一、显示你CPU的信息（论文文献综述）
侯静[1]（2021）在《释意派口译理论视阈下关于2019年苹果公司新品发布会的模拟口译实践报告》文中指出随着人们的生活进入智能化时代,智能科技产品实现飞速发展,而消费者对于科技产品的关注度也空前高涨。尤其随着我国经济的飞速发展,国内消费者对外国科技产品的购买力也不断增强。这要求译员熟悉科技类新品发布会。帮助消费者更好地了解最新发布的产品和前沿的科学技术。本文以释意理论为基础,以2019年苹果新品发布会为研究内容,阐释释意理论在同声翻译中的作用,以满足现实的翻译需求。释意理论认为翻译过程有三个阶段组成,即理解源语,脱离语言外壳和重新表达。释意理论强调对原文意义的翻译,译员要摆脱原文结构的限制。基于上述理论,作者对口译材料中的典型例子进行了分析,选择正确的口译方法,总结出一部分可以提高口译质量的翻译技巧:移译,断句,省略和改述。首先作者对本次口译内容的具体要求和预期进行阐述。同时呈现口译的整个过程,并对本次口译任务进行评价。本次翻译报告的中心侧重于案例的分析。基于释意理论,作者采用了理论和实践相结合的方式对本次口译实践中的具体问题进行具体分析,并总结出自己所采用的翻译策略和技巧。最后通过总结释意理论对本次科技英语口译实践的指导作用,积累相关经验。并希望能在今后的口译实践中不断提高自己的实践能力。
丁悦[2]（2021）在《诈骗信息可解释AI识别研究与实现》文中研究说明近年来,我国诈骗犯罪活动猖獗,严重影响了人们的安全感和幸福感。我国积极开展“反诈”工作,但是对于诈骗犯罪行为很难实施及时精准的打击,所以,如何预防被骗成为“反诈”工作的重中之重。对诈骗信息进行自动化识别,可以及时帮助人们发现诈骗陷阱,预防被骗,具有一定的社会实际意义。诈骗信息识别本质上可以归结为是一个文本二分类任务,目前,识别效果较好的方法大多基于深度学习。此类方法首先将文本编码为词向量,然后结合深度学习模型（如CNN、RNN等）进行端到端的识别,不足之处在于模型只能考虑到文本数据的局部特征或者单向词序,丢失了很多信息。此外,现阶段诈骗信息识别也只是处在研究阶段,很难在实际应用中落地,其中一个重要的原因是深度学习模型的不可解释性,用户不会信任一个不能提供解释的黑盒模型的判断。因此,同时具备识别能力和解释能力是模型在诈骗信息识别场景下能够实际落地的必要条件。针对以上问题,本文进行了如下几个方面的研究:（1）提出将预训练模型roBERTa应用于诈骗信息识别任务。roBERTa摒弃了传统的特征提取器CNN和RNN,在模型的主体部分使用了Transformer编码器,其中的自注意力机制可以同时兼顾文本的上下文特征,输入向量中加入的位置编码可以保留文本词序信息。在预训练期间,roBERTa已经在大量语料库上学习到了足够的语义语法知识,只需在本文对应的下游任务中进行微调。本文首先对数据进行了预处理,包括基于正则表达式去停用词,基于过采样的方式平衡数据集等。之后,使用预处理之后的数据集微调roBERTa,使其在诈骗信息识别场景下表现更好。实验结果显示,相比于其他三个基准模型,roBERTa在诈骗信息识别任务上取得了最优的效果。（2）对模型无关的局部事后解释方法LIME进行了优化,通过设置初始随机种子的方式实现了解释结果的可复现性,并基于优化的LIME对roBERTa的预测结果进行了解释。在单个实例周围进行扰动采样,根据样本与实例的余弦距离对样本进行加权,得到扰动数据集,之后在局部训练线性模型对roBERTa的预测结果进行拟合。通过设置初始随机种子的方式使得LIME面对相同输入时以同样的扰动方式生成数据集,从而得到一致的解释。实验结果表明,通过优化的LIME能够找出推动roBERTa决策的最相关特征,由此实现了roBERTa的可解释性。这为roBERTa在诈骗信息识别场景下的实际落地奠定了基础。（3）设计并实现了一个诈骗信息可解释AI识别系统,实现了用户管理、模型管理、诈骗信息数据管理和诈骗信息可解释AI识别等主要功能,并展示了系统的主要功能界面。
王博,成新选,张留争,李猛,张晓光[3]（2020）在《428XL仪器的常用Linux命令》文中进行了进一步梳理虽然428XL使用的Linux系统是图形界面,但是有很多功能需要输入命令才能实现。本文介绍了跟428XL仪器相关的一些Linux命令,为野外更加方便快捷地使用428XL软件提供了支持。
赵帛粟[4]（2020）在《《微生物组学分析》汉译实践报告》文中提出历经2020年全球爆发的新冠肺炎疫情,微生物学研究的重要性得到了全社会的认可。但是这类书籍却大多为英文版,不便于我国的研究人员阅读和学习。因此此类书籍的翻译工作具有一定的推动我国的微生物技术普及和发展的意义。此篇翻译实践报告的源文本《微生物组学分析》是涉及生物学和计算机科学的指导性书籍,其具有客观、专业、严谨、目的性较强等特点。同时考虑到本次翻译任务是使读者理解并掌握书中所介绍的技术,因此采用了功能派理论的目的论作为本次翻译实践的指导理论。目的论使译者能够以更加灵活的方式翻译出更容易被理解的译文。在翻译前,译者通过反复阅读文献,补充学习专业知识,以做到较为深入地理解源文本;翻译时,在恪守目的论三原则的基础上灵活运用了各类翻译方法和翻译技巧,尽力降低阅读难度;翻译后,在老师们和同学们的帮助下校对译文,使译文质量得到保证。翻译工作完成后,译者从目的原则、连贯原则、忠实原则出发,以翻译方法或翻译技巧作为归类依据,分析并展示了《微生物组学分析》这一科技类文本中部分翻译难点的典型示例,并且结合例句总结了翻译过程中采用的各类翻译方法和翻译技巧,以期望对今后的微生物信息分析类科技文本的翻译起到参考和借鉴的意义。
冯拥武[5]（2020）在《基于数据挖掘技术的大学生消费行为分析系统的设计研究》文中提出近年来,越来越多的高校开始注重智慧校园建设,在建设过程中伴随着海量数据的产生,包括学生管理系统中的学生信息数据、图书管理系统中的图书借阅数据和机房的学生上网数据等,其中,在高校校园一卡通系统中,以大学生为主体的消费流水数据的数据挖掘分析的有效结果对高校管理者决策者的管理决策有着重要的理论与实践意义,因为消费流水数据背后隐藏着学生的行为轨迹,而如何在这些校园数据中挖掘有效结果并利用成为关键问题。校园一卡通用户行为分析系统能够有效提升学校的信息化管理水平,通过对校园一卡通中消费流水数据的挖掘,有助于分析学生就餐消费行为轨迹,为贫困生等级标准划分提供数据依据。本文以某大学一段时间内本科生校园卡消费流水数据作为数据源,设计可持续处理学生消费流水数据的数据挖掘系统,本文研究内容有以下四点:第一,深入研究学生校园卡消费行为国内外研究现状与聚类关联分析算法国内外研究现状,总结并借鉴数据挖掘相关方法和理论。第二,详细阐述数据挖掘技术的相关概念,分析学生校园卡刷卡行为的数据挖掘基础。第三,按照软件工程的标准对系统进行需求分析,设计挖掘学生消费流水的分析系统,包括功能结构设计、流程设计和挖掘模型设计三部分,系统功能模块设计包括登录功能模块、数据预处理功能模块、聚类功能模块和关联规则分析功能模块,以及对系统数据库的设计。对系统核心算法的研究,包括K-means算法和FP-growth算法,以及详细阐述各自优化算法的特点和优势,更好的分析学生消费流水数据。第四,设计基于数据挖掘技术的大学生消费行为分析系统,使用学生主体消费数据进行试验,分析数据背后隐藏的各消费群体的消费模式。使用等价类划分方法和边界值方法对系统进行测试,证实系统的有效性。本研究将学生主体消费流水数据应用于学生消费行为分析系统上,并将分析结果协助高校管理者和决策者的管理和决策,具有可行性,既分析了学生在一段时间内的消费行为活动趋势,也为预警和监控学生的行为轨迹奠定了坚实的基础。
符坤[6]（2020）在《基于Red5流媒体服务器的视频无线传输系统设计》文中研究表明本文研究基于Red5流媒体服务器的视频无线传输系统设计问题,同时也是网络摄像机的应用程序设计。本系统的设计是解决用户在移动端观看网络摄像机直播、点播视频的问题,其中主要工作分成客户端和服务器设计两部分。客户端包括推流端和微信小程序设计。推流端是推送直播视频流的硬件平台,主要负责推送摄像头采集的视频流数据。推流端使用海思平台Hi3518E网络摄像机,在与服务器建立Socket通信连接及定义好的的通信协议的基础上实现将视频流推送给服务器。微信小程序是一个运行在微信平台的程序应用,它体积小、样式丰富、功能强大能满足用户管理设备、观看直播和点播视频的需要;服务器指对其他机器提供某些服务的计算机系统,本系统的服务器在原有的Tomcat基础上引入Red5流媒体服务器,除了提供基本的用户管理、基本业务流程处理、数据存储与管理等功能外,还增加了 Red5的直播推流服务。同时服务器引入Spring框架简化开发难度,使用MyBatis框架处理数据库中各种数据操作。在系统中推流端负责将采集的视频流数据推送给Red5服务器,小程序则先向服务器发送观看直播请求,服务器收到请求并将直播流转给小程序。三者是一个统一整体不可分割。此外,服务器端与推流端和小程序端都做了相对详尽的协议规定,保证了三方能有条不紊的正常通信和推流处理。从项目的整体开发进度和效果来看,系统基本实现了直播和点播功能而且达到了预期的效果,其中系统的优势在于可扩展能力和负载较强,直播的延时时间短等。本文的创新点在于使用免费开源Red5流媒体服务器作为系统设计的基础,其次是将直播和点播的理念引入网络摄像机的应用程序设计之中,同时系统被布置并运行在云服务器端,提升了系统整体运行效率。本文对于服务端和客户端进行了详细的搭建和介绍,而且对系统设计进行了划分,形成了基本框架和功能模块。
毛涟汉[7]（2020）在《释意理论指导下的2019年苹果秋季发布会模拟口译实践报告》文中研究指明随着科学技术的迅速发展,智能手机这一科技产品也实现了飞速发展,功能更加完备,性能更加强大,让人们的生活进入智能化时代。一些科技产品公司为了更好地展示本公司最新研制的产品,他们会选择通过产品发布会向消费者推广。与此同时,随着我国经济的飞速发展,消费者的购买力显着提高,国人对外国科技产品的关注度也空前高涨,这就要求科技英语口译员能准确地传达发布会的信息,帮助消费者更好地了解最新发布的产品。因此,对科技英语口译进行研究是出于现实的实际需要。释意理论被广泛应用于口译实践之中。为了准确地传达发言人的意图,译员需要选择合适的口译理论作为指导,使用正确的口译方法。作者以释意理论为论文的理论基础,以2019年苹果新品发布会作为研究内容,总结释意理论对科技英语口译的指导作用。释意理论认为翻译过程由三个阶段组成,即理解源语、脱离语言外壳和重新表达。释意理论强调对原文意义的翻译,翻译实践要摆脱原文结构的限制。在释意理论的指导下,作者对口译材料中的典型例子进行了分析,总结出了一部分能提高口译质量的技巧:词性转换、被动句变主动句、信息简化、信息增补、意译。这些释意理论中的口译技巧能帮助译员准确地传递发言人所表达的意思。英语具有“形合”的特征,逻辑严密,而汉语具有“意合”的特征,译员需要注意中英文表达方式的差异,适当地调整句子结构,使译文符合目标语的表达习惯。译员在积累相关行业知识的同时,将理论与实际应用相结合,可以提升口译的整体质量。通过总结释意理论对本次科技英语口译实践的指导作用,积累相关经验,作者希望自己日后科技英语口译的实践能力有所提高。
戴荣徽[8]（2020）在《基于Android的近红外线无创血糖检测系统》文中指出近年来,随着中国经济的高速发展、社会环境的迅速变化、人们生活与消费方式的不断升级,人们受高血糖带来的糖尿病以及其并发症的严重困扰,患病比例与病情因糖尿病恶化致死的比例逐年增加。除此之外,某些疾病患者会出现低血糖症状,有晕厥和猝死的危险。因此,血糖实时便捷的检测在今天对于提高人们的生活健康保障显得尤为重要。目前市面上大多数的血糖检测手段是通过指血与试纸的电化学反应来预测,该方法每次测量都需要损坏皮肤,造成患者身心不适,尤其增加了糖尿病患者伤口感染的风险。基于这一现状,国内外专家学者纷纷在无创血糖检测领域日夜耕耘,根据研究对象来划分检测方法分为体液检测法、能量代谢守恒法、近红外光谱法、皮下植入传感器的动态监测法、微波检测法等。鉴于以上情况,本课题研究设计一种基于Android的近红外光的血糖检测系统,目的是能够通过近红外线无创检测血糖的在体实验,建立近红外线无创血糖检测模型,并通过校验进一步提高模型的准确率。本课题工作安排如下:（1）通过对现有无创血糖检测技术的现状调研,本课题的研究方向确定为近红外线无创检测;对近红外线与组织液各成分的吸收情况的综合考量,确定了光度数据采集器测量波长;对人体有利采集血糖数据实际情况与仪器使用符合人体工学情况的综合考量,确定了实验的检测位置和测量方式;检验光度数据的有效性与重复性,确保接下来的实验的有效性。（2）本研究建立了一种基于XGB-LGB-catboost的近红外无创血糖检测模型。本课题在原有XGBoost模型基础上采取了诸多改进提升,使其可以较别的梯度提升的算法速度更快,RMSE后经过调优降为0.631,结果较为理想。为了进一步减小均方根误差系数提高预测准确率,模型融合了基于LightGBM算法的预测模型与基于catBoost算法的预测模型,RMSE降为0.698,模型性能优于融合之前。另外,XGB-LGB-catBoost模型只需通过训练1个样本数据来调整权重系数以克服由于肤色、性别等导致的个体差异性。（3）近红外线无创检测系统在Android Studio平台上建立客户端,通过低功率蓝牙连接采集器、收集信号的光度数据;支持手动上传实验中采集的室温、湿度、高压、低压、心率、体温等相关参数到后台数据库。在Visual Studio平台上建立管理端,用于管理用户个人信息以及上传到后台的健康数据。将通过管理端获取到的健康数据通过机器学习算法训练成个人血糖预测模型,之后凭借实时测量的光度数据与相关健康数据即可预测实时血糖参考值。本文通过对近红外光谱无创血糖检测模型进行研究,提升了模型的精度和稳健性,在一定程度上推动了无创血糖检测技术的进步。并且根据市场情况对基于Android的血糖健康系统软件进行了设计,为无创血糖检测运用于市场,做出了一系列探索。
霍恩义[9]（2019）在《村镇污水处理远程监控系统设计与研究》文中研究表明当今,我国村镇污水处理已被纳入新农村建设中。由于村镇污水处理站点位置偏远且分散,考虑到若向各站点铺设通信电缆成本会很高,且有人值守也会大大增加运维成本,所以研究开发基于无线通信技术的污水处理远程集中监控系统势在必行。本文将基于4G无线通信技术,建立村镇污水处理站点与监控中心的远程数据传输通道,实现村镇污水处理远程监控。本课题来自于安徽省科技攻关重大项目与某环保科技有限公司联合研发,其主要研究的内容有:（1）对曝气生物滤池（BAF）的污水处理工艺和传统污水控制系统进行研究的基础上,对监控系统的功能需求进行分析,提出了基于4G网络的污水处理远程监控系统。（2）对污水处理远程监控系统进行硬件设计,首先是对站点硬件设备进行选型,包括执行设备硬件选型、检测仪表选型、PLC选型、4G网络设备硬件选型;在对站点相关电源和硬件接线进行介绍,包括电源电路设计、I/O端口接线、检测仪表接线、4G网络设备硬件接线。（3）对污水处理远程监控系统进行软件设计,主要有污水处理远程监控系统整体程序流程设计、站点曝气生物滤池的控制流程与控制程序设计、4G网络通信参数设置与测试、Win CC远程监控界面设计,利用上位机对远程各站点的水质参数和设备的运行信息进行统一管理。（4）对波动大的村镇污水处理流量进行预测,针对模糊神经网络参数初始化问题,对模糊神经网络进行改进,设计RAF-AFNN神经网络;在采用IALM学习算法对网络参数进行调整,通过对比仿真实验,结果表明RAF-AFNN神经网络能够更加精准的预测未来两天的污水处理流量数据。本文主要的创新点在于:利用4G网络技术的村镇污水处理远程监控系统平台实现了建管一体化,一方面避免了向分散的偏僻站点铺设电缆的成本,另一方面实现了各站点无人值守的运行模式,从而大大减少了运维成本。此外,所设计的RAF-AFNN神经网络污水处理流量预测模型对改善出水指标有一定的实际指导意义。
原崇浩[10]（2019）在《顺句驱动策略下的同声传译 ——2018苹果全球开发者大会主旨演讲模拟口译实践报告》文中研究表明智能手机和智能手表等一系列电子产品正在人们生活中发挥着越来越重要的作用,它们已经变成了现代人生活中不可或缺的一部分。随着相关技术的逐渐成熟,许多人不再满足于当下的产品,急切地想知道新技术和新产品的动态,新产品、新技术的发布会就成了人们了解其发展方向的一个重要途径,其中关注度最高的当属苹果公司的新品发布会。许多国内苹果粉丝为了第一时间得知新动态,往往会选择熬夜观看发布会,但是他们不一定具备相应的英语语言能力,这种时候,同声传译的作用性就凸现了出来。同声传译是口译的一种形式,十分考验译员的综合能力,对译员的精力分配要求极高。许多理论随着口译和同传不断发展涌现出来,使得口译研究领域日渐完善,顺句驱动理论就是该领域最具有代表性的理论之一,本口译实践报告结合该理论,以2018年苹果全球开发者大会的主旨演讲为内容进行模拟口译实践。笔者将模拟口译期间遇到的诸多难以处理的内容一一分类并列举了出来。同时,针对顺句驱动的这些难点,本次报告采用了相应的技巧来提高自己的译文质量。本次报告的目的之一是弄清楚如何把顺句驱动理论运用到同传实践中。同时,通过对实际案例的分析,找到笔者在口译过程中的问题和不足,并解决这些问题。其最终目的是通过对这次口译实践的反思和总结来提升笔者的口译能力和综合素养。本次报告证明了顺句驱动理论和同传实践确实是密不可分的。其中出现的问题也表明了笔者需要在许多方面提升相应的能力。同时,本次报告也证明了要想做好同传,灵活运用与其相关的理论,就必须有大量的实践为基础。
二、显示你CPU的信息（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、显示你CPU的信息（论文提纲范文）
（1）释意派口译理论视阈下关于2019年苹果公司新品发布会的模拟口译实践报告（论文提纲范文）
| Abstract |
| 摘要 |
| 1.Description of the Interpreting Task |
| 1.1 Background of the Task |
| 1.2 Source of the Interpreting Task |
| 1.3 Features of the Interpreting Task |
| 1.4 Objectives of the Interpreting Task |
| 1.5 Significance of the Interpreting Task |
| 2.Interpreting Process |
| 2.1 Preparations for the Interpreting Task |
| 2.1.1 Thematic Preparation |
| 2.1.2 Material Preparation |
| 2.1.3 Terminology Preparation |
| 2.1.4 Plans Preparation |
| 2.2 Implementation of the Interpreting Task |
| 2.3 Post-Interpreting Issues |
| 2.3.1 Interpreter Evaluation |
| 2.3.2 Others’Evaluations |
| 2.3.3 Mistakes and Analysis |
| 3.Theoretical Framework |
| 3.1 Introduction to the Interpretive Theory |
| 3.1.1 Three Aspects of Interpretive Theory |
| 3.1.2 Triangle Model of Interpreting under the Interpretive Theory |
| 3.2 Application of the Interpretive Theory to Related Fields |
| 3.3 Application of the Interpretive Theory to Interpretation |
| 3.3.1 Semantic Conversion |
| 3.3.2 Sentence Reconstruction |
| 4.Case studies in Details |
| 4.1 Transference |
| 4.2 Segmentation |
| 4.3 Omission |
| 4.4 Paraphrase |
| 5.Summary of the Report |
| 5.1 Major Difficulties of the Interpreting Task |
| 5.2 Experience from the Interpreting Task |
| 5.3 Suggestions for Future Interpreting Practice |
| References |
| Appendixes |
| Appendix I:Terminology |
| Appendix II:Notes of the interpretation |
| Appendix III:Original Transcripts of the Speech |
| Appendix IV:Actual Transcripts of the Interpretation |
| Appendix V:Improved Transcripts of the Interpretation |
| Appendix VI:Publications and Honors |
| Appendix VII:Acknowledgments |
（2）诈骗信息可解释AI识别研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 诈骗信息识别的研究现状 |
| 1.2.2 机器学习可解释性研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关技术介绍 |
| 2.1 深度学习 |
| 2.2 自然语言处理 |
| 2.3 词向量 |
| 2.4 基于深度学习的文本分类 |
| 2.5 注意力机制 |
| 2.6 Transformer相关理论介绍 |
| 2.6.1 自注意力机制 |
| 2.6.2 Transformer的模型结构 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于roBERTa的诈骗信息识别 |
| 3.1 数据集介绍 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 基于正则表达式去停用词 |
| 3.2.2 基于过采样的方法平衡数据集 |
| 3.3 模型详述 |
| 3.3.1 预训练模型BERT |
| 3.3.2 基于BERT改进的roBERTa |
| 3.4 下游微调实验 |
| 3.4.1 微调过程 |
| 3.4.2 实验环境与评估指标 |
| 3.4.3 对比模型与参数设置 |
| 3.4.4 实验对比与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于优化的LIME解释roBERTa |
| 4.1 roBERTa模型存在的问题 |
| 4.2 模型无关的局部事后解释方法LIME |
| 4.2.1 可解释的输入表示 |
| 4.2.2 可解释性与保真度的权衡 |
| 4.2.3 局部扰动采样 |
| 4.2.4 局部代理模型 |
| 4.3 LIME存在的问题及优化 |
| 4.4 解释roBERTa的流程 |
| 4.5 实验对比与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 诈骗信息可解释AI识别系统的设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.2 系统角色分析 |
| 5.3 系统概要设计 |
| 5.3.1 系统架构设计 |
| 5.3.2 系统功能模块设计 |
| 5.4 数据库设计 |
| 5.4.1 数据库实体联系设计 |
| 5.4.2 数据库表设计 |
| 5.5 系统详细设计 |
| 5.5.1 用户管理模块 |
| 5.5.2 模型管理模块 |
| 5.5.3 诈骗信息数据管理模块 |
| 5.5.4 诈骗信息可解释AI识别模块 |
| 5.6 系统界面展示 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果目录 |
| 致谢 |
（4）《微生物组学分析》汉译实践报告（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| Chapter Ⅰ Introduction |
| 1.1 Background |
| 1.2 Purpose |
| 1.3 Significance |
| Chapter Ⅱ The Guiding Theory and Application |
| 2.1 Skopos Theory |
| 2.2 Application of Skopos Theory |
| Chapter Ⅲ Process |
| 3.1 Preparation Before Translation |
| 3.2 Translation Process |
| 3.3 Post-translation |
| Chapter Ⅳ Case Analysis |
| 4.1 Application of Skopos Rule |
| 4.1.1 Amplification |
| 4.1.2 Embedding |
| 4.1.3 Sentence Division and Combination |
| 4.2 Application of Coherence Rule |
| 4.2.1 Part of Speech Conversion |
| 4.2.2 Amplification and Omission |
| 4.2.3 Affirmative and Negative |
| 4.2.4 Embedding |
| 4.2.5 Reversion |
| 4.2.6 Sentence Division and Combination |
| 4.3 Application of Fidelity Rule |
| 4.3.1 Free Translation |
| 4.3.2 Zero Translation |
| Conclusion |
| Appendix I Source Text |
| Appendix II Target Text |
| Appendix III Glossary |
| References |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| Acknowledgements |
（5）基于数据挖掘技术的大学生消费行为分析系统的设计研究（论文提纲范文）
| 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 |
| 1.2.1 聚类关联算法研究现状 |
| 1.2.2 学生校园卡消费行为研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 校园卡消费行为数据的相关概念 |
| 2.1 数据挖掘的方法理论 |
| 2.1.1 数据挖掘概念 |
| 2.1.2 数据预处理概述 |
| 2.1.3 数据挖掘相关算法 |
| 2.2 学生校园卡消费行为概念分析 |
| 2.2.1 学生校园卡消费行为概念 |
| 2.2.2 学生校园卡消费行为分析的目的 |
| 2.2.3 学生校园卡消费行为分析的依据 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 学生消费行为分析系统的需求分析 |
| 3.1 系统功能性需求分析 |
| 3.2 系统非功能性需求分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 学生消费行为分析系统的研究与设计 |
| 4.1 学生消费行为分析系统整体模型设计 |
| 4.1.1 系统功能结构设计 |
| 4.1.2 系统流程图设计 |
| 4.1.3 系统挖掘模型设计 |
| 4.2 学生消费行为分析系统的详细设计 |
| 4.2.1 登录模块设计 |
| 4.2.2 数据预处理模块设计 |
| 4.2.3 数据挖掘模块设计 |
| 4.2.4 结果表达模块设计 |
| 4.2.5 用户管理模块设计 |
| 4.3 学生消费行为分析系统数据库设计 |
| 4.3.1 数据库概念模型设计 |
| 4.3.2 数据库逻辑结构设计 |
| 4.3.3 数据库物理模型设计 |
| 4.4 学生消费行为分析系统核心算法研究 |
| 4.4.1 K-means划分聚类及其优化算法 |
| 4.4.2 FP-growth算法及其优化算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 学生消费行为分析系统的实现 |
| 5.1 系统开发工具 |
| 5.2 学生行为分析系统的实现 |
| 5.2.1 系统登录功能实现 |
| 5.2.2 系统数据预处理功能实现 |
| 5.2.3 系统划分聚类功能实现 |
| 5.2.4 系统关联规则功能实现 |
| 5.3 学生消费行为数据分析 |
| 5.3.1 学生消费行为数据分析依据 |
| 5.3.2 学生消费行为数据结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 学生消费行为分析系统的测试 |
| 6.1 系统测试环境 |
| 6.2 系统用例测试及结果分析 |
| 6.2.1 登录用例测试及结果分析 |
| 6.2.2 预处理用例测试及结果分析 |
| 6.2.3 聚类用例测试及结果分析 |
| 6.2.4 关联规则用例测试及结果分析 |
| 6.3 数据库测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（6）基于Red5流媒体服务器的视频无线传输系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.3 课题研究意义 |
| 1.4 课题研究的主要内容 |
| 第二章 理论介绍和相关技术说明 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 流媒体服务器Red5 |
| 2.2.1 Red5主要类和接口介绍 |
| 2.2.2 配置文件介绍 |
| 2.3 Spring框架简介 |
| 2.3.1 Spring的体系结构 |
| 2.4 MyBatis简介 |
| 2.4.1 MyBatis的使用配置 |
| 2.5 小程序介绍 |
| 2.5.1 小程序框架特点 |
| 2.5.2 小程序的组成结构 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统的整体框架 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统框架 |
| 3.3 模块的划分 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统的详细设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 注册登录流程的实现 |
| 4.2.1 设计分析 |
| 4.2.2 具体实现 |
| 4.3 WiFi信息获取和设备绑定 |
| 4.3.1 设计分析 |
| 4.3.2 具体实现 |
| 4.4 小程序与服务器的HTTP通信 |
| 4.4.1 设计分析 |
| 4.4.2 具体实现 |
| 4.5 视频流链接处理 |
| 4.5.1 设计分析 |
| 4.5.2 具体实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统的关键技术实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统的技术创新点 |
| 5.3 Reds服务器对于视频流的管理 |
| 5.4 摄像机与服务器交互细节 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统测试与分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统测试介绍 |
| 6.3 测试环境配置 |
| 6.4 测试内容及结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）释意理论指导下的2019年苹果秋季发布会模拟口译实践报告（论文提纲范文）
| Acknowledgement |
| 摘要 |
| Abstract |
| Chapter 1 Introduction |
| 1.1 Background of the Simulation Interpretation |
| 1.2 Purpose and Significance of the Interpretation |
| Chapter 2 Process Description of the Simulation Interpretation |
| 2.1 Preparation before the Interpretation |
| 2.1.1 Background knowledge collection |
| 2.1.2 Technical term preparation |
| 2.1.3 Equipment preparation |
| 2.2 Interpretation process |
| 2.3 After-interpretation Review and Relevant Issues |
| Chapter 3 Literature Review |
| 3.1 Review of Studies on Interpretation from the Perspective of the InterpretiveTheory |
| 3.2 Review of Studies on the EST Interpretation |
| Chapter 4 Theoretical Basis |
| 4.1 Formation and Development of the Interpretive Theory |
| 4.2 Principles of the Interpretive Theory |
| 4.2.1 Principle of faithfulness |
| 4.2.2 Principle of equivalence |
| 4.3 Triangular Model of the Interpretive Theory |
| 4.3.1 Comprehension |
| 4.3.2 Deverbalization |
| 4.3.3 Re-expression |
| Chapter 5 The Interpretive Theory Applied to Launch Event Simulation Interpretation: A Case Study |
| 5.1 Difficulties in the EST Interpretation |
| 5.1.1 Difficulties in comprehension |
| 5.1.2 Difficulties in deverbalization |
| 5.1.3 Difficulties in re-expression |
| 5.2 Comprehension |
| 5.2.1 Comprehension of numbers |
| 5.2.2 Comprehension of acronyms |
| 5.2.3 Comprehension of terminology |
| 5.3 Deverbalization |
| 5.3.1 Conversion of part of speech |
| 5.3.2 Interpretation of passive sentences |
| 5.4 Re-expression |
| 5.4.1 Information supplement |
| 5.4.2 Information simplification |
| 5.4.3 Free translation |
| 5.5 Reflection after interpretation |
| Chapter 6 Summary on Interpretation Task |
| 6.1 Summary of the Launch Event Simulation Interpretation |
| 6.2 Findings and Enlightenments |
| 6.3 Unsolved Problems and Thoughts |
| Bibliography |
| Appendix A |
| Appendix B |
（8）基于Android的近红外线无创血糖检测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究概述 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 近红外无创血糖检测系统原理 |
| 2.1 近红外光分析技术原理与优缺点 |
| 2.2 比尔—朗伯(Beer-Lambert)定律 |
| 2.3 XGBoost算法的发展历史与组成 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 近红外线无创血糖检测模型探究 |
| 3.1 无创血糖检测实验设计相关问题研究 |
| 3.2 近红外线光子检测血糖流程 |
| 3.3 近红外线光度值有效性与重复性验证 |
| 3.4 近红外无创血糖检测模型评价指标 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 无创血糖检测模型研究 |
| 4.1 模型的算法构建 |
| 4.2 数据采集 |
| 4.3 建立模型过程 |
| 4.4 模型的评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于Android的无创血糖检测系统的设计与实现 |
| 5.1 .需求分析 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.3 客户端详细设计与实现 |
| 5.4 管理端设计与实现 |
| 5.5 数据库设计 |
| 5.6 系统测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望与不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）村镇污水处理远程监控系统设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 无线通信方式比较与选择 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.4 论文主要内容 |
| 第二章 污水处理远程监控系统总体设计方案 |
| 2.1 BAF污水处理工艺流程 |
| 2.2 污水处理远程监控系统功能需求分析 |
| 2.2.1 监控系统设计原则 |
| 2.2.2 监控系统功能要求 |
| 2.2.3 设备控制要求 |
| 2.3 基于4G网络的污水处理远程监控系统方案设计 |
| 2.3.1 监控系统组成 |
| 2.3.2 传统污水处理控制系统 |
| 2.3.3 基于4G网络的远程监控系统优化方案设计 |
| 2.4 污水处理远程监控系统通信方案设计 |
| 2.4.1 数据采集方案设计 |
| 2.4.2 远程无线通信方案设计 |
| 2.4.3 上位机监控系统方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 污水处理远程监控系统硬件设计方案 |
| 3.1 系统硬件设备选型 |
| 3.1.1 站点执行设备硬件选型 |
| 3.1.2 检测仪表选型 |
| 3.1.3 站点PLC选型 |
| 3.1.4 4G网络设备硬件选型 |
| 3.2 系统相关电源和硬件接线设计 |
| 3.2.1 系统电源电路设计 |
| 3.2.2 I/O端口接线 |
| 3.2.3 检测仪表硬件接线 |
| 3.2.4 4G网络设备硬件接线 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 污水处理远程监控系统软件设计方案 |
| 4.1 污水处理远程监控系统整体程序设计 |
| 4.2 污水处理控制系统软件设计 |
| 4.2.1 污水处理系统控制模式 |
| 4.2.2 系统正常曝气运行 |
| 4.2.3 曝气生物滤池反冲洗 |
| 4.2.4 PLC与检测仪表通信程序设计 |
| 4.3 4G网络通信参数设置及测试 |
| 4,3.1 4G无线网络设备参数设置 |
| 4.3.2 S7-200PLC以太网设置及远程测试 |
| 4.4 污水处理WinCC远程监控界面设计 |
| 4.4.1 PLC与 Win CC远程通信 |
| 4.4.2 用户登录与注销界面设计 |
| 4.4.3 污水处理系统画面设计 |
| 4.4.4 过程值归档设计 |
| 4.4.5 消息系统设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 改进模糊神经网络的污水处理流量预测 |
| 5.1 模糊神经网络预测模型 |
| 5.1.1 模糊神经网络基本结构 |
| 5.1.2 模糊神经网络预测实例 |
| 5.2 改进模糊神经网络设计 |
| 5.2.1 RAF算法 |
| 5.2.2 FGKC算法 |
| 5.2.3 RAF算法伪代码 |
| 5.2.4 RAF-AFNN学习算法 |
| 5.2.5 改进模糊神经网络预测实例 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 插图清单 |
| 附录 B 表格清单 |
| 附录 C 部分程序与代码 |
| 在校研究成果 |
| 致谢 |
（10）顺句驱动策略下的同声传译 ——2018苹果全球开发者大会主旨演讲模拟口译实践报告（论文提纲范文）
| ACKNOWLEDGEMENTS |
| ABSTRACT |
| 摘要 |
| 1 INTRODUCTION |
| 2 TASK PREPARATION AND DESCRIPTION |
| 2.1 Pre-interpreting preparations |
| 2.2 Interpreting process |
| 2.3 Post-interpreting analysis |
| 3 CASE ANALYSIS |
| 3.1 Definition of syntactic linearity and its necessity |
| 3.2 Difficulties in achieving syntactic linearity |
| 3.2.1 Attributive clause |
| 3.2.2 Prepositions and prepositional phrases |
| 3.2.3 Passive voice |
| 3.2.4 Formal subject |
| 3.3 Techniques of achieving syntactic linearity |
| 3.3.1 Segmentation |
| 3.3.2 Addition |
| 3.3.3 Omission |
| 3.3.4 Repetition |
| 3.3.5 Prediction |
| 3.3.6 Conversion |
| 3.4 Analysis of mis-interpreted examples |
| 3.4.1 Accent and speech rate |
| 3.4.2 Unknown words |
| 3.4.3 Figure interpreting |
| 3.4.4 Complexity of sentence structure |
| 4 CONCLUSION |
| REFERENCES |
| APPENDIX |
四、显示你CPU的信息（论文参考文献）
- [1]释意派口译理论视阈下关于2019年苹果公司新品发布会的模拟口译实践报告[D]. 侯静. 云南师范大学, 2021(09)
- [2]诈骗信息可解释AI识别研究与实现[D]. 丁悦. 东华大学, 2021(09)
- [3]428XL仪器的常用Linux命令[J]. 王博,成新选,张留争,李猛,张晓光. 物探装备, 2020(06)
- [4]《微生物组学分析》汉译实践报告[D]. 赵帛粟. 河北科技大学, 2020(06)
- [5]基于数据挖掘技术的大学生消费行为分析系统的设计研究[D]. 冯拥武. 西北民族大学, 2020(08)
- [6]基于Red5流媒体服务器的视频无线传输系统设计[D]. 符坤. 西安电子科技大学, 2020
- [7]释意理论指导下的2019年苹果秋季发布会模拟口译实践报告[D]. 毛涟汉. 华中师范大学, 2020(02)
- [8]基于Android的近红外线无创血糖检测系统[D]. 戴荣徽. 西南大学, 2020(01)
- [9]村镇污水处理远程监控系统设计与研究[D]. 霍恩义. 安徽工业大学, 2019
- [10]顺句驱动策略下的同声传译 ——2018苹果全球开发者大会主旨演讲模拟口译实践报告[D]. 原崇浩. 山东师范大学, 2019(09)