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执业医师考试宝典app

v68.0 安卓版

更新时间：2023-09-29 03:48

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重点推荐:财通证券：卫浴具备强消费属性国牌卫浴有望向上突围世界快讯

　　运动人物建模与驱动子系统的设计与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章绪论第11-15页　研究背景和意义第11页　国内外研究现状第11-12页　研究内容第12-14页　　研究目标第12-13页　　主要研究内容第13-14页　论文组织结构第14-15页第二章相关研究技术的介绍第15-29页　运动人物建模方法的调研第15-18页　　常用方法研究介绍第15-17页　　常用方法对比分析第17-18页　人物动画技术的调研第18-20页　　二维动画与三维动画的比较分析第18-19页　　顶点动画与骨骼蒙皮动画的比较分析第19-20页　图形引擎原理与发展第20-22页　　图形引擎的发展现状第20页　　图形引擎的原理研究第20-22页　三维空间建模的坐标系第22-23页　　三维笛卡尔坐标系的分类第22页　　三维空间中多种描述坐标系第22-23页　运动人物的位姿描述第23-27页　　旋转的物理意义及表示第24页　　欧拉角第24-25页　　旋转矩阵第25-26页　　四元数与轴角对第26-27页　三维数据文件第27-28页　　常见数据文件第27-28页　　自定义数据文件第28页　本章小结第28-29页第三章运动人物建模与驱动子系统的需求分析第29-35页　运动人物建模与驱动子系统的总体需求分析第29-30页　功能性需求分析第30-33页　　三维重建数据处理的需求第30-31页　　个性化人物建模的需求第31-32页　　虚拟人物的动作驱动的需求第32页　　高效可视化的视觉需求第32-33页　非功能性需求分析第33页　　鲁棒性第33页　　兼容性第33页　本章小结第33-35页第四章运动人物建模与驱动子系统的概要设计第35-43页　子系统总体设计第35-37页　　子系统架构第35-36页　　功能模块设计及活动图第36-37页　系统模块的概要设计第37-40页　　三维重建数据处理模块第37-38页　　个性化人物建模模块第38-39页　　骨骼蒙皮动画驱动模块第39-40页　　渲染与展示模块第40页　数据结构的设计第40-42页　本章小结第42-43页第五章运动数据处理算法的研究与设计第43-53页　运动数据处理算法的分析与设计第43-45页　运动数据处理算法的详细设计第45-52页　　运动数据间转化的设计第45-47页　　统一描述坐标系的设计第47-50页　　计算全局坐标系数据的设计第50-52页　本章小结第52-53页第六章运动人物建模与驱动子系统的详细设计与实现第53-69页　三维重建数据处理模块的详细设计与实现第53-57页　　三维重建数据处理模块的接口设计第53-55页　　三维重建数据处理模块的详细设计第55-57页　　三维重建数据处理模块的实现流程第57页　个性化人物建模模块的详细设计与实现第57-62页　　个性化人物建模模块的接口设计第57-58页　　个性化人物建模模块的详细设计第58-62页　　个性化人物建模模块的实现流程第62页　骨骼蒙皮动画驱动模块的详细设计与实现第62-64页　　骨骼蒙皮动画驱动模块的详细设计第62-64页　　骨骼蒙皮动画驱动模块中的图形引擎函数第64页　　骨骼蒙皮动画驱动模块的实现流程第64页　动画渲染与展示模块的详细设计与实现第64-67页　　动画渲染与展示模块的详细设计第64-65页　　动画渲染与展示模块的实现流程第65-66页　　动画渲染与展示模块界面设计第66-67页　本章小结第67-69页第七章测试与分析第69-83页　测试环境说明第69页　系统测试第69-79页　　三维重建数据处理模块功能验证与测试第69-72页　　个性化人物建模模块功能测试与验证第72-75页　　骨骼蒙皮动画驱动模块功能测试与验证第75-78页　　动画渲染展示模块功能测试与验证第78-79页　结果对比分析第79-81页　　运动分析能力的对比第79-80页　　可视化效果的对比第80-81页　本章小结第81-83页第八章总结与展望第83-85页　论文工作总结第83页　论文工作展望第83-85页参考文献第85-89页致谢第89-91页作者攻读学位期间发表的学术论文目录第91页本篇论文共91页，。面向用户评论的商品评估系统的设计与实现论文目录摘要第1-6页Abstract第6-10页第一章绪论第10-16页　研究背景及选题意义第10-11页　国内外研究现状第11-13页　本文的主要工作第13-14页　本文的组织结构第14-16页第二章商品评估系统相关技术介绍第16-24页　网络爬虫技术第16-17页　文本预处理技术第17-19页　　中文分词第17-18页　　去停用词第18-19页　情感分类技术第19-22页　本章小结第22-24页第三章商品评估系统需求分析第24-30页　功能性需求分析第24-27页　非功能性需求分析第27-29页　本章小结第29-30页第四章商品评估系统设计第30-44页　系统概要设计第30-37页　　系统软件架构设计第30-32页　　系统总体流程设计第32-33页　　系统模块划分第33-34页　　数据库设计第34-37页　系统详细设计第37-43页　本章小结第43-44页第五章商品评估系统实现第44-58页　注册登录模块的实现第44-45页　个人管理模块的实现第45-46页　数据采集模块的实现第46-50页　后台管理模块的实现第50-52页　情感分类模块的实现第52-55页　信息查询模块的实现第55-56页　评估结果模块的实现第56-57页　本章小结第57-58页第六章商品评估系统测试第58-74页　测试环境第58-59页　系统功能测试第59-72页　系统非功能测试第72-73页　本章小结第73-74页第七章总结与展望第74-76页　工作总结第74页　研究展望第74-76页参考文献第76-80页致谢第80页本篇论文共80页，。基于模板挖掘的日志分类方法的设计与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-16页　研究背景与意义第10-11页　国内外研究现状第11-13页　研究内容第13-14页　论文组织结构第14-15页　本章小结第15-16页第二章相关技术第16-29页　日志数据挖掘技术第16-17页　聚类技术第17-20页　　聚类算法第17-19页　　确定最佳聚类数方法第19-20页　文本聚类技术第20-26页　分类技术第26-28页　本章小结第28-29页第三章基于模板挖掘的日志分类方法第29-43页　基于归一化特征判别的日志模板挖掘算法第29-38页　　问题描述第29页　　日志模板挖掘算法概述第29-32页　　日志模板挖掘算法详细设计与实现第32-38页　基于模板挖掘的日志分类算法第38-42页　　日志分类算法详细设计与实现第38-40页　　模板集合的合并机制第40-42页　本章小结第42-43页第四章算法实验与分析第43-58页　实验环境第43页　数据集介绍第43-44页　日志模板挖掘算法的实验与分析第44-52页　　一种日志模板准确度的评价标准第44-47页　　模板挖掘准确度对比实验与分析第47-50页　　模板挖掘效率对比实验与分析第50-52页　日志分类算法的实验与分析第52-57页　　一种日志分类准确度的评价标准第52-53页　　分类准确度对比实验与分析第53-55页　　分类速度对比实验与分析第55-57页　本章小结第57-58页第五章原型系统的设计与实现第58-74页　需求分析第58-59页　　功能性需求第58-59页　　非功能性需求第59页　系统概要设计第59-63页　　系统架构设计第59-60页　　交互流程第60-61页　　数据库设计第61-63页　系统详细设计与实现第63-70页　　日志分类模块第63-65页　　日志模板挖掘模块第65-67页　　日志存取模块第67页　　服务模块第67-70页　系统环境配置第70页　系统测试第70-72页　　功能测试第70-72页　　非功能测试第72页　本章小结第72-74页第六章总结与展望第74-76页　全文总结第74-75页　工作展望第75-76页参考文献第76-81页致谢第81-82页攻读学位期间发表的学术论文目录第82页本篇论文共82页，。

　　基于LDA主题模型和ALS协同过滤的节目推荐算法论文目录摘要第1-7页ABSTRACT第7-12页第一章绪论第12-15页　课题研究背景和意义第12-13页　本文研究内容第13-14页　论文组织结构第14-15页第二章推荐算法和Spark平台介绍第15-29页　推荐算法的研究现状第15-16页　常见协同过滤推荐算法的介绍第16-22页　　基于用户的协同过滤第16-17页　　基于项目的协同过滤第17-18页　　基于模型的协同过滤第18-19页　　基于ALS矩阵分解的协同过滤第19-21页　　协同过滤算法的比较与选择第21-22页　主题模型概述第22-25页　　的模型推演过程第22-24页　　主题模型的适用性第24-25页　分布式大数据计算框架第25-27页　　的并行计算与任务调度第25-26页　　弹性分布式数据结构RDD第26-27页　　简介第27页　当前主要问题第27-28页　本章小结第28-29页第三章基于LDA主题模型的评分矩阵稀疏度优化算法第29-45页　主题模型求解和训练的介绍第29-32页　　抽样方法对LDA模型的求解第29-31页　　模型的训练第31-32页　节目评分矩阵稀疏度优化算法的设计第32-39页　　数据文件介绍和预处理第32-33页　　文件读取的改进和主题分布的求解第33-34页　　求解矩阵的相似性算法第34-35页　　降低评分矩阵稀疏度的算法设计第35-37页　　改进算法的性能评估与适用性分析第37-39页　基于LDA主题模型的评分矩阵稀疏度优化算法的并行化实现第39-44页　　模型的并行化第39-41页　　节目评分矩阵稀疏度优化算法的并行化第41-43页　　并行化算法的复杂度与性能分析第43-44页　本章小结第44-45页第四章基于动态加权的ALS协同过滤算法的改进第45-54页　协同过滤算法的优缺点第45页　动态加权用户和节目的协同过滤推荐算法的设计第45-50页　　基于特征矩阵的用户协同过滤第45-46页　　基于特征矩阵的项目协同过滤第46-47页　　动态加权用户和节目特征矩阵的协同过滤第47-49页　　改进算法的性能评估与适用性分析第49-50页　基于动态加权的ALS协同过滤算法的并行化实现第50-53页　　矩阵分解的并行化第50-51页　　基于特征矩阵的协同过滤算法的并行化第51-52页　　动态加权协同过滤算法的并行化第52-53页　　并行化算法的复杂度分析第53页　本章小结第53-54页第五章实验设计与结论分析第54-61页　并行算法实验仿真第54-55页　　实验数据集第54页　　实验环境第54-55页　推荐结果评估标准第55页　实验设计与结果分析第55-59页　　主题模型对推荐算法的提升第55-57页　　动态加权融合协同过滤算法的合理性第57-58页　　推荐算法并行化实现的性能评估第58-59页　本章小结第59-61页总结与展望第61-63页参考文献第63-68页致谢第68-69页附录第69页本篇论文共69页，。工商管理类文章12586篇，页次：1/140页【‖上一页‖‖】转到页[字数:3570点击:8][字数:4008点击:5][字数:1928点击:13][字数:4358点击:6][字数:3158点击:13][字数:2953点击:11][字数:3128点击:16][字数:4765点击:12][字数:3916点击:15][字数:6049点击:7][字数:3822点击:7][字数:4036点击:10][字数:4367点击:9][字数:3258点击:15][字数:4043点击:10][字数:3806点击:1][字数:4906点击:3][字数:6135点击:8][字数:4831点击:9][字数:4341点击:2][字数:3483点击:16][字数:3092点击:11][字数:4154点击:4][字数:3460点击:6][字数:4651点击:11][字数:5655点击:5][字数:3768点击:3][字数:3476点击:18][字数:4748点击:3][字数:4277点击:0][字数:4006点击:7][字数:3260点击:4][字数:3784点击:4][字数:3555点击:2][字数:3844点击:1][字数:3907点击:1][字数:4179点击:18][字数:3195点击:15][字数:5185点击:6][字数:4413点击:3][字数:4650点击:8][字数:4518点击:14][字数:4049点击:0][字数:4238点击:9][字数:3946点击:8][字数:3235点击:13][字数:4775点击:10][字数:3624点击:17][字数:3318点击:10][字数:3783点击:11][字数:5617点击:15][字数:3480点击:4][字数:4218点击:5][字数:4736点击:14][字数:4361点击:0][字数:3364点击:5][字数:3429点击:17][字数:4332点击:13][字数:3397点击:2][字数:3418点击:13][字数:4064点击:1][字数:6798点击:15][字数:3991点击:15][字数:3676点击:4][字数:3325点击:4][字数:3381点击:6][字数:3815点击:10][字数:3287点击:4][字数:3533点击:16][字数:4844点击:18][字数:4311点击:18][字数:3667点击:6][字数:4172点击:5][字数:7507点击:7][字数:4278点击:18][字数:2972点击:0][字数:4115点击:6][字数:8221点击:3][字数:3366点击:13][字数:4949点击:11][字数:2813点击:14][字数:5659点击:15][字数:3874点击:9][字数:3466点击:14][字数:3684点击:2][字数:4802点击:14][字数:3001点击:8][字数:2393点击:13][字数:4463点击:0][字数:7271点击:18]

　　基于深度时空网络的地铁流量预测系统的研究与实现论文目录摘要第1-5页ABSTRACT第5-10页第一章绪论第10-16页　背景和意义第10-11页　国内外研究现状第11-13页　课题内容及本人工作第13页　　课题研究内容第13页　　本人主要工作第13页　论文组织结构第13-16页第二章系统相关技术介绍第16-22页　交通流量预测技术第16-19页　　基于传统时序模型的交通流量预测技术第17页　　基于经典机器学习的交通流量预测技术第17页　　基于深度时空网络的交通流量预测技术第17-19页　系统开发技术第19-21页　　软件工程思想第19-20页　　框架第20页　　框架第20-21页　本章小结第21-22页第三章基于深度时空网络的地铁流量预测系统需求分析第22-28页　需求概述第22页　用户角色分析第22-23页　　普通出行市民第22-23页　　地铁乘务部门第23页　系统功能性需求分析第23-26页　　面向普通出行市民的功能需求分析第24页　　面向地铁乘务部门的功能需求分析第24-26页　系统非功能性需求分析第26页　　算法可靠性第26页　　系统时效性第26页　　预测准确性第26页　本章小结第26-28页第四章基于深度时空网络的地铁流量预测系统概要设计第28-40页　系统总体设计第28-30页　　系统架构设计第28-29页　　系统技术选型第29-30页　系统功能模块设计第30-33页　　核心算法模块第30-31页　　业务逻辑层第31-32页　　表现层第32-33页　系统数据库设计第33-35页　　系统E-R图设计第33-34页　　数据库表结构设计第34-35页　系统接口设计第35-38页　系统界面设计第38-39页　　布局设计第38-39页　　交互设计第39页　本章小结第39-40页第五章基于深度时空网络的地铁流量预测系统详细设计实现第40-58页　系统运行环境第40-41页　核心算法模块的详细设计与实现第41-49页　　数据预处理的详细设计与实现第41-42页　　模型搭建与训练的详细设计与实现第42-47页　　模型验证与测试的详细设计与实现第47-49页　业务逻辑层的详细设计与实现第49-53页　　用户权限管理的详细设计与实现第50-51页　　站点信息管理的详细设计与实现第51-52页　　流量数据管理的详细设计与实现第52-53页　表现层的详细设计与实现第53-55页　　表现层的详细设计第53页　　表现层的实现第53-55页　系统界面展示第55-57页　本章小结第57-58页第六章基于深度时空网络的地铁流量预测系统测试第58-66页　系统功能测试第58-61页　系统性能分析第61-64页　　算法可靠性分析第61-62页　　系统时效性分析第62页　　预测准确性分析第62-64页　本章小结第64-66页第七章结束语第66-68页　论文工作总结第66-67页　存在的问题及展望第67-68页参考文献第68-72页致谢第72-74页攻读学位期间发表的学术论文第74页本篇论文共74页，。基于移动摄像头的多目标检测、跟踪和事件检测论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-9页第一章绪论第9-14页　课题背景与意义第9-10页　相关领域研究现状第10-12页　　目标检测第10页　　多目标跟踪第10-11页　　交通异常事件检测第11-12页　论文研究成果第12页　论文结构安排第12-14页第二章无人机视频的多目标检测和跟踪第14-33页　引言第14-15页　基于深度学习的目标检测方法第15-19页　　[8]第16-17页　　[13]第17-18页　　第18-19页　基于检测框的多目标跟踪方法第19-22页　　[48]第20-21页　　[19]第21-22页　　[21]第22页　无人机视频目标检测与跟踪第22-28页　　数据集第23-24页　　基于RetinaNet的无人机视频目标检测第24-26页　　无人机多目标跟踪第26-28页　实验与结果分析第28-32页　　检测及跟踪评价指标第28-30页　　实验设置及细节第30页　　实验结果第30-32页　本章小结第32-33页第三章无监督的交通异常事件检测第33-51页　引言第33-34页　异常事件检测第34-37页　　第34页　　基于特征重建的异常事件检测第34-35页　　基于背景建模的异常事件检测第35-37页　基于轨迹的异常事件检测方法第37-47页　　背景建模模块第37-38页　　车辆检测模块第38-41页　　多目标跟踪模块第41-43页　　道路建模模块第43-45页　　决策模块第45-47页　实验设置及其结果第47-49页　　实验参数设置第47-48页　　实验结果分析第48-49页　本章小结第49-51页第四章监控视频车辆测速第51-59页　引言第51-52页　基于监控视频的车辆测速方法第52-56页　　参数初始化第52-54页　　车辆检测第54-55页　　车辆跟踪第55页　　速度计算第55-56页　参数设置以及实验运行结果第56-58页　　参数设置第56-57页　　实验结果展示第57-58页　本章小结第58-59页第五章总结与展望第59-61页　本文总结第59页　未来工作展望第59-61页参考文献第61-66页致谢第66-67页攻读学位期间取得的研究成果第67页本篇论文共67页，。

　　农林牧渔类文章7985篇，页次：1/89页【‖上一页‖‖】转到页[字数:14425点击:18][字数:1501点击:5][字数:1693点击:14][字数:1849点击:17][字数:1917点击:16][字数:1554点击:1][字数:1587点击:15][字数:2444点击:17][字数:2495点击:2][字数:3126点击:17][字数:1865点击:5][字数:3523点击:1][字数:3767点击:8][字数:2695点击:10][字数:2589点击:7][字数:3317点击:4][字数:2069点击:13][字数:3423点击:15][字数:2913点击:11][字数:3841点击:3][字数:3583点击:5][字数:11127点击:12][字数:4409点击:13][字数:2851点击:8][字数:3850点击:18][字数:2790点击:3][字数:6100点击:14][字数:3433点击:9][字数:1953点击:8][字数:3815点击:13][字数:1650点击:18][字数:3040点击:4][字数:2320点击:4][字数:4142点击:14][字数:3156点击:12][字数:1863点击:14][字数:2511点击:0][字数:1637点击:0][字数:1815点击:14][字数:1580点击:17][字数:2319点击:13][字数:4157点击:1][字数:1797点击:11][字数:2614点击:18][字数:2410点击:4][字数:3122点击:1][字数:4230点击:6][字数:3044点击:12][字数:1877点击:13][字数:2334点击:5][字数:2415点击:17][字数:3214点击:10][字数:3153点击:4][字数:2991点击:15][字数:1965点击:14][字数:2947点击:15][字数:3770点击:18][字数:4003点击:17][字数:4836点击:3][字数:3960点击:11][字数:1816点击:11][字数:1830点击:3][字数:2493点击:4][字数:2912点击:0][字数:4009点击:2][字数:1844点击:11][字数:2723点击:0][字数:2844点击:16][字数:2932点击:15][字数:812点击:5][字数:2624点击:11][字数:2740点击:12][字数:2405点击:5][字数:2261点击:0][字数:3137点击:6][字数:1242点击:7][字数:1736点击:11][字数:1873点击:13][字数:1502点击:12][字数:4267点击:14][字数:2348点击:13][字数:2835点击:18][字数:1590点击:8][字数:7457点击:18][字数:4484点击:6][字数:3429点击:17][字数:3659点击:8][字数:3273点击:10][字数:2001点击:9][字数:3506点击:4]基于网络切片下的车联网无线资源分配策略研究论文目录摘要第1-7页ABSTRACT第7-13页第一章绪论第13-19页　研究背景及意义第13-14页　国内外研究现状第14-17页　　车联网网络切片研究现状第14-15页　　车联网计算任务卸载研究现状第15-16页　　车联网内容缓存研究现状第16-17页　论文主要工作内容第17-18页　论文结构与安排第18-19页第二章相关技术基础第19-31页　车联网技术第19-24页　　车联网简介第19-20页　　技术第20-22页　　技术第22-24页　网络切片技术第24-28页　　网络切片产生及定义第24-25页　　网络切片资源管理架构第25-27页　　面临的问题与挑战第27-28页　技术第28-29页　　概念第28-29页　　网络架构第29页　本章小结第29-31页第三章基于时延最小化的计算任务卸载策略第31-43页　引言第31页　系统模型第31-32页　问题计算第32-35页　　本地卸载模型第32页　　卸载模型第32-35页　算法设计与实现第35-39页　　种群初始化第35-36页　　遗传算子第36-38页　　适应度函数第38-39页　仿真验证与结果分析第39-42页　本章小结第42-43页第四章基于时延最小化的内容缓存与分发策略第43-55页　引言第43页　系统模型第43-44页　问题计算第44-47页　算法设计与实现第47-49页　　通信资源优化子问题第47-48页　　缓存资源和文件放置子问题第48-49页　仿真结果与分析第49-53页　本章小结第53-55页第五章总结与展望第55-57页　全文工作总结第55-56页　未来展望第56-57页附录英文缩略词对照表第57-59页参考文献第59-65页致谢第65-66页攻读学位期间取得的研究成果第66页本篇论文共66页，。

财通证券：卫浴具备强消费属性国牌卫浴有望向上突围世界快讯