【凡人歌】霸屏朋友圈，看了就入坑，没玩过这些你就OUT了

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　　基于多视点的三维场景目标感知技术研究论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-17页　引言第10页　视觉感知技术第10-13页　　基于深度学习的图像识别技术第10-12页　　三维视觉技术第12-13页　视觉感知技术国内外发展现状第13-15页　　图像识别研究现状第13-14页　　三维视觉研究现状第14-15页　论文结构第15-17页第二章视觉感知技术理论基础第17-30页　图像识别基础第17-21页　　图像特征第17页　　卷积神经网络第17-18页　　图像目标检测第18-19页　　人工图像特征算法第19-21页　三维视觉基础第21-29页　　多视图几何基础理论第21-25页　　状态估计及优化第25-29页　本章小结第29-30页第三章基于闭环匹配的多视图目标检测第30-47页　整体方案设计第30-31页　多视图特征点闭环匹配第31-38页　　特征点匹配筛算法第31-34页　　闭环匹配第34-36页　　多视图滑动窗口结构第36-38页　多视图目标定位第38-44页　　基于特征的目标定位第38-42页　　语义分割第42-43页　　多视图目标特征融合第43-44页　实验结果第44-46页　本章小结第46-47页第四章基于三维语义点云的目标感知第47-67页　整体方案设计第47-48页　多相机姿态定位第48-56页　　相机内参标定第48-51页　　相机位姿估计第51-56页　基于滑窗的三维点云感知第56-62页　　三维点深度估计第56-59页　　语义点云预测第59-60页　　语义点云融合第60-62页　实验结果第62-66页　本章小结第66-67页第五章总结与展望第67-69页　研究总结第67-68页　研究展望第68-69页参考文献第69-73页致谢第73-74页攻读学位期间取得的研究成果第74页本篇论文共74页，。基于区域特征的图像复制粘贴篡改行为盲鉴别与定位论文目录摘要第1-7页abstract第7-11页第一章绪论第11-23页　研究背景与意义第11-13页　国内外研究现状第13-21页　　数字图像篡改主动取证技术研究现状第13-15页　　基于图像内容的图像复制粘贴篡改盲鉴别研究现状第15-21页　现有图像复制粘贴篡改鉴别技术的不足之处第21页　论文主要研究内容及工作安排第21-23页第二章数字图像复制粘贴篡改鉴别理论基础第23-30页　复制粘贴篡改的一般模型和分类第23-24页　复制粘贴篡改鉴别基本框架第24-25页　评价指标第25-26页　特征点第26-27页　图像Zernike矩第27-29页　本章小结第29-30页第三章基于彩色特征点的复制粘贴篡改鉴别和定位第30-44页　算法检测流程第30-32页　算法详细步骤第32-42页　　彩色特征点提取第32-34页　　预分桶g2nn特征匹配第34-37页　　复制粘贴篡改鉴别第37-41页　　篡改区域局部搜索定位第41-42页　本章小结第42-44页第四章基于块联合特征的复制粘贴篡改鉴别和定位第44-51页　图像块联合特征第45-48页　　矩特征不变性第45页　　旋转不变局部二值模式第45-47页　　奇异值分解第47-48页　算法详细步骤第48-50页　本章小节第50-51页第五章实验与分析第51-68页　实验环境第51页　实验数据集第51-52页　彩色特征点篡改鉴别算法实验分析第52-62页　　算法有效性分析第52-53页　　算法鲁棒性分析第53-60页　　实验对比分析第60-62页　基于分块的隐蔽性复制粘贴篡改鉴别实验分析第62-67页　　算法有效性分析第62-63页　　算法鲁棒性分析第63-65页　　实验对比分析第65-67页　本章小节第67-68页第六章总结与展望第68-70页　工作总结第68-69页　研究展望第69-70页参考文献第70-75页致谢第75-76页攻读硕士期间发表论文第76页本篇论文共76页，。个性化推荐的城市穿越与定向运动平台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11-17页　研究背景及意义第11-12页　研究现状第12-14页　论文主要工作第14页　论文组织结构第14-17页第二章相关技术第17-23页　推荐技术的定义第17页　词向量化技术第17-18页　　第17-18页　　第18页　相关推荐算法与工具库第18-20页　　第18-19页　　第19页　　第19-20页　推荐评价指标第20-22页　　混淆矩阵第20-21页　　曲线与AUC第21页　　均方误差MSE第21-22页　相关研发技术第22页　本章小结第22-23页第三章基于DSSM与FM结合的模型研究第23-31页　问题描述第23页　数据预处理第23-25页　基于DSSM与FM结合的模型构建第25-28页　　模型构建思路第25-28页　　总体流程与模型结构第28页　实验验证第28-30页　　实验配置与参数第28-29页　　实验结果与分析第29-30页　本章小结第30-31页第四章平台需求分析第31-39页　平台总体概述第31-33页　　角色定义与分析第31页　　功能概述及用例分析第31-33页　平台功能性需求分析第33-37页　　端需求分析第33-37页　　端需求分析第37页　　后端需求分析第37页　平台非功能性需求分析第37-38页　本章小结第38-39页第五章平台概要设计第39-53页　总体架构设计第39-40页　功能模块划分第40-48页　　端功能模块设计第40-46页　　端功能模块设计第46-48页　后端数据接口设计第48-52页　数据库设计第52页　本章小结第52-53页第六章平台详细设计与实现第53-73页　前端功能模块的详细设计与实现第53-65页　　端详细设计与实现第53-61页　　端详细设计与实现第61-65页　后端详细设计与实现第65-70页　数据表实现第70-72页　本章小结第72-73页第七章平台测试第73-87页　测试环境第73页　功能测试第73-85页　性能测试第85-86页　本章小结第86-87页第八章总结与展望第87-89页　总结第87页　展望第87-89页参考文献第89-93页致谢第93-95页攻读学位期间发表的学术论文目录第95页本篇论文共95页，。

　　一类传统纹饰演化关系发现与可视化研究论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-17页　研究背景与意义第10页　国内外研究现状第10-15页　　数据模型构建第11页　　演化关系发现第11-12页　　可视化呈现第12-15页　论文的主要工作第15-16页　　论文研究内容第15页　　论文组织结构第15-16页　本章小结第16-17页第二章传统纹饰演化关系发现与可视化相关技术第17-26页　数据模型构建第17页　特征提取第17-19页　　算法原理第17-18页　　算法原理第18-19页　演化关系发现第19-20页　可视化呈现第20-24页　　布局技术第20-21页　　聚类技术第21-23页　　着色技术第23页　　交互技术第23-24页　可视化工具ECharts第24-25页　本章小结第25-26页第三章传统纹饰数据模型构建第26-35页　数据采集与获取第26-30页　数据处理与存储第30-32页　数据模型构建第32-33页　本章小结第33-35页第四章基于知识推理的传统纹饰演化关系发现与可视化第35-47页　基于多特征相似度的传统纹饰语义网构建第35-37页　基于知识推理的演化关系发现算法第37-41页　　算法介绍第37-39页　　实验结果与分析第39-41页　传统纹饰可视化呈现第41-46页　　传统纹饰可视化布局第41-43页　　基于模块化聚类的着色第43-45页　　传统纹饰可视化交互第45-46页　本章小结第46-47页第五章一类传统纹饰可视化平台设计与实现第47-64页　需求分析第47-48页　平台总体设计第48-52页　　功能模块设计第48-50页　　数据库设计第50-52页　　界面设计第52页　平台实现第52-61页　　平台架构设计第53-54页　　数据处理模块第54-56页　　可视化呈现模块第56-61页　平台测试第61-63页　本章小结第63-64页第六章总结与展望第64-66页　工作总结第64页　工作展望第64-66页参考文献第66-71页致谢第71-72页攻读学位期间取得的研究成果第72页本篇论文共72页，。基于点云配准的单目视觉多人增强现实机制的研究论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章绪论第11-17页　研究背景第11-13页　研究内容第13-14页　论文组织结构第14-17页第二章相关技术第17-27页　增强现实第17-19页　　增强现实关键技术第17-18页　　增强现实系统中的坐标系第18-19页　同步定位建图技术第19-20页　深度学习第20-22页　　深度学习简介第20-21页　　深度神经网络第21-22页　　激活函数第22页　　迁移学习方法第22页　点云配准第22-25页　　点云配准概述第22-23页　　及其衍生算法第23-24页　　第24-25页　发布订阅模式第25-26页　　发布订阅模式概述第25页　　消息队列遥测传输协议第25-26页　本章小结第26-27页第三章基于深度神经网络的不同尺度点云配准方法第27-45页　不同尺度点云配准的问题描述第27-28页　基于深度神经网络的不同尺度点云配准方法的总体架构第28-30页　点云特征提取模块第30-37页　　点云预处理操作的设计第30-32页　　点云特征提取神经网络模型设计第32-35页　　点云特征提取模块的实现第35-37页　不同尺度点云迭代配准模块第37-42页　　不同尺度点云迭代配准算法设计第37-40页　　不同尺度点云迭代配准模块的实现第40-42页　损失函数第42-44页　　特征向量描述损失第43页　　不同尺度点云配准损失第43-44页　　总体损失函数第44页　本章小结第44-45页第四章基于点云配准的单目视觉多人增强现实机制第45-59页　单目视觉多人增强现实机制中存在的问题第45页　基于点云配准的单目视觉多人增强现实机制的总体架构第45-47页　用户会话管理模块第47-50页　坐标系变换求解模块第50-52页　单目视觉SLAM模块第52-53页　虚拟物体模型渲染模块第53-56页　　渲染呈现虚拟模型所涉及的坐标系变换关系第53-55页　　多人增强现实互动中渲染呈现虚拟模型的具体流程第55-56页　本章小结第56-59页第五章实验与验证第59-83页　基于深度神经网络的不同尺度点云配准方法的实验与验证第59-74页　　实验环境第59-61页　　实验数据集介绍第61-64页　　点云特征提取神经网络的训练第64-66页　　基于深度神经网络的不同尺度点云配准方法性能测试第66-69页　　不同尺度点云配准方法对比实验与分析第69-74页　基于点云配准的单目视觉多人增强现实机制的实验与验证第74-82页　　实验环境第74-76页　　客户端单目视觉SLAM模块技术选型第76-77页　　基于点云配准的单目视觉多人增强现实机制功能测试第77-81页　　单目视觉多人增强现实机制对比实验与分析第81-82页　本章小结第82-83页第六章总结与展望第83-85页　总结第83页　展望第83-85页参考文献第85-89页致谢第89-90页攻读学位期间发表的学术论文第90页本篇论文共90页，。

　　国际贸易类文章3213篇，页次：1/36页【‖上一页‖‖】转到页[字数:3122点击:5][字数:3431点击:5][字数:5929点击:15][字数:3771点击:10][字数:2497点击:10][字数:5536点击:15][字数:3737点击:3][字数:3997点击:8][字数:6815点击:3][字数:4283点击:12][字数:3258点击:7][字数:3124点击:12][字数:2654点击:13][字数:3557点击:18][字数:3158点击:15][字数:6536点击:14][字数:4730点击:16][字数:7799点击:9][字数:5364点击:16][字数:4114点击:15][字数:9803点击:6][字数:6016点击:3][字数:9353点击:16][字数:4086点击:7][字数:3866点击:13][字数:5752点击:8][字数:2885点击:9][字数:6414点击:8][字数:4447点击:18][字数:6656点击:15][字数:3515点击:7][字数:3550点击:8][字数:5717点击:4][字数:5364点击:15][字数:2705点击:15][字数:2751点击:2][字数:5554点击:18][字数:2127点击:10][字数:2270点击:1][字数:2222点击:2][字数:2216点击:17][字数:2056点击:9][字数:3334点击:11][字数:2810点击:1][字数:6850点击:16][字数:1992点击:2][字数:2279点击:1][字数:4520点击:6][字数:2695点击:10][字数:2125点击:5][字数:2572点击:4][字数:5005点击:2][字数:1190点击:4][字数:2159点击:9][字数:3935点击:4][字数:5232点击:7][字数:4178点击:12][字数:3615点击:0][字数:1452点击:15][字数:2917点击:2][字数:2604点击:13][字数:1926点击:0][字数:5129点击:13][字数:3838点击:9][字数:2786点击:11][字数:10216点击:18][字数:2059点击:9][字数:2813点击:12][字数:6126点击:6][字数:9314点击:14][字数:3527点击:13][字数:4005点击:17][字数:11646点击:11][字数:2882点击:11][字数:2645点击:1][字数:4016点击:5][字数:3634点击:6][字数:2998点击:10][字数:2963点击:12][字数:2567点击:3][字数:2876点击:8][字数:5788点击:5][字数:4646点击:0][字数:2322点击:13][字数:3186点击:9][字数:2098点击:8][字数:1591点击:18][字数:4909点击:8][字数:8207点击:11][字数:2957点击:0]个人健康管理系统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11-17页　研究背景及意义第11-12页　国内外研究现状第12-14页　　国外研究现状第12-13页　　国内研究现状第13-14页　研究内容第14-15页　论文组织结构安排第15-17页第二章相关技术介绍第17-31页　个人健康管理系统开发相关技术第17-18页　健康档案第18-19页　健康数据规则谱第19-20页　数据加密算法第20-29页　　对称加密算法第21-23页　　非对称加密算法第23-24页　　安全性分析第24-25页　　基于椭圆曲线的密钥协商第25-29页　本章小结第29-31页第三章个人健康管理系统需求分析第31-37页　可行性分析第31页　　社会可行性第31页　　技术可行性第31页　　业务可行性第31页　需求分析第31-35页　　系统功能需求分析第32-34页　　系统功能UML用例图第34页　　系统非功能需求分析第34-35页　本章小结第35-37页第四章个人健康管理系统设计第37-51页　系统软件层次架构设计第37-39页　系统功能模块设计第39-44页　　系统功能模块总体设计第39页　　基本信息模块详细设计第39-40页　　健康档案管理模块详细设计第40-41页　　日常体检管理模块详细设计第41-42页　　健康数据分析模块详细设计第42-43页　　健康数据传输模块详细设计第43-44页　　系统管理模块详细设计第44页　系统数据库设计第44-50页　　数据库设计原则第45页　　图设计第45-46页　　数据库表设计第46-50页　系统界面设计第50页　本章小结第50-51页第五章个人健康管理系统实现第51-63页　系统开发环境第51页　系统主界面实现第51-53页　基本信息管理模块实现第53-54页　健康档案管理模块实现第54-55页　日常健康体检模块实现第55-56页　健康数据分析模块实现第56-59页　健康数据传输模块实现第59-61页　系统管理模块实现第61-62页　本章小结第62-63页第六章个人健康管理系统测试第63-69页　测试环境介绍第63页　测试方法介绍第63-64页　系统功能测试第64-66页　　登录界面测试第64页　　个人健康档案模块测试第64-65页　　体检信息录入界面测试第65页　　健康数据分析模块测试第65-66页　　系统管理模块测试第66页　系统性能测试第66-68页　本章小结第68-69页第七章总结与展望第69-71页　论文总结第69-70页　工作展望第70-71页参考文献第71-75页致谢第75页本篇论文共75页，。

　　基于激光雷达三维距离像的车辆目标识别算法研究论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章绪论第11-20页　引言第11-16页　　基于激光雷达三维距离像的车辆目标识别的研究背景及意义第11-13页　　三维成像激光雷达及三维激光点云第13-14页　　基于三维激光点云的目标识别及其国内外进展第14-16页　基于三维激光点云的车辆目标识别涉及的关键技术第16-17页　　点云数据的获取与转化技术第16页　　三维点云数据预处理技术第16-17页　　三维激光点云特征提取技术第17页　课题研究任务及论文安排第17-20页　　课题研究任务第17-18页　　论文安排第18-20页第二章点云数据信息的获取与转化第20-28页　引言第20页　三维激光雷达扫描平台第20-21页　与扫描平台通信的客户端控制系统第21-24页　　基于串口通信的转台控制系统第22-23页　　基于网络通信的雷达控制系统第23-24页　三维点云坐标信息的获取与规范第24-27页　　雷达数据包的获取及解析第24-26页　　三维点云PCD文件第26-27页　本章小结第27-28页第三章场景三维点云数据的预处理第28-43页　引言第28页　坐标系转换第28-29页　背景点移除第29-31页　　基于雷达扫描特性的背景点移除方法第30页　　背景点移除效果第30-31页　杂散点去除第31-36页　　杂散点产生的原因第31-32页　　基于体素的杂散点移除方案第32-33页　　基于密度的杂散点移除方案第33-34页　　基于统计分布的杂散点移除方案第34-35页　　三种杂散点移除算法对比分析第35-36页　基于点云分割的单物体聚类第36-41页　　传统目标分割算法第37页　　基于欧式距离的欧式聚类算法第37-38页　　基于法向量的区域增长算法第38-39页　　两种算法的分割性能分析第39-41页　本章小结第41-43页第四章复杂场景下的车辆目标识别第43-65页　引言第43页　车辆模型库点云数据集的扩充及建立第43-46页　传统点云目标特征提取算法及特征模型库的构建第46-50页　　算法第46-47页　　算法第47-48页　　算法第48-49页　　算法第49-50页　待识别车辆目标的提取第50-51页　基于传统特征提取算法的车辆目标在线识别第51-53页　　基于传统特征的识别方案第51-52页　　识别结果分析第52-53页　基于IVFH-S的车辆目标识别第53-63页　　算法第53-55页　　基于K近邻的在线识别第55-60页　　识别结果分析第60-63页　本章小结第63-65页第五章车辆识别软件设计第65-70页　引言第65页　车辆识别软件设计第65-68页　本章小结第68-70页第六章总结与展望第70-72页　论文主要工作及创新点第70-71页　　论文主要工作第70-71页　　创新点第71页　工作展望第71-72页参考文献第72-76页致谢第76-77页攻读学位期间的学术成果目录第77页本篇论文共77页，。面向AndroidNative应用的代码保护技术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10-14页　研究背景及意义第10-11页　国内外研究现状第11-12页　论文主要工作内容第12-13页　论文章节安排第13-14页第二章代码混淆技术第14-23页　代码混淆简介第14-15页　　代码混淆的概念第14-15页　代码混淆分类第15-20页　　按照混淆技术分类第15-19页　　按照混淆目的分类第19-20页　代码混淆评价标准第20-22页　本章小结第22-23页第三章代码混淆算法设计第23-31页　替换混淆第23-25页　　数据结构拆分第23-24页　　等价指令替换第24-25页　不透明谓词第25-30页　　不透明谓词理论第25-28页　　不透明谓词算法设计第28-30页　本章小结第30-31页第四章代码混淆系统设计与实现第31-46页　编译架构第31-32页　　第31-32页　　第32页　混淆系统总体框架第32-35页　　打包模块第33-34页　　和NDK编译模块第34-35页　　混淆模块第35页　替换混淆模块的设计与实现第35-38页　　数组下标拆分模块第36页　　操作数拆分模块第36-37页　　操作符替换模块第37-38页　控制流混淆模块的设计与实现第38-44页　　虚假分支伪造模块第38-42页　　平展控制流模块第42-44页　本章小结第44-46页第五章测试与分析第46-61页　混淆算法测试与分析第46-48页　　算法随机性和稳定性第46-47页　　算法时间开销第47-48页　混淆系统测试与分析第48-60页　　实验测试环境第48-49页　　实验测试用例第49-51页　　混淆模块测试与分析第51-60页　本章小结第60-61页第六章总结与展望第61-64页　工作总结第61-62页　未来展望第62-64页参考文献第64-67页致谢第67-68页攻读学位期间发表的学术论文目录第68页本篇论文共68页，。

重点推荐:宁夏党史教育网——检索 基于区块链的物联网分布式标识设计与解析论文目录摘要第1-7页Abstract第7-11页第一章绪论第11-17页　背景与意义第11-12页　研究内容第12-14页　研究生期间主要工作第14页　论文组织结构第14-15页　本章小结第15-17页第二章相关研究工作第17-25页　物联网标识体系第17-20页　　编码技术第17-19页　　标识体系第19页　　标识体系第19-20页　区块链技术原理第20-23页　　存储结构第21-22页　　扩容方案第22-23页　本章小结第23-25页第三章基于区块链的物联网标识设计第25-37页　基于本体的物联网设备能力描述模型第25-31页　　本体建模方法第25-26页　　建模思路第26-27页　　建模过程第27-31页　　建模结果第31页　物联网标识设计第31-35页　　设计要求第31-32页　　编码规则第32-34页　　消息格式第34-35页　本章小结第35-37页第四章基于树型多链模型的数据一致性保证机制第37-47页　树型多级区块链模型第37-41页　　整体架构第37-38页　　数据结构描述第38-41页　数据一致性保证机制第41-44页　　链间交易可信锚定方法第41-43页　　链间交易快速验证方法第43-44页　实验与评估第44-46页　　实验环境搭建第44-45页　　实验结果及分析第45-46页　本章小结第46-47页第五章基于树型多链模型的标识解析系统设计与实现第47-65页　需求分析第47-49页　　功能性需求第47-49页　　非功能性需求第49页　概要设计第49-54页　　系统架构设计第49-50页　　系统模块设计第50-52页　　系统流程设计第52-53页　　数据库建模第53-54页　详细设计第54-59页　　用户管理模块第54-56页　　标识管理模块第56-57页　　标识解析模块第57页　　区块链监控模块第57-59页　系统实现第59-61页　　搭建方案第59页　　系统界面展示第59-61页　系统测试第61-64页　　功能测试第61-63页　　性能测试第63-64页　本章小结第64-65页第六章总结与展望第65-67页　论文工作总结第65-66页　未来展望第66-67页参考文献第67-73页致谢第73-75页作者攻读学位期间发表的学术论文目录第75页本篇论文共75页，。劳技论文类文章162篇，页次：1/2页【‖上一页‖‖】转到页[字数:1138点击:18][字数:3006点击:9][字数:1030点击:7][字数:1681点击:11][字数:1471点击:16][字数:1825点击:15][字数:1482点击:6][字数:1540点击:15][字数:3883点击:3][字数:869点击:15][字数:1147点击:13][字数:2910点击:6][字数:2573点击:10][字数:1002点击:20][字数:1153点击:7][字数:2122点击:19][字数:1641点击:6][字数:3065点击:23][字数:1861点击:10][字数:2681点击:19][字数:4314点击:34][字数:2010点击:3][字数:1198点击:20][字数:2072点击:20][字数:3201点击:24][字数:3896点击:15][字数:6051点击:13][字数:2142点击:20][字数:4154点击:17][字数:3787点击:19][字数:2576点击:17][字数:2725点击:10][字数:3035点击:16][字数:1544点击:24][字数:3319点击:19][字数:7391点击:34][字数:2249点击:32][字数:1668点击:21][字数:2652点击:14][字数:1516点击:15][字数:1182点击:17][字数:1806点击:18][字数:1932点击:20][字数:5122点击:109][字数:1285点击:90][字数:1213点击:99][字数:1309点击:60][字数:1310点击:37][字数:2603点击:29][字数:3574点击:67][字数:1991点击:50][字数:3065点击:118][字数:1059点击:83][字数:2047点击:25][字数:4314点击:76][字数:2575点击:39][字数:2125点击:13][字数:1680点击:92][字数:2225点击:40][字数:2914点击:81][字数:1055点击:52][字数:1622点击:77][字数:2473点击:18][字数:4148点击:31][字数:2264点击:100][字数:2464点击:79][字数:5065点击:117][字数:2213点击:46][字数:2414点击:20][字数:3793点击:85][字数:8233点击:65][字数:1861点击:103][字数:2084点击:80][字数:3517点击:66][字数:1458点击:45][字数:998点击:22][字数:2274点击:75][字数:1008点击:18][字数:2066点击:16][字数:1382点击:49][字数:1644点击:84][字数:1363点击:106][字数:1070点击:73][字数:3517点击:23][字数:3058点击:41][字数:5492点击:32][字数:1611点击:22][字数:4656点击:96][字数:3326点击:90][字数:2931点击:72]

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