作为在职研究生，写论文是必须要经历的过程。但是，很多在职研究生在写论文时会遇到各种问题，如何写出高质量的论文成为了他们的难题。本文将为在职研究生提供一些写作技巧和范文，希望对大家有所帮助。
一、写作前的准备工作
在写论文前，我们需要做好以下几个方面的准备工作：
1.选题：选题是论文写作的第一步，要根据自己的兴趣和专业方向选择一个有研究价值的课题。同时，要考虑到可行性和实用性。
2.文献调研：在选题后，需要对相关领域的文献进行调研。这一步是非常重要的，它可以帮助我们了解已有研究成果，避免重复研究，同时也可以为我们提供研究思路和方法。
3.立论：在调研后，需要对文献进行分析和总结，明确自己的研究观点和立论。这一步是论文写作的核心，也是最难的一步。
二、论文的基本结构
论文的基本结构包括：题目、摘要、目录、正文、参考文献和附录。其中，摘要是论文的精华，要突出研究的重点和创新点；目录要清晰明了，方便读者阅读；正文要紧扣主题，逻辑清晰，论证充分；参考文献要规范，遵循学术规范。
三、论文写作技巧
1.确定论文的主题和范围
在写论文之前，我们需要确定论文的主题和范围。主题要明确，范围要合理，不能太广泛或太狭窄。同时，要考虑到实际情况和自己的能力，不要过于追求完美。
2.注意论文的语言表达
论文的语言表达要准确、简洁、清晰。要注意避免冗长、啰嗦的语言，避免使用口语化的表达方式。同时，要注意遵循学术规范，避免出现错别字、语法错误等问题。
3.注重论文的逻辑性和连贯性
论文的逻辑性和连贯性是论文写作的重点。要注意论文的段落结构，段落之间要有逻辑联系，要遵循“总-分-总”的结构。同时，要注意论文的衔接，避免出现断层和跳跃。
4.遵循学术规范
在写论文时，要遵循学术规范，尊重知识产权。要注重引用他人的观点和研究成果，同时要注明出处。要避免抄袭和剽窃，要保证论文的独立性和原创性。
四、在职研究生论文范文
下面是一篇在职研究生论文的范文，供大家参考：
题目：基于深度学习的图像识别技术研究
摘要：本文基于深度学习的图像识别技术，对图像识别的原理和方法进行了研究。通过对深度学习神经网络的理论分析和实验验证，提出了一种基于卷积神经网络的图像识别方法。实验结果表明，该方法具有较高的识别准确率和鲁棒性，可广泛应用于图像识别领域。
目录：
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究方法
第二章 深度学习理论分析
2.1 深度学习概述
2.2 深度学习神经网络
2.3 卷积神经网络
第三章 基于卷积神经网络的图像识别方法
3.1 图像识别原理
3.2 图像特征提取
3.3 卷积神经网络模型设计
3.4 实验结果分析
第四章 总结与展望
4.1 研究总结
4.2 研究展望
参考文献：
[1] LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning[J]. Nature, 2015, 521(7553): 436-444.
[2] Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks[J]. Advances in neural information processing systems, 2012, 25: 1097-1105.
[3] Simonyan K, Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.
[4] He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learning for image recognition[J]. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2016: 770-778.
附录：
本文所用的深度学习神经网络模型源代码见附录A。
总之，写论文是一项需要耐心和细心的工作。希望本文的写作技巧和范文能够为在职研究生提供一些帮助，写出高质量的论文。
