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博士论文提纲
论文提纲范文样本一：基于机器视觉的目标检索方法研究
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 当前研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文组织结构
2 相关研究基础
2.1 引言
2.2 目标检测方法研究
2.2.1 双阶目标检测技术
2.2.2 单阶目标检测技术
2.3 特征表达
2.3.1 基于传统的手工特征提取
2.3.2 基于深度学习的特征提取
2.4 目标检索
2.4.1 简单相似图像检索
2.4.2 多标签图像检索
2.4.3 相似性度量方法
2.4.4 图像检索数据集
2.4.5 性能评价指标
2.5 本章小结
3 基于空洞卷积和上下文信息的目标检测算法研究
3.1 引言
3.2 空洞卷积
3.3 条纹池化
3.4 基于空洞卷积和上下文信息的目标检测方法研究
3.4.1 EASNet主干网络结构的构建
3.4.2 EASModule特征融合
3.4.3 EASHead损失函数设计
3.5 实验结果与分析
3.5.1 实验设置
3.5.2 实验结果及对比
3.6 本章小结
4 基于多层级的特征融合方法研究
4.1 引言
4.2 多层级特征融合结构
4.3 基于卷积神经网络的分层池化和量化
4.4 多层级特征融合方法
4.5 实验与分析
4.5.1 实验设置
4.5.2 实验结果与评价
4.6 本章小节
5 基于哈希索引的大规模目标快速检索方法研究
5.1 引言
5.2 哈希算法
5.3 汉明空间近邻搜索
5.4 基于分块字典树的精确r近邻搜索
5.4.1 目标搜索流程
5.4.2 分块多叉字典树
5.4.3 基于MBNT的精确r近邻搜索
5.5 实验结果与分析
5.5.1 数据集选择和评测指标
5.5.2 多尺度目标搜索的平均准确率
5.5.3 MBNT索引结构关键参数设置
5.5.4 多尺度目标搜索的平均检索时间
5.5.5 近似搜索和精确搜索算法对比
5.6 本章小结
6 面向公安场景的视频目标检测与检索应用
6.1 引言
6.2 视频目标检测与检索应用系统设计
6.2.1 系统架构设计
6.2.2 视图解析子系统
6.2.3 目标检索子系统
6.3 实验应用效果
6.3.1 硬件环境配置
6.3.2 验证场景说明
6.3.3 验证方案设计
6.3.4 验证结果说明
6.4 本章小节
7 总结与展望
7.1 工作总结
7.2 工作展望
参考文献
论文提纲范文样本二：局部自由能地貌图理论及其在蛋白质结构优化中的应用
中文摘要
ABSTRCT
部分缩略词注释表
第一章 绪论
1.1 前言
1.2 分子模拟中最基本的挑战
1.2.1 精确描述分子相互作用
1.2.2 构象空间采样中固有的低效率
1.3 加速分子模拟的方法
1.3.1 粗粒化
1.3.2 增强采样
1.4 机器学习在分子动力学模拟中的应用
1.4.1 机器学习方法对力场的拟合
1.4.2 机器学习在粗粒化中的应用
1.4.3 机器学习在增强采样中的应用
1.5 分子模拟中的重复局部采样
1.6 局部自由能地貌图方法
1.6.1 局部自由能地貌图方法概述
1.6.2 广义溶剂化自由能理论的局部自由能地貌图实现
1.6.3 关于粗粒化、增强采样和局部自由能地貌图方法之间的联系
1.7 局部自由能地貌图初步应用验证
1.7.1 蛋白质结构评估
1.7.2 蛋白质结构优化
1.7.3 CASP比赛
1.8 本论文主要研究内容
第二章 神经网络方法概述
2.1 多层感知机
2.2 长短期记忆网络
2.3 激活函数和代价函数
2.4 计算图
2.5 自动微分技术
2.6 小结
第三章 基于计算图的自由能对蛋白质主链结构优化
3.1 前言
3.2 数据和方法
3.2.1 测试数据
3.2.2 广义溶剂化自由能的局部最大似然估计介绍
3.2.3 局部自由能地貌图训练
3.2.4 优化过程
3.2.5 优化中的LOSS函数
3.3 结果和讨论
3.3.1 局部极大似然估计优化的研究
3.3.2 Smooth_L1 项对优化的影响
3.3.3 氨基酸权重对优化的影响
3.3.4 GSFE-refinement在 Refine D数据集上的表现
3.3.5 GSFE-refinement对 CASP11和CASP12 数据测试
3.3.6 GSFE-refinement在 CASP14 中的表现
3.3.7 讨论
3.4 本章小结
第四章 蛋白质侧链重排
4.1 前言
4.2 数据和方法
4.2.1 装配流程
4.2.2 LSTM预测侧链二面角χ1
4.2.3 构建Rotamer
4.3 结果和讨论
4.3.1 侧链构象熵分析
4.3.2 装配后二面角精度比较
4.4 小结
第五章 总结和展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
论文提纲范文样本
论文提纲范文样本三：多维视角的重大突发事件演变机理及应对策略研究
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 选题意义
1.2 国内外研究现状综述
1.2.1 国内重大突发事件演变机理研究进展
1.2.2 国外重大突发事件演变机理研究进展
1.2.3 国内外基于事理图谱的事件演变研究进展
1.2.4 研究现状综述
1.3 研究内容与研究方法
1.3.1 研究对象
1.3.2 研究内容
1.3.3 研究方法
1.4 论文研究思路与技术路线
1.5 论文创新点
第2章 相关理论基础
2.1 知识图谱理论
2.2 事理图谱理论
2.3 5W理论
2.4 演化博弈理论
2.5 自然语言处理
2.6 本章小结
第3章 多维视角的重大突发事件演变机理基本内容
3.1 重大突发事件内涵与分类
3.1.1 重大突发事件内涵
3.1.2 重大突发事件分类
3.1.3 重大突发事件特征
3.2 重大突发事件演变的构成要素及关系
3.2.1 事件演变的构成要素
3.2.2 事件构成要素的关联关系
3.3 多维视角的重大突发事件演变机理
3.3.1 演变机理内涵
3.3.2 演变机理模型
3.4 本章小结
第4章 重大突发事件的主体行为演变
4.1 问题描述
4.2 事件主体的演化博弈分析
4.2.1 博弈主体分析
4.2.2 博弈动因及影响因素分析
4.3 假设与模型构建
4.3.1 模型假设
4.3.2 模型构建
4.3.3 均衡点与稳定性分析
4.4 模拟仿真分析
4.4.1 重大突发事件热度影响下的主体行为演化路径
4.4.2 负面影响持续恶化情景下主体行为演化路径
4.4.3 政府介入采取奖惩机制情景下主体行为演化路径
4.5 本章小结
第5章 重大突发事件的舆情信息演变
5.1 舆情信息演变概述
5.1.1 重大突发事件舆情信息
5.1.2 重大突发事件舆情知识图谱
5.2 重大突发事件舆情知识图谱理论模型构建
5.2.1 重大突发事件舆情知识图谱构建框架模型
5.2.2 重大突发事件舆情知识图谱技术架构
5.3 重大突发事件舆情知识图谱模式层构建
5.3.1 重大突发事件舆情本体构建
5.3.2 重大突发事件舆情知识图谱模式层构建
5.4 重大突发事件舆情知识图谱数据层构建
5.4.1 数据源选取及采集
5.4.2 数据预处理
5.5 基于重大突发事件舆情知识图谱的舆情演变分析
5.5.1 重大突发事件舆情的时序演变分析
5.5.2 重大突发事件舆情知识图谱传播路径结构解析
5.5.3 重大突发事件舆情知识图谱内容分析
5.5.4 重大突发事件的舆情评论话题分析
5.6 本章小结
第6章 重大突发事件演变的事理逻辑
6.1 重大突发事件的事理图谱研究范式
6.1.1 重大突发事件事理图谱内涵
6.1.2 重大突发事件事理图谱构建的逻辑模型
6.1.3 重大突发事件事理图谱的事理挖掘流程
6.2 重大突发事件事理图谱构建
6.2.1 数据采集与预处理
6.2.2 事理图谱构建流程
6.3 重大突发事件抽象事理图谱构建
6.3.1 事件泛化
6.3.2 公共卫生事件抽象事理图谱
6.3.3 事件知识存储
6.4 重大突发事件演变的事理逻辑分析
6.4.1 因果事件提取
6.4.2 事件的因果逻辑知识分析
6.4.3 事件演变的传导路径挖掘
6.4.4 事件演变的动因剖析
6.5 重大突发事件的动态演变
6.5.1 事件演变的动力学流图构建
6.5.2 仿真结果分析
6.6 本章小结
第7章 基于事件演变机理的重大突发事件应对策略
7.1 基于事件演变机理的重大突发事件应对概述
7.1.1 重大突发事件应对的时代背景
7.1.2 重大突发事件应对的目标
7.1.3 重大突发事件应对的特征
7.2 基于事件演变机理的重大突发事件应对思路及过程
7.2.1 重大突发事件应对思路
7.2.2 重大突发事件应对过程
7.3 重大突发事件主体管理策略
7.3.1 重大突发事件的参与用户管理
7.3.2 重大突发事件的传播平台管理
7.3.3 重大突发事件的政府管理
7.4 重大突发事件的舆情信息治理研究
7.4.1 事件舆情信息治理问题的提出
7.4.2 重大突发事件舆情信息治理对策
7.5 重大突发事件管控模型构建
7.5.1 重大突发事件管控的重大意义
7.5.2 重大突发事件管控面临的挑战
7.5.3 重大突发事件的管控模型
7.5.4 重大突发事件管控模型功能
7.6 本章小节
第8章 总结与展望
8.1 研究结论
8.2 研究局限
8.3 研究展望
参考文献
作者简介及科研成果
致谢
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