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计算机系论文范文参考 计算机系毕业论文范文[精选]有关写作资料

主题:计算机系 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2024-01-10

计算机系论文范文

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目录

  1. 第一篇计算机系论文范文参考:信息技术*的教育实习环境创设研究
  2. 第二篇计算机系论文样文:资源模型与系统级描述语言的硬件综合
  3. 第三篇计算机系论文范文模板:智能搜索引擎理论与应用研究
  4. 第四篇计算机系论文范例:基于特大增量步算法的网络并行计算
  5. 第五篇计算机系论文范文格式:图像动态分析中的若干智能化方法研究

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第一篇计算机系论文范文参考:信息技术*的教育实习环境创设研究

本论文的研究主题是信息技术*的教育实习环境创设,基于此,作者围绕5个方面展开研究:(1)教师培养与教育实习,(2)信息技术*的教师教育与教育实习,(3)信息技术*的教育实习环境的理论基础,(4)信息技术*的教育实习环境创设,(5)网志*的教育实习环境案例研究.

教师培养的发展历程研究揭示了教师培养的不同理念、实践模式,这为我们理解职前教师教育的各个方面提供了基础.通过比较国内外的教育实习及其指导策略,我们发现在实习模式、实习内容、实习组织管理方式上国内外的教育实习有着相近的发展趋势,但在理论与实践的互动、教育实习指导策略等方面我国的教育实习存在明显不足.围绕学会教学的实践过程,作者重建了教育实习的概念,并分析了当前我国师范教育和师范生专业学习所面临的挑战以及师范生学会教学过程中的认知特点.

信息技术支持下的学习有着许多独特的特征,分析它们有助于我们理解和实践信息技术*的学习与教学.信息技术与教师教育包括相辅相成的两个侧面,信息技术整合的教师教育和教师的技术教育.网志(Weblog)是近年来在教师教育领域普遍受到重视的一个网络工具,它的网络个人出版和群体互动交流的给养与教师教育叙事、反思需求的效能可以有机整合.


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反思性教学、教师的实践性知识与专业学习、学习理论共同构成了创设教育实习环境的基础.反思性教学要求师范生在应用教学策略、模仿学校教师的教学行为的同时能探讨自己的教学实践,形成反思的意识、习惯和能力,教师的实践性知识与专业学习表明师范生在专业学习的过程需要不断积累作为教师的实践性知识以提升教育教学的实践能力,以建构主义和情境认知为核心的学习理论提示了师范生的专业学习、成长是建构的、社会性的、情境的、认知分布的.

立足学习环境及其创设研究以及教育实习及其指导的需求,我们建构了支撑师范生教育实习和合作/指导教师实习辅导的信息技术*的教育实习环境,它由七个要素组成:教育见实习活动、信息技术工具、实习资源和案例、实习共同体、实习支架、实习评价和大环境.这个教育实习环境为我们设计和实施教育见习与实习提供了概念框架.

以网志*的教育实习行动研究为基础,作者针对师范生全日制教育实习及其指导的需求和网志的出版、互动功能,设计了教育实习环境的各要素,并对实施效果进行分析.

信息技术整合的教育实习研究才刚刚起步,它有待我们展开持续的本土研究和追踪国际发展动态.

第二篇计算机系论文样文:资源模型与系统级描述语言的硬件综合

为更好地描述分析嵌入式系统的行为,近年来出现了系统级描述语言.但系统级程序通常是目标平台无关的.为了挖掘程序最大的运行性能,需要在设计空间中进行探索,将程序模块映射到各目标器件上,并且将各种有关实现细节的决策在新的程序文本中体现出来.这一“探索—决策—重写”的过程是一个不断地从抽象到具体的精化过程.而无论“探索”和“决策”的结果如何,对“重写”而言,都必须保证不在“重写”的过程中引入有违高层规范的实现错误.这需要有与之匹配的理论与工具的支持.

本文继承了用数学方法研究编译器设计的传统,以UTP为理论工具,着重探讨了与硬件综合相适应的有资源的指称语义理论框架.

在该理论框架中,静态资源模型给出了资源约束的“质”的一面.它指出只有当程序满足资源特性的时候,程序才能正常运行.否则,程序就会发生错误.该模型把所有有违资源特性的错误程序都归结为“取消作业”.这样处理的好处是便于构造正确性可证明的编译器设计的理论基础.在此基础上,我们给出了编译器设计的一般规范和三个应用.

资源不但有质的特性,也有量的特性.其后的有限资源模型是第一个模型在“量”的方面的扩展.它刻画了系统可用资源的数量将随程序的运行而减少,直至可用资源全部耗尽这一现象.同时我们发现在有限资源环境下资源重用带来的程序行为的不确定性,并探讨了消除这些不确定性的方法.

为了提高资源的利用率,我们通常会让几个并发进程共享资源.我们结合了CSP,UTP,Action Trace和Separation Logic等理论工具给出了统一解决资源冲突和访问冲突的并发进程共享资源模型,并用该方法讨论了资源共享中常见的冲突消解和死锁等问题.

除了正确性,好的编译器还应有较高的效率.编译器也是个程序,我们把程序比较的方法扩展到编译器比较上来,构造了“资源性能模型”.在考察了目标芯片的技术特性之后,我们给出了在预编译阶段,资源分配阶段,代码生成阶段和器件选型阶段等多个时期的硬件编译优化算法.理论和试验证明了这些方法的有效性.经优化,我们的综合器给出了小而快的网表.

这些资源预编译子句和资源分配算法为我们提供了高性能的资源*和可靠的资源调度方法.而基于资源模型的硬件综合方法的本质是一个将程序从无资源约束环境转换到有资源约束环境的映射,它具有普遍的理论意义和应用价值.它不仅适用于硬件综合,也可用于软件编译,特别是可重定向软件编译器设计.

第三篇计算机系论文范文模板:智能搜索引擎理论与应用研究

随着Internet的广泛应用,Web得到了迅猛的发展,Web上的信息呈指数级增长,因此,如何对这种海量Web信息进行自动处理成为非常重要的研究课题.传统搜索引擎搜索的内容繁杂,导致查询结果中存在大量无关信息,降低了查询精度.一种新的研究趋势是结合领域知识和智能技术研究搜索引擎,即基于领域的智能搜索引擎(Domain-based Intelligent Search Engine).智能搜索引擎采用机器学习的方法研究文本信息的自动搜集、抽取与分类等处理过程,由此可以减少大量人力资源的需求,并提高信息处理的效率和精度.本文深入研究了智能搜索引擎中所使用的理论、算法与实现技术,采用巩固学习、隐马尔科夫模型(HMM)、朴素贝叶斯分类模型等机器学习方法在网络蜘蛛、信息抽取、文本预处理和信息检索等方面提出了若干新的算法,并建立了仿真平台和实验原型系统.理论分析和实验结果表明,这些算法具有较好的性能.

网络蜘蛛是智能搜索引擎中首先需要解决的问题.本文利用Web网页分布群聚性的特点,结合巩固学习方法,提出了一种新的启发式搜索算法.算法根据网页与主题的相关程度将网页分为与主题相关的网页集群与过渡型的网页集群,利用模拟退火的算法进行评估.在与主题相关的网页集群中进行搜索时,使用立即回报加速挖掘的进度;在过渡型的网页集群中使用未来回报拓宽探测的范围以加快定位过程.针对四所大学计算机系网站搜索的实验表明,算法具有较高的搜索效率.

针对Web上的各种网页信息,如何有效地抽取出论文标题、作者姓名、摘 要 等相关内容以方便查询,是智能搜索引擎的主要任务之一.目前基于隐马尔科夫(HMM)信息抽取模型一般以单词作为基本抽取单位,考虑到文本排版格式、分隔符等信息的存在,文本实际上可以看作是由一些文本分块序列组成,同一分块内的所有单词只可能属于同一个状态,而不同分块可以属于一个或多个状态.结合这种分块的思想,本文提出了基于文本分块的HMM信息抽取算法.实验结果表明,这种方法比基于HMM模型的信息抽取算法具有更好的性能.

文本信息处理通常采用向量空间模型表示文本信息,需要对单词进行预处理以降低单词数量.结合对单词过滤与特征选取两类常用预处理方法的研究,本文提出了基于最小类差异的特征过滤算法.算法通过分析文本特征的分布特性以及区分类的情况,将文本特征划分为单类特征、多类特征与一般特征等三种类型,按照特征在各类之间的分布差异,将类分布差异较小的特征所对应的一般特征进行过滤,实验结果表明这种算法有效地过滤了大量的无关信息和弱相关信息,提高了分类算法的精度.

信息检索是智能搜索引擎中的查询机制.本文结合W亡b信息表示的特点,提出了一种N层向量空间模型.模型将整个W七b信息按照结构的不同划分为多个层次,根据各层次的不同作用分别进行相似度计算.理论分析与实验结果表明,这种模型比传统向量空间模型具有更好的查全率与查准率.

基于超链接的信息检索方法是一种新型的信息检索机制.本文针对基于超链接的HITs(H yPerllnk一玩duced ToPio search)算法,结合N层向量空间模型的思想,提出了一种基于锚点信息的超链接检索排序算法.算法利用N层向量空间模型进行相似度计算,结合网页的链接信息进行排序.与HITS算法、TFIDF算法等信息检索方法的实验结果比较,新算法在信息检索的查全率与查准率方面取得了更好的效果.

针对W七b信息的动态性将导致搜索引擎所采集的信息失效,而一般的策略采用固定周期的信息更新算法,本文提出了一种基于最高响应比算法的WWW索引信息库更新方法,利用索引信息的访问情况以及网页的更新频度计算网页的更新周期,按照不同更新周期的情况进行信息的有效性检查,不仅减轻了系统信息维护的工作量,而且保证了信息的有效性.

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最后,本文提出了一个比较完整的搜索引擎设计模型,结合本文在网络蜘蛛、信息抽取、文本分类、信息检索等方面的研究内容,在Windows操作系统平台上实现了一个简单的原型系统.

第四篇计算机系论文范例:基于特大增量步算法的网络并行计算

论文第一部分工作对特大增量步算法的体系进行了比较全面完整的阐述.主要成果是:(1)从力学概念出发详细阐述了特大增量步算法源于经典力法的推导思路,给出了完整的特大增量步算法的格式,包括非线性弹性问题、弹塑性问题和有限元格式一般表达的公式,(2)对比了与特大增量步算法具有一定相似性的LATIN 算法,指出基于力法和广义逆矩阵理论的LIM 算法和LATIN 算法虽然在方程分组和迭代形式上有相似之处,但在力学概念和数学理论基础上都有根本的不同,(3)给出了特大增量步算法完整的数学上的证明,包括特大增量步算法解的唯一性、解的收敛性和解的稳定性的证明,由此证明了特大增量步算法在数学上的完备性,(4)针对解的收敛性问题讨论了算法在弹塑性问题下样本点选取,指出在保证问题的收敛性的前提下LIM 算法在样本点的选择上比逐步增量法具有更大的自由性.

论文第二部分工作也是本论文更主要的工作是特大增量步算法的并行化研究工作.主要内容及成果为:(1)深入分析了特大增量步算法的并行性,指出算法在力学概念层面上所具有的时间上的并行和空间上的并行的内在并行性,以及算法在数值计算层面上在矩阵向量运算方面的并行性,(2)设计了特大增量步算法的分布式存储异步并行算法模型,提出了LIM 算法主从式的并行程序结构,(3)以平面应力问题为例,设计并给出了特大增量步算法基于广播的并行方案和基于非阻塞通信的并行方案,(4)描述了本论文所使用的并行环境,其硬件环境为机群系统,软件环境为Linux 操作系统加上基于消息传递MPI 编程环境,(5)对特大增量步算法并行程序的两个方案的并行性能进行了测试,分析了方案中的问题,进而给出了针对通信的程序优化方案,在清华大学计算机系高性能计算研究所的MPI环境下机群系统上的运行结果给出了接近10的加速比和95%以上的节点资源占用率,求解的规模可以达到上千单元网格,表现出良好的并行效率.

第五篇计算机系论文范文格式:图像动态分析中的若干智能化方法研究

本文的主要研究背景是与香港中文大学计算机系合作的香港特区政府研究资助局资助项目:“心脏MRI图像分析与可视化”和南京理工大学计算机系计算机视觉实验室项目“腹水脱落癌细胞显微图像分类识别”.

核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是目前诊断人类心血管病(Cardiovascular Diseases,CVD)重要手段.左心室(Left Ventricle,LV)作为人体血液循环的强有力的生物泵,它的动态特征对于临床诊断CVD十分重要,因此,心脏核磁共振图像分析研究主要是对LV的运动和形变分析,目的是通过对空间序列上的一组图像在一个心动周期中的若干个采样的分析来得到整个LV的真实运动和形变,为临床诊断提供科学依据.对心脏MRI图像研究分析的主要工作包括:(1)图像的分割;(2)LV的运动重建;(3)LV的应变分析;(4)数据可视化.其中,图像分割的结果强烈影响其后的运动重建分析和可视化.但心脏MRI图像解剖结构非常复杂,图像中LV区域边界相当模糊,常出现低梯度值的弱边缘和伪影,这使得采用传统的非模型的分割方法很难得到期望的效果.Kass提出的活动轮廓模型即Snake模型是一种新的心脏MRI图像分割交互式工具.但传统的Snake模型是“近视”的,因为它仅仅利用了图像的局部信息,从而导致其对初始轮廓线十分敏感,而且它不能处理轮廓曲线在形变过程中出现拓扑变化,使其在复杂的心脏MRI图像分割中受到限制.

癌是当今世界最常见的致命疾病之一.癌的医治取决于对其的早期诊断.对腹水脱落癌细胞的检测和诊断是医务工作者重要和困难的工作之一.由于癌细胞和非癌细胞,如间皮细胞等出现核异型在形态方面有相似性、或显微图像质量低、或医务工作者所采取的不同标准以及他们的经验差异,对某些癌细胞的检测和诊断可能有误,导致假阳性或假阴性的判断.因此,借助于现代计算机图像处理技术和人工智能技术并结合病理专家实践经验对医学图像进行处理和鉴别,从而实现对癌细胞自动识别意义重大.

基于上述背景,本文在前人工作的基础上作了如下四个方面的创新研究:__1.针对传统Snake模型存在的分割结果对初始点的位置依赖较大、容易收敛到局部极值、迭代算法收敛时间较长等不足,提出了一种改进的Snake模型.该模型采用新的弹性能量、刚性能量函数和面积能量函数,提出在不同阶段能量项可调整选择的二阶段搜索算法和其它一些辅助算法,包括Snake顶点数自适应增减算法、面积能量系数正负号自动选择算法等.对真实人类心脏MRI图像分割结果表明,改进Snake模型在一定程度上克服传统Snake搜索区域小、对初始轮廓要求高和收敛速度慢等不足,具有实际应用价值.__2.针对传统Snake模型不能处理拓扑结构变化和数值计算不稳定的不足,提出了一种基于水平集曲线演化理论的心脏MRI图像分割算法和其它一些辅助算法,包括:提出了基于先验知识的K均值集群算法并将其应用于图像目标的粗分割;给出了一种南京理工大学博士学位论文图像动态分析中的若干智能化方法研究新的水平集符号距离函数(Signed DIStanee FunCtion,SDF)生成算法,提出了基于K均值集群分类结果的水平集速度函数和结合图像梯度的速度函数分别用于图像边界粗分割和细化.对真实人类心脏MRI图像分割结果表明:尤均值集群算法能够有效地去除LV区域中的局部梯度极大值区域、区分弱边界,使区域同质化,与快速推进法(Fas t Marching Meth.d,FMM)方法相比,基于新的SDF生成算法和基于K均值集群分类结果构造的水平集速度函数能更快速地检测粗边界并对分割结果进行细化,降低整个图像的分割时间,能够有效地分割低对比度、噪声心脏MRI图像和其它成像模式的医学图像.

3.针对目前常用于模式分类的BP神经元网络学习速度慢和泛化能力低的不足,设计了一种用带参数的柔性Sigmoid函数作为网络单元函数的柔性前馈神经网络(FlexibleBP NetWOrk,FBPN),并提出可以分别和同时调整柔性S飞moid函数的参数和连接权的学习算法.该网络能为每一个隐含层和输出层单元产生合适的柔性sigmoid函数形态,使指定的输入、期望的输出和实际的系统一致,从而提高了传统BP网络的性能.

4.针对腹水脱落细胞显微图像的多样性、短灰度级范围、杂乱和非随机噪声等复杂特征,提出了采用自适应最小距离算法分割腹水脱落癌细胞显微图像、采用链码技术抽取细胞图像形态特征、用FBPN作为识别器的癌细胞识别算法.对真实的临床腹水脱落细胞病例的显微图像实验结果表明,该算法能得到90%以上的诊断正确率,具有实用价值.

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