信息论文题目

通信信息论文题目

学术堂整理了十五个通信工程毕业论文题目供大家进行参考：1、高移动无线通信抗多普勒效应技术研究进展2、携能通信协作认知网络稳态吞吐量分析和优化3、协作通信中基于链路不平衡的中继激励4、时间反转水声通信系统的优化设计与仿真5、散射通信系统电磁辐射影响分析6、无人机激光通信载荷发展现状与关键技术7、数字通信前馈算法中的最大似然同步算法仿真8、沙尘暴对对流层散射通信的影响分析9、测控通信系统中低延迟视频编码传输方法研究10、传输技术在通信工程中的应用与前瞻11、城市通信灯杆基站建设分析12、电子通信技术中电磁场和电磁波的运用13、关于军事通信抗干扰技术进展与展望14、城轨无线通信系统改造方案研究15、无线通信系统在天津东方海陆集装箱码头中的运用

随着时代的发展，网络通信已广泛地应用于政治、军事，经济及科学等各个领域，它改变了传统的事务处理方式，对社会的进步和发展起着很大的推动作用。下面我给大家带来通信工程专业毕业论文题目_通信专业论文怎么选题，希望能帮助到大家!

通信工程毕业论文题目

1、通信工程项目管理系统集成服务浅探[J]

2、试述我国通信工程发展现状与前景[J]

3、网络传输技术在通信工程中的应用探析[J]

4、通信工程中多网融合技术的应用问题探析[J]

5、探究有线传输技术在通信工程中的应用及发展方向[J]

6、探讨通信工程项目的网络优化[J]

7、应用型通信工程专业计算机类课程建设研究[J]

8、结合3G/4G网络与GPS定位技术实现通信工程现场监理[J]

9、通信工程的风险管理探讨[J]

10、如何解决通信工程管理中的问题[J]

11、通信工程设计单位标准化管理研究[J]

12、传输技术在通信工程中的应用解析[J]

13、通信工程施工管理模式的创新研究[J]

14、通信工程中有线传输技术的应用及改进[J]

15、通信工程项目中的风险管理与控制策略研究[J]

16、探析通信工程中传输技术的广泛应用[J]

17、浅谈通信工程项目的质量管理[J]

18、项目管理方法在移动通信工程管理中的应用研究[J]

19、通信工程项目管理研究[J]

20、通信工程光缆施工的质量控制探讨[J]

21、试论在通信工程施工过程中信息化管理的应用[J]

22、浅谈传输技术在通信工程中的应用及发展[J]

23、浅谈通信工程技术传输的有效管理策略[J]

24、信息通信工程中传输技术的有效应用[J]

25、铁路通信工程中无线接入技术的应用探究[J]

26、试论通信工程的特点及发展现状与前景[J]

27、浅谈通信工程发展前景[J]

28、以华为公司为例探析通信工程技术的社会经济价值[J]

29、传输技术在通信工程中的应用与发展趋势[J]

30、通信工程建设进度控制研究[J]

31、关于多网融合在通信工程中的应用分析[J]

32、基于通信工程传输技术的应用研究[J]

33、强化通信工程安全管理的对策[J]

34、通信工程存在的经济问题和发展分析[J]

35、通信工程管理在项目中的应用[J]

36、探讨通信工程项目的网络优化方式[J]

37、传输技术对通信工程的作用[J]

38、浅谈通信工程传输技术的应用[J]

39、通信工程中有线传输技术的应用及改进[J]

40、刍议通信工程传输技术的现状与未来发展[J]

41、浅析我国通信工程发展现状与展望[J]

42、通信工程项目管理中关键点的标准化研究[J]

43、软交换技术在通信工程中的应用及发展方向[J]

44、探究通信工程专业学生就业现状及对策研究[J]

45、如何提高通信工程监理企业的竞争力[J]

46、通信工程监理企业竞争力探析[J]

47、浅谈通信工程信息技术[J]

48、通信工程中土建工程质量控制探讨[J]

49、通信工程项目管理中系统化、集成化实现的路径分析[J]

50、通信工程中有线传输技术的改进研究[J]

移动通信毕业论文题目

1、大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究

2、典型移动通信基站电磁环境影响模型化研究

3、高速移动通信场景下基于LTE-A中继系统的资源调度关键技术研究

4、基于专利信息分析的我国4G移动通信技术发展研究

5、移动通信基础设施建设中多方合作研究

6、移动通信基站管理系统的设计与实现

7、“营改增”对内蒙古移动通信公司财务管理的影响及对策研究

8、低轨宽带卫星移动通信系统OFDM传输技术研究

9、雷电脉冲对移动通信基站影响的研究

10、平流层CDMA移动通信蜂窝网的性能研究

11、B3G/4G系统中的无线资源分配的研究

12、下一代移动通信系统中跨层资源分配研究

13、基于OFDM的GEO卫星移动通信系统关键技术研究

14、下一代移动通信系统中的关键传输技术研究

15、基于SCP的海峡两岸移动通信产业比较研究

16、多场景下移动通信系统业务承载性能研究

17、未来移动通信系统资源分配与调度策略研究

18、高速铁路移动通信系统性能研究

19、下一代移动通信网络中的无线资源管理与调度策略研究

20、下一代卫星移动通信系统关键技术研究

21、混能供电移动通信网络的节能方法研究

22、移动通信数据挖掘关键应用技术研究

23、移动通信系统中的认证和隐私保护协议研究

24、基于移动通信定位数据的交通信息提取及分析方法研究

25、电信运营商在移动通信标准发展中的产业作用关系研究

26、天津移动通信市场非线性预测及面向3G的发展策略研究

27、移动通信产业链创新系统研究

28、移动通信智能天线关键技术研究

29、移动通信运营商产品品牌文化研究

30、宽带移动通信系统资源调度和干扰管理的研究

31、未来移动通信基站体系结构--定性理论、方法与实践

32、移动通信系统中天线的分析与设计

33、基于客户的移动通信品牌资产模型及影响机理研究

34、中国移动通信业价格竞争行为研究

35、具有NFC功能的移动通信终端电路设计

36、具有电子支付功能的移动通信终端软件设计

37、移动通信服务业顾客满意度及忠诚度影响因素比较研究

38、移动通信企业市场营销成本管理研究

39、移动通信无线网络建设项目的质量管理研究

40、卫星移动通信系统编码协作技术

通信工程专业论文题目

1、基于61单片机的语音识别系统设计

2、红外遥控密码锁的设计

3、简易无线对讲机电路设计

4、基于单片机的数字温度计的设计

5、甲醛气体浓度检测与报警电路的设计

6、基于单片机的水温控制系统设计

7、设施环境中二氧化碳检测电路设计

8、基于单片机的音乐合成器设计

9、设施环境中湿度检测电路设计

10、基于单片机的家用智能总线式开关设计

11、篮球赛计时记分器

12、汽车倒车防撞报警器的设计

13、设施环境中温度测量电路设计

14、等脉冲频率调制的原理与应用

15、基于单片机的电加热炉温

16、病房呼叫系统

17、单片机打铃系统设计

18、智能散热器控制器的设计

19、电子体温计的设计

20、基于FPGA音频信号处理系统的设计

21、基于MCS-51数字温度表的设计

22、基于SPCE061A的语音控制小车设计

23、基于VHDL的智能交通控制系统

24、基于VHDL语言的数字密码锁控制电路的设计

25、基于单片机的超声波测距系统的设计

26、基于单片机的八路抢答器设计

27、基于单片机的安全报警器

28、基于SPCE061A的易燃易爆气体监测仪设计

29、基于CPLD的LCD显示设计

30、基于单片机的电话远程控制家用电器系统设计

31、基于单片机的交通信号灯控制电路设计

32、单片机的数字温度计设计

33、基于单片机的可编程多功能电子定时器

34、基于单片机的空调温度控制器设计

35、数字人体心率检测仪的设计

36、基于单片机的室内一氧化碳监测及报警系统的研究

37、基于单片机的数控稳压电源的设计

38、原油含水率检测电路设计

39、基于AVR单片机幅度可调的DDS信号发生器

40、四路数字抢答器设计

41、单色显示屏的设计

42、基于CPLD直流电机控制系统的设计

43、基于DDS的频率特性测试仪设计

44、基于EDA的计算器的设计

45、基于EDA技术的数字电子钟设计

46、基于EDA技术的智力竞赛抢答器的设计

47、基于FPGA的18路智力竞赛电子抢答器设计

48、基于USB接口的数据采集系统设计与实现

49、基于单片机的简易智能小车的设计

50、基于单片机的脉象信号采集系统设计

51、一种斩控式交流电子调压器设计

52、通信用开关电源的设计

53、鸡舍灯光控制器

54、三相电机的保护控制系统的分析与研究

55、信号高精度测频方法设计

56、高精度电容电感测量系统设计

57、虚拟信号发生器设计和远程实现

58、脉冲调宽型伺服放大器的设计

59、超声波测距语音提示系统的研究

60、电表智能管理装置的设计

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信息论文题目

关于信息技术论文题目大全

1、区域内开展网络教研的研究与实践

2、浅谈信息学奥赛辅导策略

3、运用“分层教学”优化信息技术课堂教学设计

4、新课程算法教学给我的启迪

5、算法与程序设计教学方法探讨

6、用网络学习评价平台提高课堂教学效果

7、“算法与程序设计”的学习困难的讨论

8、妥善处理课堂偶发事件，构建高效信息技术课堂

9、网络环境下信息技术课引导学生有效利用网络的实践研究

10、网络化多媒体教室的预约管理模式

11、中学生信息技术课应注重信息素养的培养

12、浅谈信息技术教师的班主任工作方法

13、信息技术教学中实施和谐教育之我见

14、算法与程序设计之我见

15、感悟信息技术教学中问题情境的创设

16、高中新课程中《算法与程序设计》教学模式的探究

17、如何在新课程《算法与程序设计》中培养学生的成就感

18、任务驱动教学法在WORD小报制作教学中的应用

19、浅谈小学信息技术的课堂点评

20、让LOGO语言走进信息技术课堂

21、机器人创新教育的实践与探究

22、新课程下高中信息技术与数学整合新探

23、浅谈信息技术新课程改革对课堂教学的改变

24、以情促兴以兴促行以行促果——谈信息技术课堂的情感教学

25、以网络教学平台为依托运，有效实施任务教学

26、基于网络环境的校本课程教学模式研究—探究学习模式Big6的应用

27、“任务驱动”在信息技术教学中的应用

28、异构校园信息系统的实现研究

29、浅谈初中信息技术课教学中的分层教学

30、初探如何提高学生学习信息技术的兴趣

31、优化导入技巧让课堂“活”起来

32、新课程环境下信息技术学科对学生进行评价的一点尝试

33、浅谈信息技术教学策略的开放设计

34、浅谈建构主义理论在初中信息技术课堂教学的作用

35、信息技术教师怎样做博客

36、重视运用多媒体技术，优化数学新课程的实施

37、充分发挥课件室职能为教育教学服务

38、简约而不简单

39、新课程理念下的网络教学初探

40、新课程标准下信息技术教师的素质与能力研究

41、《基于BLOG环境下的教师成长之路》

42、信息技术与物理教学整合性研究与实践

43、如何真正的实现信息技术与课程的整合

44、如何调控信息技术的教学

45、信息技术与基础教育课程整合初探

46、让多媒体走进作文课堂

47、试论运用信息技术与改善学习方式

48、培养学习举趣,提高信息素养

49、试论信息技术与课程整合

50、信息技术课“差异教学”的思考

51、小议新课标环境下的高中信息技术教学

52、让现代信息技术走进数学课堂

53、自主与合作学习在小学信息技术教学中的运用

54、谈谈当前初中信息技术教学的误区与对策

55、信息技术课程中的教育价值的点滴思考

56、多媒体教学让数学课堂充满活力

57、谈“信息技术与课程整合”中教师和学生的角色

58、优化教学，体验成功

59、浅谈CAI在小学数学课堂教学中的应用

60、多媒体与数学整合

61、善用信息技术合作学习语文

62、淡谈信息技术在小学语文课堂教学中的应用

63、激趣，创新，探索，整合

64、初探信息技术与课程整合的亮点

65、信息技术与小学数学整合初探

66、信息技术与初中物理教学整合的实践与反思

67、小学信息技术基础课程教学实践浅探

68、信息技术与课程整合的思考与实践

69、培养学生主动探究的科学素养

70、信息技术漫谈

71、多媒体教学误区浅析

72、浅谈信息技术与小学语文教学的整合

73、新课标下信息技术与初中数学课堂教学的整合

74、信息技术课堂教学中的小组合作学习

75、让信息技术课生动起来

76、加强课程整合培养学习兴趣

77、把课堂还给学生让课堂充满生命的活力

78、以学生为本，搞好信息技术教学

79、浅谈网络环境下互动式教学模式的构建

80、浅谈小学信息技术课的教学

81、信息技术与数学教学的`整合

82、浅谈多媒体信息技术与初中化学教学的整合

83、运用信息技术培养学生自主学习能力

84、计算机在数学教学中的应用

85、运用多媒体技术发展低年级学生的思维

86、培养小学生学习电脑的举趣

87、信息技术与小学数学课程整合浅谈

88、信息技术教育促进小学生综合素质的提高

89、运用多媒体教育技术优化教学课堂教学

90、从生命关怀角度看信息技术教学

91、多媒体是把双刃剑

92、学生水平差异对初中信息技术教学影响的解决方法

93、信息技术与语文课程整合的探讨

94、浅谈CAI设计中应注意的若干问题

95、信息化英语教学模式初探

96、以任务为主线、学生为主体、教师为主导

97、浅谈课件设计原则的指导作用

98、改革课堂教学，培养、提高学生自主学习能力

99、分层教学在信息技术教学中的运用

100、信息技术在语文教学的运用

101、借助信息技术课堂，培养学生基本能力

102、试论素质教育中小学信息技术教育的作用

103、信息技术与数学课堂教学之我见

104、多媒体让语文教学更精彩

105、中小学信息技术多元智能教学策略浅谈

106、浅谈新课改下的信息技术教学

107、信息技术与小学数学课程整合探索

108、让信息技术走进学生心灵

109、小学信息技术课教学探微

110、让美术课更美丽的信息技术与课程整合

111、运用多媒体辅助英语教学

112、个性化教学在信息技术中的运用

113、浅谈信息技术教学

题目是信息管理论文的眼睛，一个好的论文题目能对信息管理的论文起到画龙点睛的作用。以下是我为大家精心准备的2017年信息管理论文的题目，欢迎阅读! 2017年信息管理论文题目(一) 1. 基于JIEE规范的企业应用系统开发 2. 图书管理系统的开发与设计 3. 零售业进销存管理系统的分析与设计 4. 试论我国电子商务支付系统 5. ERP在我国企业信息化中的应用 6. 数字图书馆互操作问题的研究与探讨 7. 统战档案管理系统的设计与实现 8. 校园网站建设初探 9. 中小型企业ERP的实施 10. 面向对象的软件测试技术 11. 图书馆网络化与远程教育 12. 校园网MIS软件平台的系统开发 13. 网络品牌的建设与维护 14. 论网上定房 15. 我国电子政务分析 2017年信息管理论文题目(二) 1. 论在网站开发中的应用 2. 电子商务时代的ERP 3. 基于VB环境下的学生档案管理系统的开发 4. 基于Web的档案管理系统的开发 5. 个人理财及其综合平台研究 6. 网络犯罪及其对策研究 7. 中小型企业ERP实施的相关问题探讨 8. 电子商务环境下企业信息系统的研究 9. 贸易公司管理系统的开发 10. 中小型SCM的开发与应用 11. 基于IEE项目工程分包商管理的实现 12. 基于JSP的管理信息系统的设计与实现 13. JSP技术在基于B/S的航务工程MIS中的应用 14. 软件测试方法及其应用研究 15. 企业MIS建设的策略和方法 16. 电力行业财务管理信息系统的应用研究 17. 关于ERP的应用与实施的研究 18. ERP应用的风险与内部控制 19. 浙江中小企业实施信息化的障碍对策 20. 企业成本预测决策支持系统的研究及应用 2017年信息管理论文题目(三) 1. 论企业信息系统建设中的若干问题 2. 利用ASP开发备用金系统 3. 关于银行电子化问题的研究 4. 并行多元搜索引擎的研究 5. 密码技术在电子商务中的应用 6. 论企业ERP系统中的切换 7. 企业物流信息系统的现状分析 8. 中小企业计算机网络技术应用与发展研究 9. 企业网建设与管理研究 10. 商业网站设计 11. 校园网建设研究 12. 69基于拔号方式的集团公司Internet系统研究 13. 集团公司Internet构建方案的研究与比较 14. 企业Internet系统防火墙的构造 15. ERP在国内电力行业的应用猜你喜欢： 1. 档案职称论文题目 2. 大专计算机毕业论文题目参考 3. 最新版网络工程专业毕业论文题目 4. 有关信息管理毕业论文 5. 信息管理专业论文

信息系统信息技术论文题目

我们，这，给的，好的，吧，

可以从（数据挖掘）的角度下笔开始写~

一、选题：从以下三个方面考虑你的选题第一，理论价值：论文题目必须具有一定的理论意义，你可以从信息技术教育涉及到的理论框架中选择题目，谈到理论框架，最终要的是明确界定理论框架的维度。信息技术教育理论框架的维度我能想到的包括： “信息技术教育的宏观决策和政策研究-信息技术课程建设-信息技术教学与学习-信息技术在其他学科中的应用-信息技术评价与考试-信息技术教育的组织管理”这一维度； “小学-初中-高中-大学”的学段维度，主要涉及不断阶段的年龄特点和发展需要； “正规学校教育系统中的信息技术教育和非正规教育系统中的信息技术教育乃至终生学习中的信息技术”这一维度； “信息技术本身的发展（包括宏观的新技术的研发和使用，也概括具体的面向教育某项产品）对信息技术教育的影响”这一维度； “社会、文化、性别等方面对信息技术的影响”这一维度；当然，如果你选择信息技术在其他学科教学中的应用这类题目，那你既可以从理论上研究信息技术的应用模式或者影响因素，也可以探讨信息技术在某个学科中应用的规律，也可以探讨信息技术与某种教学方法的整合。不同国家、不同地区、不同文化背景中信息技术教育的比较研究维度。你利用上面这些维度作为坐标系，就不难勾画出信息技术教育的框架，也就不难界定出具体的选题。第二，实践意义在从理论框架中选题的同时，还必须考虑你写的论文是否有实践意义。为此，你要明确你的论文的潜在读者或潜在服务对象是哪一个人群；这个人群的需求是什么；这个人群在当前的历史时期内最需要什么样的研究及其研究结果来指导。如果你的论文希望服务于政府或某个学校，那你就必须通过深入系统的调查根据这些机构需求当然，任何需求都是系统的，一篇论文不可能解决所有问题，这时你可以采取的策略包括：确定需求的优先级；或者紧抓核心需求；或者以某个方面为切入点，以点带面论及其他。实践意义对你的文风也有要求，你的论述方式不但要适合毕业论文的规定，最好能兼顾到潜在读者的理解水平。第三，个人的功利意义这跟你毕业后的去向有关，如果你计划毕业后继续读研究生，那么你就从希望报考的研究生专业中，甚至从你希望报考的导师的研究方向中选题，甚至的甚至，你可以直接与你将来的导师联系，请他/她给你建议个题目；如果你将来希望担任中小学信息技术教师，你最好选一个对你将来的教学有益的题目，比如说信息技术教学法、评价方法，或者信息技术教学设计等方面的题目；如果你希望去公司，你也不妨选一个跟教育技术产品相关的题目；如果你希望去教育管理部门工作，你可以选一个跟信息技术教育管理相关的题目，或者选择一个调研性的题目。二、选题后注意研究方法研究方法跟你选择的题目密切相关，不同的选题要求不同的研究方法。本科生大多采用文献综述的方法。如果你有时间、有能力的话，最好到深入到学校或教育系统中，做些实实在在的调查，或者跟教师面对面的做些访谈，甚至可以做些量化的实验。三、关于查阅文献资料你是学信息技术教育的，而且快毕业了，你现在问其他老师在哪里找文献——我对此很不理解——我可以这么说，对于本科毕业论文而言，如果你的外语还可以的话，你可以在网上查询到你需要的资料的90%；即使你的外语不好，你可以在网上查询到你需要的资料的70-80%。你唯一需要注意的是做好引文规范。四、下笔写之前多注意行文规范在下笔之前，最好参考一下一些规范的核心期刊中规范的论文的格式。包括摘要如何写；关键词如何界定；如何写前言或研究的意义；如何把你的观点划分为几个标题并环环相扣地加以论述；最后如何言简意赅地总结的你观点或结论；如何列举参考文献（不同参考文献的不同应用方式尤其应该注意）；如何致谢等等。

信息管理信息系统论文题目

你好，我是信息管理这专业的学姐了，关于这论文的选题，在这我提供几个给你：电脑配件销售网站设计与实现基于SNS的C2C电子商务商誉评价系统的研究与设计基于Excel/VBA的运筹学软件系统设计公司采购部管理信息系统这些论题其实也是我们专业同学所做的毕业论文论题，不知合不合你。如果你要范文或者要设计源文件什么的，再详细问我好了，呵~

我纠结的是写啥子好写...我们老师给的题目，貌似一个学校的奥....教室管理信息系统校园电子商务系统博客远程网络教学系统建设物流信息系统设计搜索引擎优化探析“绿色”信息（网络信息垃圾）相关?C语言试题管理系统的设计与实现毕业论文管理系统信管专业电子词典设计与开发在线调查问卷系统的设计与开发海口市公交车线路查询系统的设计与实现信管专业就业信息系统开发数据结构教学网站开发CRM系统在企业客户忠诚管理的应用研究客户关系管理系统在企业中的应用研究论信息化对企业发展的促进作用——以***为例MIS对企业战略的影响研究——以**公司为例信息化对企业竞争力的影响研究论信息化对企业文化建设的影响国家旅游岛背景下海南旅游信息资源的开发与利用研究海南省农业电子商务发展现状、存在问题及对策研究我校大学生信息需求与利用行为调查研究农产品追溯系统的信息防伪技术浅析浅析农产品追溯信息系统的信息安全国内农产品追溯信息系统的发展现状研究××企业信息技术的外包策略探讨××企业客户关系管理（CRM）探讨××企业信息化建设的问题与对策企业信息化与国际旅游岛发展战略探讨网络环境下的大学生信息消费研究海南信息产业结构分析与发展对策探讨非对称信息条件下大学生就业行为研究网络信息安全的经济学分析电子商务环境下的XX企业信息分析与预测研究海南高校信息资源开发与利用的现状及对策研究

提供一些计算机信息管理的毕业论文的题目，供参考。1.网络监控系统的设计说明:主要目的是帮助用户监控公司内部人员的各种网络操作,及时发现内部人员的违规行为.防止滥用网络资源,及切断内部人员的违规访问连接,尤其防止公司内部资料泄密. 要求:熟悉C++或者JAVA;熟悉TCP/IP和Socket编程;2.基于Web服务的应用程序设计说明:通过学习面向服务的Web服务体系结构,采用多种开发工具,实现Web服务应用程序设计. 要求:熟悉Web服务编程思想和Web服务协议栈;熟悉分布式计算系统;熟悉Web服务器;熟悉Java和VB;熟悉Linux;熟悉数据库应用系统开发;3.在线就业招聘系统的设计与实现说明:系统支持Web客户端提交双方信息,并分别从本人信息库和用人单位信息库查寻和选择.要求个人对信息和用人单位信息进行验证.使得个人,用人单位协议的签署可以在网上完成.要求:ASP(或PHP,JSP),SQLSERVER(ORACLE),Dreamweaver,html,JAVAScript,Delphi以及组件技术等.4.教师教学质量评价系统说明:研究基于C/S模式的教学质量评价系统.包括数据录入,查询,密码设定,统计,打印等基本功能.要求:熟悉数据库,Delphis/VB/C++ Builder等.5.超市在线交易系统说明:通过Internet网络,实现:顾客在网上购买商品;与供货商的联系和交易;职员上网获取信息要求:数据库,ASP/Java/Perl任选其一6.超市管理系统说明:通过LAN,实现:超市的商品进/销/存管理;超市的职员及其他管理要求:数据库,VB/Delphi/VC任选其一7.计算机多媒体辅助教学网站开发要求:使用FrontPage,Dreamweaver,Flash,FireWorks/Photoshop ,ASP/PHP/JSP, Java,HTML/DHTML/XML等工具进行计科系多媒体辅助教学网站的开发.8.试题采编系统要求:B/S模式;实现各种科目的试题采编,存储在相应的试题库中. 环境:WEB服务器,数据库系统(Access或SQL Sever);网页设计软件 (ASP/PHP/JSP)9.试题卷生成系统要求:在B/S模式下计算机自动生成试题卷,并具有试卷审核功能. 环境:WEB服务器,数据库系统(Access或SQL Sever);网页设计软件 (ASP/PHP/JSP)10.在线考试及考试评测系统要求:在B/S模式下根据试题卷生成系统生成的试卷进行在线考核,并进行实时评测环境:WEB服务器,数据库系统(Access或SQL Sever);网页设计软件 (ASP/PHP/JSP)11.稿件投稿及审阅系统要求:研究基于互联网B/S模式的稿件投稿及审阅系统.此系统包括作者投稿,编辑,审稿,查询等子系统.程序设计语言及工具:以及组件技术.12.毕业设计学生选题系统主要内容:研究基于互联网B/S模式的毕业设计学生选题系统.此系统包括系统维护子系统,教师管理子系统,学生选题子系统.需要完成从毕业设计题目及相关教师的输入,学生选题,选题调整以及最终任务确定等多个方面.程序设计语言及工具:(或PHP,JSP),SQLSERVER(ORACLE),Dreamweaver,html,JAVAScript,Delphi组件技术等.13.通用考试系统平台研究主要内容:研究基于互联网B/S模式的通用考试系统平台研究.此系统包括题库建设,出题系统,考试系统,阅卷系统考务管理等多个子系统,主要完成组卷方案设定,组题生成,考务管理等多个基本模块.程序设计语言及工具:(或PHP,JSP),SQLSERVER(ORACLE),Dreamweaver,html,JAVAScript,Delphi以及组件技术.14.房产信息管理系统要求: 基于B/S模式,通过Internet网查询房屋中介公司提供的各类信息.包括:商品房查询,二手房查询,房屋预售面积查询,系统维护等模块.建议开发环境:数据库系统(Access或SQL Sever);网页设计软件 (ASP/PHP/JSP)15.医院信息管理系统要求:1.功能:药房,库房管理收费,住院管理值班管理,统计功能2.开发要求:工作环境:WINDOWS 2000 SQL SERVER 2000 开发工具:自选(如:VB,VC,C++ BUILDER等)16.邮件作业批改,管理系统要求:1.功能:接收作业邮件自动匹配归档发送批改信息统计作业上交情况2.开发要求:工作环境:WINDOWS 2000 SQL SERVER 2000 开发工具:自选(如:VB,VC,C++ BUILDER等)17.基于WEB的高校学生选课系统要求:1.功能:教师,学生,课程信息管理教学计划管理选课管理2.开发要求:工作环境:WINDOWS 2000 SQL SERVER 2000 开发工具:自选(如:VB,VC,C++ BUILDER,ASP等)18.基于内容过滤的Email收发程序要求: 垃圾邮件是全世界的公敌.简单的源地址检查过滤方法已不适应越来越猖狂的网络垃圾.只有经过对内容分析后的处理才是最安全可靠的.这里需要我们设计的是一个简单的Email收发程序,希望在一定程度上可以防止垃圾邮件收发.任务要求:(1)了解Email应用协议;(2)一定的人工智能基础;(3)开发工具不限;(客户关系管理)系统要求:CRM是企业拉近客户关系,有效提升管理水平,充分挖掘客户潜在的消费能力的应用软件.它是目前许多企业都需要的一种管理工具.任务要求:(1)数据库知识;(2)Dephi编程;(3)Winsock编程;20.基于多层的软件体系设计分布式学籍管理系统.内容:建立基于应用服务器的分布式多层软件体系和构造分布式数据库,结合本校学籍管理基本要求,并设计该分布式学籍管理系统.系统要求:c++Builder + Oracle9i(其他)/J2EE+ Oracle9i(其他)21.教材管理系统设计根据本校教材管理的具体要求,使用c++Builder 设计该系统.系统要求:c++Builder + Oracle9i(其他)/其他的开发环境.22.通用期刊稿件处理系统(网络,数据库)开发模式B/S:前台HTML/ASP/XML/JSP后台SQLSERVER2000主要功能:电子投稿,网络审稿稿件查询,服务介绍文章检索,主题推荐信息发布,刊用公告23.网上购物系统主要内容:研究基于互联网上B/S模式的物品销售系统.此系统能管理商品信息,网上商品订购和发送等.程序设计语言及工具:ASP(或PHP,JSP),SQLSERVER(ORACLE),Dreamweaver,html,JAVAScript,Delphi组件技术等.24.人事工资管理系统要求:系统开发采用C/S模式,后台数据库系统采用SQL Server ,操作系统采用Windows NT / 2000,开发工具采用Delphi.描述:人事工资管理系统的主要应用对象是各个企,事业单位.人事工资管理系统包括:人事管理,工资管理,辅助功能及系统维护.25.基于Internet技术的图书销售系统开发主要内容:本系统主要包括用户子系统和管理员子系统.在用户子系统完成用户注册与登陆,图书查询与订购,定单查询以及用户留言等功能.在管理员子系统完成图书管理,用户管理,销售管理和用户留言处理等功能.要求:熟悉ASP+SQL SERVER2000编程

信息论论文题目

请先采纳我为的最佳答案，否则我是不会发给你的。。别怪我，我也是受害者，每次给别人提供帮助后都不采纳我，还故意挑毛病找理由，我做这些事情也是要时间要费脑子的，花时间弄出来什么也得不到，换要挨骂。。我弄这些东西不就是为了这几分吗。做事讲的就是诚信，你信我你就采纳然后我发到你邮箱，不信我也没办法。反正我是不会当好人了。。

1 、论人和自然的和谐发展 2 、论科学共同体与科学精神 3 、论现代科技发展中的伦理学思考 4 、论直觉和灵感在科学认识中的方法论意义 5 、论想象力在科学认识中的方法论意义 6 、论系统论方法在科学认识中的方法论意义 7 、论控制论方法在科学认识中的方法论意义 8 、论信息论方法在科学认识中的方法论意义 9 、试评析库恩的科学革命模式 10 、论世界科技中心的转移与我国的科技自主创新 11 、论科学与宗教

摘要:随着技术革新的不断发展，产业融合正日益成为产业经济发展中的重要现象。产业融合产生的前提是技术融合、业务融合、市场融合以及产业管制环境的变化。按照技术发展的方向，产业融合有产业渗透、产业交叉和产业重组三种形式。由于信息技术的渗透性、带动性、倍增性、网络性和系统性等特征，信息产业的产业融合呈现加速发展的趋势。信息产业的融合有助于提高信息产业的生产效率，改善信息产业的管制方式，加速传统产业的升级改造以及促进信息技术的扩散和渗透。因此，深入研究产业融合理论以及产业融合对于我国信息产业发展的影响，对推动我国的信息化进程，促进产业结构的优化升级具有重要的理论和现实意义。

We propose a new learning paradigm, Local to Global Learning (LGL), for Deep Neural Networks (DNNs) to improve the performance of classification problems. The core of LGL is to learn a DNN model from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set. LGL is most related to the Self-Paced Learning (SPL) algorithm but its formulation is different from trains its data from simple to complex, while LGL from local to global. In this paper, we incorporate the idea of LGL into the learning objective of DNNs and explain why LGL works better from an information-theoretic perspective. Experiments on the toy data, CIFAR-10, CIFAR-100,and ImageNet dataset show that LGL outperforms the baseline and SPL-based algorithms. 我们为深度神经网络（DNN）提出了一种新的学习范式，即从局部到全局学习（LGL），以提高分类问题的性能。LGL的核心是在整个培训集中逐步从更少的类别（本地）学习更多的类别（全局）DNN模型。LGL与自定进度学习（SPL）算法最相关，但其形式与SPL不同。SPL将数据从简单训练到复杂，而将LGL从本地训练到全局。在本文中，我们将LGL的思想纳入了DNN的学习目标，并从信息论的角度解释了LGL为什么表现更好。对玩具数据，CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet数据集的实验表明，LGL优于基线和基于SPL的算法。 Researchers have spent decades to develop the theory and techniques of Deep Neural Networks (DNNs). Now DNNs are very popular in many areas including speech recognition [9], computer vision [16, 20], natural language processing [30] etc. Some techniques have been proved to be effective, such as data augmentation [32, 29] and identity mapping between layers [10, 11]. Recently, some researchers have focused on how to improve the performance of DNNs by selecting training data in a certain order, such as curriculum learning [3] and self-paced learning [17]. Curriculum learning (CL) was first introduced in 2009 by Bengio et al [3]. CL is inspired by human and animal learning which suggests that a model should learn samples gradually from a simple level to a complex level. However, the curriculum often involves prior man-made knowledge that is independent of the subsequent learning process. To alleviate the issues of CL, Self-Paced Learning (SPL) [17] was proposed to automatically generate the curriculum during the training process. SPL assigns a binary weight to each training sample. Whether or not to choose a sample is decided based on the sample’s loss at each iteration of training. Since [17], many modifications of the basic SPL algorithm have emerged. Moreover, [13] introduces a new regularization term incorporating both easiness and diversity in learning. [12] designs soft weighting (instead of binary weight) methods such as linear soft weighting and logarithmic soft weighting. [14] proposes a framework called self-paced curriculum learning (SPCL) which can exploit both prior knowledge before the training and information extracted dynamically during the training. 研究人员花费了数十年的时间来开发深度神经网络（DNN）的理论和技术。现在，DNN在很多领域都非常流行，包括语音识别[9]，计算机视觉[16、20]，自然语言处理[30]等。一些技术已被证明是有效的，例如数据增强[32、29]和层之间的身份映射[10，11]。近来，一些研究人员致力于通过按特定顺序选择训练数据来提高DNN的性能，例如课程学习[3]和自定进度学习[17]。课程学习（CL）由Bengio等人于2009年首次提出[3]。CL受人类和动物学习的启发，这表明模型应该从简单的层次逐步学习到复杂的层次。但是，课程通常涉及先前的人造知识，而这些知识与后续的学习过程无关，为了缓解CL的问题，提出了自定进度学习（SPL）[17]在培训过程中自动生成课程表。SPL将二进制权重分配给每个训练样本。是否选择样本取决于每次训练迭代时样本的损失。自[17]以来，已经出现了对基本SPL算法的许多修改。此外，[13]引入了一个新的正规化术语，在学习中兼顾了易用性和多样性。[12]设计了软加权（而不是二进制加权）方法，例如线性软加权和对数软加权。[14]提出了一种称为自定进度课程学习（SPCL）的框架，该框架可以利用训练之前的先验知识和训练期间动态提取的信息。 However, some SPL-based challenges still remain: 1) It is hard to define simple and complex levels. CL defines these levels according to prior knowledge, which needs to be annotated by human. This process is extremely complicated and time consuming, especially when the number of categories is large. Another solution is to choose simple samples according to the loss like SPL. However, the samples’ losses are related to the choice of different models and hyper-parameters, since it is likely that the loss of a sample is large for one model but small for another; 2) SPL4748 based algorithms always bring additional hyper-parameters. One must tune hyper-parameters very carefully to generate a good curriculum, which increases the difficulty of training the model. 但是，仍然存在一些基于SPL的挑战：1）很难定义简单和复杂的级别。CL根据需要由人类注释的先验知识定义这些级别。此过程极其复杂且耗时，尤其是类别数量很大时。另一种解决方案是根据损耗（如SPL）选择简单样本。但是，样本损失与选择不同的模型和超参数有关，因为一个模型的样本损失可能很大，而另一模型的损失却很小。2）基于SPL4748的算法总是带来附加的超参数。必须非常仔细地调整超参数以生成好的课程表，这增加了训练模型的难度。 To address the above two problems, we propose a new learning paradigm called Local to Global Learning (LGL). LGL learns the neural network model from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set, which brings only one hyper-parameter ( inverse proportional to how many classes to add at each time) to DNN. This new hyper-parameter is also easy to be tuned. Generally, we can improve the performance of DNN by increasing the value of the new hyper-parameter. The intuition behind LGL is that the network is usually better to memorize fewer categories1 and then gradually learns from more categories, which is consistent with the way people learn. The formulation of LGL can be better understood by comparing it with transfer learning shown in Figure 1. In transfer learning, the initial weights of DNNs are transferred from another dataset. But in LGL, the initial weights of DNNs are transferred from the self-domain without knowledge of other datasets. The traditional methods randomly initialize the weights, which do not consider the distributions of the training data and may end up with a bad local minimum; whereas LGL initializes the weights which capture the distributions of the trained data. So LGL can be also seen as an initialization strategy of DNNs. In this paper, we explain the methodology of LGL from the mathematical formulation in detail. Instead of concentrating on sample loss (as in SPL), we pay attention to training DNN effectively by continually adding a new class to DNN. There are three main contributions from this paper: 为了解决上述两个问题，我们提出了一种新的学习范式，称为本地到全球学习（LGL）。LGL在整个训练集中逐渐从较少的类别（局部）到更多的类别（全局）学习神经网络模型，这仅给DNN带来一个超参数（与每次添加多少个类成反比）。这个新的超参数也很容易调整。通常，我们可以通过增加新的超参数的值来提高DNN的性能。LGL的直觉是，网络通常可以更好地记住较少的类别1，然后逐渐从更多的类别中学习，这与人们的学习方式是一致的。通过将LGL的公式与图1所示的转移学习进行比较，可以更好地理解LGL的公式。在转移学习中，DNN的初始权重是从另一个数据集中转移的。但是在LGL中，DNN的初始权重是在不了解其他数据集的情况下从自域传递的。传统方法是随机初始化权重，这些权重不考虑训练数据的分布，最终可能会导致不良的局部最小值。而LGL会初始化权重，以捕获训练数据的分布。因此，LGL也可以视为DNN的初始化策略。在本文中，我们将从数学公式详细解释LGL的方法。我们不专注于样本丢失（如SPL），而是通过不断向DNN添加新类来关注有效地训练DNN。本文主要有三点贡献： We propose a new learning paradigm called Local to Global Learning (LGL) and incorporate the idea of LGL into the learning objective of DNN. Unlike SPL, LGL guides DNN to learn from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set. • From an information-theoretic perspective (conditional entropy), we confirm that LGL can make DNN more stable to train from the beginning. • We perform the LGL algorithm on the toy data, CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet dataset. The experiments on toy data show that the loss curve of LGL is more stable and the algorithm converges faster than the SPL algorithm when the model or data distributions vary. The experiments on CIFAR-10, CIFAR100 and ImageNet show that the classification accuracy of LGL outperforms the baseline and SPL-based algorithms. 我们提出了一种新的学习范式，称为本地到全球学习（LGL），并将LGL的思想纳入DNN的学习目标。与SPL不同，LGL指导DNN在整个培训集中逐步从较少的类别（本地）学习到更多的类别（全局）。•从信息理论的角度（条件熵），我们确认LGL可以使DNN从一开始就更稳定地进行训练。•我们对玩具数据，CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet数据集执行LGL算法。对玩具数据的实验表明，当模型或数据分布变化时，LGL的损失曲线更稳定，并且收敛速度比SPL算法快。在CIFAR-10，CIFAR100和ImageNet上进行的实验表明，LGL的分类精度优于基线和基于SPL的算法。 SPL has been applied to many research fields. [24] uses SPL for long-term tracking problems to automatically select right frames for the model to learn. [28] integrates the SPL method into multiple instances learning framework for selecting efficient training samples. [27] proposes multi-view SPL for clustering which overcomes the drawback of stuck in bad local minima during the optimization. [31] introduces a new matrix factorization framework by incorporating SPL methodology with traditional factorization methods. [8] proposes a framework named self-paced sparse coding by incorporating self-paced learning methodology with sparse coding as well as manifold regularization. The proposed method can effectively relieve the effect of nonconvexity. [21] designs a new co-training algorithm called self-paced co-training. The proposed algorithm differs from the standard co-training algorithm that does not remove false labelled instances from training. [18] brings the ideaof SPL into multi-task learning and proposes a frameworkthat learns the tasks by simultaneously taking into consideration the complexity of both tasks and instances per task. Recently, some researchers have combined SPL withmodern DNNs. [19] proposes self-paced convolutional network (SPCN) which improves CNNs with SPL for enhancing the learning robustness. In SPCN, each sample is assigned a weight to reflect the easiness of the sample. A dynamic self-paced function is incorporated into the learning objective of CNNs to jointly learn the parameters ofCNNs and latent weight variable. However, SPCN seemsto only work well on simple dataset like MNIST. [2] showsthat CNNs with the SPL strategy do not show actual improvement on the CIFAR dataset. [15] shows that whenthere are fewer layers in the CNN, an SPL-based algorithmmay work better on CIFAR. But when the number of layers increases, like for VGG [23], the SPL algorithm performs almost equal to that of traditional CNN training. [25]proposes a variant form of self-paced learning to improvethe performance of neural networks. However, the methodis complicated and can not be applied to large dataset likeImageNet. Based on the above analysis of SPL’s limitations, we develop a new data selection method for CNNscalled Local to Global Learning (LGL). LGL brings onlyone hyper-parameter (easy to be tuned) to the CNN and performs better than the SPL-based algorithms. SPL已应用于许多研究领域。[24]使用SPL解决长期跟踪问题，以自动选择合适的框架供模型学习。[28]将SPL方法集成到多个实例学习框架中，以选择有效的训练样本。[27]提出了一种用于聚类的多视图SPL，它克服了优化过程中卡在不良局部极小值中的缺点。[31]通过将SPL方法与传统因式分解方法相结合，引入了新的矩阵因式分解框架。文献[8]提出了一种框架，该框架通过将自定进度的学习方法与稀疏编码以及流形正则化相结合，提出了自定进度的稀疏编码。所提出的方法可以有效地缓解不凸性的影响。[21]设计了一种新的协同训练算法，称为自定步距协同训练。提出的算法与标准的协同训练算法不同，后者不会从训练中删除错误标记的实例。[18]将SPL的思想带入了多任务学习，并提出了一个通过同时考虑任务和每个任务实例的复杂性来学习任务的框架。最近，一些研究人员将SPL与现代DNN相结合。文献[19]提出了一种自定速度的卷积网络（SPCN），它利用SPL改进了CNN，从而增强了学习的鲁棒性。在SPCN中，为每个样本分配了权重以反映样本的难易程度。动态自定步函数被纳入CNN的学习目标，以共同学习CNN的参数和潜在权重变量。但是，SPCN似乎只能在像MNIST这样的简单数据集上很好地工作。[2]显示，采用SPL策略的CNN在CIFAR数据集上并未显示出实际的改进。[15]表明，当CNN中的层数较少时，基于SPL的算法在CIFAR上可能会更好地工作。但是，当层数增加时，例如对于VGG [23]，SPL算法的性能几乎与传统CNN训练的性能相同。[25]提出了一种自定进度学习的变体形式，以提高神经网络的性能。但是，该方法很复杂，不能应用于像ImageNet这样的大型数据集。基于以上对SPL局限性的分析，我们为CNN开发了一种新的数据选择方法，称为本地到全球学习（LGL）。LGL仅给CNN带来一个超参数（易于调整），并且比基于SPL的算法性能更好。 There are still two learning regimes similar to our workcalled Active Learning [6] and Co-training [4] which also select the data according to some strategies. But in active learning, the labels of all the samples are not known when the samples are chosen. Co-training deals with semisupervised learning in which some labels are missing. Thus,these two learning regimes differ in our setting where the labels of all the training data are known. 仍然有两种与我们的工作类似的学习方式称为主动学习[6]和联合训练[4]，它们也根据某些策略选择数据。但是在主动学习中，选择样本时不知道所有样本的标签。联合培训涉及缺少某些标签的半监督学习。因此，这两种学习方式在我们设置所有训练数据的标签的环境中是不同的。 Learning Let us first briefly review SPL before introducing LGL. Let L(yi, g(xi, w)) denote the loss of the ground truth label yi and estimated label g(xi, w), where w represents theparameters of the model. The goal of SPL is to jointlylearn the model parameters w and latent variable v =[vi, . . . , vn]T by minimizing: 在介绍LGL之前，让我们首先简要回顾一下SPL。令L（yi，g（xi，w））表示地面真值标签yi和估计标签g（xi，w）的损失，其中w表示模型的参数。SPL的目标是共同学习模型参数w和潜在变量v = [vi，...，vn] T通过最小化： In the above, v denotes the weight variables reflecting the samples’ importance; λ is a parameter for controlling the learning pace; f is called the self-paced function which controls the learning scheme. SPL-based algorithms are about to modify f to automatically generate a good curriculum during the learning the original SPL algorithm [17], v ∈ {0, 1}^n, and fis chosen as: Another popular algorithm is called SPLD (self-paced learning with diversity) [13] which considers both ||v||1 and the sum of group-wise ||v||2. In SPLD, f is chosen as: In general, iterative methods like Alternate Convex Search (ACS) are used to solve (1), where w and v are optimized alternately. When v is fixed, we can use existing supervised learning methods to minimize the first term in (1) to obtain the optimal w∗. Then when w is fixed,and suppose f is adopted from (2), the global optimum v∗= [vi∗, . . . , vn*]T can be explicitly calculated as: 通常，使用迭代方法（如交替凸搜索（ACS））求解（1），其中w和v交替优化。当v固定时，我们可以使用现有的有监督学习方法来最小化（1）中的第一项，以获得最佳w ∗。然后，当w固定时，假设从（2）中采用f，则全局最优v ∗ = [v ∗ i，。。。，v ∗ n] T可以明确地计算为： From (4), λ is a parameter that determines the difficulty of sampling the training data: When λ is small, ‘easy’ samples with small losses are sent into the model to train; When we gradually increase λ, the ‘complex’ samples will be provided to the model until the entire training set is the above analysis, the key step in an SPL algorithm is to adjust the hyper-parameter λ at each iteration of training. In reality, however, we do not know the loss of each sample before training. Therefore sometimes one needs to run a baseline (a training algorithm without SPL) first to observe the average loss at each iteration and then set an empirical value for λ to increase. For more complex algorithms like SPLD from (3), researchers must control two parameters λ and γ, which makes the training difficult. To avoid the difficulty of tuning parameters in the SPL-based algorithms, we introduce our easy-to-train LGL algorithm. 从（4）中，λ是一个参数，它确定对训练数据进行采样的难度：当λ较小时，将损失较小的“简单”样本发送到模型中进行训练；当我们逐渐增加λ时，将向模型提供“复杂”样本，直到处理完整个训练集为止。根据以上分析，SPL算法中的关键步骤是在每次训练迭代时调整超参数λ。但是，实际上，我们不知道训练前每个样本的损失。因此，有时需要先运行基线（无SPL的训练算法）以观察每次迭代的平均损耗，然后为λ设置一个经验值以增加。对于（3）中的SPLD等更复杂的算法，研究人员必须控制两个参数λ和γ，这使训练变得困难。为了避免在基于SPL的算法中调整参数的困难，我们引入了易于训练的LGL算法。