一、电子计算机科学中的潜在美概述（论文文献综述）
牛艺臻,陈丽莉,吕卫国[1]（2021）在《基于人工智能的临床决策支持系统在妇产科疾病诊治中的应用现状》文中进行了进一步梳理在医疗数据爆炸性增长、临床指南和文献知识更新迅速的大环境下,基于人工智能的临床决策支持系统（CDSS）利用上述数据,结合特定的逻辑推理算法,帮助临床医师在临床工作中快速作出科学有效的决策,可弥补医师的临床知识局限性,从而保证医疗安全和质量。本文结合近年来已发表的文献,对基于人工智能的CDSS在妇产科领域的应用现状进行综述,围绕CDSS的相关概念、国外和国内的相关研究、问题和展望进行详细的文献检索和阐述,为进一步的相关研究和应用提供借鉴。
宋海莎[2]（2021）在《基于城市道路网格的重路由及边捆绑技术研究》文中研究说明
秦彬峰[3]（2021）在《患者隐私权保护法律问题研究》文中指出
周新[4]（2021）在《改进樽海鞘群算法及其在图像处理中的应用研究》文中研究指明
黄志[5]（2021）在《人工智能对经济增长的影响研究》文中研究指明纵观人类社会的演进历程,技术创新一直是推动地区乃至国家经济发展的内生动力,是各国抢占国际竞争高地的重要手段。近年来,随着互联网技术迅猛发展、计算机运算能力和运算速度大幅提升以及算法有效性取得极大突破,人工智能在世界范围内取得了突破性进展,并迅速将人类社会送入了智能时代,加速改变着人类社会生产生活的各个方面。基于此,世界各国纷纷围绕人工智能展开了新一轮角逐,美、日、德、法等国先后颁布了一系列扶持人工智能产业发展的政策措施,以期借人工智能之势在新的历史时期抢占国际竞争中的优势地位。就中国而言,人工智能作为一项引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正在受到党中央的高度关注。习近平总书记在2018年10月31日政治局第九次集体学习时强调,要推动我国新一代人工智能健康发展。在2018年12月21日中央经济工作会议上再次强调要加强人工智能等新型基础设施建设。在2019-2020年,进一步强调要积极推动人工智能与媒体、教育、社会治理以及疫情防控等领域深度融合。届此,中国的人工智能及其与经济社会深度融合踏上了新征程。人工智能作为一种技术进步,在与经济社会的深度融合过程中具体表现为各种有形（机器人）和无形（算法、系统等）的技术创新。那么,人工智能技术创新如何影响经济增长?通过什么渠道影响经济增长?“索洛悖论”是否存在?从长期而言,是否会使经济呈现指数级增长趋势?从国际层面而言,人工智能在全球范围内的加速渗透是否会进一步扩大未来南北差距?围绕人工智能的这一系列问题具有相当重要性,但目前尚未有系统性研究,甚至在一些方面仍存在研究空白。为此,论文以经济学为主,结合计算机科学、哲学、数学等多学科理论知识,综合运用历史分析与比较分析相结合、归纳与演绎相结合、理论研究与实证分析相结合、静态分析与动态分析相结合等研究方法,按照“总-分-总”的结构谋篇布局,以研究人工智能对经济增长影响效应。论文主要内容如下:总论部分在系统梳理相关文献、详细阐述理论基础以及清晰刻画人工智能影响经济增长的典型事实基础上,探析了人工智能在向经济社会渗透过程中表现出的四大经济效应:智能渗透效应、边界延展效应、知识创造效应和自我深化效应,并对影响经济增长的三大主要因素（劳动、资本和生产技术）进行分析。在此基础上,通过分析人工智能四大经济效应作用于劳动、资本和生产技术对经济增长的影响效应,提出由劳动渠道、资本渠道和生产率渠道三条渠道构成的人工智能影响经济增长的总体分析框架。分论部分将理论分析和实证检验相结合逐一探讨了人工智能影响经济增长的劳动渠道、资本渠道和生产率渠道。此外,由于数据不可得,无法通过实证分析的方式来识别人工智能对长期经济增长的影响,因此,本文基于理论层面,进一步探讨了人工智能对长期经济增长以及未来南北差距产生影响的作用机理。研究发现:第一,人工智能技术创新能够显着促进经济增长,长期经济增长甚至存在指数级增长的可能。人工智能作为新一轮技术进步最显着的技术创新,与传统技术创新相似,能够为区域乃至国家经济增长提供动力源泉,显着推动宏观经济增长。但与传统技术创新不同的是,人工智能能够通过实现自动化知识生产,为经济提供更强的增长效应,长期而言,如果智能自动化技术进步与新任务边界延展规模一致,经济将实现指数级增长。但不容忽视,人工智能与经济社会渗透融合并非一蹴而就,而是会经历导入阶段、拓展阶段和成熟阶段等阶段的积累和调整过程。因此,人工智能并非一开始就能对经济增长产生促进作用,在人工智能的导入阶段,将对经济增长产生负向效应。人工智能具有“当代与未来贯通的长期性”,经过导入阶段的积累和调整过程,对经济增长的促进作用才得以显现,长期而言,经济存在指数级增长的可能,但同时伴随着南北差距的扩大。自主创新成为缩小未来南北差距的关键,而提升欠发达国家的技术引进效率仅能够缓解南北差距扩大的趋势。第二,人工智能的发展伴随而来的是劳动力从机械化、知识创造性低的工作和既定程序的开放型脑力劳动中解放出来,而新工作岗位对劳动力的素质和技能要求不断提升,带来高技能劳动力需求扩大和实际工资水平提高,进而对经济高质量增长产生推动作用。劳动是人工智能技术创新促进经济增长的重要渠道之一,劳动渠道主要通过劳动就业路径和劳动收入路径促进经济增长。从劳动就业路径而言,人工智能能够将劳动力从繁琐的工作中解放出来,与此同时,创造新的就业需求,拉动劳动力就业,推动经济增长;从劳动收入路径而言,人工智能能够带来更高的劳动收入水平,对经济增长表现出显着的正向效应。目前,人工智能发展的同时,工作任务标准化、劳动力素质和技能提升以及智能渗透引致就业均能缩小技能收入差距,技能收入差距并未呈扩大趋势,将对经济增长产生正向效应,但不容忽视的是,目前人工智能与经济社会渗透融合尚处于拓展初期,边界延展对技能收入差距的扩大效应并未得到完全释放,未来仍然存在技能收入差距扩大的潜在风险。另外,人工智能在与经济社会渗透过程中同样潜伏着风险和挑战,尤其是在人工智能的导入阶段,会带来智能机器挤出劳动就业,降低劳动收入水平,并加剧收入不平等,进而抑制经济增长。只有经过导入阶段的调整和技术积累,人工智能的经济增长效应才能真正发挥作用。第三,人工智能在经济社会的快速渗透将吸引更多的资本积累,增加资本投资,提升资本的生产效率,对宏观经济增长产生支撑作用。资本是人工智能技术创新促进经济增长的又一渠道,而这一渠道主要通过资本积累路径和资本结构路径发挥作用。就资本积累路径来看,在人工智能的导入阶段,人工智能资本增加的同时挤出传统资本,由于增加的人工智能资本难以弥补挤出的传统资本,进而资本积累下降,抑制经济增长,但经过导入阶段的调整和技术积累,人工智能能够吸引更多的资本投资,增加资本积累,且增长幅度大于下降幅度,进而资本积累总体呈上升趋势。中国作为最大的发展中国家,资本积累尚存在较大空间,通过增加资本积累能够促进经济增长。就资本结构路径来看,受行业工作任务特征的影响,人工智能的渗透难度存在行业差异。由于产品生产部门智能渗透相对容易,将吸引大量人工智能资本和部分传统资本流入,而服务部门智能渗透难度大,该部门新增的高技能岗位将吸引大量传统资本流入。在两种资本的流动过程中,无论是产品生产部门大量采用人工智能资本替代劳动力,还是服务部门部分采用人工智能资本替代劳动力,传统资本与高技能劳动力相结合进行生产,都将提升资本的生产效率,促进经济增长。第四,人工智能的发展能够突破“索洛悖论”的怪圈,显着提升技术效率,最终体现为全要素生产率的增长,为经济增长提供力量源泉。生产效率是除劳动和资本外人工智能技术创新促进经济增长的又一渠道,而这一渠道包括技术进步路径和技术效率路径。但实证发现,生产率渠道主要通过技术效率路径发挥作用,技术进步路径的作用并不显着。具体而言,现阶段,人工智能技术创新对促进技术传播和扩散、科学发现与发明以及技术革新和改进等的作用并不显着,难以通过技术进步路径实现经济增长。但能够提升其他生产要素间衔接配合的契合度,补充或增强传统生产要素,带来微观主体的管理方式、社会管理方式以及经济社会组织运行的模式不断改革,改善要素质量与配置效率,进而驱动经济增长。然而,人工智能并非一开始就能提升全要素生产率,同样需要调整和技术积累的过程。人工智能在导入阶段,由于“索洛悖论”的存在,对经济增长的促进作用并不明显,但随着人工智能在行业应用的逐渐成熟,“索洛悖论”将消失,全要素生产率显着提升,且提升幅度大于前期的下降幅度,进而实现经济增长。最后对论文的研究结论进行总结,并就中国人工智能发展提出了政策建议。另外,本文可能的创新之处主要体现在以下三个方面:第一,多角度、综合系统地分析了人工智能影响经济增长的三条渠道,补充和拓展了人工智能与经济增长的相关研究。围绕人工智能与经济增长的已有研究往往直接指出人工智能对经济增长的影响方向,而缺乏作用机理分析,或者从某一方面研究人工智能对经济增长的影响,缺乏多视角、综合系统的研究。本文基于人工智能影响经济增长的典型事实,从劳动、资本和生产率等多角度出发,综合系统地分析了人工智能影响经济增长的作用渠道,在一定程度上补充和拓展了已有的相关研究:（1）劳动渠道。人工智能的发展伴随着劳动力从机械化、知识创造性低的工作和既定程序的开放型脑力劳动中解放出来,创造的新就业岗位带来高技能劳动力需求扩大和实际工资水平提高,推动经济高质量增长,与此同时,人工智能也将带来技能溢价,加剧收入不平等,进而抑制经济增长。（2）资本渠道。人工智能能够增加资本积累,带来人工智能资本和传统资本在行业流动,提升资本的生产效率,推动经济增长。（3）生产率渠道。人工智能在行业的应用过程中能够提升其他生产要素间衔接配合的契合度,补充或增强传统生产要素,带来微观主体的管理方式、社会管理方式以及经济社会组织运行模式不断改革,改善要素质量与配置效率,进而驱动经济增长。第二,考虑了人工智能对经济社会产生影响的阶段差异,从理论上科学、全面地认识了人工智能在渗透融合的不同阶段对经济社会的风险与机遇。人工智能向经济社会渗透融合并非一蹴而就,而是会经历从导入到不断成熟的过程,因此,其对经济社会的作用效应也将存在阶段差异。Hémous&Olsen（2015）、王君等（2017）等研究注意到了人工智能对劳动就业和收入差距产生影响的阶段差异,但在人工智能的其他相关研究中并未受到重视。因此,围绕人工智能与经济增长的已有研究均未考虑人工智能产生影响的阶段差异,进而忽略了人工智能对经济社会产生影响的调整过程,而调整过程往往伴随着风险与挑战。因此,缺乏这一考虑,可能导致研究结论出现偏差。本文将人工智能产生影响的阶段差异引入分析过程,分析了人工智能在与经济社会渗透融合的不同阶段通过作用于劳动、资本和生产率对经济增长的作用效应,明确了人工智能风险和机遇的阶段存在性。在一定程度上,这是对既有人工智能与经济增长相关研究的一个重要补充。第三,从行业层面出发,探索出了一种衡量人工智能发展水平的方法,弥补了目前人工智能相关研究在数据选择上的不足。受相关数据可得性的限制,国内围绕人工智能的实证研究较少,已有的实证研究主要采用工业或制造业机器人数据进行研究,并不能全面反映人工智能在整个国民经济行业的渗透情况,得到的结论存在片面性。本文采用人工智能相关专利申请量作为衡量人工智能发展水平的代理变量。基于本文对人工智能的界定,分别以“人工智能”“算法”“专家系统”“机器人”为关键词,在Patenthub专利汇全球专利数据库搜索专利数据,将重复的数据进行剔除,并将得到的人工智能专利数据根据三个层次分入我国国民经济各行业。第一个层次:按国际专利分类（IPC）主分类号归类;第二个层次:难以按IPC号分类的专利数据按照《国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表》归类;第三个层次:剩余的专利数据按用途划分。最后形成2003-2018年19个行业人工智能专利绝对量的面板数据。这一数据清晰地反映了人工智能在不同行业的渗透情况,以及对不同行业产生的影响效应。基于此,实证检验了人工智能的经济效应,克服了人工智能与经济增长相关研究在人工智能代理变量选取上的不足。
赵跃,石郦冰,孙寒晗[6]（2021）在《“档案数据”一词的使用语境与学科内涵探析》文中研究说明数据时代到来后,"档案数据"一词的使用频率逐年攀升,但因内涵不明,存在误用和乱用现象。通过对国内外"档案数据"一词使用语境与学科内涵的深入分析,本文认为正确理解和规范使用该词,首先,应准确把握"档案数据"的术语结构以及"档案"一词的限定意涵;其次,应明确档案学与其他学科使用"档案数据"的语境区别与内涵差异;此外,要清晰界定档案学科内"档案数据"的内涵并规范对其的使用。
王瑶瑶[7]（2021）在《个股特征与技术分析有效性 ——基于C-LASSO机器学习分组研究》文中提出在当下注册制改革、A股市场扩容等大背景下,股票市场的交易日益活跃,各类投资策略的运用势必也更加广泛。但长期以来,技术分析与基本面分析之争并无定论,特别是脱离基本面仅依靠历史股价信息的技术分析更是饱受争议,学术上对于技术分析是否存在超额收益,在不同市场和不同时期难以达成一致的结论。然而,现实中在新媒体和信息快速传播的今天,却涌现出一批拥有千万拥趸的技术分析大V,奉行技术分析的个人投资者不在少数,进而产生了噪音投资者出于自我信奉而导致的超额收益（noise trader premium）。因此,本文以当下技术分析是否有效的争议话题为切入点,利用机器学习技术,从个股层面挖掘技术分析有效的股票组别特征,研究不同技术分析指标对个股超额收益率的影响,以检验技术分析的有效性。本文运用沪深两市A股共计607家上市公司自2014年至2019年共211周的数据,创新性地引入前沿的C-Lasso机器学习方法,根据数据进行自动分组,筛选技术分析存在超额收益的个股组别,并根据分组回归结果提取出技术分析有效组别的个股特征,从信息披露、噪音交易和经营稳定三个角度,提出并验证了三个研究假设。同时,经过本文的实证检验,得到以下两个结论:（1）信息披露越不充分、噪声交易者越多、经营情况越稳定的公司,技术分析更加有效;（2）公司市值越大且换手率越低,则技术分析越加有效。最后,依据上述结论,提出本文的建议。一方面,专业投资者可以参考市值大、换手率低的公司技术分析效果好的结论,来构建相应的投资策略。另一方面,监管机构要加强对公司财务报表和披露行为的监管,降低投资者出于不确定性而发起的交易,以增加市场价格效率,减少市场波动风险。
吉巧丽[8]（2021）在《基于足踝蹬地生物力学原理的仿生双足机器人研究》文中提出仿人机器人是指外形与功能和人类相似,并具有一定程度移动、感知、学习、情感交流等功能的智能机器人。这是一个融合机械电子、计算机科学、人工智能、传感及驱动技术等多门学科的高难度研究方向,也是目前仿生机器人技术研究中具有挑战性的难题之一。仿人机器人的研究不仅在教育、医疗护理、特种作业等领域有着广泛的应用前景,而且可以推动仿生学、人工智能学、计算机科学、材料科学等相关学科的发展,因此具有重要的研究价值和深远的科学意义。随着研究水平的不断提高,双足机器人在行走速度和能效方面性能有所提升,但其综合性能和人类的高效、动态行走依旧有很大差距,这也限制了其进一步的应用。人能够在低能耗下实现不同的行走步态,且在较大外部干扰的情况下依旧能保持稳定性,从而为提高双足机器人的综合性能提供了天然的学习蓝本。研究表明,人行走过程中足踝蹬地的输出功率占身体质心消耗总功率的80%以上,而多数双足机器人主要利用髋关节和膝关节作为动力源,因此髋关节和膝关节输出功率较大,足踝关节输出功率较小,导致其在双足机器人行走中的重要作用未被深入研究。本文针对当前双足机器人未充分利用足踝蹬地实现高效行走步态的关键问题,研制了具有足踝蹬地功能的电气混合平面型双足机器人,利用MATLAB/Simulink研究了足踝蹬地扭矩与蹬地时机对双足机器人行走速度和能量效率的影响规律,搭建了双足机器人的控制系统并测试了其足踝蹬地性能,基于遗传算法获得了最优速度和能效下仿生双足机器人的足踝蹬地扭矩曲线参数。主要研究结果如下:（1）双足机器人的结构设计与控制系统搭建。基于人体足踝生物力学原理设计了具有足踝蹬地功能的电气混合平面型双足机器人,搭建了辅助平台以及相应的关节伺服控制系统。其中,髋关节和膝关节均采用电机驱动方式,踝关节采用双作用气缸的驱动方式。关节伺服控制系统主要利用数据采集卡实现控制层、驱动层、执行层和传感层之间数据的采集与控制指令的传输。（2）足踝蹬地对双足机器人行走步态的仿真分析。研究了步长、足踝蹬地组合（蹬地扭矩和蹬地时机）对双足机器人行走速度和能量效率的影响规律。结果表明,在蹬地高度一定的情况下,两腿间夹角（即步长）分别为40°、50°和60°时,双足机器人的行走速度均随蹬地扭矩的增加而增加,运动能耗的变化趋势较平稳。为了使双足机器人获得高经济性的行走步态,蹬地扭矩和蹬地高度需要相互配合,结果表明,当步长为50°,蹬地扭矩为30 N·m,蹬地高度为20 cm时,双足机器人步态的经济性最高且表现出较好的类人动力学特性。（3）双足机器人控制系统有效性验证与运动协调性分析。利用MATLAB/Simulink搭建了控制程序并在外部模式下实现实时通讯,采用带有抛物线过渡的线性函数的轨迹生成方法规划了髋关节和膝关节的运动轨迹,结果表明,髋关节和膝关节可以较好的跟踪规划轨迹。建立了控制踝关节运动的有限状态机,获得了三种蹬地角下控制踝关节运动的气缸的电磁阀控制指令。对机器人运动协调性进行了调试,结果表明,双足机器人可以有效的跟踪规划轨迹且足踝关节表现出明显的蹬地动作。（4）双足机器人物理样机足踝蹬地运动性能测试。搭建了平面型双足机器人的辅助平台,安装了便于机器人落地调试的升降装置,建立了机器人动力学模型和双足机器人的整体控制系统框图。解决了调试过程中出现的通讯中断、辅助臂结构不稳定和足底模块难以反馈触地信号等问题,最终获得了一种最优的足踝蹬地组合使双足机器人实现行走,并分析了其关节运动规律和足踝蹬地时功率曲线。（5）仿生双足机器人足踝蹬地扭矩曲线参数优化分析。利用MATLAB/Simulink搭建了控制器模型和优化算法。基于遗传算法,以行走距离和能耗为目标函数,获得了最优的足踝蹬地扭矩曲线参数。结果表明,当参数组合分别为P=[8,2,8,15°,53°]和P=[4,8,6,15°,55°]时,双足机器人的行走距离最长为38.68 m,能耗最低为0.7。此外,对不同运动速度下足踝蹬地扭矩和功率等进行了对比分析,探究了足踝蹬地扭矩和蹬地时机对仿生双足机器人行走速度和能量效率的影响规律。
朱梦泽[9]（2021）在《面向博物馆文物纹饰知识推理与可视化呈现系统研发与实现》文中提出近年来,随着我国博物馆事业发展,对使用数字技术增强博物馆展示功能的需求不断提升,虚拟博物馆技术在实际应用中获得了巨大的成功,但受限于资金、设备、数据等问题,虚拟博物馆的应用范围和展示能力仍存在局限。面对这一现状,本文以博物馆文物纹饰数据为例,利用知识表达、力导向布局和路径推理技术设计和实现面向博物馆文物纹饰的知识推理与可视化系统,以拓展博物馆文物纹饰相关知识的传播和展示能力。本文首先综述了博物馆可视化、知识推理以及关系图的研究现状,描述了博物馆文物纹饰相关技术的重要相关概念和理论基础。针对博物馆文物纹饰的展示需求,借助知识表达、力导向图可视化、路径推理三种技术来增强博物馆的展示能力。最后设计并实现了面向博物馆文物纹饰的知识推理与可视化系统,并根据叙事式可视化的评价需求制定了基于简式情感强度量表的微现象学评价方法。本文设计的面向博物馆文物纹饰的知识推理与可视化系统结合现有博物馆数据规范和知识组织技术,制定文物纹饰数据规范,提出基于多模态多属性多维度多层次特征的知识表达模型,并用资源描述框架技术实现。该系统针对网页端关系图可视化需求,运用持续同调理论优化重心冯洛诺伊分割布局算法,提高可视化效果。通过引入拓扑结构特征优化基于专注路径排序的路径推理算法,最后设计并实现面向博物馆文物纹饰的知识推理与可视化系统,并用问卷量表评价系统,验证该系统能够有效展示博物馆文物纹饰内容。
徐少伟[10]（2021）在《基于深度学习的纵膈淋巴结识别算法研究》文中研究指明诊断纵膈淋巴结转移主要采用电子计算机断层扫描检测病变情况,纵膈淋巴结转移情况对于肺癌等疾病分期、清扫有重要意义。医学影像目前可以获得清晰的断层图像,但纵膈结构复杂,诊断需要临床医师有丰富的经验和充足的时间。为了快速、准确的获得淋巴结检测结果,针对纵膈区域结构复杂、淋巴结尺度差异大、分布区域广泛等主要问题,本文提出基于卷积神经网络和注意力机制的两步级联的纵膈淋巴结分割算法,通过引入医学先验和增强通道、空间、多级特征来提高纵膈淋巴结分割检测性能。主要工作如下:本文首先采集、整理、扩充并增广了纵膈淋巴结数据集,并勾画纵膈器官和淋巴结。由于纵膈区域结构复杂,所以根据医学先验知识拟定了两步的分割步骤。第一步,分割纵膈器官和淋巴结。第一步得到分割结果后以纵膈器官为掩码,通过开闭操作和填补空洞操作获得淋巴结感兴趣区域,可以极大的减少背景干扰。第二步,分别采用多种注意力机制和多级特征模块解决淋巴结分布广泛和尺寸差异大等问题。在第二步中,针对序列图像,修改原二维全局聚合模块和双注意力模块为三维模块,并根据淋巴结尺度差异大的问题,在双注意力模块中引入自适应感受野。由于全局聚合模块占用内存大和模型小淋巴结识别效果不佳,所以设计了全局上下文模块和特征融合模块,提出纵膈淋巴结分割网络。全局上下文模块可以计算特征块各体素间权值,增强不同位置淋巴结特征;特征融合模块融合浅层卷积的边缘纹理特征和高层卷积的抽象语义特征,减少因卷积操作导致的小目标丢失。实验结果表明,该方法的Dice Score可以达到76.08%,优于其他纵膈淋巴结分割算法。本文分析了纵膈淋巴结检测存在的主要问题,根据医学先验提出两步级联的方法,并根据纵膈序列图像修改和提出不同的注意力机制和特征融合模块,得到了较好的效果,在临床上可以辅助医师快速、准确的勾画转移的淋巴结,提高诊疗效率。
二、电子计算机科学中的潜在美概述（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、电子计算机科学中的潜在美概述（论文提纲范文）
（5）人工智能对经济增长的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 人工智能的相关研究 |
| 1.2.2 经济增长的相关研究 |
| 1.2.3 人工智能与经济增长的相关研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 内容结构、研究方法及技术路线 |
| 1.3.1 内容结构 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 1.4 主要创新点与不足 |
| 1.4.1 主要创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 2 概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 技术创新 |
| 2.1.2 人工智能 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 技术创新理论 |
| 2.2.2 经济增长理论 |
| 3 人工智能影响经济增长的分析框架 |
| 3.1 人工智能影响经济增长的典型事实 |
| 3.1.1 世界主要经济体人工智能的发展战略 |
| 3.1.2 世界主要经济体人工智能的发展现状 |
| 3.1.3 国内人工智能发展趋势 |
| 3.2 人工智能的四大经济效应 |
| 3.2.1 智能渗透效应 |
| 3.2.2 边界延展效应 |
| 3.2.3 知识创造效应 |
| 3.2.4 自我深化效应 |
| 3.3 经济增长的三大影响因素 |
| 3.3.1 劳动是经济增长不可或缺的要素投入 |
| 3.3.2 资本是经济增长至关重要的实现途径 |
| 3.3.3 生产技术是加速经济增长的动力源泉 |
| 3.4 人工智能影响经济增长的三大渠道 |
| 3.4.1 人工智能影响经济增长的劳动渠道 |
| 3.4.2 人工智能影响经济增长的资本渠道 |
| 3.4.3 人工智能影响经济增长的生产率渠道 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 人工智能影响经济增长的劳动渠道 |
| 4.1 分析基础 |
| 4.1.1 高低技能劳动者的厘定 |
| 4.1.2 基本理论假设 |
| 4.2 人工智能影响经济增长的劳动就业路径 |
| 4.2.1 智能渗透对劳动就业的影响 |
| 4.2.2 边界延展对劳动就业的影响 |
| 4.2.3 就业效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 4.3 人工智能影响经济增长的劳动收入路径 |
| 4.3.1 智能渗透对劳动收入的影响 |
| 4.3.2 边界延展对劳动收入的影响 |
| 4.3.3 收入效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 4.4 劳动就业和劳动收入路径的实证检验 |
| 4.4.1 研究设计 |
| 4.4.2 人工智能影响劳动就业和劳动收入的实证检验 |
| 4.4.3 人工智能、劳动就业和劳动收入影响经济增长的效应分析 |
| 4.4.4 长期效应分析 |
| 4.4.5 作用渠道检验 |
| 4.5 结论:人工智能通过劳动就业和劳动收入影响经济增长 |
| 5 人工智能影响经济增长的资本渠道 |
| 5.1 分析基础 |
| 5.1.1 资本积累与资本结构的概述 |
| 5.1.2 智能渗透的行业差异 |
| 5.2 人工智能影响经济增长的资本积累路径 |
| 5.2.1 智能渗透对资本积累的影响 |
| 5.2.2 边界延展对资本积累的影响 |
| 5.2.3 资本积累效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 5.3 人工智能影响经济增长的资本结构路径 |
| 5.3.1 智能渗透对资本结构的影响 |
| 5.3.2 边界延展对资本结构的影响 |
| 5.3.3 资本结构效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 5.4 资本积累和资本结构路径的实证检验 |
| 5.4.1 研究设计 |
| 5.4.2 人工智能影响资本积累和资本结构的实证检验 |
| 5.4.3 人工智能、资本积累和资本结构影响经济增长的效应分析 |
| 5.4.4 长期效应分析 |
| 5.4.5 作用渠道检验 |
| 5.5 结论:人工智能通过资本积累和资本结构影响经济增长 |
| 6 人工智能影响经济增长的生产率渠道 |
| 6.1 分析基础 |
| 6.1.1 全要素生产率的解构 |
| 6.1.2 基于“生产率悖论”的争议 |
| 6.2 人工智能影响经济增长的技术进步路径 |
| 6.2.1 智能渗透对技术进步的影响 |
| 6.2.2 知识生产对技术进步的影响 |
| 6.2.3 自我深化对技术进步的影响 |
| 6.2.4 技术进步效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 6.3 人工智能影响经济增长的技术效率路径 |
| 6.3.1 智能渗透对技术效率的影响 |
| 6.3.2 边界延展对技术效率的影响 |
| 6.3.3 自我深化对技术效率的影响 |
| 6.3.4 技术效率效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 6.4 技术进步和技术效率路径的实证检验 |
| 6.4.1 研究设计 |
| 6.4.2 人工智能影响全要素生产率的实证分析 |
| 6.4.3 人工智能、全要素生产率影响经济增长的效应分析 |
| 6.4.4 长期效应分析 |
| 6.4.5 作用渠道检验 |
| 6.5 结论:人工智能通过技术进步和技术效率影响经济增长 |
| 7 进一步分析——人工智能、长期经济增长与未来南北差距 |
| 7.1 分析基础 |
| 7.1.1 技术创新与长期经济增长的变化路径 |
| 7.1.2 基本理论假设 |
| 7.2 人工智能与长期经济增长 |
| 7.2.1 基本模型构建 |
| 7.2.2 模型分析 |
| 7.2.3 分析结论 |
| 7.3 人工智能发展与未来南北差距 |
| 7.3.1 基本模型构建 |
| 7.3.2 领先国家 |
| 7.3.3 追随国家 |
| 7.3.4 模型分析与结论 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论及政策建议 |
| 8.1 基本结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（6）“档案数据”一词的使用语境与学科内涵探析（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 “档案数据”一词在国外的使用语境与内涵解析 |
| 1.1 心理学等社会科学领域强调历史数据的再次使用 |
| 1.2 天文学等自然科学领域强调数据档案的价值发现 |
| 1.3 计算机科学领域强调“低热度”数据的存档 |
| 1.4 档案学领域强调“与档案相关”的数据 |
| 2 “档案数据”在国内的使用语境与内涵解析 |
| 2.1 档案计算机化管理语境下的档案数据 |
| 2.2 数字档案存储与备份语境下的档案数据 |
| 2.3 统计与分析语境下的档案数据 |
| 2.4 大数据语境下的档案数据 |
| 2.5 数据开放与治理等新语境下的档案数据 |
| 3 档案界如何正确理解与规范使用“档案数据”一词 |
| 3.1 准确把握“档案数据”的术语结构以及“档案”一词的限定意涵 |
| 3.2 明确档案学与其他学科使用“档案数据”的语境区别与内涵差异 |
| 3.3 清晰界定档案学科内“档案数据”的内涵并规范对其的使用 |
| 4 结 语 |
（7）个股特征与技术分析有效性 ——基于C-LASSO机器学习分组研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究思路与论文结构 |
| 1.4 创新点与不足 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 有效市场假说 |
| 2.2 技术分析 |
| 2.2.1 技术分析理论 |
| 2.2.2 技术分析有效性 |
| 2.3 面板数据异质性与C-Lasso |
| 2.4 文献评述 |
| 3 理论分析与研究假设 |
| 4 实证研究设计 |
| 4.1 重要变量介绍 |
| 4.1.1 被解释变量:超额收益率 |
| 4.1.2 主要解释变量:技术指标与买入卖出信号 |
| 4.1.3 变量定义和样本构成 |
| 4.2 模型构造 |
| 5 技术分析有效性的实证分析 |
| 5.1 描述性统计 |
| 5.2 相关系数矩阵 |
| 5.3 总样本回归结果分析 |
| 5.4 C-Lasso分组回归结果分析 |
| 5.4.1 基于MA技术指标的分组回归结果分析 |
| 5.4.2 基于MACD技术指标的分组回归结果分析 |
| 5.4.3 基于BOLL技术指标的分组回归结果分析 |
| 5.5 分组差异分析提取公司特征 |
| 5.5.1 基于MA技术指标的分组差异分析 |
| 5.5.2 基于MACD技术指标的分组差异分析 |
| 5.5.3 基于BOLL技术指标的分组差异分析 |
| 5.5.4 分组差异分析小结 |
| 5.6 稳健性检验 |
| 6 研究结论与建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 对投资者的建议 |
| 6.2.2 对监管机构的建议 |
| 参考文献 |
（8）基于足踝蹬地生物力学原理的仿生双足机器人研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 双足机器人的国内外研究现状 |
| 1.2.1 无踝关节型双足机器人 |
| 1.2.2 踝关节被动驱动型的双足机器人 |
| 1.2.3 踝关节主动驱动型的双足机器人 |
| 1.3 人体足踝生物力学研究现状 |
| 1.3.1 足踝的结构与功能 |
| 1.3.2 足踝生物力学研究现状 |
| 1.3.3 足踝蹬地机制 |
| 1.4 足踝蹬地技术的应用现状 |
| 1.4.1 双足机器人中的仿生足踝结构 |
| 1.4.2 假肢中的足踝结构 |
| 1.4.3 足踝蹬地对双足机器人运动性能影响 |
| 1.5 本文主要研究内容和总体框架 |
| 1.5.1 本文主要研究内容 |
| 1.5.2 总体框架 |
| 第2章 双足机器人的设计制造与辅助平台搭建 |
| 2.1 双足机器人的结构设计 |
| 2.1.1 髋关节设计 |
| 2.1.2 膝关节设计 |
| 2.1.3 踝关节设计 |
| 2.1.4 足底触地模块设计 |
| 2.2 双足机器人制造与辅助平台搭建 |
| 2.2.1 整机加工与装配 |
| 2.2.2 辅助平台搭建 |
| 2.3 双足行走机器人伺服系统搭建 |
| 2.3.1 髋关节伺服系统 |
| 2.3.2 膝关节伺服系统 |
| 2.3.3 踝关节驱动系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 双足机器人足踝蹬地运动仿真研究 |
| 3.1 双足机器人动力学仿真模型 |
| 3.1.1 仿真模型建立 |
| 3.1.2 关节轨迹规划 |
| 3.1.3 控制程序搭建 |
| 3.1.4 评价指标 |
| 3.2 仿真结果分析 |
| 3.2.1 足踝蹬地对行走速度和能量效率的影响 |
| 3.2.2 步长影响 |
| 3.2.3 蹬地高度影响 |
| 3.2.4 蹬地组合对比 |
| 3.2.4.1 不同步长 |
| 3.2.4.2 相同步长 |
| 3.2.5 动力学相似性 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 双足机器人物理样机控制系统搭建与运动调试 |
| 4.1 单腿调试系统搭建 |
| 4.1.1 关节轨迹规划 |
| 4.1.2 MATLAB实时外部模式简介 |
| 4.1.3 控制程序搭建 |
| 4.2 单腿关节调试结果分析 |
| 4.2.1 髋关节调试结果 |
| 4.2.2 膝关节调试结果 |
| 4.2.3 踝关节调试结果 |
| 4.2.4 足底触地模块测试 |
| 4.3 关节联动调试结果 |
| 4.3.1 单腿三关节协同运动 |
| 4.3.2 双腿联合调试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 双足机器人足踝蹬地运动性能试验研究 |
| 5.1 双足机器人辅助机架装配与控制系统搭建 |
| 5.1.1 辅助机架装配 |
| 5.1.2 升降装置搭建 |
| 5.1.3 机器人动力学模型 |
| 5.1.4 控制系统搭建 |
| 5.2 足踝蹬地试验方案 |
| 5.2.1 准备阶段 |
| 5.2.2 调试问题分析 |
| 5.3 试验结果分析 |
| 5.3.1 关节运动分析 |
| 5.3.2 足踝蹬地分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 仿生双足机器人足踝蹬地参数优化仿真研究 |
| 6.1 双足机器人动力学模型 |
| 6.1.1 双足机器人仿真模型 |
| 6.1.2 髋关节和膝关节实时轨迹 |
| 6.1.3 蹬地阶段踝关节实时扭矩 |
| 6.2 双足机器人控制器 |
| 6.2.1 整体控制器 |
| 6.2.2 踝关节扭矩状态机 |
| 6.2.3 仿真程序搭建 |
| 6.3 优化方法 |
| 6.3.1 遗传算法简介 |
| 6.3.1.1 遗传算法的特点 |
| 6.3.1.2 遗传算法的执行步骤 |
| 6.3.2 目标函数建立 |
| 6.3.3 优化参数 |
| 6.4 结果分析 |
| 6.4.1 最优的行走速度和能量效率 |
| 6.4.2 关节运动学对比分析 |
| 6.4.3 踝关节蹬地扭矩和功率 |
| 6.4.4 关节的机械功 |
| 6.4.5 能量效率 |
| 6.4.6 足底地反力 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要工作与结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（9）面向博物馆文物纹饰知识推理与可视化呈现系统研发与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 博物馆文物纹饰相关技术研究现状 |
| 1.2.1 博物馆文物纹饰可视化研究现状 |
| 1.2.2 知识表达研究现状 |
| 1.2.3 知识推理研究现状 |
| 1.2.4 关系图研究现状 |
| 1.3 研究框架及创新点 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 知识推理 |
| 2.1.2 叙事式可视化 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 力导向图 |
| 2.2.2 路径推理 |
| 2.2.3 拓扑数据分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 博物馆文物纹饰数据准备 |
| 3.1 数据获取 |
| 3.2 文物纹饰知识表达结构 |
| 3.3 基于多模态多属性多维度多层次特征的知识表达模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 博物馆文物纹饰力导向图可视化 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 力导向图布局算法 |
| 4.2.1 重心冯洛诺伊分割算法 |
| 4.2.2 基于持续同调的重心冯洛诺伊分割布局算法 |
| 4.3 算法框架 |
| 4.4 实验与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 博物馆文物纹饰路径推理 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 文物纹饰路径推理算法 |
| 5.2.1 路径推理 |
| 5.2.2 基于拓扑结构的路径推理算法 |
| 5.3 算法框架 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 面向博物馆文物纹饰可视化系统 |
| 6.1 系统需求分析 |
| 6.1.1 功能需求 |
| 6.1.2 非功能需求 |
| 6.1.3 叙事式可视化需求 |
| 6.2 功能模块设计与实现 |
| 6.2.1 数据存储模块 |
| 6.2.2 知识推理模块 |
| 6.2.3 力导向图布局模块 |
| 6.2.4 可视化模块 |
| 6.3 系统评价 |
| 6.3.1 叙事式可视化评价 |
| 6.3.2 记忆性评价 |
| 6.3.3 基于简式情感强度量表的微现象学评价方法 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（10）基于深度学习的纵膈淋巴结识别算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据、研究背景及意义 |
| 1.1.1 选题依据 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于传统机器学习的算法 |
| 1.2.2 基于深度学习医学影像的分割算法 |
| 1.3 本文主要研究内容及安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 纵膈淋巴结分割相关工作 |
| 2.1 纵膈淋巴结分割基础 |
| 2.1.1 医学影像特点 |
| 2.1.2 纵膈淋巴结特点 |
| 2.1.3 纵膈淋巴结分区 |
| 2.2 深度卷积神经网络 |
| 2.2.1 卷积神经网络 |
| 2.2.2 全卷积神经网络 |
| 2.2.3 空洞卷积和反卷积 |
| 2.3 注意力机制 |
| 2.3.1 通道、空间注意力机制 |
| 2.3.2 非局部注意力机制 |
| 2.4 分割算法 |
| 2.4.1 二维、三维分割算法 |
| 2.4.2 单步、多步分割算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 背景干扰和广泛分布下纵膈淋巴结分割方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基本框架及功能模块 |
| 3.2.1 基本框架 |
| 3.2.2 功能模块 |
| 3.3 提取感兴趣区域 |
| 3.4 网络结构设计 |
| 3.4.1 网络整体结构设计 |
| 3.4.2 双注意力模块设计 |
| 3.4.3 全局聚合模块设计 |
| 3.5 损失函数 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 淋巴结多尺度下的分割方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基本框架及功能模块 |
| 4.2.1 基本框架 |
| 4.2.2 功能模块 |
| 4.3 网络结构设计 |
| 4.3.1 纵膈淋巴结分割网络 |
| 4.3.2 全局上下文模块 |
| 4.3.3 特征融合模块 |
| 4.4 损失函数 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数据集与实验 |
| 5.1 数据集介绍 |
| 5.2 数据处理及数据增广 |
| 5.2.1 数据采集和处理 |
| 5.2.2 数据增广 |
| 5.3 淋巴结评价指标 |
| 5.3.1 召回率 |
| 5.3.2 精确率 |
| 5.3.3 Dice Score |
| 5.4 实验结果及分析 |
| 5.4.1 两步混合注意力的纵膈淋巴结分割算法结果分析 |
| 5.4.2 多级特征和全局上下文的纵膈淋巴结分割算法结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、电子计算机科学中的潜在美概述（论文参考文献）
- [1]基于人工智能的临床决策支持系统在妇产科疾病诊治中的应用现状[J]. 牛艺臻,陈丽莉,吕卫国. 中华妇产科杂志, 2021(08)
- [2]基于城市道路网格的重路由及边捆绑技术研究[D]. 宋海莎. 重庆邮电大学, 2021
- [3]患者隐私权保护法律问题研究[D]. 秦彬峰. 广东外语外贸大学, 2021
- [4]改进樽海鞘群算法及其在图像处理中的应用研究[D]. 周新. 安徽大学, 2021
- [5]人工智能对经济增长的影响研究[D]. 黄志. 四川大学, 2021(12)
- [6]“档案数据”一词的使用语境与学科内涵探析[J]. 赵跃,石郦冰,孙寒晗. 档案学研究, 2021(03)
- [7]个股特征与技术分析有效性 ——基于C-LASSO机器学习分组研究[D]. 王瑶瑶. 浙江大学, 2021(09)
- [8]基于足踝蹬地生物力学原理的仿生双足机器人研究[D]. 吉巧丽. 吉林大学, 2021
- [9]面向博物馆文物纹饰知识推理与可视化呈现系统研发与实现[D]. 朱梦泽. 北京邮电大学, 2021(01)
- [10]基于深度学习的纵膈淋巴结识别算法研究[D]. 徐少伟. 中北大学, 2021(09)