上海论文网提供MBA论文选题服务,专业提供硕士毕业论文服务。
导航 当前位置:上海论文网 > 论文范文 > 正文
硕士论文范文大全5例「计算机论文」
  • 论文价格:150
  • 用途:硕士毕业论文 Master Thesis
  • 编辑:若诗
  • 点击次数:
  • 论文字数:42198
  • 论文编号:el2021082513424423553
  • 日期:2021-09-26
  • 来源:上海论文网
计算机论文范文在哪里找?伴随着我国经济的快速发展,人们生活水平的不断提高,城镇化规模的迅速扩大,人员流动日益增大,货物运输不断增长,对交通工具提出了更高的要求。由于我国幅员辽阔,人口密集,铁路运输能很好地适应我国发展需要,特别是高铁客运专线,能让人们出行更方便,更快捷,更舒适,因而高铁出行越来越受到人们的追捧。为适应货物运输需要,我国也在计划建设货运专线的高铁。近几年我国经济增速放缓,铁路建设作为一种基建投资能很好的拉动经济增长,扩大内需,我国将高铁建设作为中长期发展规划。随着我国取得的高铁显著成绩,中国高铁已成为国际上的一张靓丽明信片,吸引了国际的目光,为我国装备制造走出去战略奠定了良好基础。本文为大家提供了篇关于计算机方面的范文,供大家参考。

 

计算机论文范文一:基于计算机视觉的物体抓取识别算法的研究与实现

 

在本文的研究过程中,参考了大量计算机视觉方向的国际顶级期刊、会议的文章,如CVPR,ICCV,ECCV,IJCV。对于开源了源代码的文章,笔者都运行过并见到了实际的效果,对于未开源代码的文章,都有学习它们的思想,并复现了部分文章。本文使用了Python、C++和Matlab三种编程语言实现,相机标定部分使用Matlab实现,双目视觉和立体匹配部分使用C++实现,物体识别的部分使用Python和深度学习框架Pytorch实现。之所以使用不同的编程语言是因为不同的任务有其不同的需求,不同的编程语言也有其不同的特性和生态,在进行研究和实现时,必须依据具体问题选择适当的工具。比如C++的运行速度更快,所以更适合实时性要求非常高的立体匹配算法,Python更加灵活,处理数据、可视化的能力强大,有配套的深度学习框架,所以它非常适合用于深度学习的算法实验,而Matlab的标定程序经过比较,其精确度优于C++的OpenCV框架。本文主要介绍了四项工作,自动标注、立体匹配、物体识别和行为识别。自动标注是基于VATIC的软件和算法框架修改的,其节省标注的能力更胜一筹。立体匹配算法利用了双目视觉的对极约束条件,通过动态规划的思想,在线性的时间内就完成了立体匹配。物体识别是一项全新的工作,它通过弱监督学习的训练方法,在不提供标定框的条件下即可识别图像上的物体及其数量。行为识别则实现了对视频数据的分类,达成了识别目标顾客行为的目标。在接下来,笔者将继续开展本文的研究和实现,其方向主要有二。其一,继续弱监督学习物体识别的研究,虽然当前的准确率足够,但是模型的可解释性不强,我将尝试RegionProposalNetwork的思想,继续实验。除此之外,在立体匹配的基础之上,我将尝试使用多源输入网络,如深度孪生网络(SiameseNetwork),双流神经网络(Two-StreamNeuralNetwork)。
摘要
Abstract
第1章绪论
    1.1研究背景及意义
    1.2国内外研究现状分析
    1.3研究目标及内容
    1.4本文组织结构
第2章相关概念和技术
    2.1双目视觉和立体匹配
        2.1.1双目视觉
        2.1.2立体匹配
        2.1.3积分直方图的应用
    2.2物体识别
    2.3行为识别
第3章标注工具和数据集
    3.1VATIC标注工具的插值算法原理
    3.2基于VATIC插值算法的改进策略
    3.3数据的内容和标注方法
    3.4数据标注的统计结果
第4章立体视觉
    4.1对极约束
    4.2立体匹配
        4.2.1积分图和积分直方图的概念
        4.2.2积分直方图的算法
        4.2.3子区域的计算
        4.2.4快速积分直方图算法
    4.3双目视觉算法流程
        4.3.1相机标定
        4.3.2立体矫正
        4.3.3立体匹配
第5章物体识别
    5.1网络结构
    5.2损失函数
        5.2.1多任务学习
        5.2.2标签编码
        5.2.3计数损失
    5.3实现细节
        5.3.1实现平台
        5.3.2迁移学习和参数初始化
        5.3.3优化方法
        5.3.4预处理和数据增强
        5.3.5结果量化
        5.3.6训练效果
    5.4模型评估
        5.4.1计数评估标准
        5.4.2实验验证
        5.4.3双流物体识别
        5.4.4错误识别分析
第6章行为识别
    6.1数据集
    6.2运动信息
    6.3网络结构
    6.4模型评估
第7章总结与展望
参考文献

 

计算机论文范文二:虚拟计算机内存取证系统的设计与实现

 

本文设计与实现的针对虚拟计算机内存取证系统,能够弥补现有内存取证工具软件无法实现针对具有反取证功能木马的有效取证及针对虚拟计算机内存完整无损取证及还原等问题。以恶意代码(尤其是木马程序)在虚拟化系统中的窃密行为及取证行为为检测目标,对获取到的虚拟化系统的易失性数据进行快速定位、深度检测、关联分析,以实现实时分析、线索发现、攻击行为重现等工作目标。项目经过前期预研已攻克了虚拟内存格式破解、任意区域成片内存完整获取、数据结构与证据信息映射、证据信息提取技术等部分关键技术,力争通过本项目的实施开发出满足业务需求的原型系统。设计研究的重点是在现有虚拟计算机内存数据格式破解研究的基础上,通过对木马虚拟机型木马活动方式及行为特异性研究,通过进程信息分析、注册表信息分析、线程分析、系统加载驱动分析等技术,实现快速定位、深度检测、关联分析,以实现实时分析、线索发现、攻击行为重现等取证目标。主要研究内容包括:用软件方法获取内核内存区对象,并借助于操作系统的内核数据结构和相关机制去解析重构内存数据。因此,须研究虚拟计算环境下易失性证据模型;通过逆向破解实现任意区域成片内存完整获取与转存,实现证据信息提取与解析;虚拟计算环境下木马在植入、隐藏、潜伏、激活、加载、运行和通信阶段的特征,以及木马在虚拟机环境下采取的反取证原理及其行为指纹,建立木马行为痕迹发现模型。
论文范文模板
基于3D-DUnet的ABUS中乳腺癌病灶自动筛查方法研究设想
摘要
Abstract
1绪论
    1.1课题研究背景和意义
    1.2国内外研究及应用现状
        1.2.1内存取证技术的起源与发展
        1.2.2内存取证工具软件的发展过程
    1.3本文研究的主要内容
    1.4文章的组织结构
2系统建模虚拟环境内存数据结构解析和行为重构技术
    2.1虚拟内存信息及内存文件的无损获取技术
    2.2行为重构技术—内存数据结构与证据信息映射模型
    2.3本章小结
3虚拟机型木马行为特异性研究并建立木马行为发现模型
    3.1虚拟机型木马行为特异性研究
    3.2木马行为发现模型
        3.2.1基于字符串查找的特征监测
        3.2.2进程检测
        3.2.3线程检测
        3.2.4驱动注入检测
        3.2.5隐藏进程/DLL分析
        3.2.6注册表检测
        3.2.7进程行为关联检测
    3.3章节小结
4虚拟计算机内存取证系统的设计与实现
    4.1系统的总体结构图
    4.2目标虚拟机内存文件的无损获取
    4.3取证系统-进程线程解析重构模块
    4.4取证系统-驱动注册表解析重构模块
    4.5取证系统扫描界面和结果
    4.6章节小结
结论
参考文献

 

计算机论文范文三:基于SCADE的计算机联锁与列控一体化系统研究

 

联锁列控一体化系统集成度高,控制能力强,系统间接口少,操作简易,维护简便,安装调试简单,成本造价低,将成为高速铁路信号设备发展趋势。本文基于SCADE开发工具进行一体化系统应用软件建模和验证,证明了SCADE开发工具在铁路信号系统软件开发领域的可行性及优越性,并详细完成了部分功能模块的设计和生成了面向工程的程序代码。SCADE解决了以往开发过程中存在的不足,如工作量大,过程繁琐,软件质量不佳等问题。本文研究的主要内容包括:(1)根据国内CTCS-2系统的架构,从软件硬件角度分析当前国内联锁系统和列控系统的结构功能,分析一体化系统实现的可行性及可操作性。(2)介绍了SCADE的理论基础及产品种类,说明SCADE对一体化集成系统的软件开发具有可用性和优势性。(3)根据联锁和列控逻辑在进路建立过程中的动作流程和功能特点,将联锁进路建立的模块化划分为道岔控制子模块、进路处理子模块、信号开放子模块三个基本联锁处理模块,外加列控的区段编码及信号机点灯处理模块、有源应答器报文生成和发送模块,结合举例站场进路场景,做了了几个模块的模型建立,并对模型进行静态语法分析,基于测试的覆盖分析,并观察结果,判断是否符合设计需求,最后生成C代码。此次设计基本达到了SCADE建模预期的要求,但此次设计只是实现了一体化系统的一个很小的功能,在实际的应用中,一体系统还有更繁琐和更多的功能需要实现,还有很多需要完善的地方:(1)本次只对一体化系统几个主要应用功能建立模型和测试验证,在实际应用中还有很多模块功能及进路类型需要实现,一体化开发工作量还很大。(2)在模型验证方面,由于个人经验及时间限制,没有对模型做形式化验证,导致模型验证的不完整。摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章绪论
    1.1选题背景
    1.2国内外一体化系统现状
    1.3SCADE开发环境
    1.4主要内容及结构
第二章开发环境SCADE简介
    2.1SCADE开发环境优势
    2.2SCADE系列工具
    2.3SCADE理论基础
        2.3.1反应式系统
        2.3.2确定性
        2.3.3同步假设
        2.3.4并发性
    2.4SCADESuite介绍
        2.4.1模型建立
        2.4.2模型验证
        2.4.3代码生成
第三章列控联锁一体化系统设计
    3.1CTCS-2级列控系统概述
        3.1.1车载设备介绍
        3.1.2地面设备介绍
    3.2一体化系统硬件设计
        3.2.1操作表示机
        3.2.2电务维修机
        3.2.3逻辑主机
    3.3一体化系统软件设计
        3.3.1进路控制模块
        3.3.2区段编码模块
        3.3.3应答器报文处理模块
        3.3.4区间运行方向控制模块
        3.3.5临时限速处理模块
        3.3.6区间逻辑检查模块
第四章一体化系统软件模型图设计实现
    4.1软件总体模型图设计实现
        4.1.1需求分析
        4.1.2功能设计
        4.1.3建立模型图
    4.2进路控制模型图设计实现
        4.2.1需求分析
        4.2.2功能设计
        4.2.3建立模型图
    4.3区段编码模型图设计实现
        4.3.1需求分析
        4.3.2功能设计
        4.3.3建立模型图
    4.4应答器报文模型图设计实现
        4.4.1需求分析
        4.4.2功能设计
        4.4.3建立模型图
第五章进路控制模型验证及代码生成
    5.1进路控制模型静态验证
    5.2进路控制模型代码生成
    5.3进路控制模型覆盖率验证
        5.3.1覆盖率准则提取
        5.3.2覆盖率测试
第六章总结
参考文献

 

计算机论文范文四:基于计算机视觉的白带干片显微图像识别技术的研究

 

本文所研究基于计算机视觉的白带干片显微图像识别技术,虽然已经达到一般的检验水平,但在很多方面都还存在着继续发展和优化的潜力:1.在硬件方面前置自动化涂片,染色和进料的设备对制片的一致性,处理速度还有大量的提升空间。显微镜和摄像头的成像清晰度,拍照速度,对焦算法都还有继续提升的空间。由于算法复杂和所需处理的数据量巨大,面对常规检测需要软件的优化和硬件的支持以提高检测速度,需要使用专用的图像加速硬件设备和编程支持。以上几种提升都需要在硬件方面进行升级和改进,但在成本方面估计会有最低5倍以上的提升,对于全国医院的大面积普及存在瓶颈,需要更多的现实意义的考量。2.样本数据的收集和分类仍然是优化的重点,收集更多的数据和更精确细致的分类必然是提高模型准确率的必要手段,所以在此处更多的数据集,更多的细分,更优的网络和分类识别手段,都是以后继续优化的主要方向。3.目前的图像分割方法过于复杂,并消耗大量的系统资源,后续可能需要采用更优的分割手段如SSD等基于神经网络的分割方法,提高分割的精度和速度。4.由于现在人工智能技术的发展,基于神经网络的分类手段的应用已经越来越多,精度也越来越高,但在医疗检验领域由于其中完全无法解读的黑盒识别手段对某些需要绝对精准的目标存在极大的不稳定性,所以在整体优化中不能完全放手于人工智能检测,需要加以人为的传统算法和计算控制。5.结合大数据技术和分布式技术可在此项目普及后对产品进行积累式的持续优化,即将每家医院作为一个数据终端通过网络将检验结果数据收集,经过本地专家的审核,确认样本的结果,并在终端进行标记处理,最后将数据汇集到一起进行持续的模型优化,这种方法能够对检验结果起到持续优化的能力,但受限于各大医院的信息互联和数据共享及目前的“信息孤岛”问题。6.本识别技术随自动检测设备于18年初获得产品注册证,在市场经历了一年多的推广,吸收市场需求经验和不断优化检验的准确率和检验速度不断提升,由于此类市场空白,没有对比厂家,但在识别的准确率方面已取得此领域专家的认可和推广,认为其霉菌,菌丝识别准确率高,菌群密集度,菌群多样性,AV评分和Nugent评分基本准确,滴虫能够对疑似目标进行推送。
计算机论文范文
举例模型
摘要
abstract
第一章绪论
    1.1课题研究背景及意义
    1.2国内外现状分析
        1.2.1国外研究现状
        1.2.2国内研究现状
    1.3课题研究的主要内容及创新点
    1.4本文的组织结构
第二章白带干片微生态菌群检测技术的医学基础
    2.1白带干片彩色显微图像评价系统
    2.2白带干片标本采集、制备,染色及图像采集
        2.2.1新鲜标本采集
        2.2.2手工制片染色及采集方法:
        2.2.3全自动制片染色及采集方法
    2.3阴道微生态评价体系
        2.3.1阴道微生态环境的概念
        2.3.2阴道微生态评价体系介绍
    2.4阴道微生态各成分的干片高倍显微特征
        2.4.1阴道微生态菌种类型概述
        2.4.2白细胞染色后高倍显微特征
        2.4.3霉菌孢子染色后高倍显微特征
        2.4.4杆菌染色后高倍显微特征
        2.4.5滴虫染色后高倍显微特征
    2.5本章小结
第三章白带干片显微图像分类识别
    3.1分类识别方案
        3.1.1设计流程
        3.1.2实验环境介绍
    3.2高倍彩色显微图像的预处理
        3.2.1图像前处理
        3.2.2彩色图片通道分离法的实现
    3.3基于Caffe框架的霉菌分类识别
        3.3.1框架及算法简介
        3.3.2深度学习网络的改造
        3.3.3构建模型并测试结果
    3.4基于Tamura-SVM的滴虫分类识别
        3.4.1模型构建
        3.4.2验证与分析
    3.5基于特征统计学的分类识别
        3.5.1特征提取
        3.5.2分类实现与结果分析
    3.6深度学习+特征统计法的综合识别与验证
    3.7本章小结
第四章白带干片显微图像综合识别验证
    4.1阴道微生态评价
    4.2阴道微生态评价综合验证
    4.3阴道微生态评价综合验证的结果分析
    4.4本章小结
第五章总结与展望
    5.1总结
    5.2展望
参考文献

 

计算机论文范文五:自动全乳超声中乳腺癌的计算机辅助筛查方法研究

 

乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤,是世界女性中第二大致死疾病,仅次于肺癌。早期筛查对防治乳腺癌至关重要。ABUS是乳腺癌筛查的一种新的有效的影像学检查手段,然而,目前ABUS检查仍然依靠临床医生人工阅片,由于ABUS图像声影干扰大、信噪比低等客观因素的影响,这种人工阅片方式不仅耗费大量时间和精力,且严重依赖医师的临床经验,存在漏诊误诊率较高、重复性较差等问题。因此,乳腺癌临床诊断中亟需一种从ABUS图像中全自动地准确高效地筛查出乳腺癌病灶的方法。本论文采用深度学习算法先后提出两种方法:(1)基于3D-DUnet的ABUS中乳腺癌病灶自动筛查系统;(2)基于2D-CALN的ABUS中乳腺癌病灶自动筛查系统;大量实验证明本论文提出的方法为ABUS的乳腺癌自动筛查提供了一种准确的、高效的、新颖的系统,协助医生进行准确高效地进行癌症区域筛查,并可能促进其他重要的临床应用,如乳腺癌良恶性分类,以及BI-RADS分级诊断等。本论文以全乳超声图像ABUS为研究对象,以实现全自动的乳腺癌病灶筛查为目的,完成的工作内容如下:(1)介绍ABUS中乳腺癌病灶筛查的临床背景与研究意义,分析自动化乳腺癌筛查的重要性和必要性;介绍国内外相关的研究现状;说明本文研究面临的挑战;同时提出本文的研究设想。(2)详细阐述基于3D-DUnet乳腺癌病灶自动筛查系统(3D-DUnet-BCASM)。首先,总体介绍乳腺癌筛查的框架;然后,简要说明迁移学习原理与应用,以及三维卷积神经网络的基本结构,主要包括卷积层、池化层、批归一化、ReLU激活函数、自适应矩估计优化算法等;接着,详细介绍本文为改善病灶筛查性能提出的创新性解决方法,包括残差带孔卷积、基于混合损失函数的密集深度监督结构DDS、阈值映射层TM、以及重叠损失函数、阈值损失函数等模块。
摘要
Abstract
第1章绪论
    1.1临床背景与研究意义
    1.2国内外研究现状
    1.3本论文的研究目标与挑战
    1.4本论文的研究设想
    1.5本论文的内容组织结构
第2章基于3D-DUnet的ABUS乳腺癌自动筛查方法
    2.13D-DUnet-BCASM的研究框架
    2.2迁移学习
    2.33D-DUNET-BCASM的网络结构
        2.3.1三维卷积层
        2.3.2激活函数层
        2.3.3批标准化层
        2.3.4下采样与上采样层
        2.3.5优化算法
    2.4密集深度监督结构
    2.5自适应阈值映射层
    2.6混合损失函数
        2.6.1密集深度监督的损失函数
        2.6.2阈值映射损失函数
    2.7实验设计与性能评估
        2.7.1实验数据
        2.7.2实验细节
        2.7.3评价指标
        2.7.4定量评估
        2.7.5定性评估
    2.8讨论与结论
    2.9本章小结
第3章基于2D-CALN的ABUS中乳腺癌自动筛查方法
    3.12D-CALN-BCASM的研究框架
    3.2特征提取网络FEN
    3.3候选区域定位网络CALN
        3.3.1非极大值抑制算法
        3.3.2CALN结构
    3.4感兴趣区域池化层
    3.5病灶分类与定位损失函数
    3.6实验设计与性能评估
        3.6.1实验数据
        3.6.2实验细节
        3.6.3阈值参数T1、T2的性能对比
        3.6.4定量分析
        3.6.5定性分析
    3.7讨论和结论
    3.8本章小结
第4章总结与展望
    4.1本文总结
    4.2本文的主要贡献
    4.3本文的不足和展望
参考文献
论文写作涉及到的论文选题、标题、摘要、提纲、开题报告、答辩等方面,本网为大家提供相关的写作素材,有任何问题,欢迎随时咨询