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计算机论文提纲范文样本「模板精选」
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  • 论文编号:el2021083121580224267
  • 日期:2021-11-03
  • 来源:上海论文网

论文提纲范文样本哪里找?本文以计算机论文为例,为大家列举了3篇论文提纲范文,多参考学习,希望对你的论文写作有帮助。

计算机论文提纲
计算机论文提纲

论文提纲范文样本一:人工智能在商业银行经营管理中的应用对策研究 ——以招商银行为例

摘要

ABSTRACT

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.1.1 国际背景

1.1.2 国内背景

1.2 研究意义

1.2.1 理论意义

1.2.2 现实意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 国外研究现状

1.3.2 国内研究现状

1.3.3 国内外研究综述

1.4 研究内容与研究方法

1.4.1 研究内容

1.4.2 研究方法

1.5 创新点和不足之处

1.5.1 创新点

1.5.2 不足之处

第2章 相关概念及理论基础

2.1 相关概念

2.1.1 人工智能

2.1.2 智能营销

2.1.3 智能风控

2.2 理论基础

2.2.1 产业融合理论

2.2.2 功能金融理论

2.2.3 交易费用理论

2.2.4 信息不对称理论

第3章 人工智能在商业银行应用的必要性与可行性分析

3.1 人工智能在商业银行应用的必要性

3.1.1 人工智能提升商业银行业务效率

3.1.2 人工智能降低商业银行的营运成本

3.1.3 人工智能提升商业银行的风控能力

3.1.4 人工智能促进商业银行创新产品和服务

3.2 人工智能在商业银行应用的可行性

3.2.1 国家政策支持人工智能的金融布局

3.2.2 大数据兴起推动了人工智能技术发展

3.2.3 个性化需求驱动人工智能技术推广应用

3.3 人工智能在商业银行的应用领域

3.3.1 机器学习技术推动智能投资平台的兴起

3.3.2 自然语言处理引入智能客服机器人

3.3.3 计算机视觉推动智能风控系统的产生

第4章 人工智能在招商银行经营管理中的应用案例分析

4.1 招商银行简介

4.2 应用现状

4.2.1 推荐系统的基本原理

4.2.2 人工智能算法推荐系统推动智能营销

4.2.3 人工智能算法助力智能风控

4.2.4 人工智能算法推荐系统引领智能投顾

4.3 应用成效

4.3.1 智能营销成效分析

4.3.2 智能风控成效分析

4.3.3 ”摩羯智投“成效分析

4.4 应用难点

4.4.1 数据支撑力度弱

4.4.2 系统性风险防范困难

4.4.3 核心技术研发不足

4.4.4 客户群满意度较差

4.4.5 人工智能认可度低

4.5 成因分析

4.5.1 数据资源供应滞后

4.5.2 人工智能监管体系不完善

4.5.3 复合型人工智能人才不足

4.5.4 缺少个性化的产品和服务

4.5.5 公众对人工智能缺乏理性认识

第5章 促进人工智能在商业银行经营管理应用的对策建议

5.1 加强人工智能组织体系建设

5.1.1 完善顶层设计战略布局

5.1.2 打造智能化的业务管理体系

5.1.3 建立技术资源和保障措施

5.2 健全金融数据保障机制

5.2.1 构建人工智能数据共享池

5.2.2 建立数据加密共享的联邦学习机制

5.2.3 加强金融生态圈建设

5.3 注重以客户为导向

5.3.1 实现人工智能线上线下服务融合

5.3.2 提高客户人工智能体验满意度

5.3.3 加大人工智能技术宣传推介力度

5.4 严控人工智能技术风险

5.4.1 稳步推行人工智能技术

5.4.2 加强合规科技应用

5.4.3 推进智能集成技术研发

5.5 构建完备的人工智能人才体系

5.5.1 多渠道引入人工智能人才

5.5.2 组建人工智能核心技术研发团队

5.5.3 创新人才培养体制

结束语

参考文献

论文提纲范文样本二:时间感知的组推荐系统研究

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 群组推荐系统

1.2.2 基于时间的推荐系统

1.3 研究内容和组织结构

2 相关方法与理论基础

2.1 常用推荐算法

2.1.1 基于协同过滤的推荐算法

2.1.2 矩阵分解

2.2 群组推荐算法

2.2.1 群组用户偏好获取

2.2.2 群组发现方法

2.2.3 群组偏好融合策略

2.3 时间上下文推荐系统

2.3.1 上下文感知

2.3.2 时间上下文信息

2.4 本章小结

3 融合时间的广义矩阵分解组推荐算法

3.1 引言

3.2 算法介绍

3.2.1 问题描述

3.2.2 模型架构

3.2.3 模型算法步骤

3.2.4 损失函数与优化方法

3.3 实验与分析

3.3.1 数据集分析

3.3.2 评价指标

3.3.3 融合策略选择

3.4 算法对比

3.5 本章小结

4 基于深度学习的时间上下文组推荐算法

4.1 引言

4.2 基于深度学习的上下文群组推荐算法

4.2.1 融合时间的组合特征模型

4.2.2 算法步骤

4.3 实验与分析

4.3.1 评价指标

4.3.2 参数对比

4.3.3 实验结果

4.4 本章小结

5 基于时间信息的组推荐系统应用

5.1 概述

5.2 应用设计

5.2.1 数据库设计

5.2.2 模型设计

5.2.3 页面展示

5.3 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

论文提纲范文
论文提纲范文

论文提纲范文样本三:油田油水集输管道腐蚀预警研究

摘要

abstract

第一章 绪论

1.1 选题背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 油水集输管道腐蚀速率预测模型研究现状

1.2.2 油水集输管道腐蚀失效评价研究现状

1.3 主要研究方法

1.3.1 方差分析法简介

1.3.2 响应面试验研究方法简介

1.3.3 T-S型模糊神经网络简介

1.4 研究内容及思路

第二章 腐蚀影响因素与腐蚀速率相关性研究

2.1 管道腐蚀影响因素的确定

2.2 不同影响因素下腐蚀速率的测定

2.2.1 腐蚀试验设计

2.2.2 试验装置

2.2.3 挂片预处理

2.2.4 腐蚀产物去除

2.2.5 腐蚀速率计算

2.3 基于方差分析法的试验结果分析

2.3.1 二氧化碳分压与腐蚀速率相关性分析

2.3.2 硫化氢分压与腐蚀速率相关性分析

2.3.3 氯离子浓度与腐蚀速率相关性分析

2.3.4 钙镁离子浓度与腐蚀速率相关性分析

2.3.5 流速与腐蚀速率相关性分析

2.3.6 温度与腐蚀速率相关性分析

2.4 本章小结

第三章 导致腐蚀快速发展的主要因素组合分析

3.1 响应面实验设计

3.1.1 腐蚀因素与水平

3.1.2 响应面试验结果

3.2 均匀腐蚀下的响应面试验结果分析

3.3 局部腐蚀下的响应面试验结果分析

3.4 本章小结

第四章 油水集输管道腐蚀速率预测模型建立

4.1 基于T-S型模糊神经网络的均匀腐蚀速率预测模型

4.1.1 预测模型网络结构的确定

4.1.2 预测模型数据库建立

4.1.3 预测模型的训练、验证和测试

4.2 基于T-S型模糊神经网络的局部腐蚀速率预测模型

4.2.1 预测模型网络结构的确定

4.2.2 预测模型数据库建立

4.2.3 预测模型的训练、验证和测试

4.3 本章小结

第五章 油水集输管道腐蚀预警模型建立

5.1 腐蚀管道剩余强度评价标准选取

5.2 基于均匀腐蚀的管道剩余壁厚预警模型

5.3 基于局部腐蚀的管道敏感区间预警模型

(1)Ⅰ级(不安全)

(2)Ⅲ级(安全)

(3)Ⅱ级(存在失效风险)

第六章 油水集输管道腐蚀分析预警系统开发

6.1 软件简介

6.2 软件模块简介

6.2.1 启动窗口

6.2.2 主窗口

6.2.3 ”软件设置“菜单

6.2.4 ”监测数据采集模块“菜单

6.2.5 ”多因子方差分析模块“菜单

6.2.6 ”基于响应面法的腐蚀速率预测模块“菜单

6.2.7 ”基于人工神经网络的腐蚀速率预测模块“菜单

6.2.8 ”腐蚀预警模块“菜单

6.2.9 ”帮助“菜单

第七章 结论与展望

7.1 结论

7.1.1 腐蚀影响因素与腐蚀速率相关性研究

7.1.2 导致腐蚀快速发展的主要因素组合分析

7.1.3 均匀腐蚀速率预测模型建立

7.1.4 局部腐蚀速率预测模型建立

7.1.5 油水集输管道腐蚀预警模型建立

7.1.6 油水集输管道腐蚀监控预警研究与开发

7.2 展望

致谢

参考文献

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