一、Visual Foxpro在高校教务管理网络中的应用（论文文献综述）
王馨磊[1]（2020）在《基于ASP.NET的智能教务管理系统的研究与设计》文中提出教务管理系统是学校教学管理信息化的核心部分,教务系统管理工作内容繁杂、工作量大;对工作效率和智能化要求的不断提高,使传统的教务管理系统的弊端日益凸显,因此设计一个智能化的教务管理系统,改善教育教学质量,提高教育教学和办公效率成为教学管理信息化的当务之急。根据当前的发展形势,设计开发了智能教务管理系统。在系统开发前,首先确定了本系统的开发技术,然后对系统进行可行性分析和系统架构设计,并完成了数据库的设计工作。接下来,根据学校的实际情况和使用需求设计了系统功能模块,并对主要功能模块的具体功能进行了详细的分析和设计,在设计过程中采用组件化设计思想进行系统代码的编写和调试。在系统测试环节中,针对系统的功能、性能和稳定性等方面开展了测试。在系统设计中,针对自动排课功能,改良了传统的排课遗传算法,提升了自动排课的性能和效率;针对目前动态化考试的需求以及主观题阅卷难的现状,研究出一种新的计算方法,采用先进的双向遍历空间计算技术、分布式视图技术、文本动态生成技术等,在保证阅卷准确性的前提下,实现了系统对试卷主观题的自动阅卷评分,满足了教务管理系统中的智能化需求。图41幅;表20个;参43篇。
张冀[2]（2020）在《高校微信公众平台思想政治教育功能研究 ——以四川省高校为例》文中提出强化高校微信公众平台思想政治教育功能的专门研究,既是关注当前大学生思想政治教育、正视问题不足的客观要求,又是立足当下新媒体思想政治教育理论研究相对薄弱、深思理论内核的题中之义。十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视新时代高校思想政治工作,强调新媒体、新技术在思想政治工作中的运用。高校微信公众平台是校园新型主流媒体之一,已经成为高校传播信息与学生获取知识的重要渠道,高校思想政治教育者要擅于因事而化、因时而进、因势而新,牢牢把握高校微信公众平台进行思想政治教育的必然趋势,积极凭借高校微信公众平台这一鲜活载体,深入发掘高校微信公众平台的思想政治教育功能,将思想政治工作的传统优势与信息科技有机融合,让高校思想政治教育活起来,在新时代彰显吸引力、亲和力,是新时代高校思想政治教育的应有之义。由此,本文主要对高校微信公众平台思想政治教育功能的学理问题、功能类型、问题成因、规范要求、实践路径等问题展开研究。第一,理论前提。理论分析是支撑论说的学理依据,本文分别对微信公众平台、高校微信公众平台的概念、发展历程、内涵特征,以及思想政治教育、思想政治教育功能、高校微信公众平台思想政治教育功能内涵等进行学理审思。从马克思主义的交往理论、灌输理论等,思想政治教育的载体论、接受论等,习近平新时代中国特色社会主义思想相关重要论述,以及传播学等相关学科理论对高校微信公众平台的思想政治教育功能给予理论阐释。从理论高度对高校微信公众平台的思想政治教育功能进行系统论证分析,彰显高校微信公众平台思想政治教育功能研究的必要性、可行性与迫切性。媒介在不同时代都充当着思想政治教育的手段与载体,传播社会主流意识形态是其义不容辞的责任。高校微信公众平台具有典型的意识形态属性和媒体属性,展现思想政治教育功能是时代之需,为思想政治教育功能发挥提供内容承载与技术支撑,思想政治教育者亟需掌握新媒体新技术,将其打造成价值引领、凝聚共识的思想政治教育新阵地。第二,功能形态。提炼高校微信公众平台思想政治教育功能的六种类型,即以思想政治教育的认知功能、导向功能、服务功能、互动功能、开发功能、凝聚功能的类别得以展现。高校微信公众平台坚持与巩固马克思主义在意识形态领域的指导地位,让大学生“多维度”地认知马克思主义中国化理论成果,丰富平台思想政治教育教学资源库,为大学生提供推送服务、查询服务与咨询服务,实现教育双方的实时互动、平等互动与多元互动,激发学生兴趣、激活学生潜能,促使大学生把对美好生活的追求与关心国家、政党、民族的前途与命运紧密联系在一起,助推全体大学生对伟大中国、伟大民族、伟大中国共产党、伟大中华文化的认同,夯实大学生的思想基础,凝聚大学生的政治共识,推动实现中华民族的伟大复兴。第三,现实依据。指出高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的现状、问题及成因。本文以省内126所高校微信公众平台为调查对象,系统梳理高校微信公众平台的阵地样态与内容建设,了解关乎思想政治教育功能发挥的开通状况、定位介绍、栏目设置以及运营主体、运营人员、运营推送等情况,对高校微信公众平台思想政治教育的内容建设与思想政治教育重点事件进行系统分析。高校微信公众平台思想政治教育功能发挥取得了初步成效,但仍然存在着思想政治教育运营力量投入不足、运营推送专业不强,内容建设导向不够、思想政治教育内容认同不高、思想政治教育栏目十分欠缺等问题,其高校缺乏微信公众平台运营的思想政治教育观念、大学生对微信公众平台思想政治教育功能认知不足、教育双方对平台需求存在偏差、平台推送的思想政治教育内容与形式缺乏创新性转化、平台的机制建设弱化是影响思想政治教育功能发挥的主要制约因素。第四,对策建议。本文从宏观层面,提出高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的规范遵循。高校微信公众平台在以“育人为本”、以“学生为主体”、以“互动交流为支点”的理念宗旨下,在主导性与多样性、灌输性与启发性、人文性与科学性相结合的原则遵循中,坚守激浊扬清的价值立场,洞察大学生的价值诉求、明晰新时代的价值趋向,以理想信念教育、红色革命文化与中华优秀道德教育为目标指向助推思想政治教育功能的发挥。本文从具体层面,提出高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的实践路径。强化政治素养、加强业务学习、实施名师计划、发挥全员作用的高校微信公众平台队伍建设,是思想政治教育功能发挥的前提所在;培育学生新媒介素养、培养学生意见领袖、提升学生信息鉴别力、激发学生自我教育意识的学生素养提升是思想政治教育功能发挥的关键所在;创新推送类型、重视标题制作、构建话语内容、打造主流栏目的内容建设是思想政治教育功能发挥的重点所在;健全高校微信公众平台的领导机制、管理机制、评估体制、协调机制是思想政治教育功能发挥的保障所在。此外,与本研究相结合,笔者创建并运营微信公众平台“明德e堂”,以检验自己的分析或得到新的启发。作为附录,笔者把它放在最后,以作参考。
崔桓睿[3]（2020）在《K-modes算法与神经网络在教学评价与学习预测中的应用研究》文中认为随着大数据、云计算、人工智能等技术在各高等学校数字化校园、智慧化校园建设的广泛应用。在教育大数据环境下,高校用好这些数据,不仅影响着高等学校整个教育教学体系的有序运行,而且也必将成为助力高等学校推动教育教学体系改革、创新的不竭动力。本文以Y校学生评教数据和学生在线学习数据为研究对象,聚焦教学运行情况和学生自主学习情况,利用基于改进的K-modes算法对课堂教学运行状况进行了聚类分析,利用基于机器学习的神经网络算法对学生在线课程学习情况进行了预测和对比研究,希望能对高校教学管理体系构建和教学管理体系改革、创新提供有意义的参考。主要开展了两项研究工作:一是通过对某高校学生评教数据进行了初步的分析和变换,利用改进的余弦相异度算法对异常评教数据进行了剔除,采用归一化方法对评教数据进行了标准化,采用传统的K-modes算法对评教数据进行了初步的聚类分析,指出其存在的三个方面问题,并基于这三个问题,从聚类族数确定、初始聚类中心确定和聚类距离度量等三个方面对传统的K-modes算法进行了改进,实验结果表明,改进后的算法更合理性和有效性。二是对某高校学生在线学习数据进行规格化处理,建立了基于机器学习的神经网络模型,并对同一门课程同一名教师不同班级、同一门课程不同教师在不同班级、不同课程不同教师不同班级等三种情况进行预测,结果表明模型具有较好的适应性;在此基础上,将该模型与传统的回归分析模型预测结果进行对比,实验结果表明该模型在各项指标上都优于回归分析结果。本文尽管以某高校真实数据为研究对象,对教学运行状态及学生在线学习等两个方面进行了一些有意的探索,也得出了一些有一定参考价值的初步结论,但是由于时间比较仓促,加之个人的能力有限,还没有形成比较系统的软件,后续将会继续开展研究工作,为教学管理者、教师、学生能够及时、准确地掌握真实的教学状况,不断提升教学质量。
牛作东[4]（2020）在《基于计算机视觉的课堂实时考勤系统的设计与实现》文中提出课堂教学是学校教师最主要的教学方式,是学生获得知识的主要途径,而确保学生按时上课是提高教学质量的关键。课堂考勤制度是有效制约学生按时上课学习、完成学业要求的管理方法,在许多高校管理中,将学生的课堂考勤表现作为课程成绩评价的重要组成部分,突出了课堂考勤的重要性。然而经常发生的旷课现象不仅严重影响了学校的教学秩序,而且还阻碍了大学生获得专业知识和技能以及提高综合能力的途径。针对当前常用的考勤方式,比如教师点名、刷卡考勤、指纹考勤等,存在着占用课堂时间、影响上课效率、容易发生考勤作弊行为、实时性低、缺乏监督等缺点,本文研究并设计了一种基于计算机视觉的实时课堂考勤系统,主要研究内容包括以下几方面:1)在人脸检测方面,提出了基于YOLO算法的人脸检测方法,首先,引入了残差网络解决利用更深的网络在进行训练时容易产生梯度消失或者梯度爆炸的问题,提高模型的训练速度和稳定性;然后,引入了特征金字塔网络解决模型对不同尺度的人脸目标不敏感,容易丢失小人脸目标特征的问题,提高卷积层的感受野,同时在特征金字塔网络中引入注意力机制,抑制无用信息,提高网络的特征提取能力;接着,引入了特征融合模块,通过学习不同尺度的特征,使得检测效果更加鲁棒;最后建立了多任务联合损失函数,解决了密集人脸场景下检测框容易出现失真的问题。2)在人脸识别方面,设计了一种无监督特征学习的人脸识别算法,主要创新点包括在卷积层中设计了基于L1范数的主成分分析深度学习网络,用于人脸特征提取;在非线性层引入局部二进制模式对人脸特征进行编码描述;在池化层采用空间金字塔池化,合并人脸在不同层次的结构特征。另外对提出的人脸识别算法进行超参数调整和优化,并使用岭回归分类器进行了人脸匹配,完成人脸识别任务。3)基于Python和Flask搭建了可高效开发的MVC框架,该框架具有轻量灵活、耦合性低、可扩展性强等优点,不仅可以满足课堂考勤系统的设计要求,而且还可以作为其它小型Web应用的开发框架,具有一定的实用价值。4)在系统实现方面,通过设计的计算机视觉模型、嵌入式视频采集设备、关系型数据库实体模型、客户端和服务器应用软件,实现了课堂考勤系统的各项功能,具有实时性和准确性,有利于推动智慧校园建设。
曾乔美旭[5]（2020）在《基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP设计研究》文中研究说明在网络信息时代,传统的图书馆借阅管理服务受到技术的影响及用户需求的挑战。高校学生的学习生活离不开借阅纸质书籍,然而传统化的高校图书馆借阅服务已经不能满足网络化与数据化的新要求,为更好地转变与开拓新型管理服务模式,顺应时代发展,实现高校图书馆智能化、精准化和网络化的管理服务模式,成为当前重要的理论研究议题及亟待解决的实际问题。在移动互联的背景下,为了提高高校图书馆借阅管理服务的高效,满足高校学生借阅书籍个性化精准推荐的需求,本文应用基于协同过滤个性化推荐算法,进行高校图书馆借阅APP设计研究。在技术层面上,应用协同过滤算法,实现为用户进行多方面的个性化内容推荐,减少并解决用户在选择书籍过程中所遇到的困难,提高借阅精准化与个性化需要的高效率及达成度。本设计的最终展现形式为应用程序。以协同过滤算法为本设计的核心技术进行图书推荐,采用MVC开发模式并运用J2EE和Spark框架实现本设计,通过用户借阅书籍的记录及个人信息在数据库中匹配出合适的书籍,进一步完成个性化图书推荐;结合产品多元化原则、人性化个性原则、趣味性原则等,完成视觉界面设计。设计实现了数据化、智能化、个性化的目标,提高图书馆借阅管理服务的效率及功能完善,丰富互动参与的借阅体验。本设计采用问卷调查法,分别从用户的情感体验、视觉体验、交互体验以及用户体验等多层面进行调查,通过用户对本设计体验感是否良好的结果,及时完善设计功能,推进高校图书馆借阅管理服务模式的数字化建设与创新发展。综上所述,高校图书馆借阅APP设计是一个以个性化推荐促进以用户为中心的服务管理机制,提升高校图书馆服务数字化、智能化发展,引导及重塑受众阅读纸质书籍理念,拓展传统图书馆管理模式向数字化方向延展,强化用户交互新体验,为高校图书馆管理服务提供创新路径与发展模式。
苏传宇[6]（2020）在《基于KVM与IDV架构的桌面云服务端设计与实现》文中进行了进一步梳理随着全球信息技术产业的飞速发展,企业、学校、医院、政府机关等各类机构的电脑终端设备数量都在不断增加,这也大幅提升了桌面环境的维护难度与管理成本。以高校常见的实验室机房为例,在传统的本地桌面管理模式下,管理员需要定期为每一台计算机安装操作系统,更新网络、存储等相关配置,设置系统还原策略,并针对每一门课程的实际需求安装各类专业软件。为了解决上述困境,桌面云将用户的桌面环境与其显示终端设备解耦,一方面使得用户可以随时随地获取到定制的个人桌面环境,另一方面通过虚拟化技术将所有用户桌面环境交由桌面云系统进行集中处理,从而大大降低了企业的信息管理成本。目前,主流的桌面云系统架构包括两种:传统的VDI架构和由Intel公司率先提出的IDV架构。VDI的特点是“集中存储,集中管理,集中运算”,对网络带宽以及服务端的磁盘I/O速度都有着很高的要求。不同于VDI架构,IDV架构的桌面云系统特点是“集中存储,集中管理,分布运算”,虚拟机运行在本地,显着降低了服务端的负载压力,提升了云桌面的实际操作体验。本文利用QEMU-KVM虚拟化技术,开发构建基于IDV架构的桌面云系统IDVDesktop,提出了桌面云服务端IDV-Server的分层架构模型。针对桌面云领域常见的高校云实验室场景,本文设计了桌面云服务端的整体业务逻辑,并实现了用户与教学数据管理、云桌面配置信息的维护、云桌面的批量生成、云桌面运行状态监控等核心功能。基于桌面云的实际需求和KVM虚拟机的运行特点,本文还设计并实现了桌面云服务端的镜像存储方案与虚拟网络方案。镜像存储方案通过libvirt在服务端构建统一的镜像存储池,使用Ceph RBD块设备作为云桌面的模板镜像,保证了虚拟机镜像的高性能与高可用性。虚拟网络方案采用内外网隔离的双网卡配置,使用Linux网桥与NAT模式实现云桌面对外部网络的访问功能,并整合Open v Switch与VXLAN隧道技术搭建跨物理节点的VXLAN网络,实现云桌面对内部虚拟网络的访问功能。
符精晶[7]（2020）在《基于微服务的高校数据共享开放服务平台的设计与实现》文中提出近年来,从“数字化校园”到“智慧校园”,高校的信息化发展程度日益加深,但数据始终是制约信息化深入发展的关键因素。传统的共享数据库或数据服务平台存在数据更新不及时、协议复杂、扩展性差、维护困难等问题;其次,高校各业务系统长期积累的数据资源使用门槛高,开放程度不足,无法在大数据时代背景下充分发挥其资源优势。针对以上问题,本文从高校信息化实际情况出发,运用微服务架构分而治之、统一管理的思想及其扩展灵活、耦合度低的优势,结合Docker容器引擎技术设计了高校数据共享开放服务平台。该平台在满足各业务系统数据交换需求的同时,使得校园内开发者也可以享有高校丰富的数据资源和服务,为提高高校信息资源开放性和综合利用率提供新的解决思路和方案。论文的主要工作包括以下几点:1)对高校信息化现状、数据特点及现有数据共享模式进行了分析,梳理了在智慧校园发展阶段高校需要解决的数据共享开放层面的问题。2)对平台的总体架构及各模块的功能进行了详细设计,提供了统一的数据共享规范,对各业务系统封装好的数据服务进行集中管理。同时以API资源列表的形式将数据服务接口资源在平台中集中展示,并面向校园内应用开发者及各应用平台进行开放,使其能够按需申请和调用数据。从而在简化数据使用流程、实现跨系统跨部门数据共享的同时,提高数据开放程度,充分挖掘高校数据资源的价值。3)在构建平台的同时,充分考虑了数据开放过程中可能产生的隐私数据泄露问题,在平台中加入了数据脱敏模块,并根据脱敏算法的需求分析,设计了一套改进的匿名算法嵌入其中。该算法对敏感属性进行等级分类,并将敏感属性与其他属性进行关联度计算分析,约束了敏感属性在同一等价类中出现的频率。经过实验验证,改进后的算法能有效地降低个人隐私泄露的概率,提高了运用本文平台进行高校数据开放共享的安全性。4)完成了本文平台中核心功能的开发和测试,并以离校系统为例,展示了数据共享的过程和效果,验证了设计方案的可行性。
孙博[8]（2020）在《面向实验设备资源管理的调度算法设计与系统实现》文中研究表明随着“新工科”概念的提出与发展,在深化工程教育改革的过程中,对学生的实践能力提出了更高的要求。为了响应国家发展对学生素质的要求,高校加大对自身的实验设施建设。随着高校实验室设备种类、数量的增长,实验课程所需实验设备的耦合度的提高,远程教育和成人教育蓬勃发展带来的实验教学需求的增加,实验设备的管理更加复杂化。面对实验设备的管理需求,如何实现合理地向校内用户分配有限实验设备资源,并向远程用户共享使用高校实验设备资源等问题。文章开展面向最优资源调度的算法研究,并设计实验设备的调度管理系统,具体研究内容如下:（1）面向校内用户的静态调度,针对设备的负载均衡以及教学中课程、设备和时间等元素的合理规划,建立对多目标的最优调度模型,并使用基于父代种群精英选择策略的改进遗传算法对最优调度模型进行求解。通过实验验证,改进型遗传算法在运算速度和算法结果上均优于传统遗传算法,能够实现针对校内用户的实验设备静态调度的需求。（2）面向远程用户的设备共享使用的动态调度,描述了共享设备的条件约束、任务分配和系统模型,提出了调度任务的数学描述和优化模型。使用消息中间件技术实现实验设备的任务调度,并设计了设备调度的系统架构和任务的动态调度算法。通过实验验证,相对于先来先服务的调度方式,本文算法在任务总耗时和成功率上均有明显优势,能够满足远程实验设备的任务调度需求。（3）设计高校实验设备管理系统,包括用户管理、教务管理、设备管理、教学安排和实验预约等功能。提高高校的设备管理水平和工作效率,实现满足高校实验室设备管理和实验教学管理的工作需要。
马荣炜[9]（2019）在《社交媒体在高校影视制作课程教学交互中的应用研究》文中进行了进一步梳理社交媒体在教学领域的重要性日益凸显,利用社交媒体改进教学交互正成为课堂教学改革的重点。影视制作课程作为以综合培养学生视听语言艺术、技能为目标的课程,师生的教学交互远比单向度的讲授更有利于实现教学目标。探讨社交媒体中影视制作课程教学交互的特征、效果和改进策略,对提高学生课堂参与,提升教学质量,促进课程教学改革具有重要意义。论文通过文献梳理,以及对学习者、学习需求、学习目标、学习内容、学习环境的分析,提出了基于社交媒体的教学交互设计与实施方案,采用问卷调查和社会网络分析等方法,从交互行为、交互关系、交互内容三方面分析了基于社交媒体的教学交互特征,从交互动机、交互体验两方面分析了社交媒体中教学交互的效果,并且在课程实践基础上,提出了基于社交媒体的教学交互改进策略。研究发现:社交媒体交互行为的发生受教师反馈、正向激励、活动组织、智能助手的影响;社交媒体中的教学交互具有较好的在线临场感,有助于学习者的问题解决和情感连接;培养位于网络中心的“意见领袖”有利于促进学习者在社交媒体中的交互,构建和维持强关系网络;社交媒体在教学交互中的应用有利于进行学习分析,为课程的教与学提供了双向协作互动支持;在利用社交媒体进行教学交互的过程中,语言的多义性常常会使内容的表达出现“模糊”或不准确的现象,从而影响师生对交互内容的准确理解;影视制作课程群的演变表现为发起、分化、稳定、刺激、消退等几个阶段。
黄东[10]（2019）在《学生行为数据分析系统研究与设计》文中研究说明高校学生行为数据是一块值得挖掘的瑰宝。通过对高校的学科专业建设、人才培养、学生管理、校园服务等各种实践活动中产生的学生行为数据进行整合管理和数据分析,可以对学生的思想状态、学业进展、生活规律、社交关系等进行主题分析和预警,并实现预警信息的动态推送,对需要特别关注的学生及时引导,以确保学生顺利完成学业,成长成才。因此,研究设计学生行为数据分析系统对高校的教学管理、学生管理、可持续发展具有重要的现实意义。本文从实际管理需求出发,研究设计开发学生行为数据分析系统,设计学生画像、活动轨迹、图书借阅等主题分析和成绩挂科、社交关系、生活规律、宿舍晚归、联系不畅等预警功能模块,设计相应的数据库表结构;从学校的教务系统、学工系统、一卡通系统、门禁系统中抽取学生行为数据,对数据进行清洗和储存;运用Apriori关联和提升树分类算法,设计实现对成绩挂科、贫困生预测等功能进行分析预警的算法;基于信息熵和多元线性模型,设计实现分析学生社交关系等功能的算法;使用核概率密度和信息熵,设计实现对学生生活规律等功能进行分析预警的算法;并将数据分析结果以可视化方式展示。实验测试结果表明,设计的系统可实现对学生行为的分析和预警,可以对可能需要特别关注的学生进行及早引导和帮助,为提高关注效率以及安全管理工作提供重要的决策支持参考。
二、Visual Foxpro在高校教务管理网络中的应用（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、Visual Foxpro在高校教务管理网络中的应用（论文提纲范文）
（1）基于ASP.NET的智能教务管理系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第2章 相关技术概述 |
| 2.1 ASP.NET技术 |
| 2.2 B/S架构 |
| 2.3 SQL数据库 |
| 2.4 IIS服务 |
| 2.5 其他相关技术 |
| 第3章 系统需求分析 |
| 3.1 可行性分析 |
| 3.2 功能需求分析 |
| 3.2.1 系统功能模块分析 |
| 3.2.2 系统用户功能分析 |
| 3.2.3 排课问题分析 |
| 3.2.4 主观题阅卷问题分析 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 第4章 系统设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 系统功能设计 |
| 4.2.1 教师子系统 |
| 4.2.2 学生子系统 |
| 4.2.3 管理员子系统 |
| 4.2.4 时序图 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 E-R分析 |
| 4.3.2 数据表设计 |
| 4.4 自动排课功能设计 |
| 4.4.1 算法分析 |
| 4.4.2 基本原理 |
| 4.4.3 问题分析 |
| 4.4.4 模型构建 |
| 4.4.5 算法设计 |
| 4.4.6 算法实现 |
| 4.5 主观题阅卷功能设计 |
| 4.5.1 技术分析 |
| 4.5.2 问题分析 |
| 4.5.3 双向关键词匹配设计 |
| 4.5.4 中文分词设计 |
| 4.5.5 向量空间计算模型设计 |
| 4.5.6 主观题阅卷实现 |
| 4.6 系统安全设计 |
| 第5章 系统实现 |
| 5.1 系统接口实现 |
| 5.2 系统权限控制实现 |
| 5.3 系统功能模块实现 |
| 5.3.1 登录模块实现 |
| 5.3.2 教师管理模块实现 |
| 5.3.3 学生管理模块实现 |
| 5.3.4 课程管理模块实现 |
| 5.3.5 考务管理模块实现 |
| 5.3.6 信息发布模块实现 |
| 5.3.7 系统管理模块实现 |
| 第6章 系统测试 |
| 6.1 测试概述 |
| 6.2 测试方法 |
| 6.3 系统功能性能测试 |
| 6.4 系统算法测试 |
| 6.5 测试结果 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间研究成果 |
（2）高校微信公众平台思想政治教育功能研究 ——以四川省高校为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究意义与研究现状 |
| 1.1.1 研究意义 |
| 1.1.2 国内外研究现状 |
| 1.1.3 研究述评 |
| 1.2 研究思路与研究方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容与研究创新 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 预期创新 |
| 第2章 高校微信公众平台思想政治教育功能的学理探究 |
| 2.1 高校微信公众平台的内涵界定 |
| 2.1.1 微信公众平台的定义阐释 |
| 2.1.2 高校微信公众平台的内涵分析 |
| 2.2 高校微信公众平台思想政治教育功能的内涵解析 |
| 2.2.1 思想政治教育的概念理解 |
| 2.2.2 思想政治教育功能的内涵辨析 |
| 2.2.3 高校微信公众平台思想政治教育功能的内涵剖析 |
| 2.3 高校微信公众平台思想政治教育功能的理论基础 |
| 2.3.1 马克思主义理论基础 |
| 2.3.2 思想政治教育学的理论支撑 |
| 2.3.3 习近平新时代中国特色社会主义思想的理论指导 |
| 2.3.4 相关学科知识的理论借鉴 |
| 2.4 高校微信公众平台思想政治教育功能的实践价值 |
| 2.4.1 高校微信公众平台思想政治教育功能的必要性分析 |
| 2.4.2 高校微信公众平台思想政治教育功能的可行性分析 |
| 2.4.3 高校微信公众平台思想政治教育功能的迫切性分析 |
| 第3章 高校微信公众平台思想政治教育功能的类别展现 |
| 3.1 认知功能 |
| 3.1.1 形式认知 |
| 3.1.2 内容认知 |
| 3.1.3 载体认知 |
| 3.2 导向功能 |
| 3.2.1 政治导向 |
| 3.2.2 思想导向 |
| 3.2.3 行为导向 |
| 3.3 互动功能 |
| 3.3.1 实时互动 |
| 3.3.2 平等互动 |
| 3.3.3 多元互动 |
| 3.4 服务功能 |
| 3.4.1 咨询服务 |
| 3.4.2 查询服务 |
| 3.4.3 推送服务 |
| 3.5 开发功能 |
| 3.5.1 感官体验,激发学习兴趣 |
| 3.5.2 在线交流,激活创新精神 |
| 3.5.3 思维训练,提升辩证素养 |
| 3.6 凝聚功能 |
| 3.6.1 传承优良传统,增进文化认同 |
| 3.6.2 塑造执政形象,强化政党认同 |
| 3.6.3 弘扬民族精神,提升民族认同 |
| 3.6.4 厚植爱国情怀,夯实国家认同 |
| 第4章 高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的现状分析 |
| 4.1 高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的阵地样态 |
| 4.1.1 高校微信公众平台开通的普遍性 |
| 4.1.2 高校微信公众平台定位的多元化 |
| 4.1.3 高校微信公众平台栏目的个性化 |
| 4.1.4 高校微信公众平台运营的共通性 |
| 4.2 高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的内容分析 |
| 4.2.1 高校微信公众平台内容类型的多样性 |
| 4.2.2 高校微信公众平台时政要点的差异性 |
| 4.3 高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的现实成效 |
| 4.3.1 实名主体与运营主体各显其能 |
| 4.3.2 栏目设置与菜单设计有章可循 |
| 4.3.3 先进典型与特色内容深受青睐 |
| 4.4 高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的问题表现 |
| 4.4.1 思政力量投入不足,运营推送专业不强 |
| 4.4.2 平台定位认知不准,思政栏目服务欠缺 |
| 4.4.3 内容建设导向不够,思政内容认同不高 |
| 4.5 高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的制约因素 |
| 4.5.1 平台的运营缺乏思政教育观念 |
| 4.5.2 学生对平台思政功能认知不足 |
| 4.5.3 教育双方对平台需求存在偏差 |
| 4.5.4 平台推送内容和形式创新不够 |
| 4.5.5 平台的机制建设弱化思政功能 |
| 第5章 高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的规范遵循 |
| 5.1 高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的理念遵循 |
| 5.1.1 秉持“育人为本”的理念宗旨 |
| 5.1.2 坚持“学生主体”的本位回归 |
| 5.1.3 增强“互动交流”的协同意识 |
| 5.2 高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的指导原则 |
| 5.2.1 坚持主导性与多样性相结合的原则 |
| 5.2.2 坚持灌输性与启发性相结合的原则 |
| 5.2.3 坚持人文性与科学性相结合的原则 |
| 5.3 高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的价值遵循 |
| 5.3.1 坚守激浊扬清的价值立场 |
| 5.3.2 洞察青年学生的价值诉求 |
| 5.3.3 明晰因时而进的价值趋向 |
| 5.4 高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的目标指向 |
| 5.4.1 以坚定理想信念筑牢精神之基 |
| 5.4.2 以中华优秀道德涵养时代青年 |
| 5.4.3 以红色革命文化传承使命担当 |
| 第6章 高校微信公众平台思想政治教育功能发挥的实践路径 |
| 6.1 加强队伍建设:以专业的“微”力量提升水平 |
| 6.1.1 强化政治素养 |
| 6.1.2 加强业务学习 |
| 6.1.3 实施名师计划 |
| 6.1.4 发挥全员作用 |
| 6.2 提升学生素养:以良好的“微”素养重塑自我 |
| 6.2.1 提升学生媒介素养 |
| 6.2.2 培育学生意见领袖 |
| 6.2.3 提升信息甄别能力 |
| 6.2.4 激发自我教育意识 |
| 6.3 加强内容建设:以丰富的“微”内容感召学生 |
| 6.3.1 创新推送类型 |
| 6.3.2 重视标题制作 |
| 6.3.3 创新话语体系 |
| 6.3.4 打造精品栏目 |
| 6.3.5 把握推送时机 |
| 6.4 健全保障机制:以完善的“微”机制引领发展 |
| 6.4.1 强化领导机制 |
| 6.4.2 规范管理机制 |
| 6.4.3 优化评估机制 |
| 6.4.4 健全协调机制 |
| 结论 |
| 附录 |
| 一、微信公众平台思想政治教育功能发挥的应用范例 |
| 1.思想政治教育微信公众平台“明德e堂”的构建 |
| 2.思想政治教育微信公众平台“明德e堂”的运营 |
| 3.思想政治教育微信公众平台“明德e堂”的展望 |
| 二、省内高校微信公众平台情况汇总 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
（3）K-modes算法与神经网络在教学评价与学习预测中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关概念与技术 |
| 2.1 教育大数据 |
| 2.1.1 教育大数据的概念 |
| 2.1.2 教育大数据的特征分析 |
| 2.2 聚类算法 |
| 2.2.1 聚类分析概述 |
| 2.2.2 K-means聚类算法 |
| 2.2.3 K-modes聚类算法 |
| 2.2.4 异常数据检测方法 |
| 2.3 神经网络 |
| 2.3.1 神经网络概述 |
| 2.3.2 神经网络的基本结构与分类 |
| 第三章 改进的K-modes算法在高校教师教学状况评价中应用 |
| 3.1 问题提出及评教数据选取与数据结构分析 |
| 3.1.1 问题提出 |
| 3.1.2 评教数据选取与分析 |
| 3.2 学生评教数据预处理 |
| 3.2.1 学生评教数据值转换 |
| 3.2.2 学生评教数据清洗 |
| 3.2.3 分类数据文件合并 |
| 3.3 改进的K-MODES算法在高校教师教学能力评价中的应用 |
| 3.3.1 聚类族数K的确定 |
| 3.3.2 初始聚类中心的确定 |
| 3.3.3 K-modes算法的改进 |
| 3.3.4 用改进的K-modes算法实现对教师教学状况的评价 |
| 3.4 实验数据分析 |
| 第四章 神经网络模型在大学生在线学习预测中的应用研究 |
| 4.1 问题提出及模型准备 |
| 4.1.1 问题提出与分析 |
| 4.1.2 模型准备 |
| 4.2 模型建立与求解 |
| 4.2.1 模型建立 |
| 4.2.2 模型求解 |
| 4.3 预测与结果分析 |
| 4.3.1 预测 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 主要工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间已发表论文 |
（4）基于计算机视觉的课堂实时考勤系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状分析 |
| 1.2.1 课堂考勤研究现状 |
| 1.2.2 计算机视觉技术研究现状 |
| 1.3 论文研究内容介绍 |
| 1.4 论文主要创新点 |
| 第二章 人脸检测算法研究与仿真 |
| 2.1 人脸检测算法相关研究 |
| 2.2 YOLO检测算法原理 |
| 2.2.1 YOLO算法检测单元格 |
| 2.2.2 YOLO算法神经网络结构 |
| 2.2.3 YOLO算法的损失函数 |
| 2.2.4 YOLO算法的应用与发展 |
| 2.3 神经网络优化原理 |
| 2.3.1 残差网络 |
| 2.3.2 特征金字塔网络 |
| 2.3.3 注意力机制网络 |
| 2.3.4 软交叉联合网络 |
| 2.4 改进的人脸检测算法 |
| 2.4.1 CBL结构单元设计 |
| 2.4.2 残差单元和残差块 |
| 2.4.3 注意力模块设计 |
| 2.4.4 特征融合模块 |
| 2.4.5 输出层和多任务联合损失 |
| 2.5 模型训练 |
| 2.5.1 训练数据集 |
| 2.5.2 实验环境与模型训练方式 |
| 2.6 人脸检测模型仿真结果和评价 |
| 2.6.1 评价指标 |
| 2.6.2 消融实验 |
| 2.6.3 人脸检测性能对比评价 |
| 2.6.4 人脸检测仿真效果分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 人脸识别算法研究与仿真 |
| 3.1 人脸识别算法相关研究 |
| 3.2 人脸识别相关原理研究 |
| 3.2.1 L1-范数 |
| 3.2.2 主成分分析 |
| 3.2.3 基于L1范数的主成分分析 |
| 3.2.4 局部二进制模式 |
| 3.2.5 空间金字塔池化 |
| 3.3 人脸识别特征提取网络设计 |
| 3.3.1 卷积层 |
| 3.3.2 非线性层 |
| 3.3.3 空间金字塔池化层 |
| 3.4 人脸识别分类器 |
| 3.5 超参数调整 |
| 3.5.1 卷积层过滤器的大小选择 |
| 3.5.2 卷积层过滤器的数量选择 |
| 3.5.3 非线性层LBP的邻域大小 |
| 3.5.4 池化层的空间金字塔等级 |
| 3.6 人脸识别仿真结果与分析 |
| 3.6.1 对比算法介绍 |
| 3.6.2 Yale人脸数据集实验结果 |
| 3.6.3 FERET人脸数据集实验结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 WEB应用开发框架研究与设计 |
| 4.1 WEB应用开发框架相关研究 |
| 4.2 MVC框架设计模式 |
| 4.3 开发环境部署 |
| 4.4 基于PYTHON和 FLASK搭建MVC开发框架 |
| 4.4.1 建立MVC框架工程目录 |
| 4.4.2 MVC开发框架基础配置 |
| 4.4.3 启动MVC开发框架 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 课堂实时考勤系统实现 |
| 5.1 系统总体结构设计 |
| 5.1.1 控制层设计 |
| 5.1.2 模型层设计 |
| 5.1.3 视图层设计 |
| 5.2 课堂实时考勤系统软件设计 |
| 5.2.1 服务器软件设计 |
| 5.2.2 客户端软件设计 |
| 5.2.3 嵌入式视频采集系统软件设计 |
| 5.3 课堂实时考勤系统功能测试 |
| 5.4 系统实时性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 论文总结与展望 |
| 6.1 研究内容总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内高校图书馆借阅管理的研究现状综述 |
| 1.2.2 国外高校图书馆借阅管理的研究现状综述 |
| 1.2.3 国内外文献综述的简析 |
| 1.3 主要研究内容及方法 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 主要研究方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP的可行性 |
| 2.1 高校图书馆借阅APP用户需求分析 |
| 2.1.1 高校图书馆管理现状及问题 |
| 2.1.2 高校图书馆APP个性化推荐的作用 |
| 2.1.3 高校图书馆借阅APP用户使用行为及需求分析 |
| 2.2 高校图书馆借阅APP设计原则 |
| 2.2.1 内容多元化原则 |
| 2.2.2 人性化个性推荐原则 |
| 2.2.3 面对情感需求的趣味性原则 |
| 2.3 高校图书馆借阅APP设计研究的技术支撑 |
| 2.3.1 推荐算法实现的指标 |
| 2.3.2 基于协同过滤推荐算法的书籍推荐可行性 |
| 2.3.3 基于协同过滤推荐算法的书籍推荐流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP的设计 |
| 3.1 高校图书馆借阅APP界面视觉设计 |
| 3.1.1 高校图书馆借阅APP界面的布局设计 |
| 3.1.2 高校图书馆借阅APP界面色彩运用设计 |
| 3.1.3 高校图书馆借阅APP界面按钮图标设计 |
| 3.2 高校图书馆借阅APP功能模块设计 |
| 3.2.1 图书推荐主题模块设计 |
| 3.2.2 好友模块设计 |
| 3.2.3 VR地图模块设计 |
| 3.2.4 个人中心模块设计 |
| 3.3 基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP实现方式 |
| 3.3.1 开发模式和框架的选择 |
| 3.3.2 系统功能的实现 |
| 3.3.3 MYSQL数据库的设计 |
| 3.3.4 Andriod开发环境 |
| 3.3.5 VR实景地图展示 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP设计用户体验及效果评估 |
| 4.1 高校图书馆借阅APP的用户体验测试 |
| 4.1.1 用户体验要素划分 |
| 4.1.2 用户体验测试内容设计 |
| 4.1.3 用户体验测试实施过程 |
| 4.2 高校图书馆借阅APP的用户体验结果分析 |
| 4.2.1 视觉体验结果分析 |
| 4.2.2 内容体验结果分析 |
| 4.2.3 交互体验结果分析 |
| 4.2.4 情感体验结果分析 |
| 4.3 高校图书馆借阅APP设计的价值意义 |
| 4.3.1 个性化推荐促进以用户为中心的服务管理模式 |
| 4.3.2 促进高校图书馆数字化、智能化管理发展 |
| 4.3.3 引导及重塑受众阅读纸质书籍理念 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 附录1 高校图书馆借阅App设计问卷调查 |
| 附录2 工大云读APP用户体验测试调查表 |
| 致谢 |
（6）基于KVM与IDV架构的桌面云服务端设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外相关进展 |
| 1.2.1 国外发展现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 主要工作及创新点 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 虚拟化及桌面云相关技术介绍 |
| 2.1 虚拟化技术概述 |
| 2.1.1 虚拟化的定义 |
| 2.1.2 Hypervisor的分类 |
| 2.2 KVM虚拟化实现原理 |
| 2.2.1 KVM简介 |
| 2.2.2 QEMU-KVM交互机制 |
| 2.3 虚拟化管理工具libvirt |
| 2.4 桌面云主流架构 |
| 2.4.1 VDI架构 |
| 2.4.2 IDV架构 |
| 2.4.3 VOI架构 |
| 2.4.4 主流架构特性对比 |
| 2.5 其他相关技术 |
| 2.5.1 桌面传输协议SPICE |
| 2.5.2 命令行工具virt-install |
| 2.5.3 分布式存储系统Ceph |
| 2.5.4 虚拟交换机Open v Switch |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 IDV架构桌面云系统总体设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 业务场景分析 |
| 3.1.2 系统角色与用户组设计 |
| 3.1.3 功能性需求 |
| 3.1.4 非功能性需求 |
| 3.2 系统架构设计 |
| 3.2.1 整体架构设计 |
| 3.2.2 物理架构设计 |
| 3.2.3 逻辑架构设计 |
| 3.3 功能模块设计 |
| 3.3.1 云实验室业务逻辑功能 |
| 3.3.2 桌面云平台管理功能 |
| 3.4 数据模型设计 |
| 3.4.1 数据库表设计 |
| 3.4.2 数据模型E-R图 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 桌面云服务端详细设计与实现 |
| 4.1 服务端程序具体实现 |
| 4.1.1 代码组织结构 |
| 4.1.2 重要的包和结构体 |
| 4.2 服务端API接口设计与实现 |
| 4.2.1 接口的路由设计 |
| 4.2.2 服务端程序的启动流程 |
| 4.2.3 HTTP请求的处理流程 |
| 4.3 用户与教学管理功能设计与实现 |
| 4.3.1 用户的创建与删除 |
| 4.3.2 创建班级并关联学生 |
| 4.3.3 创建课程并关联班级 |
| 4.4 云桌面管理功能设计与实现 |
| 4.4.1 桌面池与用户组的关联 |
| 4.4.2 云桌面的批量创建 |
| 4.4.3 云桌面的交付运行 |
| 4.4.4 虚拟机的生命周期管理 |
| 4.5 镜像存储方案设计与实现 |
| 4.5.1 镜像存储方案的整体架构 |
| 4.5.2 存储池的状态管理 |
| 4.5.3 存储池的类型及定义 |
| 4.5.4 镜像的格式、类型及用途 |
| 4.5.5 镜像的创建与更新 |
| 4.5.6 使用Ceph RBD作为虚拟机镜像 |
| 4.6 虚拟网络方案设计与实现 |
| 4.6.1 云桌面的网络拓扑结构 |
| 4.6.2 使用Linux网桥+NAT模式实现外部网络访问 |
| 4.6.3 使用OVS+VXLAN Tunnel实现跨物理机的VXLAN网络 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统构建、运行与测试 |
| 5.1 系统运行环境 |
| 5.1.1 服务端程序的开发环境 |
| 5.1.2 云端服务器硬件配置与软件环境 |
| 5.1.3 本地主机硬件配置与软件环境 |
| 5.2 系统功能测试 |
| 5.2.1 用户与教学管理功能 |
| 5.2.2 云桌面的批量创建与运行功能 |
| 5.2.3 存储池与镜像管理功能 |
| 5.2.4 虚拟网络管理功能 |
| 5.2.5 云桌面管理与监控功能 |
| 5.3 系统性能测试 |
| 5.3.1 虚拟机性能测试 |
| 5.3.2 云桌面并发启动测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）基于微服务的高校数据共享开放服务平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高校数据共享开放现状 |
| 1.2.2 隐私保护技术的研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 本论文的主要章节组织 |
| 第二章 高校数据共享开放相关理论及技术综述 |
| 2.1 数据共享开放相关理论 |
| 2.1.1 高校数据的特征 |
| 2.1.2 数据共享开放模式 |
| 2.2 相关技术综述 |
| 2.2.1 微服务相关概念 |
| 2.2.2 Spring Cloud微服务技术框架 |
| 2.2.3 Docker容器引擎 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 数据共享开放服务平台的需求分析 |
| 3.1 平台概述 |
| 3.2 用户角色分析 |
| 3.3 整体功能需求分析 |
| 3.4 数据共享中心功能需求分析 |
| 3.4.1 数据接口中间件需求分析 |
| 3.4.2 API服务中心需求分析 |
| 3.4.3 数据脱敏的需求分析 |
| 3.5 平台门户功能需求分析 |
| 3.5.1 开发者中心需求分析 |
| 3.5.2 管理中心需求分析 |
| 3.6 非功能性需求分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 数据共享开放服务平台的设计 |
| 4.1 整体功能架构设计 |
| 4.2 数据共享中心设计 |
| 4.2.1 数据接口中间件设计 |
| 4.2.2 API服务中心设计 |
| 4.2.3 数据接口共享规范设计 |
| 4.3 平台门户设计 |
| 4.3.1 平台用户角色权限设计 |
| 4.3.2 开发者中心设计 |
| 4.3.3 管理中心设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 数据共享开放服务平台的隐私保护技术研究 |
| 5.1 隐私保护方案设计 |
| 5.2 隐私数据匿名算法的优化与设计 |
| 5.2.1 p-sensitive k-匿名算法 |
| 5.2.2 改进的(p,θ)k-匿名算法 |
| 5.2.3 实验结果及分析 |
| 5.3 改进的(p,θ)k-匿名算法的应用 |
| 5.3.1 算法应用的工作流程 |
| 5.3.2 算法辅助数据规范设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 高校数据共享开放服务平台的实现与测试 |
| 6.1 开发环境 |
| 6.2 核心功能实现 |
| 6.2.1 数据接口中间件的实现 |
| 6.2.2 数据脱敏模块的实现 |
| 6.2.3 服务端负载均衡功能实现 |
| 6.3 平台功能测试及应用示例 |
| 6.3.1 平台数据服务接入 |
| 6.3.2 平台数据服务的获取及应用 |
| 6.3.3 脱敏功能测试 |
| 6.3.4 管理中心功能测试 |
| 6.4 性能测试 |
| 6.4.1 横向扩展性能对比 |
| 6.4.2 Nginx对平台性能影响的测试 |
| 6.4.3 平台并发性能测试 |
| 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 |
| 在学期间发表的学术论文及其他科研成果 |
（8）面向实验设备资源管理的调度算法设计与系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究目标 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 实验设备资源管理现状 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 实验设备资源调度问题 |
| 2.1 实验室设备管理 |
| 2.2 调度问题描述 |
| 2.3 基本假设 |
| 2.4 校园用户的调度安排 |
| 2.4.1 实验课程安排中的因素 |
| 2.4.2 实验课程安排中的约束因素描述 |
| 2.4.3 实验课程安排的优化模型 |
| 2.5 远程用户的实验设备共享调度 |
| 2.5.1 实验设备共享的约束条件描述 |
| 2.5.2 共享设备的任务分配与系统模型 |
| 2.5.3 调度任务的数学描述 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于改进遗传算法的最优化调度算法设计 |
| 3.1 常见的现代启发式算法 |
| 3.2 遗传算法介绍 |
| 3.2.1 遗传算法的基本思想 |
| 3.2.2 遗传算法的数学表示 |
| 3.2.3 遗传算法的基本操作 |
| 3.3 遗传算法求解最优化调度模型 |
| 3.3.1 编码规则 |
| 3.3.2 适应度函数设计 |
| 3.4 基于父代精英选择策略改进遗传算法 |
| 3.5 实验验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 面向远程用户的动态调度算法与中间件设计 |
| 4.1 中间件技术介绍 |
| 4.2 消息中间件的特点 |
| 4.3 基于消息中间件技术的实验设备调度 |
| 4.3.1 调度系统架构 |
| 4.3.2 实验安排规则 |
| 4.3.3 调度算法设计 |
| 4.3.4 算法具体实现流程 |
| 4.4 实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统开发设计 |
| 5.1 系统开发目标 |
| 5.2 系统整体架构与主要功能模块 |
| 5.3 数据库表设计 |
| 5.4 实现程序设计 |
| 5.4.1 系统开发工具 |
| 5.4.2 程序实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）社交媒体在高校影视制作课程教学交互中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 影视制作课程亟需探索新的教学方式 |
| 1.1.2 社交媒体为教学交互的开展提供了良好的平台 |
| 1.2 研究目标及意义 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 核心概念界定 |
| 1.4.1 社交媒体 |
| 1.4.2 教学交互 |
| 1.5 本文的组织结构 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 影视制作课程教学研究现状 |
| 2.2 教学交互研究现状 |
| 2.3 社交媒体在教学中的应用研究现状 |
| 2.4 社交媒体在影视课程教学中的研究现状 |
| 第三章 研究设计与过程 |
| 3.1 学生社交媒体应用现状与课程需求调查分析 |
| 3.1.1 问卷设计 |
| 3.1.2 学生需求与特征分析 |
| 3.1.3 学生社交媒体使用情况分析 |
| 3.2 社交媒体中影视制作课程教学交互方案设计 |
| 3.2.1 社交媒体的设计 |
| 3.2.2 交互策略的设计 |
| 3.2.3 交互管理的设计 |
| 3.2.4 交互评价的设计 |
| 3.3 基于社交媒体的影视制作课程教学交互实施 |
| 第四章 结果与分析 |
| 4.1 基于社交媒体的影视制作课程教学交互特征分析 |
| 4.1.1 基于社交媒体的交互行为分析 |
| 4.1.2 基于社交媒体的交互关系分析 |
| 4.1.3 基于社交媒体的交互内容分析 |
| 4.2 基于社交媒体的影视制作课程教学交互效果分析 |
| 4.2.1 基于社交媒体的交互动机分析 |
| 4.2.2 基于社交媒体的交互体验分析 |
| 4.2.3 访谈总结 |
| 4.3 基于社交媒体的影视制作课程教学交互改进策略 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究不足与展望 |
| 5.2.1 研究不足 |
| 5.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 社交媒体教学交互的现状调查问卷 |
| 附录2 基于社交媒体的影视制作课程教学交互效果调查问卷 |
| 附录3 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（10）学生行为数据分析系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 学生行为数据分析系统需求分析 |
| 2.1 学生行为数据分析系统总体需求 |
| 2.2 用户需求分析 |
| 2.2.1 学生行为预警需求分析 |
| 2.2.2 学生行为分析需求分析 |
| 2.3 功能需求分析 |
| 2.3.1 学生行为画像分析 |
| 2.3.2 学生行为主题分析 |
| 2.3.3 学生行为预警中心 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统总体结构及关键算法 |
| 3.1 数据平台架构 |
| 3.2 学生行为数据分析系统总体结构 |
| 3.2.1 行为数据抽取 |
| 3.2.2 行为数据清洗 |
| 3.2.3 行为数据挖掘分析 |
| 3.3 学生行为数据分析关键算法 |
| 3.3.1 成绩挂科预测 |
| 3.3.2 社交关系分析 |
| 3.3.3 生活规律预警 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 学生行为数据分析系统设计实现 |
| 4.1 系统设计原则 |
| 4.2 系统功能架构 |
| 4.3 系统功能模块设计 |
| 4.3.1 功能模块描述 |
| 4.3.2 主要功能实现与展示 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结 |
| 5.1 主要工作成果 |
| 5.2 下一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
四、Visual Foxpro在高校教务管理网络中的应用（论文参考文献）
- [1]基于ASP.NET的智能教务管理系统的研究与设计[D]. 王馨磊. 华北理工大学, 2020(02)
- [2]高校微信公众平台思想政治教育功能研究 ——以四川省高校为例[D]. 张冀. 西南交通大学, 2020(07)
- [3]K-modes算法与神经网络在教学评价与学习预测中的应用研究[D]. 崔桓睿. 延安大学, 2020(10)
- [4]基于计算机视觉的课堂实时考勤系统的设计与实现[D]. 牛作东. 贵州大学, 2020(04)
- [5]基于协同过滤个性化推荐算法的高校图书馆借阅APP设计研究[D]. 曾乔美旭. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [6]基于KVM与IDV架构的桌面云服务端设计与实现[D]. 苏传宇. 华南理工大学, 2020(02)
- [7]基于微服务的高校数据共享开放服务平台的设计与实现[D]. 符精晶. 江苏大学, 2020(02)
- [8]面向实验设备资源管理的调度算法设计与系统实现[D]. 孙博. 杭州电子科技大学, 2020(01)
- [9]社交媒体在高校影视制作课程教学交互中的应用研究[D]. 马荣炜. 南京邮电大学, 2019(02)
- [10]学生行为数据分析系统研究与设计[D]. 黄东. 广西大学, 2019(02)