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从计算的角度看分析
首先需要理解“从计算的角度看分析”这一命题，它包含了两个方面，一是针对问题的计算化分析，二是将这种计算化分析作为论文的主要角度进行分析。
针对问题的计算化分析
针对一个问题进行计算化分析可以帮助我们更加深入地了解该问题，把握其中的规律和关键点。具体而言，计算化分析需要遵循以下步骤：
1.定义问题：明确问题的具体内容和需要解决的问题。比如，如果我们需要从一批数据中找出某些特定数据，我们的问题就是如何进行数据检索。
2.收集数据：收集与问题相关的数据，并对数据进行筛选和预处理。
3.选择计算方法：根据问题类型选择合适的计算方法，比如排序、搜索、聚类等。根据具体情况，可能需要结合多种计算方法。
4.设计算法流程：根据选择的计算方法，设计出算法流程，并在实践过程中不断优化。
5.实践并分析：根据算法流程实践并调整，最终得出解决问题的结果。并对结果进行分析，了解其中的规律和关键点。
以上是针对问题的计算化分析的一般步骤。每个具体问题会根据不同情况有所不同，但总的来说，都是需要采取以上步骤进行分析。
将计算化分析作为论文主要角度进行分析
在进行论文写作时，我们可以将计算化分析作为论文的主要分析角度。其基本思路是先选择一个适合的问题并进行计算化分析，然后根据分析结果进行论文的撰写。
1.研究背景和意义：在论文开头介绍所选择的问题涉及的背景和重要性，说明为何要选择该问题进行计算化分析。
2.理论分析：根据所选问题进行计算化分析，阐述分析所涉及到的理论知识和算法。
3.实践过程和结果分析：描述具体的实践过程和步骤，并详细说明分析所得结果，阐述计算化分析所揭示的重要规律和结论，并说明其在实践中的重要性。
4.讨论和结论：在论文的结尾，总结讨论计算化分析结果的意义和启示，并提出未来进一步研究的方向。
本论文的例子
以给出一个例子，假设我们要研究如何从图像中识别人脸。针对这个问题进行计算化分析并作为论文的主要角度进行分析，步骤可能如下：
1.研究背景和意义：介绍人脸识别的应用背景和重要性，比如在社交媒体、安全管理和医学等领域。
2.理论分析：阐述人脸识别的基本理论和算法，比如特征提取、分类器设计和模型训练等。
3.实践过程和结果分析：描述实际的人脸识别流程，包括图像数据的采集、预处理和特征提取等。然后根据所得特征进行分类和识别，并展示实际测试结果。最后分析实验结果，探讨各种算法在实际应用中的优缺点。
4.讨论和结论：根据分析结果，探讨人脸识别技术的发展前景和应用潜力。并指出未来需要进一步优化和完善的方向。
可以看出，通过计算化分析作为论文分析角度，能够更加客观深入地探究所选问题的各种解决方法和规律。因此，我们应当在实际写作时注重把握计算化分析的方法和步骤，清晰明确论文的研究方向并展示计算化分析结果，最终得出准确可信的结论和观点。