一、《计算机学报》编辑委员会（论文文献综述）
李家宁,田永鸿[1]（2021）在《神经形态视觉传感器的研究进展及应用综述》文中研究表明神经形态视觉传感器具有高时域分辨率、高动态范围、低数据冗余和低功耗等优势,近年来在自动驾驶、无人机视觉导航、工业检测及视觉监控等领域（尤其在涉及高速运动和极端光照等条件下）产生了巨大的应用前景.神经形态视觉是一个包含硬件、软件、生物神经模型等的视觉感知系统,终极目标是模拟生物视觉感知结构与机理,以硅视网膜达到、扩展或超越人类智能.作为神经形态工程的重要分支,神经形态视觉是计算神经科学与计算机视觉领域的交叉学科与研究热点.本文从生物视觉采样模型、神经形态视觉传感器的采样模型及类型、视觉信号处理与特征表达、视觉任务应用等视角进行了系统性地回顾与综述,展望了该领域未来研究的技术挑战与可能发展方向,同时探讨了其对未来机器视觉和人工智能领域的潜在影响.
陈海兰[2]（2021）在《面向聚类及预测的时间序列信息粒化方法研究》文中研究表明随着信息技术的发展,经济管理领域中产生并存储着大量的时间序列数据,运用数据挖掘算法可以挖掘出数据中潜在的、有价值的知识和信息以支持管理和决策活动。但这些时间序列数据通常都具有显着的高维性特征,若对其直接运用数据挖掘算法,会造成过高的计算复杂度,且数据挖掘结果也会受到影响。粒计算是一种模拟人类求解问题思维和解决大数据复杂任务的新方法,该理论的主要思想是将复杂问题抽象、划分转化为若干较为简单的问题（即粒化）,从而有助于更好的分析和解决问题。本文将粒计算的粒化思想引入时间序列分析中,通过对时间序列进行信息粒化,将原始高维时间序列粒化为低维粒时间序列,构造的信息粒能够刻画和反映原始时间序列数据的结构特征,从而实现高效降维,为后续的数据挖掘工作奠定基础。本文针对时间序列的信息粒化问题,从时间轴和论域两个方面提出了三种不同的时间序列信息粒化方法:基于波动点的时间序列时间轴信息粒化方法、基于云模型的时间序列时间轴信息粒化方法和基于论域信息粒化的模糊时间序列预测方法,并应用于股票时间序列数据进行聚类和预测分析,为股票的投资选股问题及涨跌趋势的判断问题提供决策建议。主要研究内容和创新性研究成果如下:（1）在时间序列的时间轴方面,针对低频时间序列的结构特征,提出了基于波动点的时间序列信息粒化方法及粒时间序列相似性度量方法。首先,提出了基于波动点的时间序列信息粒化方法,通过识别波动点对原始时间序列进行信息粒划分,进而使用线性函数对划分后的信息粒进行描述得到粒时间序列,解决了传统时间序列降维方法中对于时间轴的硬划分问题,在降维的同时能更有效地提取时间序列的结构特征。其次,针对粒时间序列提出了相应的相似性度量方法。最后,在标准数据集上进行了聚类实验,实验结果表明运用所提出的信息粒化方法和相似性度量方法能够提高聚类结果的准确性;并在科创板股票数据集上进行了算法的实际应用研究,研究结果可以给投资者在科创板股票市场选股时提供参考。（2）在时间序列的时间轴方面,针对高频时间序列的结构特征,提出了基于云模型的时间序列信息粒化方法及粒时间序列相似性度量方法。首先,提出了基于云模型的时间序列信息粒化方法,在不需要事先指定信息粒划分个数的情况下,可以自适应地将时间序列粒化表示为若干个正态云,该方法针对高频时间序列具有更好的降维效果。其次,针对粒化后的云模型序列提出了相应的相似性度量方法。最后,在具有高频特征的标准数据集上进行了聚类实验,实验结果表明运用所提出的信息粒化方法和相似性度量方法能够提高聚类结果的准确性;并在具有高频震荡特征的沪深A股股票数据集上进行了算法的实际应用研究,研究结果可以给投资者在A股市场上选股投资时提供参考。（3）在时间序列的论域方面,提出了基于模糊C均值聚类和信息粒化的时间序列论域划分方法,并基于论域划分结果提出了时间序列预测方法。首先,运用模糊C均值聚类方法对时间序列的论域进行初始划分,然后提出了基于信息粒化的论域划分优化算法,该方法将聚类算法和信息粒化方法相结合来划分论域,提高了样本数据划分的准确性和可解释性。其次,针对时间序列信息粒化后的论域划分结果,给出了时间序列的模糊预测方法,该方法将精确的时间序列数据转化为符合人类认知形态的语义值构成的时间序列,通过对这些语义值构建模糊逻辑关系来描述时间序列的动态演变过程,得到其模糊变化规则并进行预测,提高了预测结果的可理解性。最后,在台湾加权股价指数（TAIEX）数据集上进行了预测实验,实验结果表明运用所提出的时间序列信息粒化方法进行时间序列预测能够提高预测结果的准确性;并在上海证券综合指数（SHCI）数据集上进行了算法的实际应用研究,研究结果可以帮助投资者了解未来股票市场的走向,为其调整投资策略时提供参考。
潘雨晴[3]（2021）在《“机器翻译+译后编辑”模式在联合国文件翻译中的应用 ——以基于YiCAT平台的联合国全球传播部翻译项目为例》文中提出笔者所参与的联合国全球传播部翻译实践项目依托Yi CAT在线辅助翻译平台以“机器翻译+译后编辑”的模式运作。笔者发现,Yi CAT在线辅助翻译平台和机器翻译技术的应用为项目运作和译文输出带来了较为突出的积极作用,如有效减轻了译者在特定词汇翻译、原文理解和译文初步句型搭建上的压力,提高了翻译效率。但机器翻译同时也存在一定局限性,机器输出的译文仍旧需要专业译者人工介入进行译后编辑。本文立足联合国全球传播部翻译实践项目,通过文献法、比较法和归纳法探讨了机器翻译的积极作用与局限性,并结合“机器翻译+译后编辑”模式从特定词汇的翻译、长难句的翻译和语篇连贯这三个层面提出了针对性的解决方案,以期为机器翻译技术的优化提供一定思路,同时对联合国文件翻译的“机器翻译+译后编辑”模式起到一定的借鉴作用,为后续相关研究贡献力量。
林泽斐[4]（2020）在《基于在线百科的社会网络抽取及语义化研究》文中研究指明基于社会网络的研究方法已被广泛应用于人文社会科学的众多领域。社会网络研究的基础是社会网络的构建,随着大数据研究的兴起,面向海量数据的社会网络自动抽取成为社会网络构建的新兴热点。社会网络抽取是指基于明确或隐含的信息,从信息源中自动抽取出社会成员及其联系的技术。在在线百科中,蕴含着海量的社会成员及其社会关系信息。如何从此类信息源中抽取出大规模社会网络,是值得探讨的一大课题。此外,社会网络构建的目的在于对所构建的社会网络进行进一步的分析和利用。近年来,将语义网技术与社会网络相结合的语义社会网络开始得到学术界的关注,借助于本体和推理引擎,语义社会网络可以具备一定的逻辑推理能力,这有助于从社会网络中挖掘大量潜在的语义信息和社会成员联系,进而服务于学术研究。在此背景下,本研究以在线百科作为主要信息源,探索一种基于百科半结构化文本的社会网络抽取机制,在此基础上对大规模社会网络的语义化方法及其在数字人文领域的应用模式展开研究,主要的研究内容包括:（1）针对在线百科中的社会网络抽取问题,提出一种新的基于在线百科的大规模社会网络抽取方法,其主要创新点在于利用排序学习方法综合多种特征计算人物关系权重,通过估计人物生存时空来发现人物间的时空耦合关系。通过此方法,本研究首次从中文在线百科中抽取出完整的带有权重和时空信息的社会网络。（2）在对当前社会网络本体调研的基础上,提出了一种新的社会网络本体MSTSN。与同类社会网络本体相比,MSTSN本体主要面向数字人文领域的社会网络构建,特别对人物所处的时空、人物的不同类型,以及人物间的不同关系类型等信息进行了细粒度的刻画。基于MSTSN本体,对在线百科中所抽取的社会网络进行实例化,形成一个大规模人物知识图谱。（3）针对人物知识图谱中的人物关系预测这一难点问题,提出一种新的知识图谱关系预测方法,该方法将关系路径和反映实体间关系的文本矩阵化,通过卷积神经网络学习与特定关系类型相关的结构和文本模式特征,在此基础上训练模型实现关系预测。对比实验结果表明,本研究提出的方法在评测数据集上的性能表现超过了主流方法的水平。（4）针对非结构化文本中的人物关系三元组抽取问题,提出一种新的中文命名实体链接方法,该方法融合了单实体消歧和多实体消歧特征,并根据不同文本长度选用不同的特征组合;同时,在传统一阶段式消歧的基础上添加了第二阶段消歧以改善消歧结果。对比实验显示该命名实体链接方法的总体性能优于当前主流同类系统的水平。（5）基于本研究所提出的MSTSN本体和所构建的人物知识图谱,阐述了四类面向数字人文研究的社会网络语义查询策略,并通过可视化方法展示各策略的执行效果。相比传统的社会网络构建策略,本研究所提出的方法可从在线百科中有效地抽取社会成员及其关系,且更加关注与社会成员相关的时空和语义信息,在人名消歧和人物关系权重算法等方面也进行了改进,这可为大规模社会网络的自动化构建研究提供理论和方法参考。通过对社会网络进行语义化处理所形成的大规模人物知识图谱,在与人文学科相关的社会网络分析系统、问答系统、知识发现系统中均具有实际应用价值,这可为探索文本挖掘和语义网技术在数字人文研究中的应用模式提供参考借鉴。
蔡哲[5]（2020）在《泛在对象接入框架与融合网构造方法的研究及应用》文中指出从最初的计算机之间的相互联接,到如今的趋向于万物互联的物联网时代,互联的对象越来越丰富多样。但由于物联网各方面的异构性,目前的物联网生态仍处于一个碎片化、孤立化的状态。目前物联网系统的开发没有一种成熟并被普及的物联网开发标准,容易形成信息孤岛,难以达到真正的万物互联与互操作。为了解决上述问题,更好地将异构的、海量的“泛在对象”接入到互联网中,本文提出了新的泛在对象的相关概念与接入框架。该框架也为构建大型的网络分布式软件提供一种方法和思路,对解决当前软件开发中所遇到的软件服务扩充困难、代码量剧增以及容易形成信息孤岛等问题的解决具有积极意义。本文的主要工作内容有:首先在分析了现有的物联网发展现状和物联网的应用系统结构的基础上,结合已有的软件容器OAA（Object Access Agent,即对象访问代理）技术,提出并实现了基于OAA技术的泛在对象UO（Ubiquitous Object）接入框架OUO（OAA泛在对象OAA-UO）模型。设计了OUO框架模型的各个组成部分,给出了OUO模型的描述方法和一般的实现方法。为泛在对象的接入提供了一整套的开发规范。接着总结提出了OUO网络模型,设计了OUO的集中管理工具。多个OUO之间的功能调用和协作,构成了一个OUO软件应用网络,这将为分散在各处的泛在对象背后所代表的资源和服务通过网络相互融合提供了一种方式。最后给出了所提出的OUO模型框架中的主要相关软件系统的具体设计实现,同时也给出了实际的应用示例,验证了该模型框架的有效性和实用性,为以后的进一步工作与研究提示了方向。
周子璇[6]（2020）在《夏培肃与中国计算机科学的建立和发展》文中指出中国科学院院士夏培肃,是中国计算机科学的奠基人之一,她亲历了中国计算机科学从无到有、从小到大的过程,在中国计算机科学的建立和发展中做出了重要贡献。她作为中国第一代计算机科学研究者,始终坚持自主创新,设计出一系列性能优于国外的计算机,在不断缩小中国与世界计算机科学的差距中做出了不朽的贡献。她为中国培养了大批计算机科学领域的人才,推动中国计算机科学进入世界前列。本文通过对夏培肃开创中国计算机科学事业、奠定中国计算机科学人才基础以及推动中国计算机科学研究事业发展三个方面进行研究,进而展现中国计算机科学历史的重要侧面。论文的主要研究内容如下:第一章对夏培肃在中国计算机科学初创过程中所做的贡献进行研究,展现我国计算机科学建立的历史过程。首先,通过梳理国内外计算机科学历史演变过程,分析中国计算机科学创立的背景。再者,通过分析夏培肃从计算机科研团队到计算机科研群体中所做的工作,展现我国计算机科学研究机构的创建历程。最后,通过对夏培肃在中国科学技术大学计算机专业中所做的工作进行分析,展现我国计算机科学高等教育的开展过程。第二章对夏培肃的人才培养实践、成果和理念进行研究,展现我国计算机科研队伍壮大的过程。首先,通过对夏培肃在中国最早的计算机训练班中课程建设、师资培养、科研成果等方面进行分析,考察我国自主培养的第一批计算机科学人才成果。再者,通过对夏培肃在中科院计算技术研究所组建的优秀科研梯队进行分析,展现其在推动我国计算机科学不断向前发展中所奠定的人才基础。最后,通过分析夏培肃的人才培养理念,分析其取得成果的因素。第三章对夏培肃在推动我国计算机科学研究事业中所取得的成就进行考察,展现我国计算机科学的发展状况。首先,通过对夏培肃在研制系列计算机,缩小国内外计算机科学差距,取得具有世界先进水平的研究成果进行分析,考察其坚持自主创新所取得的成就。其次,通过考察夏培肃在推动高性能计算机研制中做出的努力,展现我国高性能计算机的发展历程。再者,通过考察夏培肃在探索计算机科学新领域中的尝试,展现其对我国计算机科学发展的期望。最后,通过系统分析夏培肃编着的学术着作、创办的学术刊物,展现中国计算机科学学术交流的发展过程。通过以上三方面的研究,初步描绘出中国计算机科学建立和发展的轮廓,为进一步进行计算机科学史的研究抛砖引玉。
武华维[7]（2020）在《基于主题模型与知识图谱的电子公文主题标引方法研究》文中认为世界已经从信息时代逐步进入到大数据时代,海量数据中很大一部分是用自然语言记录的文本数据。而电子公文作为文本数据类型的一种,它是政府机关、企事业单位等形成、具有法律效力和规范体式的数字形式的文件。历年累积的电子公文归档保存后一般按照内容进行人工主题标引、分类组织或者建立专题数据库以方便检索和开发利用。但人工标引主题方式存在劳动量大、速度慢、标引不一致等弊端,因此需要研究电子公文主题自动标引方法。针对非结构化公文的主题分析和标引问题,本文提出一种融合主题模型和知识图谱技术的电子公文主题自动标引方法,与当前存在的主题自动标引方法相比,它将电子公文文档集作为一个整体识别主题,基于主题词表构建外部知识库以实现对识别的主题用规范化的正式主题词和范畴进行统一标引。本文研究的内容包括以下三个方面:（1）基于主题模型的电子公文主题分析研究。从整体的视角进行电子公文的主题分析,应用多种自然语言处理技术将其转换成文档语料库,采用主题模型进行主题识别与分析,包括融合主题词表语义特征和通用主题模型进行主题识别,以及综合共词网络特征和层次主题模型进行主题层次结构分析。（2）基于知识图谱的主题词表语义自动转换研究。基于知识图谱建立机器可识别的主题知识库,弥补主题模型方法在非结构化文本的主题标引中存在的背景知识不足问题,以增强主题标引的语义性。在主题词表语义化表示及知识图谱技术的基础上,构建一种利用知识图谱技术对传统纸质载体的叙词表进行语义化自动转换的方法,为电子公文主题的标引奠定坚实的知识基础。（3）电子公文主题标引研究。提出综合应用主题模型和主题词表知识图谱进行电子公文主题标引的方法。在应用主题模型进行主题分析的基础上,运用知识图谱技术借助主题词表外部知识来进行主题的标引工作,使用正式主题词及范畴进行规范、控制和统一组织。具体包括基于LDA和知识图谱的电子公文主题标引、基于hLDA和知识图谱的电子公文主题标引。本文创新点和贡献主要有:（1）对电子公文主题标引这一传统实践问题,提出了综合应用主题模型和知识图谱技术进行自动化标引的方法。将应用主题模型进行文本主题分析的数据类型扩展到电子公文灰色文献类型,应用知识图谱技术建立主题词知识库,为正式主题词标引工作提供了现代化的标引工具和知识服务。（2）提出从纸质版主题词表到网络知识库的语义化转换的方法。设计了面向电子公文主题自动标引的主题词表SKOS数据模型描述方案及其自动转换算法,设计了RDF/N3主题词表关联数据自动转换成知识图谱算法,并用Python编程语言实现上述算法。（3）完成《中国档案主题词表》语义转换任务,将其主表和范畴表部分的所有内容从传统纸质媒介形式转换成为图数据库存储的知识图谱形式,为图书、情报和档案学术界和管理实务界贡献了重要的基础数据集。本论文包括图40幅,表17个,附录3个
张曦文[8]（2020）在《跨学科引文网络链路预测 ——以基因编辑领域为例》文中认为信息时代的到来为学术领域发展提供平台,学科间知识流动与交换愈发频繁,跨学科将成为必然趋势。在学术论文规模日益增长与新兴学科不断涌现的形势下,学者前期进行的文献搜集与整理工作难度加大。为解决现今学术领域信息过载的问题,应用引文网络进行链路预测将探究网络内引用关系产生的原因与驱动力,进而提升文献调研效率。而面对众多学科交叉性高的新兴学科,深入研究引文中跨学科引用的影响因素将更具实际意义。近年来,随着生物医药行业的兴起,作为其重要分支的基因编辑领域在文献数量与多样性等方面呈增长态势,该领域现有文献的跨学科性显着,可应用于跨学科引文网络链路预测的研究。基于此,本文以跨学科角度研究引文网络链路预测,在跨学科性测度特征与复杂网络链路预测特征的基础上,从拓扑、语义、属性三方面提出9项跨学科引用特征。此后选择随机森林、极端随机树、支持向量机三种机器学习模型对基因编辑领域2000-2017年数据实证分析。结果显示:9项特征对模型的贡献度存在差异,整体看拓扑特征预测效果最好,表明网络结构对跨学科链路预测的影响较大;属性特征与语义特征预测效果一般,说明引文网络中节点外部信息对跨学科链路预测的影响较小;在特征体系中加入Adamic-Adar（AA）特征后预测效果有所提升,结合此前提出的9项特征,基因编辑领域跨学科引文网络的相似性特征可选择包括AA在内的10项特征;相比较而言,随机森林模型在基因编辑领域的跨学科引文链路预测效果最好。未来可将该特征体系推广到其他新兴学科。
裘科意[9]（2020）在《基于STEP知识图谱的产品语义检索》文中提出随着数字化设计制造技术的快速发展,基于模型定义（Model Based Definition,MBD）的模式已经成为当前产品设计与制造的主流模式,面向MBD模型重用的产品检索需求日益突出。由于现有的产品模型检索方法主要对模型的几何信息特征进行对比,因此已难以满足MBD模型语义检索需求。针对上述情况,论文以面向MBD的国际标准STEP AP242应用协议为研究对象,研究了基于STEP AP242知识图谱的MBD产品模型语义检索,具体工作如下:（1）针对以STEP AP242为基础构建的产品三维几何信息与非几何信息语义关联的STEP知识图谱,提出了面向STEP知识图谱的多粒度语义元模型。构建了面向MBD模型的属性邻接图MAAG,实现对知识图谱中几何信息与制造特征等非几何信息的统一表达关联。（2）在多粒度语义元模型的基础上,对MBD产品模型进行语义分类与匹配,提出了基于改进LSTM的MBD产品模型分类方法和基于BAPSO的图匹配方法。首先对MAAG进行序列化编码表示并提取MBD模型的序列特征,然后利用改进的LSTM对MBD模型进行语义分类,最后从多层次角度实现对MBD模型的语义匹配,从而为语义检索的实现奠定基础。（3）在上述基础上给出了STEP产品语义检索架构及实例。
宁鹏飞[10]（2019）在《计算机技术在内蒙古自治区医学领域的应用及影响研究（1977-1990） ——以内蒙古医学院为例》文中指出二十世纪科学技术繁荣发展,出现了以电子计算机等的发明和应用为主要标志的第三次科技革命。计算机技术在医学的多个领域渗透与应用,助力现代医学取得了很多令人瞩目的成就。计算机技术应用的社会历史条件及所产生的社会影响属于科学技术史的研究范畴,本文研究属于计算机技术在医学领域的应用及产生的影响。1977-1990年期间,由于我国政府相关政策的积极推动、医学研究者与计算机专家的有力合作以及国外技术的引入,计算机技术在内蒙古医学领域的应用开始起步发展,并逐渐与本地实际相结合,衍生出了新的本地特征。在现有研究中,对少数民族地区医学领域的计算机技术的引入、应用及影响少有涉及,本文工作是对现有研究的有益补充。本文研究中采用的资料包含了内蒙古医学院及内蒙古医学院附属医院档案馆的档案资料、来自于内蒙古计算机领域和医学领域在1977-1990年这一时期亲历者的口述资料,这些一手史料在以往研究中少有涉及。通过对史料的梳理和多个方面的对比研究,给出了1977-1990年计算机技术在内蒙古医学领域的引入历程、应用发展水平及特征,形成了较为完整的历史线索。本文分为四章:第一章,主要介绍研究背景、研究范围、研究目的与意义、研究综述、研究内容与创新之处、研究思路与方法;第二章,结合历史文献资料、社会背景及专家访谈资料,通过对国内外计算机技术发展历程进行梳理,辨析对于医学领域应用具有重要意义的计算机技术的起源及普及应用影响,为分析内蒙古自治区医学领域应用计算机技术的发展状况提供技术背景及社会背景依据;第三章,对1977-1990年在内蒙古医学领域应用计算机技术的社会背景、发展脉络进行较为深入的梳理分析,通过与国内有代表性的省市、其他少数民族地区以及内蒙古其他领域的发展水平对比,明晰了1977-1990年的发展特征,并对所产生的影响进行探讨;第四章,以内蒙古医学院及内蒙古医学院附属医院为例,以尽量翔实的具体事件作为支撑,具体的展示技术应用后的影响。通过对上述问题的研究,得出以下结论:1.无论国内还是国外,计算机前沿技术应用到医学领域都具有一定的滞后性。相比国外,我国起步稍晚,政府出台了多个相关政策措施促进了计算机技术的传播应用,1977-1990年这一阶段,很多专门的机构组织刚刚成立,我国医学领域很多开创性的工作得以实施,计算机技术的应用正经历从无到有的起步阶段,之后的发展速度非常快。国内外的应用范围及热点基本同步,我国的主要特色体现在中医专家系统的开发应用、数字化数据在计算机内的中文信息表达问题等。相比于国民经济其他部门,医学领域在应用计算机技术方面并不具有优势。从具体需求出发的应用较多,对技术应用可能引发社会问题的思考深度有所不足。很多以应用为目的的项目通过主管部门下达命令的形式开展,但是由于缺乏专门软件服务企业的主动参与,工业化水平不足。这种状况在20世纪90年代之后逐渐改善。2.通过研究发现,从1977年开始,在有限的条件下,内蒙古医学领域的科研工作者在新技术探索与引入方面积极与计算机领域的专家合作,在计算机技术辅助医学研究、辅助临床诊断、医院管理、医学情报检索方面均有与应用相关的科技成果产出,提高了工作效率、解放了生产力,推动了内蒙古社会经济的发展。各方面的应用虽然与我国有代表性省市发展水平有一定差距,但是应用范围相同,与新疆等少数民族自治区保持同步。尤其在蒙医专家系统的应用探索等方面独具特色,并开展相关的国际间交流合作,也形成了本地各类医学相关领域的数字化数据库的原始积累,这对于现今的内蒙古医疗大数据建设具有重要的意义。3.通过对内蒙古医学院及内蒙古医学院附属医院的实例研究发现,计算机技术的引入开始对传统医院管理的工作流程产生影响,1990年之前是计算机技术改变人们工作方式的发端。软件开发方式从自主开发探索逐渐过渡到引进成熟的工业化软件产品。存在重硬件投入、轻软件投入的现象。出现了人才外流现象,如何留住人才至今仍然值得深刻反思。CT等新技术引入之后,极大的提高了诊断水平,社会效益、经济效益明显,但是人的主观能动作用和经验知识仍然起到重要主导作用。
二、《计算机学报》编辑委员会（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、《计算机学报》编辑委员会（论文提纲范文）
（1）神经形态视觉传感器的研究进展及应用综述（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 神经形态视觉模型与采样机理 |
| 2.1 生物视网膜视觉模型 |
| 2.2 差分型视觉采样及AER传输协议 |
| 2.3 积分型视觉采样 |
| 3 神经形态视觉传感器类型 |
| 3.1 DVS |
| 3.2 ATIS |
| 3.3 DAVIS |
| 3.4 CeleX |
| 3.5 Vidar |
| 3.6 仿视网膜视觉传感器性能对比 |
| 4 异步时空脉冲信号处理 |
| 4.1 异步时空脉冲信号分析 |
| 4.2 异步时空脉冲信号度量 |
| 4.3 异步时空脉冲信号编码 |
| 5 异步时空脉冲信号特征表达 |
| 5.1 频率累计图像 |
| 5.2 手工设计特征 |
| 5.3 端到端的深度网络 |
| 5.4 脉冲神经网络 |
| 6 神经形态视觉传感器应用 |
| 6.1 数据集及软件平台 |
| 6.1.1 仿真数据集 |
| 6.1.2 真实数据集 |
| 6.2 视觉场景图像重构 |
| 6.3 光流估计 |
| 6.4 目标识别 |
| 6.5 目标检测、跟踪与分割 |
| 6.5.1 目标检测 |
| 6.5.2 目标跟踪 |
| 6.5.3 目标分割 |
| 6.6 三维场景深度估计 |
| 6.7 姿态估计与视觉里程计 |
| 6.8 神经形态工程系统应用 |
| 7 研究挑战与可能发展方向 |
| 7.1 研究挑战 |
| 7.2 可能发展的方向 |
| 8 总结 |
（2）面向聚类及预测的时间序列信息粒化方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 论文框架与研究内容 |
| 1.4 研究创新点 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 时间序列分析 |
| 2.1.1 时间序列及其结构特征 |
| 2.1.2 时间序列的降维表示方法 |
| 2.1.3 时间序列的相似性度量方法 |
| 2.1.4 时间序列的数据挖掘任务 |
| 2.2 粒计算 |
| 2.2.1 粒计算的基本组成 |
| 2.2.2 粒计算的基本问题 |
| 2.2.3 粒计算的理论模型 |
| 2.3 时间序列信息粒化 |
| 2.3.1 时间序列信息粒化的时间轴信息粒化方法 |
| 2.3.2 时间序列信息粒化的论域信息粒化方法 |
| 2.3.3 已有研究的不足 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于波动点的时间序列时间轴信息粒化方法 |
| 3.1 本章研究思路 |
| 3.2 基于波动点的时间序列信息粒化 |
| 3.2.1 信息粒划分方法 |
| 3.2.2 信息粒描述方法 |
| 3.3 基于线性信息粒化的时间序列相似性度量 |
| 3.3.1 线性信息粒匹配 |
| 3.3.2 线性信息粒的相似性度量 |
| 3.4 实验及结果分析 |
| 3.4.1 UCR标准数据集实验 |
| 3.4.2 科创板股票数据集实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于云模型的时间序列时间轴信息粒化方法 |
| 4.1 本章研究思路 |
| 4.2 基于云模型的时间序列信息粒化 |
| 4.2.1 云模型理论 |
| 4.2.2 基于云模型的自适应信息粒化算法 |
| 4.3 基于云模型信息粒化的时间序列相似性度量 |
| 4.3.1 云模型匹配 |
| 4.3.2 基于期望曲线的云模型相似性度量 |
| 4.4 实验及结果分析 |
| 4.4.1 UCR标准数据集实验 |
| 4.4.2 沪深A股股票数据集实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于论域信息粒化的模糊时间序列预测方法 |
| 5.1 本章研究思路 |
| 5.2 基于模糊C均值聚类和信息粒化的时间序列论域划分 |
| 5.2.1 基于模糊C均值聚类的时间序列论域初始划分 |
| 5.2.2 基于模糊信息粒化的时间序列论域划分优化算法 |
| 5.3 基于论域信息粒化的时间序列预测 |
| 5.3.1 模糊时间序列 |
| 5.3.2 基于模糊逻辑关系的时间序列预测方法 |
| 5.4 实验及结果分析 |
| 5.4.1 台湾加权股价指数(TAIEX)数据集实验 |
| 5.4.2 上海证券综合指数(SHCI)数据集实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）“机器翻译+译后编辑”模式在联合国文件翻译中的应用 ——以基于YiCAT平台的联合国全球传播部翻译项目为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 第一章 联合国全球传播部翻译项目背景 |
| 一、项目概况 |
| 二、项目文本特点及翻译标准 |
| 第二章 “机器翻译+译后编辑”模式在联合国全球传播部翻译项目中的应用 |
| 一、“机器翻译+译后编辑”模式概述 |
| 二、YiCAT在线辅助翻译平台及其优势 |
| 三、机器翻译的积极作用及局限性 |
| (一)机器翻译的积极作用 |
| (二)机器翻译的局限性 |
| 第三章 联合国全球传播部翻译项目的译后编辑策略 |
| 一、特定词汇层面的应对策略 |
| (一)加强核验,识别匹配译文 |
| (二)规范使用,文内术语统一 |
| (三)结合语境,适当灵活变通 |
| 二、长难句层面的应对策略 |
| (一)切分重组句子,逐级传递信息 |
| (二)显化句子层次,明确成分关系 |
| (三)还原事实逻辑,修正错误信息 |
| 三、语篇连贯层面的应对策略 |
| (一)运用关联词语,实现语篇连贯 |
| (二)强化前后呼应,改善译文输出 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）基于在线百科的社会网络抽取及语义化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究框架与研究内容 |
| 1.3.1 研究框架 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 研究方法与工具 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 使用的工具与技术 |
| 1.6 贡献与创新 |
| 1.7 论文组织结构 |
| 第2章 相关概念与理论 |
| 2.1 复杂社会网络理论 |
| 2.1.1 复杂网络的概念 |
| 2.1.2 社会网络的概念 |
| 2.1.3 典型的复杂社会网络模型 |
| 2.2 知识表示理论 |
| 2.2.1 知识表示的概念 |
| 2.2.2 语义网 |
| 2.2.3 知识图谱 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 相关研究综述 |
| 3.1 社会网络抽取研究 |
| 3.1.1 传统社会网络抽取研究 |
| 3.1.2 基于在线百科的社会网络抽取研究 |
| 3.2 社会网络语义化研究 |
| 3.2.1 社会网络语义化的相关工作 |
| 3.2.2 典型的社会网络本体 |
| 3.3 知识图谱补全研究 |
| 3.3.1 知识图谱补全的任务 |
| 3.3.2 知识图谱关系预测的相关研究 |
| 3.3.3 知识图谱实体类型预测的相关研究 |
| 3.4 命名实体链接研究 |
| 3.4.1 命名实体链接的任务 |
| 3.4.2 命名实体链接的相关研究工作 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 在线百科中的社会网络抽取 |
| 4.1 社会网络抽取的整体框架 |
| 4.2 初始社会网络生成 |
| 4.3 关系权重计算 |
| 4.3.1 人物相关性特征 |
| 4.3.2 人物相关度学习 |
| 4.4 人物时空分析 |
| 4.4.1 人物生存时空估计 |
| 4.4.2 时空耦合网络的构建 |
| 4.5 百科社会网络的结构特征分析 |
| 4.6 百科人物网络的可视化分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 社会网络语义建模与语义表示 |
| 5.1 社会网络语义建模 |
| 5.1.1 MSTSN本体的整体架构 |
| 5.1.2 人物时空信息的语义建模 |
| 5.1.3 关系类型和人物类型的语义建模 |
| 5.2 社会网络的语义表示 |
| 5.2.1 人物基本信息的语义表示 |
| 5.2.2 人物时空信息的语义表示 |
| 5.2.3 人物关系信息的语义表示 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 基于百科内部信息的人物知识图谱补全 |
| 6.1 人物关系类型的预测 |
| 6.1.1 关系预测模型设计 |
| 6.1.2 模型评测 |
| 6.1.3 基于Conv F模型的人物关系类型补全 |
| 6.2 人物类型的预测 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 基于百科外部文本的人物知识图谱补全 |
| 7.1 命名实体链接的整体框架 |
| 7.2 指称识别 |
| 7.3 候选实体集合生成 |
| 7.4 候选实体消岐 |
| 7.4.1 消歧特征 |
| 7.4.2 排序学习 |
| 7.4.3 消歧结果优化 |
| 7.5 命名实体链接方法评测 |
| 7.5.1 评测语料 |
| 7.5.2 文本相似度特征筛选实验 |
| 7.5.3 多特征消歧实验 |
| 7.5.4 对比实验 |
| 7.6 基于命名实体链接的人物关系补全 |
| 7.6.1 设计思路 |
| 7.6.2 方法评测 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 人物知识图谱的语义查询与可视化 |
| 8.1 基于关系的社会网络语义查询 |
| 8.1.1 查询中心人物的相关人物 |
| 8.1.2 查询限定类型的相关人物 |
| 8.2 基于作品的社会网络语义查询 |
| 8.2.1 生成与特定作品相关的社会网络 |
| 8.2.2 生成与特定作者相关的社会网络 |
| 8.3 基于时间的社会网络语义查询 |
| 8.3.1 生活于特定历史时期的人物查询 |
| 8.3.2 生成特定历史时期的人物关系网络 |
| 8.3.3 生成特定朝代的人物关系网络 |
| 8.4 基于空间的社会网络语义查询 |
| 8.4.1 与地理特征点相关的人物查询 |
| 8.4.2 同乡关系网络的生成 |
| 8.4.3 查询特定历史时期的热点地理区域 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 总结与展望 |
| 9.1 本文总结 |
| 9.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 中文参考文献 |
| 英文参考文献 |
| 附录 人物知识图谱的RDF表示(示例) |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
| 致谢 |
（5）泛在对象接入框架与融合网构造方法的研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.3 本文主要工作和组织架构 |
| 1.3.1 本文主要工作与研究内容 |
| 1.3.2 本文组织架构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 软件框架的概念 |
| 2.2 物联网应用系统体系层次结构与现有的应用系统框架 |
| 2.3 软件容器供件OAA |
| 2.3.1 OAA的基本功用 |
| 2.3.2 OAA方法概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 OAA泛在对象OUO的构造 |
| 3.1 OAA基的实现 |
| 3.2 OAA界面及其实现 |
| 3.2.0 按钮 |
| 3.2.1 端口 |
| 3.2.2 管道 |
| 3.3 OUO的形成 |
| 3.3.1 OUO的组成 |
| 3.3.2 OUO的面承IPP |
| 3.3.3 形成OUO的基本连接方式 |
| 3.4 OUO描述规范 |
| 3.4.1 OUO描述分类 |
| 3.4.2 OUO工作自述 |
| 3.4.3 OUO发布自述 |
| 3.5 OUO的实现方法 |
| 3.5.1 OUO实现方法概述 |
| 3.5.2 OUO界面接口规范 |
| 3.5.3 OUO客户端访问消息规范 |
| 3.5.4 OUO内存映像 |
| 3.5.5 OUO访问消息 |
| 3.5.6 OUO服务端支撑环境及其访问操作的支撑模块 |
| 3.5.7 OUO使用过程 |
| 3.5.8 OUO创建模式 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 OUO网络模型 |
| 4.1 OUO网 |
| 4.1.1 OUO网的定义 |
| 4.1.2 OUO网的构造方法 |
| 4.1.3 OUO网的相关理论 |
| 4.2 OUO管理工具 |
| 4.2.1 OAA-Servo管理器 |
| 4.2.2 OUO管理器 |
| 4.2.3 OAPP-OUO统一监控器 |
| 4.3 OAPP体系 |
| 4.3.1 OAPP体系概述 |
| 4.3.2 OAPP服务端编程 |
| 4.3.3 OAPP客户端 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 主要软件系统的具体设计实现与案例展示 |
| 5.1 基于EIO/Servlet的 OUO支撑环境的具体设计与实现 |
| 5.1.1 OUO内存映像的设计与实现 |
| 5.1.2 OUO访问消息处理模块的设计与实现 |
| 5.1.3 客户端访问OUO的消息格式 |
| 5.1.4 OUO界面接口的实现规范 |
| 5.2 OUO管理器与OUO统一监控器 |
| 5.2.1 OUO管理器 |
| 5.2.2 OUO统一监控器 |
| 5.3 案例展示 |
| 5.3.1 环境监测无人机接入例子 |
| 5.3.2 OUO网络应用场景 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 :OUO工作自述XML文件的Schema描述 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）夏培肃与中国计算机科学的建立和发展（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 0.1 目的与意义 |
| 0.2 国内外研究动态 |
| 0.3 研究思路和方案 |
| 0.4 创新之处 |
| 第一章 夏培肃开创中国计算机科学事业 |
| 1.1 计算机科学的开端 |
| 1.1.1 国外计算机科学的开端 |
| 1.1.2 中国计算机科学的开端 |
| 1.2 夏培肃与中国计算机科学研究机构的创建 |
| 1.2.1 中国最早计算机科研团队的分析 |
| 1.2.2 中国最早计算机科研机构的建立 |
| 1.3 夏培肃与中国计算机科学高等教育的开展 |
| 1.3.1 教学方法的探索 |
| 1.3.2 教学模式的传承 |
| 第二章 夏培肃奠定中国计算机科学人才基础 |
| 2.1 主持中国最早的计算机训练班 |
| 2.2 培养硕博士生 |
| 2.3 实践人才培养理念 |
| 第三章 夏培肃推动中国计算机科学研究事业发展 |
| 3.1 研制系列计算机 |
| 3.1.1 研制我国第一台自主设计的通用电子数字计算机107 机 |
| 3.1.2 研制150-AP阵列处理机 |
| 3.1.3 研制GF功能分布式计算机 |
| 3.2 推动高性能计算机的研究 |
| 3.3 研究计算机科学新领域 |
| 3.4 致力于计算机科学学术传播 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录:中国科学技术大学兼职教师座谈会中夏培肃的发言 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（7）基于主题模型与知识图谱的电子公文主题标引方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.2.1 研究问题 |
| 1.2.2 研究对象 |
| 1.2.3 研究内容 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法和工具 |
| 1.4 论文结构与创新点 |
| 1.4.1 论文结构 |
| 1.4.2 论文创新点 |
| 第2章 相关研究现状 |
| 2.1 主题标引的相关研究 |
| 2.1.1 主题标引的基本概念 |
| 2.1.2 主题标引的演进历史 |
| 2.1.3 主题标引的技术方法 |
| 2.2 主题模型的相关研究 |
| 2.2.1 主题模型概述 |
| 2.2.2 主题模型应用研究 |
| 2.3 研究述评 |
| 第3章 研究框架 |
| 3.1 研究设计 |
| 3.2 研究整体框架 |
| 3.2.1 自由文本数据和词典数据的预处理 |
| 3.2.2 电子公文文档集主题识别和分析 |
| 3.2.3 主题词表语义转换 |
| 3.2.4 电子公文主题的自动标引 |
| 3.3 数据集的构建与清洗 |
| 3.3.1 实证数据 |
| 3.3.2 验证数据 |
| 第4章 基于主题模型的电子公文主题分析研究 |
| 4.1 融合主题词表语言特征和通用主题模型LDA的主题分析 |
| 4.1.1 研究方法及流程 |
| 4.1.2 实证研究 |
| 4.2 融合共词网络特征和层次主题模型hLDA的主题分析 |
| 4.2.1 层次主题模型及共词网络概述 |
| 4.2.2 研究方法及流程 |
| 4.2.3 实证研究 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 基于知识图谱的主题词表语义自动转换研究 |
| 5.1 主题词表及语义转化的理论研究 |
| 5.2 研究方法及流程 |
| 5.2.1 分析主题词表构成及其语义关系类型 |
| 5.2.2 构建基于SKOS数据模型的语义转换映射方案 |
| 5.2.3 主题词表的SKOS语义自动转换 |
| 5.2.4 SKOS语义化主题词表自动转换知识图谱 |
| 5.3 实证研究 |
| 5.3.1 数据来源 |
| 5.3.2 分析结果 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 综合应用主题模型与知识图谱的电子公文主题标引研究 |
| 6.1 基于LDA和知识图谱的电子公文主题标引研究 |
| 6.1.1 方案及流程 |
| 6.1.2 实证研究 |
| 6.1.3 有效性分析 |
| 6.2 基于hLDA和知识图谱的电子公文主题标引研究 |
| 6.2.1 方法及流程 |
| 6.2.2 实证研究 |
| 6.2.3 有效性分析 |
| 6.3 有效性验证 |
| 6.4 总结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 实证数据 |
| 附录2 验证数据 |
| 附录3 主题词表数据 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（8）跨学科引文网络链路预测 ——以基因编辑领域为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 国家大力支持学科交叉发展,跨学科成为必然趋势 |
| 1.1.2 复杂网络链路预测意义深远 |
| 1.1.3 基因编辑为国家重点新兴领域 |
| 1.2 研究内容与创新点 |
| 1.3 研究目的与论文技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 国内外文献述评 |
| 2.1 “跨学科性”测度 |
| 2.1.1 作者视角:跨学科发文 |
| 2.1.2 引文视角:跨学科引用 |
| 2.1.3 小结 |
| 2.2 复杂网路链路预测 |
| 2.2.1 基于相似性的链路预测 |
| 2.2.2 基于似然分析的链路预测 |
| 2.2.3 基于概率模型的链路预测 |
| 2.2.4 小结 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 构建基因编辑(GE)领域数据集 |
| 3.1 基因编辑(GE)领域 |
| 3.2 数据获取与处理 |
| 3.2.1 数据源选择及检索策略 |
| 3.2.2 分析集确定与处理 |
| 3.3 基因编辑领域数据集初步统计 |
| 3.3.1 施引文献信息 |
| 3.3.2 被引文献信息 |
| 3.3.3 网络信息 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 跨学科引文网络链路预测特征选择 |
| 4.1 拓扑特征 |
| 4.2 语义特征 |
| 4.3 属性特征 |
| 4.4 跨学科特征初步运用 |
| 4.4.1 数据、特征与方法 |
| 4.4.2 引文跨学科性判定 |
| 5 跨学科引文网络链路预测在基因编辑领域的实证分析 |
| 5.1 引文网络链路预测方法与评价指标选择 |
| 5.1.1 随机森林 |
| 5.1.2 极端随机树 |
| 5.1.3 支持向量机 |
| 5.1.4 评价指标 |
| 5.2 基因编辑领域的实证分析 |
| 5.2.1 链路预测特征选择与描述性统计 |
| 5.2.2 实证分析结果及对比 |
| 5.3 特征分类贡献度对比分析 |
| 5.3.1 链路预测的特征贡献度 |
| 5.3.2 特征改进与结果比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 进一步研究的方向 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（9）基于STEP知识图谱的产品语义检索（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 STEP产品信息交换研究现状 |
| 1.2.2 基于语义的CAD模型检索研究现状 |
| 1.2.3 存在的不足 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 相关理论及技术介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 STEP标准与MBD技术 |
| 2.3 知识图谱技术 |
| 2.4 粒计算理论基础 |
| 2.5 数据可视化技术 |
| 2.5.1 数据可视化概述 |
| 2.5.2 Web GL与 Three.js技术 |
| 2.5.3 Neo4j |
| 2.5.4 D3.js |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 面向STEP知识图谱的多粒度语义模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 STEP知识图谱 |
| 3.3 产品信息多粒度语义模型 |
| 3.3.1 多粒度语义模型描述 |
| 3.3.2 产品信息语义元 |
| 3.3.3 面向检索的语义元模型 |
| 3.4 MBD属性邻接图的提出 |
| 3.4.1 引言 |
| 3.4.2 MBD属性邻接图结构描述 |
| 3.4.3 MBD属性邻接图的定义 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 MBD模型的语义分类 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于MAAG的功能分类框架 |
| 4.2.1 分层的分类框架 |
| 4.2.2 MAAG的构建 |
| 4.3 MBD模型的序列化编码方法 |
| 4.3.1 MAAG的序列化 |
| 4.3.2 节点的特征编码 |
| 4.4 基于ILSTM的分类方法 |
| 4.4.1 ILSTM模型计算架构 |
| 4.4.2 ILSTM的改进 |
| 4.4.3 算法实现及结果 |
| 4.5 基于改进NBA-BP的自动特征识别 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 MBD模型的语义匹配 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相似性计算方法设计 |
| 5.3 基于BAPSO的图匹配方法 |
| 5.3.1 问题转化 |
| 5.3.2 算法概述 |
| 5.3.3 实现过程 |
| 5.3.4 验证与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统的设计与实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统设计 |
| 6.2.1 总体架构 |
| 6.2.2 界面设计 |
| 6.2.3 功能模块 |
| 6.3 知识图谱语义检索系统实现 |
| 6.3.1 STEP实例文件知识分析 |
| 6.3.2 系统知识展示实现 |
| 6.3.3 系统交互操作实现 |
| 6.4 系统实例展示 |
| 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 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 学位论文数据集 |
（10）计算机技术在内蒙古自治区医学领域的应用及影响研究（1977-1990） ——以内蒙古医学院为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究范围的界定 |
| 1.2.1 “计算机技术”的概念界定 |
| 1.2.2 计算机技术相关术语的辨析 |
| 1.2.3 研究分期的方法 |
| 1.2.4 本文研究范围 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究综述 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.5 研究内容与创新之处 |
| 1.6 研究思路与方法 |
| 第2章 国内外医学领域应用计算机技术的发展特征分析(1977-1990年) |
| 2.1 国外医学领域应用计算机技术的发展特征分析 |
| 2.1.1 国外计算机技术发展水平 |
| 2.1.2 国外医学领域应用计算机技术的情况 |
| 2.2 国内计算机技术在医学领域应用特征 |
| 2.2.1 国内计算机技术发展水平 |
| 2.2.2 国内医学领域应用计算机技术的情况 |
| 2.2.3 国内相关机构、学术团体与开展的交流活动 |
| 2.2.4 人才培养 |
| 2.3 技术应用水平的综合评价分析 |
| 第3章 内蒙古自治区医学领域应用计算机技术的历史研究 |
| 3.1 内蒙古自治区的地方相关政策、措施的支持 |
| 3.1.1 国家政策引导及内蒙古自治区地方支持推动 |
| 3.1.2 成立计算机技术研究应用的机构与开展交流活动.. |
| 3.1.3 内蒙古计算机技术应用的人才构成及培养途径 |
| 3.2 计算机相关技术的逐步引进与本地化应用 |
| 3.2.1 技术的自主探索与国家支援 |
| 3.2.2 计算机硬件设备的引进 |
| 3.2.3 计算机技术在各领域应用的起步 |
| 3.3 计算机技术在医学领域的应用研究 |
| 3.3.1 辅助医学研究 |
| 3.3.2 辅助临床诊断 |
| 3.3.3 医院管理 |
| 3.3.4 医学情报检索 |
| 3.4 综合评价分析 |
| 3.4.1 内蒙古自治区范围内计算机技术的发展与在各领域应用的特征 |
| 3.4.2 内蒙古自治区医学领域应用计算机技术的总体特征 |
| 第4章 计算机技术在内蒙古医学院的应用影响实例研究 |
| 4.1 关于内蒙古医学院的代表性 |
| 4.2 计算机技术应用于医学研究领域的萌芽时期(1977-1985) |
| 4.2.1 辅助临床诊断——早期的探索与准备 |
| 4.2.2 辅助医学研究——自主编程探索 |
| 4.3 计算机技术在内蒙古医学院应用的起步时期(1986-1990) |
| 4.3.1 辅助医学研究——软件包的引进与代表性成果的产出 |
| 4.3.2 辅助临床诊断——促进临床诊断水平的不断提高.. |
| 4.3.3 医院管理——效率的提高与工作流程的初步改变.. |
| 4.4 内蒙古医学院在促进计算机技术应用采取的措施 |
| 4.5 综合评价分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
四、《计算机学报》编辑委员会（论文参考文献）
- [1]神经形态视觉传感器的研究进展及应用综述[J]. 李家宁,田永鸿. 计算机学报, 2021(06)
- [2]面向聚类及预测的时间序列信息粒化方法研究[D]. 陈海兰. 北京科技大学, 2021(02)
- [3]“机器翻译+译后编辑”模式在联合国文件翻译中的应用 ——以基于YiCAT平台的联合国全球传播部翻译项目为例[D]. 潘雨晴. 上海外国语大学, 2021(04)
- [4]基于在线百科的社会网络抽取及语义化研究[D]. 林泽斐. 南京大学, 2020(09)
- [5]泛在对象接入框架与融合网构造方法的研究及应用[D]. 蔡哲. 华南理工大学, 2020(02)
- [6]夏培肃与中国计算机科学的建立和发展[D]. 周子璇. 山西大学, 2020(01)
- [7]基于主题模型与知识图谱的电子公文主题标引方法研究[D]. 武华维. 中国科学院大学(中国科学院文献情报中心), 2020(01)
- [8]跨学科引文网络链路预测 ——以基因编辑领域为例[D]. 张曦文. 北京林业大学, 2020(04)
- [9]基于STEP知识图谱的产品语义检索[D]. 裘科意. 浙江工业大学, 2020(02)
- [10]计算机技术在内蒙古自治区医学领域的应用及影响研究（1977-1990） ——以内蒙古医学院为例[D]. 宁鹏飞. 内蒙古师范大学, 2019(07)