撰写毕业论文任务书是大学生完成学业的重要环节之一。任务书不仅是指导教师与学生之间沟通的桥梁，更是明确研究方向和目标的关键文件。为了帮助大家顺利完成这一过程，本文将提供一份实用的任务书写作模板，并结合实际案例进行说明。

一、任务书的基本结构

一份完整的毕业论文任务书通常包括以下几个部分：

1. 基本信息

- 学生姓名、学号、专业班级等。

- 指导教师姓名及职称。

2. 选题背景与意义

- 简要介绍选题的研究背景，包括国内外现状和发展趋势。

- 阐述选题的重要性和现实意义。

3. 研究目标与主要内容

- 明确研究的具体目标。

- 列出研究的主要内容，确保条理清晰。

4. 研究方法与技术路线

- 描述采用的研究方法和技术手段。

- 提供初步的技术实现路径或逻辑框架。

5. 进度安排

- 根据时间节点合理规划各阶段的工作内容。

- 如开题报告、中期检查、最终提交等关键节点的时间表。

6. 预期成果

- 预计能够达到的研究成果形式（如论文、研究报告等）。

- 对可能遇到的问题及其解决方案作出预判。

7. 参考文献

- 列出与课题相关的参考书籍、期刊文章及其他资料。

8. 签名确认

- 双方签字确认任务书内容无误。

二、写作技巧与注意事项

1. 语言简洁明了

- 尽量避免使用复杂难懂的专业术语，确保每位读者都能理解。

2. 突出重点

- 在有限的空间内抓住核心问题，不要过于冗长。

3. 实事求是

- 客观评估自身能力水平，设定合理可行的目标。

4. 定期更新

- 随着研究进展不断调整和完善任务书内容。

三、实例展示

假设某位计算机科学专业的学生选择了“基于深度学习的图像识别系统开发”作为其毕业设计题目，则其任务书可以这样撰写：

（1）基本信息

- 学生姓名：张三

- 学号：2020123456

- 专业班级：软件工程2001班

- 指导教师：李四 副教授

（2）选题背景与意义

随着人工智能技术的发展，图像识别技术已广泛应用于医疗诊断、安防监控等领域。然而，现有模型普遍存在精度不高、适应性差等问题，因此有必要进一步优化算法性能。

（3）研究目标与主要内容

本项目旨在通过改进卷积神经网络架构来提高图像分类准确率。具体包括：

- 调研当前主流的深度学习框架；

- 设计并实现自定义的卷积层；

- 测试不同数据集下的模型表现。

（4）研究方法与技术路线

采用PyTorch平台搭建实验环境；利用CIFAR-10数据集训练模型；对比分析传统CNN与改进版模型的效果差异。

（5）进度安排

- 第1-2周：查阅文献，确定研究方向；

- 第3-4周：完成需求分析及概要设计；

- 第5-8周：编码实现核心功能模块；

- 第9-10周：调试优化并撰写文档；

- 第11周：准备答辩材料。

（6）预期成果

提交一份详细的毕业论文以及经过测试验证的源代码包。

（7）参考文献

略。

（8）签名确认

学生签名：___________ 日期：___________

指导教师签名：___________ 日期：___________

通过上述模板可以看出，撰写毕业论文任务书并非难事，只要按照既定格式逐步填充即可。希望每位同学都能顺利地完成自己的毕业设计！