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　　面向天基接入网络的5G用户管理系统的设计和实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章绪论第11-17页　课题背景与意义第11-12页　国内外研究现状第12-15页　　天地一体化网络发展现状第12-13页　　网络发展现状第13-14页　　移动通信网用户服务管理功能发展现状第14-15页　论文研究内容第15页　论文结构第15-17页第二章相关技术研究第17-23页　用户管理相关技术介绍第17-19页　用户安全相关技术介绍第19-21页　用户位置管理相关技术介绍第21-22页　本章小结第22-23页第三章面向天基接入网络的5G用户管理系统的需求分析第23-35页　系统总体需求概述第23-27页　　系统角色分析第23-24页　　系统总体功能分析第24-25页　　系统用例分析第25-27页　系统详细功能分析第27-33页　　用户登录功能需求分析第27-28页　　用户注册功能需求分析第28-29页　　用户服务信息管理功能需求分析第29-32页　　用户鉴权功能需求分析第32-33页　系统非功能性需求第33-34页　　数据精确度第33页　　时间性要求第33页　　安全性要求第33-34页　　可靠性需求第34页　　可用性需求第34页　本章小结第34-35页第四章面向天基接入网络的5G用户管理系统的概要设计第35-47页　面向天基接入网络的5G用户管理系统总体架构设计第35-36页　面向天基接入网络的5G用户管理系统交互流程设计第36-41页　　用户登录交互流程设计第36-37页　　用户鉴权交互流程设计第37-38页　　用户注册交互流程设计第38-39页　　用户信息查询交互流程设计第39页　　新增用户交互流程设计第39-40页　　修改用户密码流程交互设计第40-41页　　用户位置信息管理流程交互设计第41页　面向天基接入网络的5G用户管理系统数据库设计第41-44页　面向天基接入网络的5G用户管理系统接口设计第44-46页　本章小结第46-47页第五章面向天基接入网络的5G用户管理系统的详细设计和实现第47-63页　面向天基接入网络的5G用户管理系统技术方案第47-48页　　系统服务端第47-48页　　系统前端第48页　　后台数据库第48页　面向天基接入网络的5G用户管理系统详细设计第48-58页　　用户登录模块详细设计第49-50页　　用户鉴权模块详细设计第50-52页　　用户注册模块详细设计第52-54页　　用户服务信息存储模块模块详细设计第54-58页　关键问题分析与解决方案设计第58-61页　　用户身份标识信息设计第58-60页　　网络公钥+私钥加密鉴权机制设计第60-61页　本章小结第61-63页第六章面向天基接入网络的5G用户管理系统的测试第63-75页　测试环境组成第63-64页　系统功能测试第64-73页　　用户登录模块功能测试第64-65页　　用户鉴权模块功能测试第65-67页　　用户注册模块功能测试第67-68页　　用户服务信息存储模块功能测试第68-73页　系统整体测试第73-74页　测试结果分析第74页　本章小结第74-75页第七章总结与展望第75-77页　全文总结第75页　工作展望第75-77页参考文献第77-79页致谢第79页本篇论文共79页，。基于计算机辅助作曲的无载体信息隐藏技术研究论文目录摘要第1-7页ABSTRACT第7-12页第一章绪论第12-18页　研究背景和意义第12-13页　论文研究内容第13-15页　论文组织结构第15-18页第二章背景知识第18-28页　无载体信息隐藏第18-21页　　无载体信息隐藏基本原理第18-19页　　无载体信息隐藏研究现状第19-21页　音乐基本理论知识第21-26页　　音高的介绍第22-23页　　音乐节奏的介绍第23-24页　　和弦的介绍与和弦的功能体系第24-25页　　音乐的音频形式第25-26页　计算机自动作曲技术第26-27页　本章小结第27-28页第三章基于计算机辅助作曲的信息隐藏媒体生成方法第28-48页　无载体信息隐藏音乐特征生成系统基本原理第28-30页　音乐节奏序列的载密生成方法第30-32页　音乐音高序列的载密方法与单旋律音乐的生成第32-36页　　循环神经网络单旋律生成系统原理第32-34页　　音高序列载密生成算法第34-36页　单旋律音乐的和弦载密编配方法第36-41页　　和弦自动编配原理第37页　　和弦载密编配算法第37-41页　音乐全特征载密的无载体信息隐藏方法第41-45页　　音乐全特征载密的实现方法第41-45页　　无载体信息隐藏媒体的生成第45页　本章小结第45-48页第四章基于音乐信息检索的隐藏信息提取方法第48-64页　音乐信息检索技术第48-51页　　基于频谱通量的音符起始点检测技术第49页　　基于梳状滤波器的乐音音高检测技术第49-50页　　色度特征提取技术第50-51页　隐藏信息提取系统的整体框架第51-52页　载密音乐旋律中节奏的检测与载密信息的提取方法第52-57页　　节奏特征载密信息提取的密钥第52-53页　　基于音符起始点的节奏检测方法第53-55页　　节奏序列中载密信息提取方法第55-57页　载密音乐旋律中音高的检测与载密信息的提取方法第57-59页　　音高特征载密信息提取的密钥第57-58页　　载密音乐旋律中音高的检测方法第58页　　音高序列中载密信息提取方法第58-59页　载密音乐中和弦特征载密信息的提取方法第59-62页　　和弦特征载密信息提取的密钥第60页　　基于色度图的和弦检测方法第60-61页　　和弦序列中载密信息提取方法第61-62页　全特征载密音乐音频中隐藏信息提取的方法第62-63页　本章小结第63-64页第五章信息隐藏系统性能分析第64-76页　实验环境第64页　秘密信息的形式第64-65页　隐蔽性第65-69页　　盲听测试第65-67页　　音乐特征分布分析第67-69页　鲁棒性第69-70页　信息隐藏容量第70-73页　　载密特征隐藏容量的计算第70-72页　　隐藏容量的分析第72-73页　信息隐藏时耗第73-74页　本章小结第74-76页第六章总结与展望第76-80页　论文总结第76-77页　　研究总结第76-77页　　创新性工作第77页　后续研究工作展望第77-80页参考文献第80-86页致谢第86页本篇论文共86页，。基于TensorFlow的Android平台智能监管功能研究与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-15页　研究背景第10-11页　相关技术国内外发展研究现状第11-12页　　技术第11-12页　　目标检测第12页　论文主要研究内容及组织结构第12-13页　本章小结第13-15页第二章智能监管功能的关键技术研究第15-24页　技术第15-18页　　深度学习的OCR技术第15-17页　　优化后的OCR流程第17-18页　目标检测技术第18-23页　　传统目标检测技术第18-19页　　基于候选区域的目标检测技术第19-20页　　基于回归方法的目标检测技术第20-23页　本章小结第23-24页第三章算法的优化以及仿真分析第24-41页　影响YOLO算法的因素第24-30页　　机制概述第24-26页　　机制在YOLO中作用第26-27页　　目前对Anchor机制改进的方法以及存在的问题第27-30页　算法设置Anchorbox的优化方法及实现第30-36页　　基于IOU距离的K-Means++算法第30-33页　　基于IOU距离的K-Means++算法实现第33-35页　　基于TensorFlow的YOLO算法实现第35-36页　对比实验与分析第36-40页　　算法检测目标速度对比分析第36-37页　　算法的错检率对比分析第37页　　算法的平均精度均值对比分析第37-39页　　算法的收敛速度对比分析第39-40页　本章小结第40-41页第四章基于TensorFlow的Android平台智能监管设计与实现第41-58页　需求分析与架构设计第41-44页　　需求分析第41-42页　　项目架构设计第42-44页　环境搭建第44-46页　　训练环境搭建第44-45页　　移动端开发环境搭建第45-46页　系统功能模块实现第46-52页　　图像采集模块第46-48页　　预处理模块第48-49页　　信息识别模块第49-51页　　展示模块第51-52页　系统测试结果与分析第52-57页　　系统测试环境第52-53页　　系统模块测试第53-55页　　系统整体测试第55-57页　本章小结第57-58页第五章总结与展望第58-60页　文章总结第58-59页　工作展望第59-60页参考文献第60-62页致谢第62-64页攻读学位期间取得的研究成果第64页本篇论文共64页，。

　　基于微服务的B2B2C平台销售系统服务端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　研究背景第11-12页　研究内容与主要创新点第12-13页　　研究内容第12页　　主要创新点第12-13页　论文组织结构第13-15页第二章相关技术第15-23页　微服务架构第15-17页　　微服务概念及研究现状第15-16页　　微服务架构设计原则第16页　　微服务拆分准则第16-17页　框架第17-18页　　服务注册与发现第17-18页　　网关路由与过滤第18页　　全局配置管理第18页　　声明式接口调用第18页　容器第18-20页　　核心组件第19页　　总体架构第19-20页　　关键技术第20页　第20-22页　　核心概念第20-21页　　系统架构第21-22页　本章小结第22-23页第三章系统需求分析第23-35页　系统概述第23-24页　销售模型第24-26页　功能性需求分析第26-33页　　用户管理第27-28页　　店铺管理第28-29页　　产品管理第29-30页　　订单管理第30-32页　　支付分成第32-33页　非功能性需求分析第33-34页　　安全性需求第33页　　伸缩性需求第33-34页　　性能需求第34页　本章小结第34-35页第四章系统概要设计第35-59页　系统架构设计第35-38页　　系统架构对比第35-36页　　系统架构设计第36-38页　业务微服务模块设计第38-40页　业务微服务数据库设计第40-54页　　用户管理模块第40-43页　　店铺管理模块第43-44页　　产品管理模块第44-48页　　订单管理模块第48-52页　　支付分成模块第52-54页　访问控制模块设计第54-56页　　基于Token的登录认证流程第54-55页　　角色权限管理模型第55-56页　弹性伸缩模块设计第56-58页　　机制分析第56-57页　　弹性伸缩概要设计第57-58页　本章小结第58-59页第五章系统详细设计与实现第59-93页　业务功能详细设计与实现第59-83页　　用户管理微服务第59-65页　　店铺管理微服务第65-68页　　产品管理微服务第68-73页　　订单管理微服务第73-78页　　支付分成微服务第78-83页　访问控制模块详细设计与实现第83-89页　　网关第83-84页　　生成算法第84-85页　　登录认证第85-86页　　权限管理第86-89页　弹性伸缩模块详细设计与实现第89-92页　　弹性伸缩详细设计第89-91页　　弹性伸缩决策算法第91-92页　本章小结第92-93页第六章系统测试与验证第93-109页　第93-94页　　测试目标第93页　　测试环境第93-94页　业务功能测试第94-103页　　用户管理微服务测试第94-96页　　店铺管理微服务测试第96-97页　　产品管理微服务测试第97-99页　　订单管理微服务测试第99-101页　　支付分成微服务测试第101-103页　非功能性测试第103-108页　　访问控制模块测试第103-105页　　弹性伸缩模块测试第105-106页　　性能测试第106-108页　本章小结第108-109页第七章总结与展望第109-111页　总结第109-110页　展望第110-111页参考文献第111-113页致谢第113-115页攻读学位期间发表的学术论文第115页本篇论文共115页，。护理论文类文章6965篇，页次：1/78页【‖上一页‖‖】转到页[字数:2450点击:19][字数:3324点击:16][字数:1889点击:7][字数:2723点击:15][字数:2357点击:1][字数:3395点击:4][字数:2242点击:21][字数:2298点击:4][字数:2136点击:2][字数:2090点击:0][字数:2505点击:7][字数:1315点击:17][字数:1489点击:12][字数:1684点击:10][字数:2460点击:9][字数:1011点击:7][字数:1790点击:4][字数:1900点击:16][字数:1356点击:10][字数:2216点击:0][字数:1936点击:19][字数:1856点击:9][字数:3369点击:16][字数:2562点击:4][字数:3655点击:1][字数:2760点击:8][字数:1378点击:3][字数:1259点击:12][字数:1552点击:7][字数:1324点击:7][字数:2022点击:9][字数:1238点击:18][字数:1491点击:10][字数:1189点击:1][字数:1423点击:18][字数:1499点击:6][字数:1477点击:14][字数:2007点击:1][字数:1299点击:14][字数:1763点击:1][字数:2682点击:9][字数:2157点击:2][字数:2917点击:11][字数:3971点击:18][字数:1487点击:3][字数:3473点击:4][字数:1842点击:2][字数:1797点击:3][字数:2047点击:0][字数:1297点击:1][字数:935点击:18][字数:2998点击:8][字数:2025点击:16][字数:1900点击:8][字数:2280点击:1][字数:1203点击:15][字数:1901点击:10][字数:1716点击:10][字数:1333点击:3][字数:1511点击:8][字数:1502点击:18][字数:1621点击:18][字数:1523点击:1][字数:2363点击:3][字数:1696点击:16][字数:2240点击:17][字数:1897点击:11][字数:2471点击:2][字数:3297点击:17][字数:1921点击:12][字数:1129点击:11][字数:1938点击:9][字数:1719点击:14][字数:1566点击:13][字数:2327点击:3][字数:2224点击:16][字数:2232点击:11][字数:1713点击:4][字数:1962点击:16][字数:3003点击:10][字数:2465点击:0][字数:2799点击:3][字数:2459点击:14][字数:1981点击:12][字数:2787点击:2][字数:3543点击:6][字数:2361点击:3][字数:2095点击:6][字数:2204点击:16][字数:2947点击:8]

　　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，。基于降维与特征选择的高维数据分析方法研究论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-14页　研究背景第10-11页　国内外研究现状第11-12页　主要研究内容第12-13页　论文结构安排第13-14页第二章关键理论基础和技术第14-18页　鲁棒主成分分析算法第14-15页　鲁棒张量主成分分析算法第15-17页　本章小结第17-18页第三章基于l2,1范数的鲁棒主成分分析算法研究第18-38页　研究背景与现状第18-19页　基于l2,1范数的鲁棒主成分分析算法设计第19-23页　　算法思想第19-20页　　算法流程第20-23页　实验对比以及分析第23-36页　　数值模拟实验第24-25页　　图像降噪场景第25-32页　　手写数字识别场景第32-36页　本章小结第36-38页第四章基于低秩张量恢复的鲁棒张量主成分分析算法研究第38-62页　研究背景与现状第38-39页　基于低秩张量恢复的张量鲁棒主成分分析算法设计第39-44页　　符号及相关概念第39-40页　　算法思想第40-41页　　算法流程第41-44页　实验对比及分析第44-61页　　数值模拟实验第45页　　图像降噪场景第45-53页　　手写数字识别场景第53-55页　　司机危险行为分类第55-61页　本章小结第61-62页第五章总结与展望第62-64页　本文研究工作总结第62-63页　未来研究工作展望第63-64页参考文献第64-70页致谢第70-72页攻读学位期间取得的研究成果第72页本篇论文共72页，。

　　会计内控类文章905篇，页次：1/11页【‖上一页‖‖】转到页[字数:4904点击:9][字数:4386点击:6][字数:4819点击:6][字数:4952点击:10][字数:5224点击:12][字数:2666点击:9][字数:1845点击:7][字数:2364点击:10][字数:3713点击:6][字数:2865点击:17][字数:2479点击:1][字数:6307点击:20][字数:3190点击:9][字数:2808点击:8][字数:2290点击:13][字数:2562点击:3][字数:3877点击:6][字数:1675点击:2][字数:2767点击:13][字数:3794点击:17][字数:4767点击:16][字数:3214点击:7][字数:4078点击:15][字数:1509点击:4][字数:2697点击:10][字数:4956点击:10][字数:4748点击:17][字数:6534点击:4][字数:1884点击:5][字数:2791点击:4][字数:3742点击:3][字数:4766点击:17][字数:2806点击:5][字数:2209点击:19][字数:2780点击:9][字数:3058点击:12][字数:2923点击:10][字数:3510点击:3][字数:6201点击:4][字数:1934点击:10][字数:3506点击:14][字数:1443点击:16][字数:2885点击:14][字数:6802点击:5][字数:1991点击:10][字数:4525点击:11][字数:8112点击:7][字数:3147点击:9][字数:10828点击:10][字数:6173点击:12][字数:7261点击:19][字数:6824点击:20][字数:5881点击:8][字数:5698点击:10][字数:3486点击:10][字数:4393点击:2][字数:6799点击:13][字数:3398点击:5][字数:2240点击:14][字数:2293点击:67][字数:2022点击:5][字数:3737点击:5][字数:1687点击:12][字数:2672点击:14][字数:1473点击:6][字数:5435点击:17][字数:4953点击:6][字数:1587点击:7][字数:2275点击:3][字数:1602点击:5][字数:2200点击:1][字数:1029点击:5][字数:956点击:14][字数:2240点击:9][字数:1829点击:12][字数:2302点击:13][字数:2438点击:9][字数:3649点击:13][字数:2610点击:7][字数:1540点击:10][字数:3460点击:12][字数:2632点击:13][字数:1590点击:14][字数:2703点击:15][字数:3299点击:16][字数:7658点击:15][字数:4086点击:12][字数:3413点击:2][字数:4843点击:18][字数:2406点击:8]基于文本内容的不良短信息识别挖掘方法论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章绪论第11-17页　研究意义与背景第11-12页　国内外研究现状第12-14页　研究目标及主要工作第14-15页　论文组织结构第15-17页第二章相关技术研究第17-29页　文本数据预处理第17-18页　词嵌入模型第18-22页　　模型第18-21页　　模型第21-22页　深度学习第22-25页　　循环神经网络第22-24页　　注意力机制第24-25页　半监督学习算法第25-27页　　生成式半监督学习方法第26页　　半监督SVM第26-27页　　基于图的半监督学习方法第27页　文本表示模型第27-28页　　向量空间模型第27页　　主题模型第27-28页　　模型第28页　本章小结第28-29页第三章基于深度学习的不良短信识别模型第29-41页　引言第29页　模型第29-32页　　不良短信识别模型第29-31页　　注意力机制第31-32页　基于N-Gram特征的词嵌入模型第32-34页　　文本分类模型第32-33页　　词嵌入模型第33-34页　实验过程及结果分析第34-39页　　数据预处理第35-36页　　模型评价指标第36页　　模型评估第36-38页　　词嵌入模型评估第38-39页　本章小结第39-41页第四章基于半监督学习的不良短信内容挖掘模型第41-53页　引言第41页　不良短信内容分类模型第41-44页　　标签传播算法第41-42页　　数据采样方案第42-44页　文本表示模型第44-45页　　结构模型第44-45页　　结构模型第45页　实验过程及结果分析第45-51页　　测试数据准备第46页　　文本多分类评价指标第46-47页　　不良短信数据采样方案评估第47-48页　　文本表示模型评估第48-51页　本章小结第51-53页第五章不良短信内容分析系统实现第53-61页　引言第53页　系统开发环境及框架简介第53-54页　系统描述与整体设计第54页　系统子模块功能实现第54-57页　　不良短信识别模块第55-56页　　不良短信内容分类模块第56-57页　　数据可视化模块第57页　系统功能测试第57-58页　本章小结第58-61页第六章总结与展望第61-63页　工作总结第61-62页　未来展望第62-63页参考文献第63-67页致谢第67-69页攻读学位期间取得的研究成果第69页本篇论文共69页，。

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