撰写论文的未来展望部分，关键在于结合研究成果提出前瞻性、可行性的发展方向，同时体现作者的专业性和对领域的深刻理解。 高质量的展望应避免空泛描述，而是基于研究局限性或行业趋势，给出具体建议，并强调其学术或实践价值。
- 总结研究基础：首先精炼概括研究核心成果，明确现有贡献与不足。例如，若论文验证了某算法的效率提升，需指出实验样本或场景的局限性，为后续方向铺垫。
- 提出具体方向：从技术突破、跨学科应用、数据扩展等维度切入。例如，“可探索算法在边缘计算中的适配性”比“未来需进一步研究”更具说服力。
- 结合行业趋势：关联领域内热点（如AI伦理、可持续发展），分析研究如何响应这些趋势。例如，“建议将模型与碳足迹评估结合，推动绿色AI发展”。
- 体现可行性：避免理想化假设，需说明技术或资源支持。例如，“通过合作获取医疗数据集，验证模型在临床中的泛化能力”。
- 强化可信度：引用权威文献或数据支撑观点，如“据IEEE 2024报告，XX技术缺口为本研究延伸提供了契机”。
提示：展望部分需与全文逻辑一致，语言简洁，避免重复结论。定期查阅最新文献可确保建议的前瞻性。
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