  相比较毕业论文，博士发一篇核心期刊或者散三大检索期刊论文还是比较容易的。只需要把毕业论文中的一部分内容整理发表即可。

三、毕业设计难还是论文难

在大学生活中，无论是拿到学位还是毕业，都离不开毕业设计和论文写作。对很多学生来说，这两个任务都是一道难题。但是，到底毕业设计和论文哪个更难呢？这已经成为了一个困扰着许多学生的问题。

毕业设计难度

首先，我们来谈一谈毕业设计的难度。毕业设计是一个学生在大学期间所学知识的综合运用和实践的过程。它要求学生具备一定的专业知识和技能，并能够独立完成一个相对复杂的项目。

毕业设计通常涉及到调研、设计、实验、分析和评价等多个环节，需要学生具备扎实的理论基础和较强的实践能力。此外，毕业设计的时间要求也相对较长，通常需要持续数月，甚至一年的时间。

对于大多数学生而言，毕业设计确实是一项具有一定难度的任务。首先，学生需要选择一个适合自己专业的课题，这本身就需要一定的专业背景知识和对未来发展方向的了解。

其次，毕业设计还需要学生具备独立解决问题的能力。不同于课堂上的教学，毕业设计是一个相对自由的过程，学生需要自主规划和组织自己的工作，寻找合适的材料和方法，解决项目中的难题。

此外还有查找资料、搜集数据、设计实验方案、编写论文等一系列繁琐的工作，这对学生来说无疑是一个很大的考验。因此，我们可以说毕业设计的难度是相当大的。

论文写作难度

接下来，我们再来探讨一下论文写作的难度。论文写作是大学生活中一个不可避免的任务，无论是在本科阶段还是研究生阶段，几乎每个学生都要写论文。

写论文需要学生具备一定的研究能力和写作能力。学生需要通过查阅大量的文献资料，总结已有研究成果，在此基础上提出自己的研究问题并解决。

此外，学生还需要进行实验、数据分析、论证和写作等一系列工作，整个过程需要耗费大量的时间和精力。论文通常要求学生具备较高的学术水平和一定的研究贡献，对于一些需要进行深入研究的领域，论文写作的难度更是不可小觑。

与毕业设计相比，写论文的难度可能更多地体现在写作方面。写论文需要遵循一定的写作规范和学术要求，包括文献引用、格式规范、语言表达等。这对于很多学生来说是一个挑战，尤其是对于那些语言表达不够流利或写作经验不足的学生。

此外，写论文还需要学生进行深入的思考和分析，对于研究问题进行全面的探讨和讨论。这对于一些缺乏研究经验或创新思维的学生来说，也是一项不小的难题。

毕业设计与论文写作的区别

综合以上所述，毕业设计和论文写作都存在一定的难度，但难度的体现点和侧重点有所不同。

毕业设计更侧重于学生对专业知识的综合运用和实践能力的培养，学生需要完成一个相对复杂的项目，并具备解决问题的能力。

而论文写作更侧重于学生的研究能力和学术表达能力的培养，学生需要对研究问题进行深入的探讨和分析，并将研究成果以学术的形式进行呈现。

此外，毕业设计的过程更加注重实践操作和技术应用，而论文写作更侧重于理论推导和思维分析。

当然，并不能简单地说哪个难度更高，因为难度的体现因人而异。不同的学生在不同的领域和专业背景下，对毕业设计和论文写作的难度感受也会有所不同。

总的来说，毕业设计和论文写作都是大学生活中不可避免的任务，也是学生综合能力的体现。无论是毕业设计还是论文写作，都需要学生付出大量的时间和努力去完成。通过这两个任务的完成，学生不仅能够提升自己的专业能力，更能够为今后的学习和工作打下坚实的基础。

四、写综述论文难还是实验论文难？

个人认为写综述论文较难一点。

因为论文现在查重比较严格，综述论文大部分都是需要引用综述语言，容易被查重标红，导致查重率非常高。

而实验论文，大部分上是引用实验材料，实验数据，相比综述论文来说，查重率较低一点。希望回答对您有所帮助。

五、人工智能难吗？

人工智能是一门涉及计算机科学、数学、统计学等多个领域的交叉学科，对于大多数人来说，的确是一门技术门槛相对较高的学科。

难度主要体现在以下几个方面：

1. 数学和统计学知识要求高：因为人工智能涉及到概率论、线性代数、微积分等高阶数学和统计学的理论，因此对于相关的数学基础，特别是深度学习的相关算法，需要掌握一定的高阶数学和统计学知识。

2. 编程技能要求高：人工智能的常见编程语言包括Python、C++、Java等。需要熟练掌握相关的编程技能和编码经验，特别是对于大规模、高并发、高性能的场景需要有较强的编程能力。

3. 知识面普及要求高：人工智能涉及到众多的专业术语和技术概念，需要掌握一定的领域知识，包括模式识别、自然语言处理、机器学习等方面的知识。

尽管人工智能的学习门槛相对较高，但是在这些年的快速发展中，已经涌现出了许多较为易用的工具和技术，例如深度学习框架、自然语言处理工具包等，使得人工智能方向的学习与应用变得更加容易。此外，许多高校和在线课程也提供了较为系统且专业的学习培训，便于初学者系统学习人工智能的相关知识和技术。

六、本科论文难吗？

还是有难度，需要写几千上万字，格式比较多。

七、写论文难吗？

写论文难。首先，写论文你先要知道写什么样的论文，这个就需要对你的研究进行文献积累。

然后，需要练习写作能力，就是能把要表达的意思清楚的表达出来，并且是标准的书面表达方式。

最后，还要做实验或者进行调查问卷调查分析等等，用这些充实论文的观点。

八、人工智能专升本难吗？

难。人工智能要求计算机能力特别高。本身计算机比较难学。专升本考试比较难，还有上机操作，建议计算机不好的不要专升本。

九、python人工智能难不难？

学Python不难。人工智较难。

现在人工智能的发展已经离我们很近了！早在若干年前最好的例子是下围棋的阿尔特狗，打败了很多围棋界高手，当时就显示了机器强大的智能。

最近，好像就是本月，无人驾驶汽车已经开始在亦庄试运行，央视新闻联播主持人都亲自去体验，车顶有一个自动旋转的陀螺仪来接受信号 ，相当的智能，这是人工智能离我们最近的一个例子，它已经开始服务于我们。

国外的例子就更多了，智能机器人已经像人类一样双腿走路，不再是通过轮子来行动，有人一样的灵活性，摔倒了，自己爬起来。机器狗也是四腿着地，行动的敏捷性和真狗都有一拼。

看到了人工智能的发展，想提升自己，来学习计算机语言python，我感觉这个路径你选择对了，因为万事开头难，你选择了一个开始相对容易些的突破口来入门，符合人们的认知规律，先易后难，由简入繁。什么技术都是刚入门简单，深入难，总之要豁的出去时间。

十、人工智能考研难吗？

每年考研数据不太一样，人工智能学校的统考名额相对不多，大多给保研了，具体你可以参考这两年的招生情况。

智能院19第一次招生，今年的话是第四年了，学术名额不太多，专硕名额相对还可以吧，具体可以查看学校发布的最近几年的招生名额。

好不好考都是相对的，如果报考的人不多，你自己实力又强，那自然是不太难考。如果招生的人少，自己又考的不行，那多半对你来说不简单。