撰写计算机科研经验时，可以按照以下几个部分进行：
研究目标和背景
介绍科研项目的目标和背景。
解释研究的重要性，以及它解决了哪些问题或挑战。
研究方法和实验设计
描述使用的研究方法和实验设计。
说明为什么选择这些方法，并解释它们是如何帮助回答研究问题的。
数据收集和分析
说明如何收集数据，并描述使用的方法分析这些数据。
如果有统计或计算分析，也要进行详细说明。
研究结果和发现
总结研究结果，并突出所取得的发现和重要性。
如果有图表或数据支持结论，也要进行说明。
讨论和意义
讨论研究结果，并解释它们对领域的意义。
示例
研究目标和背景：
在研究生阶段，我参与了“基于深度学习的智能图像识别系统”项目。该项目的目标是开发一个能够准确识别不同场景下物体的深度学习模型，以提高计算机视觉在现实应用中的准确性和效率。
研究方法和实验设计：
我们采用了卷积神经网络（CNN）作为主要模型，并通过迁移学习和数据增强技术来提高模型的泛化能力。实验设计包括对不同网络架构、优化算法和超参数进行调整，以找到最佳的模型配置。
数据收集和分析：
我们使用了公开可用的图像数据集，并通过数据清洗和标注来准备训练集和测试集。使用Python和TensorFlow进行模型训练，并采用准确率、召回率和F1分数等指标来评估模型性能。
研究结果和发现：
通过实验，我们的模型在多个数据集上取得了超过90%的准确率，显著提高了图像识别的准确性。我们还发现，通过数据增强技术可以有效提高模型的泛化能力，减少过拟合。
讨论和意义：
我们的研究结果表明，深度学习技术在图像识别领域具有巨大的潜力。通过优化模型结构和训练策略，可以进一步提高模型的性能。这项研究为计算机视觉应用提供了新的思路和方法，有助于推动该领域的发展。
写作建议
简洁明了：尽量使用简洁的语言描述研究过程和结果，避免冗长的叙述。
突出重点：突出你在项目中的主要贡献和取得的成果。
逻辑清晰：按照研究流程进行叙述，使阅读者能够轻松理解研究过程。
图表支持：适当使用图表来展示实验结果和数据，增强说服力。
通过以上步骤和技巧，你可以有效地撰写出清晰、有说服力的计算机科研经验。