智能医疗推荐系统论文模板
论文： 论文题目：《Neural Graph Collaborative Filtering》 论文地址： 本论文是关于图结构的协同过滤算法，在原始的矩阵分解和基于深度学习的方法中，通常是通过映射描述用户（或物品）的现有特征（例如ID和属性）来获得用户（或物品）的嵌入。从而利用user和item的embedding进行协同召回。但是作者认为这种方法的固有缺点是：在user与item的interaction数据中潜伏的 协作信号（collaborative signal） 未在嵌入过程中进行编码。这样，所得的嵌入可能不足以捕获协同过滤效果。 让我们一起来看一下本论文是怎么利用数据中潜伏的协作信号的吧。 推荐算法被广泛的运用在各个领域中，在电商领域，社交媒体，广告等领域都发挥着至关重要的作用。推荐系统的核心内容就是根据用户以前的购买和点击行为来评估用户对一个物品的喜爱程度，从而针对每个用户进行个性化推荐。协同过滤算法认为历史行为相似的用户之间的兴趣是相同的，所以给用户推荐的是同类型用户的爱好，也就是UserCF，而ItemCF给用户推荐的是跟历史行为相近的物品。 传统的协同过滤方法要么是基于矩阵分解，要么是基于深度学习的，这两种方法都忽略了一个非常关键的信息---user和item交互的协作信号，该信号隐藏在user和item的交互过程中。原始的协同过滤方法忽略了这种信息，所以在进行user 和 item representation时就不足以较好的进行embedding。 本论文通过将用户项交互（更具体地说是二分图结构）集成到embedding过程中，开发了一个新的推荐框架神经图协同过滤（NGCF），该框架通过在其上传播embedding来利用user-item图结构。这种方法在用户项目图中进行高阶连通性的表达建模，从而以显式方式将协作信号有效地注入到embedding过程中。 在介绍模型之前先来讲解一下什么是useritem interaction以及什么是高阶的useritem interaction。 我们先看左边的图，这个图就是useritem interaction，u1是我们待推荐的用户，用双圆圈表示，他交互过的物品有i1，i2，i3。在看右边这个树形结构的图，这个图是u1的高阶interaction图，注意只有l > 1的才是u1的高阶连接。观察到，这么一条路径，u1 ← i2 ← u2，指示u1和u2之间的行为相似性，因为两个用户都已与i2进行了交互。而另一条更长的路径，u1←i2←u2←i4暗示u1可能会点击i4，因为他的相似用户u2之前已经购买过i4。另一方面，用户u1在l = 3这一层会更倾向于i4而不是i5，理由是i4到u1有两条路径而i5只有一条。 当然这种树结构是不可能通过构建真正的树节点来表示的，因为树模型比较复杂，而且结构很大，没法对每个用户构建一个树，这样工作量太大了。那么怎么设计模型结构可以达到跟这个high-order connectivity的效果呢，这个就要运用到神经网络了。通过设计一个embedding propagation layer来表示这种embedding 在每个层之间的传递。 还是拿上面那张图举例子，堆叠两层可捕获u1←i2←u2的行为相似性，堆叠三层可捕获u1←i2←u2←i4的潜在推荐以及信息流的强度（由层之间的可训练权重来评估），并确定i4和i5的推荐优先级。 这个跟传统的embedding是一样的，都是对原始的userID和itemID做embedding，跟传统embedding不同的地方是，在我们的NGCF框架中，我们通过在用户-项目交互图上传播embedding来优化embedding。 由于embedding优化步骤将协作信号显式注入到embedding中，因此可以为推荐提供更有效的embedding。 这一层是本文的核心内容，下面我们来进行详细的解读。 从直观上来看，用户交互过的item会给用户的偏好带来最直接的依据。类似地，交互过某个item的用户可以视为该item的特征，并可以用来衡量两个item的协同相似性。 我们以此为基础在连接的用户和项目之间执行embedding propogation，并通过两个主要操作来制定流程：消息构建和消息聚合。 Message Construction(消息构建) 对于连接的user-item对(u,i)，我们定义从i到u的消息为： 其中ei是i的embedding，eu是u的embedding，pui是用于控制每次传播的衰减因子，函数f是消息构建函数，f的定义为： 其中W1和W2用来提取有用的embedding信息，可以看到W2控制的i和u直接的交互性，这使得消息取决于ei和eu之间的亲和力，比如，传递更多来自相似项的消息。 另一个重要的地方是Nu和Ni，pui = 1/ 。Nu和Ni表示用户u和item i的第一跳邻居。 从表示学习的角度来看，pui反映了历史item对用户偏好的贡献程度。 从消息传递的角度来看，考虑到正在传播的消息应随路径长度衰减，因此pui可以解释为折扣因子。 Message Aggregation 聚合方法如下 ： 其中 表示在第一嵌入传播层之后获得的用户u的表示。激活函数采用的是leakyrelu，这个函数适合对pos和neg信号进行编码。 另一个重要的信息是 ,它的定义如下： 这个信息的主要作用是保留原始的特征信息。 至此，我们得到了 ，同样的方法，我们也能获得 ，这个都是first order connectivoty的信息。 根据前面的计算方式，我们如果将多个Embedding Propagation Layers进行堆叠，我们就可以得到high order connectivity信息了： 计算方式如下： 当我看到这里的时候，我的脑子里产生了一个大大的疑惑，我们在计算第l层的eu和ei时都需要第l-1层的信息，那么我们怎么知道ei和eu在第l层是否存在呢？也就是说出现u侧的总层数l大于i侧总层数的时候，我们如何根据第l-1层的ei来计算第l层的e呢？经过思考，我感觉应该是这样的，训练样本应该是一条path，也就是这个例子是u1 ← i2 ← u2 ← i4这条path，所以可以保证u1跟i4的层数l是一样的，所以不存在上面那个层数不匹配的问题。 ps:看到后面的实验结果才知道L是固定的所以每一层都不会缺失。 还有一个就是，不同层之间的W是不一样的，每一层都有着自己的参数，这个看公式就知道，理由就是我们在提取不同层信息的时候需要不同的W进行信息提取。 另一个疑惑是pui到底是不是每一个l层都一样？这里看公式好像就是指的是第一跳的Nu和Ni进行就计算的结果。 这部分内容是为了在进行batch训练的时候进行矩阵运算所推导的数学过程，其实跟之前我们讲的那个过程在数学上的计算是完全一样的，你想象一下，如果不用矩阵进行运算，在训练过程中要如何进行这么复杂的交互运算。 当进行了l层的embedding propagation后，我们就拥有了l个eu和l个ei，我们将他们进行concate操作： 这样，我们不仅可以通过嵌入传播层丰富初始嵌入，还可以通过调整L来控制传播范围。 最后，我们进行内积计算，以评估用户对目标商品的偏好： 采用的是pair-wise方式中的bpr loss：
数字化家庭是未来智能小区系统的基本单元。所谓“数字化家庭”就是基于家庭内部提供覆盖整个家庭的智能化服务，包括数据通信、家庭娱乐和信息家电控制功能。数字化家庭设计的一项主要内容是通信功能的实现，包括家庭与外界的通信及家庭内部相关设施之间的通信。从现在的发展来看，外部的通信主要通过宽带接入。intenet，而家庭内部的通信，笔者采用目前比较具有竞争力的蓝牙(bluetootlh)无线接入技术。传统的数字化家庭采用pc进行总体控制，缺乏人性化。笔者根据人工情感的思想设计一种配备多种外部传感器的智能机器人，将此智能机器人视作家庭成员，通过它实现对数字化家庭的控制。本文主要就智能机器人在数字化家庭医疗保健方面的应用进行模型设计，在智能机器人与医疗仪器和控制pc的通信采用蓝牙技术。整个系统的成本较低，功能较为全面，扩展应用非常广阔，具有极大的市场潜力。2 智能机器人的总体设计2．1 智能机器人的多传感器系统机器人智能技术中最为重要的相关领域是机器人的多感觉系统和多传感信息的集成与融合[1]，统称为智能系统的硬件和软件部分。视觉、听觉、力觉、触觉等外部传感器和机器人各关节的内部传感器信息融合使用，可使机器人完成实时图像传输、语音识别、景物辨别、定位、自动避障、目标物探测等重要功能；给机器人加上相关的医疗模块(ccd、camera、立体麦克风、图像采集卡等)和专用医疗传感器部件，再加上医疗专家系统就可以实现医疗保健和远程医疗监护功能。智能机器人的多传感器系统框图如图1所示。2．2 智能机器人控制系统机器人控制系统包含2部分：一是上位机，一般采用pc，它完成机器人的运动轨迹规划、传感器信息融合控制算法、视觉处理、人机接口及远程处理等任务；二是下位机，一般采用多单片机系统或dsp等作为控制器的核心部件，完成电机伺服控制、反馈处理、图像处理、语音识别和通信接口等功能。如果采用多单片机系统作为下位机，每个处理器完成单一任务，通过信息交换和相互协调完成总体系统功能，但其在信号处理能力上明显有所欠缺。由于dsp擅长对信号的处理，而且对此智能机器人来说经常需要信号处理、图像处理和语音识别，所以采用dsp作为智能机器人控制系统的控制器[2]。控制系统以dsp(tms320c54x)为核心部件，由蓝牙无线通信、gsm无线通信(支持gprs)、电机驱动、数字罗盘、感觉功能传感器(视觉和听觉等)、医疗传感器和多选一串口通信(rs-232)模块等组成，控制系统框图如图2所示。 (1)系统通过驱动电机和转向电机控制机器人的运动，转向电机利用数字罗盘的信息作为反馈量进行pid控制。(2)采用爱立信(ericsson)公司的rokl01007型电路作为蓝牙无线通信模块，实现智能机器人与上位机pc的通信和与其他基于蓝牙模块的医疗保健仪器的通信。(3)支持gprs的gsm无线通信模块支持数据、语音、短信息和传真服务，采用手机通信方式与远端医疗监控中心通信。(4)由于tms320c54x只有1个串行口，而蓝牙模块、gsm无线模块、数字罗盘和视觉听觉等感觉功能传感器模块都是采用rs一232异步串行通信，所以必须设计1个多选一串口通信模块进行转换处理。当tms320c54x需要蓝牙无线通信模块的数据时通过电路选通；当t~ms320c54x需要某个传感器模块的数据时，关断上次无线通信模块的选通，同时选通该次传感器模块。这样，各个模块就完成了与1~ms320c54x的串口通信。3 主要医疗保健功能的实现智能机器人对于数字化家庭的医疗保健可以提供如下的服务：(1)医疗监护通过集成有蓝牙模块的医疗传感器对家庭成员的主要生理参数如心电、血压、体温、呼吸和血氧饱和度等进行实时检测，通过机器人的处理系统提供本地结果。(2)远程诊断和会诊通过机器人的视觉和听觉等感觉功能，将采集的视频、音频等数据结合各项生理参数数据传给远程医疗中心，由医疗中心的专家进行远程监控，结合医疗专家系统对家庭成员的健康状况进行会诊，即提供望(视频)、闻、问(音频)、切(各项生理参数)的服务[3]。3．1机器人视觉与视频信号的传输机器人采集的视频信号有2种作用：提供机器人视觉；将采集到的家庭成员的静态图像和动态画面传给远程医疗中心。机器人视觉的作用是从3维环境图像中获得所需的信息并构造出环境对象的明确而有意义的描述。视觉包括3个过程：(1)图像获取。通过视觉传感器(立体影像的ccd camera)将3维环境图像转换为电信号。(2)图像处理。图像到图像的变换，如特征提取。(3)图像理解。在处理的基础上给出环境描述。通过视频信号的传输，远程医疗中心的医生可以实时了解家庭成员的身体状况和精神状态。智能机器人根据医生的需要捕捉适合医疗保健和诊断需求的图像，有选择地传输高分辨率和低分辨率的图像。在医疗保健的过程中，对于图像传送有2种不同条件的需求：(1)医生观察家庭成员的皮肤、嘴唇、舌面、指甲和面部表情的颜色时，需要传送静态高清晰度彩色图像；采用的方法是间隔一段时间(例如5分钟)传送1幅高清晰度静态图像。(2)医生借助动态画面查看家庭成员的身体移动能力时，可以传送分辨率较低和尺寸较小的图像，采用的方法是进行合理的压缩和恢复以保证实时性。3．2机器人听觉与音频信号的传输机器人采集的音频信号也有2种作用：一是提供机器人听觉；二是借助于音频信号，家庭成员可以和医生进行沟通，医生可以了解家庭成员的健康状况和心态。音频信号的传输为医生对家庭成员进行医疗保健提供了语言交流的途径。机器人听觉是语音识别技术，医疗保健智能机器人带有各种声交互系统，能够按照家庭成员的命令进行医疗测试和监护，还可以按照家庭成员的命令做家务、控制数字化家电和照看病人等。声音的获取采用多个立体麦克风。由于声音的频率范围大约是300hz一3400hz，过高或过低频率的声音在一般情况下是不需要传输的，所以只用传送频率范围在1000hz-3000hz的声音，医生和家庭成员就可以进行正常的交流，从而可以降低传输音频信号所占用的带宽，再采用合适的通信音频压缩协议即可满足实时音频的要求。智能机器人的听觉系统如图3所示。3．3各项生理信息的采集与传输传统检测设备通过有线方式连到人体上进行生理信息的采集，各种连线容易使病人心情紧张，从而导致检测到的数据不准确。使用蓝牙技术可以很好地解决这个问题，带有蓝牙模块的医疗微型传感器安置在家庭成员身上，尽量使其不对人体正常活动产生干扰，再通过蓝牙技术将采集的数据传输到接收设备并对其进行处理。在智能机器人上安装1个带有蓝牙模块的探测器作为接收设备，各种医疗传感器将采集到的生理信息数据通过蓝牙模块传输到探测器，探测器有2种工作方式：一是将数据交给智能机器人处理，提供本地结果；二是与internet连接(也可以通过gsm无线模块直接发回)，通过将数据传输到远程医疗中心，达到医疗保健与远程监护的目的。视频和音频数据的传输也采用这种方式。智能机器人的数据传输系统如图4所示。4 蓝牙模块的应用4．1蓝牙技术概况蓝牙技术[4]是用于替代电缆或连线的短距离无线通信技术。它的载波选用全球公用的2．4ghz(实际射频通道为f=2402 k×1mhz，k=0，1，2，…，78)ism频带，并采用跳频方式来扩展频带，跳频速率为1600跳/s。可得到79个1mhz带宽的信道。蓝牙设备采用gfsk调制技术，通信速率为1mbit/s，实际有效速率最高可达721kbit/s，通信距离为10m，发射功率为1mw；当发射功率为100mw时，通信距离可达100m，可以满足数字化家庭的需要。4．2蓝牙模块rokl01007型蓝牙模块[5]是爱立信公司推出的适合于短距离通信的无线基带模块。它的集成度高、功耗小(射频功率为1mw)，支持所有的蓝牙协议，可嵌入任何需要蓝牙功能的设备中。该模块包括基带控制器、无线收发器、闪存、电源管理模块和时钟5个功能模块，可提供高至hci(主机控制接口)层的功能。单个蓝牙模块的结构如图5所示。4．3主，从设备硬件组成蓝牙技术支持点到点ppp(point-t0-point pro-tocol)和点对多点的通信，用无线方式将若干蓝牙设备连接成1个微微网[6]。每个微微网由1个主设备(master)和若干个从设备(slave)组成，从设备最多为7台。主设备负责通信协议的动作，mac地址用3位来表示，即在1个微微网内可寻址8个设备(互联的设备数量实际是没有限制的，只不过在同一时刻只能激活8个，其中1个为主，7个为从)。从设备受控于主设备。所有设备单元均采用同一跳频序列。将带有蓝牙模块的微型医疗传感器作为从设备，将智能机器人上的带有蓝牙模块的探测器作为主设备。主从设备的硬件主要包括天线单元、功率放大模块、蓝牙模块、嵌入式微处理器系统、接口电路及一些辅助电路。主设备是整个蓝牙的核心部分，要完成各种不同通信协议之间的转换和信息共享，以及同外部通信之间的数据交换功能，同时还负责对各个从设备的管理和控制。5 结束语随着社会的进步，经济的发展和人民生活水平的提高，越来越多的人需要家庭医疗保健服务。文中提出的应用于数字化家庭医疗保健服务的智能机器人系统的功能较为全面，且在家用智能机器人、基于蓝牙技术的智能家居和数字化医院等方面的拓展应用非常广阔，具有极大的市场潜力。
深度推荐系统论文模板
综述类: 1、Towards the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions。最经典的推荐算法综述 2、Collaborative Filtering Recommender Systems. JB Schafer 关于协同过滤最经典的综述 3、Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments 4、项亮的博士论文《动态推荐系统关键技术研究》 5、个性化推荐系统的研究进展.周涛等 6、Recommender systems L Lü, M Medo, CH Yeung, YC Zhang, ZK Zhang, T Zhou Physics Reports 519 (1), 1-49 （ ） 个性化推荐系统评价方法综述.周涛等 协同过滤： factorization techniques for recommender systems. Y Koren collaborative filtering to weave an information Tapestry. David Goldberg （协同过滤第一次被提出） Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. Badrul Sarwar , George Karypis, Joseph Konstan .etl of Dimensionality Reduction in Recommender System – A Case Study. Badrul M. Sarwar, George Karypis, Joseph A. Konstan etl Memory-Based Collaborative Filtering. Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu,and Hans-Peter Kriegel systems:a probabilistic analysis. Ravi Kumar Prabhakar recommendations: item-to-item collaborative filtering. Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York of Item-Based Top- N Recommendation Algorithms. George Karypis Matrix Factorization. Ruslan Salakhutdinov Decompositions,Alternating Least Squares and other Tales. Pierre Comon, Xavier Luciani, André De Almeida 基于内容的推荐： Recommendation Systems. Michael J. Pazzani and Daniel Billsus 基于标签的推荐： Recommender Systems: A State-of-the-Art Survey. Zi-Ke Zhang(张子柯), Tao Zhou(周 涛), and Yi-Cheng Zhang(张翼成) 推荐评估指标： 1、推荐系统评价指标综述. 朱郁筱，吕琳媛 2、Accurate is not always good：How Accuacy Metrics have hurt Recommender Systems 3、Evaluating Recommendation Systems. Guy Shani and Asela Gunawardana 4、Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems. JL Herlocker 推荐多样性和新颖性： 1. Improving recommendation lists through topic diversification. Cai-Nicolas Ziegler Sean M. McNee, Joseph Lausen Fusion-based Recommender System for Improving Serendipity Maximizing Aggregate Recommendation Diversity：A Graph-Theoretic Approach The Oblivion Problem：Exploiting forgotten items to improve Recommendation diversity A Framework for Recommending Collections Improving Recommendation Diversity. Keith Bradley and Barry Smyth 推荐系统中的隐私性保护： 1、Collaborative Filtering with Privacy. John Canny 2、Do You Trust Your Recommendations? An Exploration Of Security and Privacy Issues in Recommender Systems. Shyong K “Tony” Lam, Dan Frankowski, and John Ried. 3、Privacy-Enhanced Personalization. Alfred 4、Differentially Private Recommender Systems：Building Privacy into the Netflix Prize Contenders. Frank McSherry and Ilya Mironov Microsoft Research, Silicon Valley Campus 5、When being Weak is Brave: Privacy Issues in Recommender Systems. Naren Ramakrishnan, Benjamin J. Keller,and Batul J. Mirza 推荐冷启动问题： Boltzmann Machines for Cold Start Recommendations. Asela Preference Regression for Cold-start Recommendation. Seung-Taek Park, Wei Chu Cold-Start Problem in Recommendation Systems. Xuan Nhat and Metrics for Cold-Start Recommendations. Andrew I. Schein, Alexandrin P opescul, Lyle H. U ngar bandit(老虎机算法,可缓解冷启动问题): 1、Bandits and Recommender Systems. Jeremie Mary, Romaric Gaudel, Philippe Preux 2、Multi-Armed Bandit Algorithms and Empirical Evaluation 基于社交网络的推荐： 1. Social Recommender Systems. Ido Guy and David Carmel A Social Networ k-Based Recommender System(SNRS). Jianming He and Wesley W. Chu Measurement and Analysis of Online Social Networks. Referral Web：combining social networks and collaborative filtering 基于知识的推荐： 1、Knowledge-based recommender systems. Robin Burke 2、Case-Based Recommendation. Barry Smyth 3、Constraint-based Recommender Systems: Technologies and Research Issues. A. Felfernig. R. Burke 其他： Trust-aware Recommender Systems. Paolo Massa and Paolo Avesani
论文： 论文题目：《Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall》 论文地址： 前面讲的论文大部分都是关于排序的算法，mind作为天猫商城召回阶段的算法，还是很值得阅读的。 主流的推荐系统一般都分为matching(召回)和rangking(排序)两个阶段，不管在哪个阶段，都要学习和表示用户的兴趣向量。因此，最关键的能力是为任一阶段建模并得到能代表用户兴趣的向量。现有的大多数基于深度学习的模型都将一个用户表示为一个向量，如YoutubeDNN那篇论文，不足以捕获用户兴趣的不断变化的特点。基于以上原因，天猫提出了Mind方法，通过不同的视角来解决这个问题，并且用不同的向量来表示从用户不同方面的兴趣。 天猫商城也是分为了召回和排序两个阶段，召回阶段的主要目标就是从亿级别的商品库中筛选出千级别的候选物品给排序阶段使用。在天猫场景下，用户每天都要与成百上千的商品发生交互，用户的兴趣表现得多种多样。如下图所示，不同的用户之间兴趣不相同，同时同一个用户也会表现出多样的兴趣： 现在主流的召回阶段用到的召回算法要么是基于协同过滤的算法，要么是基于embedding召回的方法，但是这两个方法都有缺陷。协同过滤算法有着稀疏性和计算存储瓶颈方面的缺点，embedding的向量召回方法也有着几个缺点，一个是单一的向量无法准确表达出用户多种多样的兴趣，除非把这个向量长度变得特别大，还有一个就是，只有一个embedding会造成一定的头部效应，召回的结果往往是比较热门领域的商品（头部问题），对于较为小众领域的商品，召回能力不足，也就是更容易造成马太效应。 正如我们在第一段话中阐述的那样，如果单个兴趣向量没法做到将所有的用户兴趣点覆盖，那么就多搞几个向量，几个向量同时来表示用户的兴趣点不就行了吗？事实证明这么做确实是可以的，而且天猫也通过这种方法大大提高了召回的效果。 简单的先来看一下这个模型的架构，还是浓浓的阿里味，不管是item还是user在生成属于自己的向量的时候都会加上side information，这也是跟din,dien中一样传承下来的东西。整个模型关键的部分就在于这个Multi-Interest Extractor Layer层，后面我们就重点来讲一下这个层。 召回阶段的目标是对于每个用户u∈U的请求，从亿级的商品池I中，选择成百上千的符合用户兴趣的商品候选集。每条样本可以表示成三元组（Iu,Pu,Fi)，其中Iu是用户u历史交互过的商品集合，Pu是用户画像信息，比如年龄和性别，Fi是目标商品的特征，如商品ID、商品品类ID。 那么MIND的核心任务是将用户相关的特征转换成一系列的用户兴趣向量： 接下来就是item的embedding了： 说白了f函数就是个embedding+pooling层。 我们有了用户的兴趣向量 和物品向量e后，就可以通过如下的score公式计算得到topN的商品候选集： 这个score的计算过程过其实是对这K个向量分别计算出一个分数然后取最大对那个。有了每个用户的兴趣向量后，我们就能对所有对item求一个分数，这样直接取topN就可以得到N个候选物品了。 这一层跟我们之前介绍的论文din，dien中的操作是类似的。在user embedding中，输入部分包括user_id，还包括gender，city等用户画像信息，分别做完embedding后直接concat起来就得到用户的embedding。跟user侧不同的item embedding则是采用pooling操作来得到item embedding，将商品ID、品牌ID、店铺ID分别做embedding后再用avg pooling。 这部分就是整个mind最关键的地方了，下面会进行详细讲解。 我们认为，通过一个表示向量表示用户兴趣可能是捕获用户的多种兴趣的瓶颈，因为我们必须将与用户的多种兴趣相关的所有信息压缩到一个表示向量中。 因此，关于用户的不同兴趣的所有信息混合在一起，从而导致在匹配阶段的项目检索不准确。所以，mind采用了多个兴趣向量来表示用户的不同兴趣。 通过这种方式，可以在召回阶段分别考虑用户的不同兴趣，从而可以针对兴趣的各个方面进行更准确的检索。 Multi-Interest Extractor Layer，借鉴的是Hiton提出的胶囊网络。有关胶囊网络，下面的图可以帮助你快速理解（源于知乎： ）： 可以看到，胶囊网络和传统的神经网络较为类似。传统神经网络输入一堆标量，首先对这堆标量进行加权求和，然后通过非线性的激活函数得到一个标量输出。而对胶囊网络来说，这里输入的是一堆向量，这里的计算是一个迭代的过程，每次对输入的向量，先进行仿射变换，然后进行加权求和，最后用非线性的squash操作得到输出向量，可以看到胶囊网络的的输入跟输出还是跟传统DNN不一样的。 但是，针对图像数据提出的原始路由算法不能直接应用于处理用户行为数据。 因此，我们提出了“行为到兴趣（B2I）”动态路由，用于将用户的行为自适应地汇总到兴趣表示向量中，这与原始路由算法在三个方面有所不同。 1.共享双向线性映射矩阵 在胶囊网络中，每一个输入向量和输出向量之间都有一个单独的双向映射矩阵，但是MIND中，仿射矩阵只有一个，所有向量之间共享同一个仿射矩阵。 主要原因：一方面，用户行为的长度是可变的，天猫用户的行为范围是几十到几百，因此固定双线性映射矩阵的使用是可推广的，同时也减少了大量的参数。 另一方面，我们希望兴趣胶囊位于相同的向量空间中，但是不同的双线性映射矩阵会将兴趣胶囊映射到不同的向量空间中。因此，映射的逻辑变成了： 其中ei是用户行为中的item i的embedding，uj是兴趣胶囊j的向量。 2. 随机初始化胶囊网络的权值 在原始的胶囊网络中，映射矩阵是初始化为0的，但是这样会导致几个问题。将路由对数初始化为零将导致相同的初始兴趣胶囊。从而，随后的迭代将陷入一种情况，在这种情况下，不同的关注点胶囊始终保持相同。这跟我们的意图是不一致的，我们希望生成不同的用户兴趣向量。因此，我们在初始化的时候，让胶囊网络中权重的初始化由全部设置为0变为基于正太分布的初始化。 这里随机初始化的是bij而不是S，也就是胶囊映射逻辑矩阵，S是双向映射矩阵，不要搞混了。 3. 动态的用户兴趣数量 由于不同用户拥有的兴趣胶囊数量可能不同，因此我们引入了启发式规则，用于针对不同用户自适应地调整K的值。 具体来说，用户u的K值由下式计算： 动态的调整会让那些兴趣点较少的用户节省一部分计算和存储资源。 整个Multi-Interest Extractor Layer的计算过程如下： 看到这里我有个疑惑，在于算法的第7点，我们的 是用正太分布初始化的矩阵 跟双向仿射变化后的向量相加的结果，这一点我在论文中并没有得到很好的理解，也就是说，本来 是全零的，现在是用标准正态分布初始化后在去跟双向映射完的向量叠加吗？ 还有一个疑问就是，针对每一个j，我们利用所有的behavior的i计算得到一个向量uj，其实感觉应该就是在bij的计算上是不同的，只有bij的计算不同才会产生不同的wij，这样的话也就是说每一轮的bij都是有上一轮的结果来生成的意思？ 关于这两点我还是没能搞清楚，以我现在已有的知识来看，每次生成uj后都会利用整个uj去生成下一个bij，跟dcn里面的cross network有点类似，但是说不上来是为什么这么做，可能是这样计算保持来序列计算的特性。 从图中我们也可以清楚的看出来，通过Multi-Interest Extractor Layer，我们得到了多个用户向量表示。接下来，每个向量与用户画像embedding进行拼接，经过两层全连接层（激活函数为Relu）得到多个用户兴趣向量表示。每个兴趣向量表征用户某一方面的兴趣。 我们在前面获得了多个用户的兴趣向量，那么该如何知道这些兴趣向量中哪些是重要的，哪些是可以忽视的呢？这时候attention就派上了用场，正如我们在din中对用户历史行为中的每个item计算weight一样，我们在这个地方也构建一个一个attention网络，用来计算不同兴趣点的weight。 看一下上面的attention网络在结合一下整个mind的模型结构不难得出，这个attention网络的q是候选item的embedding，k，v都是用户的兴趣向量。 attention的计算公式为： 其中，除了计算vu跟ei的内积意外，mind还对这个内积进行了指数运算，这个p值起到了一个平滑对作用，到p接近0的时候，所有的weight是相近的，意味着每个兴趣点都会被关注到。到p大于1的时候，有些weight就会变得很大，而有些就会变得很小，相当于加强了跟candidate item强相关的兴趣点的权值，削弱了弱相关兴趣点的权值，此时更类似于一种hard attention，即直接选择attention score最大的那个向量。实验也证明了，hard attention的方法收敛得更快。 通过label attention网络，我们得到了代表用户u的兴趣向量 ，有了这个向量，我们就可以计算用户u点击item i的概率了，计算方式如下： 目标函数为： 这个L不是损失函数，可以理解为极大似然函数，我们的目标就是让这个东西最大。 当然，在一个具有亿级别item的网站中，我们是不会采用原始的softmax操作的，跟在skip gram中的sample softmax类似，mind也采用了sample softmax的做法，大大减少了运算量。 而在serving阶段，只需要计算用户的多个兴趣向量，然后每个兴趣向量通过最近邻方法（如局部敏感哈希LSH）来得到最相似的候选商品集合。我们只需要输入用户的历史序列和画像信息，就可以得到用户的兴趣向量，所以当用户产生了一个新的交互行为，MIND也是可以实时响应得到用户新的兴趣向量。这里相当于把label attention舍弃掉了，直接用剩下的部分来得到用户的兴趣向量。 serving阶段跟training阶段对于用户的兴趣向量的处理是不一样的，在serving阶段，由于我们有多个兴趣向量，所以score的计算方式就变成了取最大的那个： mind选择了跟他比较相近的YoutubeDNN进行对比，对比结果如下： 此外，论文还提到了DIN，在获得用户的不同兴趣方面，MIND和DIN具有相似的目标。 但是，这两种方法在实现目标的方式和适用性方面有所不同。 为了处理多样化的兴趣，DIN在item级别应用了注意力机制，而MIND使用动态路由生成兴趣，并在兴趣级别考虑了多样性。 此外，DIN着重于排名阶段，因为它处理成千或者万级别的item，但是MIND取消了推断用户表示和衡量user-item兼容性的过程，从而使其在匹配阶段适用于数十亿个项目。
医院智能防盗系统论文模板
从国内的物业管理的起源来看，从19世纪中叶到20世纪20年代，是旧中国房地产业萌芽和初步发展的时期。在这个时期，上海、天津、武汉、广州、哈尔滨等城市建立了许多八九层高的建筑，在上海，出现了28座10层以上的高层建筑。在当时的房地产市场上，已经出现了代理租赁、清洁卫生，保安服务等专业性的经营公司，这些专业公司的管理方式正是我国物业管理的早期形式。以下是我为大家精心准备的管理类论文 范文 ：加强医院物业管理的探索和实践。内容仅供参考，欢迎阅读!
加强医院物业管理的探索和实践全文如下：
[摘要] 论述我院物业保洁特点及存在的问题，从实践中探索我院物业监督和管理模式，并 总结 加强物业公司管理的效果。
[关键字] 物业管理;医院后勤;实践效果。
由物业公司为医院提供后勤保障等方面的服务，是后勤社会化改革的一种积极探索和新的发展模式，被越来越多的大型医院采用[1]。 实行后勤社会化后，对物业公司的监督管理自然成为医院后勤管理的主要职能之一。 如何建立一套科学、严密的监督体系和管理 方法 ，是每个后勤管理者深思的问题。
1 我院物业公司的基本情况。
我院在 2003 年开始将医院保洁承包给物业公司， 目前由东吴物业公司负责，现有总员工 123 人，其中经理两人、文员一人、领班 5 人、保洁员 115 人，年龄在 45~65 岁之间有 112 人，占 ，平均年龄 54 岁;小学及小学以下有 103 人 ，占 %;曾经有过工作经历有 81 人，占 %;工作时间在 1 年之内的有 46人，占 %。 公司主要承担各临床科室的保洁、建筑设施的清洁保养、医院的道路保洁以及病区生活垃圾的运送工作，交予楼宇管理科管理。
2 医院物业保洁的特点。
医院保洁不同于一般的商厦、宾馆保洁那样只是简单的扫扫擦擦，它不仅要清洁光亮、物见本色，而且还和医院感染存在一定的联系，具有特殊性。 因为公司员工主要承担病区环境的卫生清扫、回收废物、消毒保洁工作，他们接触污染物的机率比医务人员高，是引起医院感染的高危人群。 因此管理不善极易成为医院感染的媒介，所以保洁员不但要掌握保洁工具的使用、地面的清洁保养，同时知晓一定的医院感染知识是非常必要的。
3 现物业公司存在的问题。
从业人员年龄大 ， 文化 程度低。
在此次调查中， 年龄在 45~65 岁的有占总体人数的 %，文化在小学及小学以下的占 %，造成他们对新知识新信息的接受难，知晓率低。 他们中没有工作经历占 ，平时没有制度约束就养成了随意、散漫的习性，责任心不强，不愿意接受管理。
员工数量不充足。
由于待遇低，工作环境差，工作量大，所以招工难，招工时应聘人数少，可选择的余地小，所以公司对应聘人员要求低，造成人员素质参差不齐。 有时由于人员短缺、就会出现两个人的工作一个人做，工作忙碌、他们为了赶时间图方便，常出现一块抹布抹到头，一把拖把拖到底的现象，给医院感染管理带来一定的隐患。
人员流动性大。
据统计，在今年 4 月公司因各种原因 离职 的员工有 11 人，这种反复招工应付空岗的被动状态，极大影响保洁质量和病人的满意度。 同时频繁的人员辞职也造成了其他员工的浮动，不安心工作。
管理不到位。
物业的管理人员来自非医学非管理专业，有的直接从保洁员中选拔来的，人员素质和管理能力都达不到要求，而且对医院感染与保洁的关系和防控知识知之甚少，他们的检查监管仅限于物体表面、环境的终末清洁的效果，而忽视了具 体操 作流程的监管。
缺乏规范培训机制。
物业公司没有医学专业的专职培训员，保洁员的培训主要依靠领班， 有关医院感染知识只有通过医院感染管理科组织的培训。 再加上领班的主要职责是负责现场的监督管理，频繁人员培训，影响了领班在现场监管。
4 实践和探索。
规范物业公司行为 督促其合法经 营。
物业公司的合法经营是为临床一线提供优质服务的重要保证。 第一督促物业公司与员工之间签订 劳动合同 ，明确 双方的责任和义务，待员工稳定后，对其进行必要的健康体检，对不适合保洁工作的人员给予辞退，以避免职业病的纠纷发生。 第二制定严格的 规章制度 ， 特别是根据医院感染的要求制定保洁工作制度、评价标准和内部考核细则以及规范的工作流程。第三对于数量不足的员工，要求公司及时发布招工信息，与社区、家政公司、劳务市场签订长期用工协议等，通过一系列的 措施 ，来缓解用工短缺的矛盾。第四我们不定期查看物业公司为员工缴纳的 保险 金的凭据、寻访员工的工资实际发放数额以及节假日加班费用的发放情况，以确保员工的利益。
深化员工培训 提高认知水平。
保洁工作与医院感染息息相关，必须注重对公司员工医院感染知识的培训， 由医院感染管理科的老师先分层次对保洁领班、保洁员工进行院感知识培训，在方法上采取通俗易懂的语言结合多媒体、幻灯片等多种形式讲解。在新员工上岗前，先由保洁领班予以业务技能及院感知识的培训，考核合格后方可上岗。 其次加大物业公司经理、领班的 经验 交流，公司组织他们去兄弟单位学习参观，取人之长补己之短。再次员工常在无人监管下工作，加强他们职业道德 教育 ，培养慎独精神是十分必要的，突出强调保洁员也是医院的一份子，只是所从事的工作和岗位不同，病人的康复需要包括保洁员在内的每一个工作人员的共同努力，营造一种病人需要我的工作氛围，使他们有一种使命感，认识到自身的工作价值，最大限度的发挥自己的潜力。
人文管理 增强归属感。
尊重物业员工的工作， 督促物业公司足额发放防护用品，教会正确的使用方法，防止职业暴露的发生。定期组织健康体检、免疫接种等关爱措施，根据物价水平最大限度的提高工资水平和物业公司的管理费用。对于工作量大的员工我们提醒公司在工资上给予倾斜，工作中体现多劳多得的分配制度。 对外地的保洁工公司提供集体宿舍使他们安心工作。作为院方在部分福利上如防暑降温费、部分营养费也要考虑对物业公司的发放，使他们融入到医院这个团队中来，稳定员工队伍，提高规范服务的依从性。
构建保洁文化 提升服务内涵。
制度的功能在于规范和约束人的行为，用文化层面来管理是真正心灵管人，文化管理才是最有效的管理手段。 良好的 企业文化 能够优化组织结构及经营决策，使员工朝着共同的目标协同努力[2]，所以物业公司的发展也需要企业文化的引领，首先统一的服饰、挂牌上岗、就是文化的形象表达，二要不断的更新服务意识，转变服务理念，倡导员工改变要我服务的理念，转变为我要服务的理念，服务时说话轻、关门轻;物品轻拿轻放，做到来时有问候，走时有交待。不断熏陶根植入员工的心中。构建保洁文化，是发挥物质刺激所起不到的作用，从而形成一股合力，为病人提供优质的服务。
精细核算降低人力成本。
随着社会经济的迅猛发展， 劳动力的成本提高是不可逆转的， 在签订合同时我们精确计算工作量， 配备合理数量的保洁员，做到各尽所职、各尽所能。另外在部分可以用机器替代人工岗位， 用机器替代人工，既可以提高劳动效率，又可以提高服务质量，减低运行成本。据调查比如一台 20 寸的全自动洗地机，一天可以完成 8 个人工的工作量，效果既好用水又节约[3]。 所以物业公司中标进驻医院之前 ，在综合考虑人力成本的情况下，要求公司配备三台洗地机、一台大型洗衣机，从而大大缩减人员编制，减低用人成本。
自查互查相结合 加大监督力度。
再好的规章制度，没有完善的监督机制，各项制度也无法保障能有效落实， 要求物业公司领班每天在临床一线检查督导员工工作， 组织由物业公司经理牵头组织各楼领班之间进行互查，通过这种途径发现对方薄弱环节，总结经验 ，防患于未然。 楼宇专职人员监督考核主要采用日常检查、不定期抽查、满意度调查相结合的方法，发现问题及时指出限期整改，进行跟踪，并与考核挂钩。
5 加强物业公司管理的效果。
保洁员院感知识和主动服务意识增强。
通过培训和教育，能主动使用文明用语;工作责任心加强。 在平时工作中医院感染知识也得到了很好的落实，有效减少了医院感染的易感因素，切实降低了医院感染，提高了医疗质量，确保了病人安全。
科室管理负担减轻。
保洁社会化之前，病区保洁均由病区护士长管理，在其交付物业公司以后，管理交给了物业公司和楼宇管理科，护士长负责日常工作质量监督和考核，而且临床科室参加考核后，使保洁员更能服从科室安排，增强劳动纪律。 护士长有更多的时间和精力投入业务工作，提高护理质量。
满意度不断提高。
医院保洁社会后效果显著，医院内井然有序、病区、门急诊地面整洁、窗明几净、卫生间光洁照人，为医院职工和患者提供了安全、整洁、舒适的诊疗环境，临床工作人员、患者及家属的满意度提高，而且在历年来的各项检查中得到评审专家的一致好评。
6 总结。
医院物业保洁社会化，是一个复杂的、长期的、系统的工程，目前国内尚无一种完全成熟并得到大家公认的模式，这需要管理者以科学地头脑、开拓的思维、创新的精神去探索和研究，制定出物业服务社会化改革的有效方案，使物业管理朝着健康有序的方向发展。
[参考文献]
[1] 巴志强，朱大勇。城市医院后勤保障社会化的理论与实践 [J].现代医院管理，2010,6(3)： 16-19.
[2] 赵坤，王方芳。医院 人力资源管理 分析与研究[J].中国卫生事业管理杂志，2004(6)：192.
[3] 王永红。医院物业公司的管理与考核[J].江苏卫生事业管理，2013,24(1)：99-100.
相关 文章 推荐：
1. 加强医院财务管理的有效措施论文
2. 关于加强医院财务管理的有效措施
3. 医院成本管理的新模式探讨论文
4. 计算机信息技术和医院内部管理探讨论文
5. 财务控制论文
6. 医院成本管理现状及对策探讨论文
下面这2篇是有关防盗报警的论文,请参考,更多相关论文,请参考参考资料: [题名]：双路防盗报警器 [TiMing]：ShuangLuFangDaoBaoJingQi [关键词]：双路防盗报警器;延时触发器;警灯驱动单元 [作者]：吕菁华 [期刊名称]：哈尔滨师范大学自然科学学报 [QiKanMingCheng]：HaErBinShiFanDaXueZiRanKeXueXueBao [出版年]： [国际标准刊号]：1000-5617 [国内统一刊号：]：23-1190 [作者单位]：呼兰师范专科学校 [ZuoZheDanWei]：HuLanShiFanZhuanKeXueXiao [分类号]：TU899[页码]：-60-64 [摘要]： 双路防盗报警器，其性能灵敏、可靠。发生盗性时，可以立即报警，也可以延时１～３５秒再报警，同时有两个警灯交替闪亮，并有警车的报警声发生，增加了对犯罪分子的威慑气氛。该报警器适用于家庭防盗，也适用于中小企事业单位。 [题名]：车库防盗报警器 [TiMing]：CheKuFangDaoBaoJingQi [关键词]：防盗报警器;车库;线路断路;蓄电池供电;报警功能;报警设备;信号采集;检测点;主电路;信号点 [作者]：鄢瑞琦;易柳军 [期刊名称]：无线电 [QiKanMingCheng]：WuXianDian [出版年]： [国际标准刊号]：0512-4174 [国内统一刊号：]：11-1639 [作者单位]：不详 [ZuoZheDanWei]：BuXiang [分类号]：TP277 [页码]：-56-56 [摘要]： 本文介绍的报警器有线路断路和短路报警功能。因此，即便是采用明线，对于苗先进行线路破坏的偷盗行为同样可以起到报警作用。被检测点与主报警设备异地，不易被破坏。并且可以采用蓄电池供电。该线路简单易制（主电路为74LS04、74LS30），检测信号点达八路之多，可以根据需要设置信号采集点，以获得最早的报警时机，使用灵活。
摘要：家庭自动化系统是适应现代生活对家庭功能逐渐增长的需求发展起来的一个系统，该系统的内容、构成和配置因国度、家庭的经济实力、家庭的知识结构以及个人喜好的不同而不同。因此，家庭自动化系统的配置与住宅小区的定位（安置型、实用型、舒适型还是豪华型）以及住户的类型比例（经济实力、知识结构等）有着密切的关系。 关键词：住宅小区 防盗报警系统 方案 1.家庭报警系统设计 概述 家庭自动化系统是适应现代生活对家庭功能逐渐增长的需求发展起来的一个系统，该系统的内容、构成和配置因国度、家庭的经济实力、家庭的知识结构以及个人喜好的不同而不同。因此，家庭自动化系统的配置与住宅小区的定位（安置型、实用型、舒适型还是豪华型）以及住户的类型比例（经济实力、知识结构等）有着密切的关系。 一般地，从结构上来讲，家庭自动化系统由家庭控制器、家庭布线、传感器/执行器等构成；每一个家庭控制器作为智能小区网络中的一个智能节点，互联成网并上联至小区综合管理系统；从信息组成上来讲，家庭自动化系统包括语音信息、数据信息、视频信息以及控制信息等；从功能上来讲，家庭自动化系统包括安防功能（可视对讲、防盗报警、火灾探测、煤气泄露报警、玻璃破碎探测以及紧急呼叫按钮）、控制功能（灯光控制、空调控制、门锁控制以及其他家用电器的控制）。 家庭报警的防护区域分成两部分，即住宅周界防护和住宅内区域防护。住宅周界防护是指在住宅的门、窗上安装门磁开关；住宅内区域防护是指在主要通道、重要的房间内安装红外探测器。当家中有人时，住宅周界防护的防盗报警设备（门磁开关）设防，住宅内区域防护的防盗报警设备（红外探测器）撤防。当家人出门后，住宅周界防护的防盗报警设备（门磁开关）和住宅区域防护的防盗报警设备（红外探测器）均设防。当有非法侵入时，家庭控制器发出声光报警信号，通知家人及小区物业管理部门。另外，通过程序可设定报警点的等级和报警器的灵敏度。 在当今高速发展的社会中，人们对自身所处的环境越来越关心，居家安全已成为当今小康之家优先考虑的问题。当您上班家中无人，或者仅有老人孩子在家，或者您晚上在家熟睡，您必须确保家庭成员和财产的绝对安全。 目前，众多住宅小区的安防防犯主要倚靠安装防盗窗、防盗门以及人工防犯。这样不仅有碍美观，不符合防火的要求、而且不能有效地防止坏人的侵入。现在全国都在开展建设安全文明的小区活动，提出取消防盗网，“走出牢笼”的口号。因此为配合捷报花园的现代化管理，担当起整个小区的安全保卫，给住户一个安全舒适的居住环境，本方案提供一套技术先进、性能完善的AURINE家庭报警系统，组成小区内的智能安全防范系统。AURINE作为一家专业电子安全服务公司，采用先进的科学技术，加以丰富的保安实际经验和知识，向社会提供各种超值安全设备服务，给用户带来安全和放心。 设计思想 在小区内的每个住户单元安装一台报警主机，住户可选择安装在住户门口、窗户处安装门磁、紧急求助按钮、烟感探头、瓦斯探头、三鉴探头等报警感知设备，报警主机通过总线与管理中心的电脑相连接，进行安防信息管理，本系统具有远程报警功能，可选并联接打印机。如果发生盗贼闯入、抢劫、烟雾、燃气泄漏、玻璃破碎等紧急事故，传感器就会立即获知并由报警系统即刻触发声光警报以有效阻吓企图行窃的盗贼，而现场保安系统的密码键盘立即显示相应报警区域，使您的家人保持警戒；系统还会迅速向报警中心传送报警信息；报警中心接到警情后立即自动进行分辨处理，迅速识别判定警报类型、地点、用户，电子地图显示报警位置并瞬间检索打印用户报警信息，中心据此派出机动力量采取相应解救措施；系统具备24小时防破坏功能并自我监视，一旦有任何被破坏的迹象也会即刻报警。总之，无论白天黑夜，您离家在外还是在家休息，电子保安时时刻刻保护您的安全。这正是您能为您的家人、家庭、财产所做的最有效的安全防盗保护措施。 系统设计目标 通过在住宅内门窗及室内其他部位安装各种探测器进行昼夜控制，当监测到警情时，通过住宅内的报警主机传送至智能管理中心的报警接收计算机、接收将准确显示警情发生的住户名称、地址和警报类型、提示保安人员迅速确认警情，及时赶赴现场，以确保住户和人身安全。 同时，住户也可通过固定式紧急呼叫报警系统，在住宅内发生抢劫案件和病人突发疾病时，向智能化管理中心呼叫报警，中心可根据情况迅速处理。 报警设备选型原则 防盗报警系统的设计应当从实际需要出发，尽可能的使系统的结构简单、可靠，设计时应遵循的基本原则如下： （1）系统可靠必须高，即使工作电源发生故障，系统也必须处于随时能够工作的状态。 （2）系统应具备一定的扩充能力，以适应日后使用功能的变化。 （3）报警器应安装在非法闯入者不易察觉的位置，和报警器相连的线路最好采用钢管暗埋的方式进行敷设。 （4）传感器尽量安装在不显眼的地方，当受损时易于发现，且容易处理的场所。 （5）系统应当符合有关的国家和福建省地方标准，即集散型结构通过总线方式将报警控制中心与现场控制器连接起来，而探测器则分别连接到现场控制器上。在难于布线的局部区域宜采用无线通信设备。 （6）系统应尽量采用标准产品，便于日后系统的维护和检修。 （7）系统必须采用多层次，立体化的防卫方式。目标保护不能出现控制盲区。 我们在为捷报花园进行家庭报警系统设计时，充分考虑以上原则，为住户建议和设计最为适用的报警系统设备，安装隐蔽灵活。 系统组成 根据以上对家庭报警系统的要求分析我们选用AURINE生产的家庭报警系列产品，其系统组成如下： 家庭报警系统由住户前端、传输和管理中心三部分组成： 以上是其中的一部分，因为有图例，我把网址发给你 麻烦采纳，谢谢!
智能控制与智能系统论文模板
你好的！⑴ 首先就不要有马上毕业，最后一次花点钱就得了的想法⑵ 只有自己写论文，做设计才能顺利的毕业⑶ 在这里我给出方法，以及相关资料寻找的网址，请认真阅读⑷ 否则，真的可能导致预想不到的后果！====================================================================❶ 中国知网也好、万方数据也好都有大量的原创论文！❷ 并且，大部分的院校都有免费的接口！❸ 如果真没有免费的接口，那就百度知道悬赏求助下载吧！❹ 要是要外文的论文准备翻译的话，最好的办法就是【谷歌学术】❺ 需要什么语言的论文直接就用相应的语言搜索！100% 能找到类似的！❻ 至于翻译，可以直接谷歌翻一下，弄完在自己弄通顺就可以了！【友情提示】==================论文写作方法===========================❶ 其实，原创的论文网上没有免费为你代谢的！谁愿意花时间给你写这个呢？难道你在空闲的时间原以为别人提供这种毫无意义的服务么？所以：还不如自己写。主要是网上的不可靠因素太多，万一碰到人的，就不上算了。❷ 写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题【这个很可能老师已经给你确定了】，然后在网上查找几份类似的文章。❸ 通读一些相关资料，对这方面的内容有个大概的了解！看看别人都从哪些方面写这个东西！❹ 参照你们学校的论文的格式，列出提纲，接着要将提纲给你们老师看看，再修改。等老师同意你这个提纲之后，你就可以补充内容！❺ 也可以把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了！❻ 最后，到万方等数据库进行检测【这里便宜啊，每一万字才1块钱】，将扫红部分进行再次修改！❼ 祝你顺利完成论文!
可不能马虎，最好还是自己动动脑筋，好好的写一写。.网上那种免费的毕业设计千万不能采用，要么是论文不完整，要么是程序运行不了，最重要的是到处都是，老师随时都可以知道你是在网上随便弄的那就不好了，我去年的毕业设计是在【天下文库】写的，质量挺不错的。你要是实在没办法，可以去看下1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。 2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语
数字化家庭是未来智能小区系统的基本单元。所谓“数字化家庭”就是基于家庭内部提供覆盖整个家庭的智能化服务，包括数据通信、家庭娱乐和信息家电控制功能。数字化家庭设计的一项主要内容是通信功能的实现，包括家庭与外界的通信及家庭内部相关设施之间的通信。从现在的发展来看，外部的通信主要通过宽带接入。intenet，而家庭内部的通信，笔者采用目前比较具有竞争力的蓝牙(bluetootlh)无线接入技术。传统的数字化家庭采用pc进行总体控制，缺乏人性化。笔者根据人工情感的思想设计一种配备多种外部传感器的智能机器人，将此智能机器人视作家庭成员，通过它实现对数字化家庭的控制。本文主要就智能机器人在数字化家庭医疗保健方面的应用进行模型设计，在智能机器人与医疗仪器和控制pc的通信采用蓝牙技术。整个系统的成本较低，功能较为全面，扩展应用非常广阔，具有极大的市场潜力。2 智能机器人的总体设计2．1 智能机器人的多传感器系统机器人智能技术中最为重要的相关领域是机器人的多感觉系统和多传感信息的集成与融合[1]，统称为智能系统的硬件和软件部分。视觉、听觉、力觉、触觉等外部传感器和机器人各关节的内部传感器信息融合使用，可使机器人完成实时图像传输、语音识别、景物辨别、定位、自动避障、目标物探测等重要功能；给机器人加上相关的医疗模块(ccd、camera、立体麦克风、图像采集卡等)和专用医疗传感器部件，再加上医疗专家系统就可以实现医疗保健和远程医疗监护功能。智能机器人的多传感器系统框图如图1所示。2．2 智能机器人控制系统机器人控制系统包含2部分：一是上位机，一般采用pc，它完成机器人的运动轨迹规划、传感器信息融合控制算法、视觉处理、人机接口及远程处理等任务；二是下位机，一般采用多单片机系统或dsp等作为控制器的核心部件，完成电机伺服控制、反馈处理、图像处理、语音识别和通信接口等功能。如果采用多单片机系统作为下位机，每个处理器完成单一任务，通过信息交换和相互协调完成总体系统功能，但其在信号处理能力上明显有所欠缺。由于dsp擅长对信号的处理，而且对此智能机器人来说经常需要信号处理、图像处理和语音识别，所以采用dsp作为智能机器人控制系统的控制器[2]。控制系统以dsp(tms320c54x)为核心部件，由蓝牙无线通信、gsm无线通信(支持gprs)、电机驱动、数字罗盘、感觉功能传感器(视觉和听觉等)、医疗传感器和多选一串口通信(rs-232)模块等组成，控制系统框图如图2所示。 (1)系统通过驱动电机和转向电机控制机器人的运动，转向电机利用数字罗盘的信息作为反馈量进行pid控制。(2)采用爱立信(ericsson)公司的rokl01007型电路作为蓝牙无线通信模块，实现智能机器人与上位机pc的通信和与其他基于蓝牙模块的医疗保健仪器的通信。(3)支持gprs的gsm无线通信模块支持数据、语音、短信息和传真服务，采用手机通信方式与远端医疗监控中心通信。(4)由于tms320c54x只有1个串行口，而蓝牙模块、gsm无线模块、数字罗盘和视觉听觉等感觉功能传感器模块都是采用rs一232异步串行通信，所以必须设计1个多选一串口通信模块进行转换处理。当tms320c54x需要蓝牙无线通信模块的数据时通过电路选通；当t~ms320c54x需要某个传感器模块的数据时，关断上次无线通信模块的选通，同时选通该次传感器模块。这样，各个模块就完成了与1~ms320c54x的串口通信。3 主要医疗保健功能的实现智能机器人对于数字化家庭的医疗保健可以提供如下的服务：(1)医疗监护通过集成有蓝牙模块的医疗传感器对家庭成员的主要生理参数如心电、血压、体温、呼吸和血氧饱和度等进行实时检测，通过机器人的处理系统提供本地结果。(2)远程诊断和会诊通过机器人的视觉和听觉等感觉功能，将采集的视频、音频等数据结合各项生理参数数据传给远程医疗中心，由医疗中心的专家进行远程监控，结合医疗专家系统对家庭成员的健康状况进行会诊，即提供望(视频)、闻、问(音频)、切(各项生理参数)的服务[3]。3．1机器人视觉与视频信号的传输机器人采集的视频信号有2种作用：提供机器人视觉；将采集到的家庭成员的静态图像和动态画面传给远程医疗中心。机器人视觉的作用是从3维环境图像中获得所需的信息并构造出环境对象的明确而有意义的描述。视觉包括3个过程：(1)图像获取。通过视觉传感器(立体影像的ccd camera)将3维环境图像转换为电信号。(2)图像处理。图像到图像的变换，如特征提取。(3)图像理解。在处理的基础上给出环境描述。通过视频信号的传输，远程医疗中心的医生可以实时了解家庭成员的身体状况和精神状态。智能机器人根据医生的需要捕捉适合医疗保健和诊断需求的图像，有选择地传输高分辨率和低分辨率的图像。在医疗保健的过程中，对于图像传送有2种不同条件的需求：(1)医生观察家庭成员的皮肤、嘴唇、舌面、指甲和面部表情的颜色时，需要传送静态高清晰度彩色图像；采用的方法是间隔一段时间(例如5分钟)传送1幅高清晰度静态图像。(2)医生借助动态画面查看家庭成员的身体移动能力时，可以传送分辨率较低和尺寸较小的图像，采用的方法是进行合理的压缩和恢复以保证实时性。3．2机器人听觉与音频信号的传输机器人采集的音频信号也有2种作用：一是提供机器人听觉；二是借助于音频信号，家庭成员可以和医生进行沟通，医生可以了解家庭成员的健康状况和心态。音频信号的传输为医生对家庭成员进行医疗保健提供了语言交流的途径。机器人听觉是语音识别技术，医疗保健智能机器人带有各种声交互系统，能够按照家庭成员的命令进行医疗测试和监护，还可以按照家庭成员的命令做家务、控制数字化家电和照看病人等。声音的获取采用多个立体麦克风。由于声音的频率范围大约是300hz一3400hz，过高或过低频率的声音在一般情况下是不需要传输的，所以只用传送频率范围在1000hz-3000hz的声音，医生和家庭成员就可以进行正常的交流，从而可以降低传输音频信号所占用的带宽，再采用合适的通信音频压缩协议即可满足实时音频的要求。智能机器人的听觉系统如图3所示。3．3各项生理信息的采集与传输传统检测设备通过有线方式连到人体上进行生理信息的采集，各种连线容易使病人心情紧张，从而导致检测到的数据不准确。使用蓝牙技术可以很好地解决这个问题，带有蓝牙模块的医疗微型传感器安置在家庭成员身上，尽量使其不对人体正常活动产生干扰，再通过蓝牙技术将采集的数据传输到接收设备并对其进行处理。在智能机器人上安装1个带有蓝牙模块的探测器作为接收设备，各种医疗传感器将采集到的生理信息数据通过蓝牙模块传输到探测器，探测器有2种工作方式：一是将数据交给智能机器人处理，提供本地结果；二是与internet连接(也可以通过gsm无线模块直接发回)，通过将数据传输到远程医疗中心，达到医疗保健与远程监护的目的。视频和音频数据的传输也采用这种方式。智能机器人的数据传输系统如图4所示。4 蓝牙模块的应用4．1蓝牙技术概况蓝牙技术[4]是用于替代电缆或连线的短距离无线通信技术。它的载波选用全球公用的2．4ghz(实际射频通道为f=2402 k×1mhz，k=0，1，2，…，78)ism频带，并采用跳频方式来扩展频带，跳频速率为1600跳/s。可得到79个1mhz带宽的信道。蓝牙设备采用gfsk调制技术，通信速率为1mbit/s，实际有效速率最高可达721kbit/s，通信距离为10m，发射功率为1mw；当发射功率为100mw时，通信距离可达100m，可以满足数字化家庭的需要。4．2蓝牙模块rokl01007型蓝牙模块[5]是爱立信公司推出的适合于短距离通信的无线基带模块。它的集成度高、功耗小(射频功率为1mw)，支持所有的蓝牙协议，可嵌入任何需要蓝牙功能的设备中。该模块包括基带控制器、无线收发器、闪存、电源管理模块和时钟5个功能模块，可提供高至hci(主机控制接口)层的功能。单个蓝牙模块的结构如图5所示。4．3主，从设备硬件组成蓝牙技术支持点到点ppp(point-t0-point pro-tocol)和点对多点的通信，用无线方式将若干蓝牙设备连接成1个微微网[6]。每个微微网由1个主设备(master)和若干个从设备(slave)组成，从设备最多为7台。主设备负责通信协议的动作，mac地址用3位来表示，即在1个微微网内可寻址8个设备(互联的设备数量实际是没有限制的，只不过在同一时刻只能激活8个，其中1个为主，7个为从)。从设备受控于主设备。所有设备单元均采用同一跳频序列。将带有蓝牙模块的微型医疗传感器作为从设备，将智能机器人上的带有蓝牙模块的探测器作为主设备。主从设备的硬件主要包括天线单元、功率放大模块、蓝牙模块、嵌入式微处理器系统、接口电路及一些辅助电路。主设备是整个蓝牙的核心部分，要完成各种不同通信协议之间的转换和信息共享，以及同外部通信之间的数据交换功能，同时还负责对各个从设备的管理和控制。5 结束语随着社会的进步，经济的发展和人民生活水平的提高，越来越多的人需要家庭医疗保健服务。文中提出的应用于数字化家庭医疗保健服务的智能机器人系统的功能较为全面，且在家用智能机器人、基于蓝牙技术的智能家居和数字化医院等方面的拓展应用非常广阔，具有极大的市场潜力。
车辆自动变速器及其控制技术和自动巡航控制技术都是智能汽车非常重要的内容,是目前我国智能汽车发展急需解决的核心技术之一。论文选择在我国很有发展前景的集自动巡航控制和电控机械式自动变速器于一体的复合控制系统作为研究对象,针对系统研制开发中的一些关键技术难题进行了研究。论文主要由六部分内容组成:(1)概括介绍了智能汽车及其先进的控制系统的主要内容、现状和发展方向;介绍了目前智能汽车自动变速器的主要类型、发展过程和特点;阐述了AMT国内外的研究现状和发展趋势及我国AMT目前需要解决的技术问题;介绍了自动巡航控制技术及其目前应用现状;阐述了论文研究方向提出的背景、课题的来源和论文的主要研究内容以及研究的意义。(2)阐述了作者参与研制开发的AMT控制系统具有的基本功能和设计要求;介绍了该系统的结构、主要组成部分和基本工作原理,并针对AMT系统设计中的几个关键内容:电子控制单元ECU设计;液压动力源设计;离合器、选换挡及节气门控制单元的设计;AMT控制系统的抗干扰设计;AMT控制系统的故障诊断和容错控制设计,详细阐述了作者的设计思想和研究成果,独立自主地设计和研制出了与桑塔纳2000型轿车适配的、具有自主知识产权的、便于国产化的AMT硬件系统。目前整个硬件系统已运行四年多时间、汽车在各种路况下已行驶10万多公里,试验证明所设计的硬件系统不仅满足了整个控制系统的要求,而且具有较高的可靠性和性能价格比。(3)阐述了模糊控制和仿人智能控制的基本思想和重要的理论基础知识;分析了他们的特点和适用范围;概括了模糊控制系统和仿人智能控制系统的设计内容和设计方法;并针对模糊控制的不足之处,将仿人智能控制技术与模糊控制相结合,提出了一种仿人智能模糊控制器,给出了该控制器的结构和控制算法。仿真分析和实际应用证明,仿人智能模糊控制器的设计不需要对象精确的数学模型,且实现比较简单,实时控制效果好。它具有响应速度快、超调小、鲁棒性强等优点,具有一定的应用价值。(4)针对作者研制的电液式节气门执行器的控制问题进行了研究。分析了被控对象的控制技术难点;介绍了电液式节气门执行器的控制系统结构,提出了基于多模态的仿人智能控制器,给出了控制器的结构和控制算法,以及在桑塔纳2000样车上获得的试验测试结果;为了进一步提高电液式节气门执行器位置控制系统的性能,又将作者提出的仿人智能模糊控制应用于该系统,给出了基于查表法的仿人智
系统推荐毕业论文
毕业设计管理信息系统学生选修课信息管理系统健康档案管理系统
你不需要考虑任何的问题，论文写好，你想查重的时候在淘宝上十块钱就可以查一次，你只有查一次，以后你就知道该注意哪里了。
计算机毕业论文题目推荐如下：基于SpringBoot的个性化学习系统设计与实现。基于web的疫情期间物资分配管理系统的设计与实现。基于python的成都市二手房数据可视化系统的设计 基于SpringBoot的电子秤串口称重系统的设计与实现 基于Java的疫情防控服务平台的设计与实现 基于Web的开源协会服务平台的设计与实现 基于ssm的汽车租赁平台的设计与开发
基于Java的同城临期视频平台的设计与开发。基于SpringBoot的协同过滤就业系统的设计与实现。基于SpringMVC的互联网招聘求职网站的设计与实现。基于SrpingBoot+react的资源登记分享网站的设计与实现。基于Springboot的在线教育平台设计与实现。基于Springboot的货物管理系统的设计与实现
基于Springboot的医疗管理系统的设计与实现。基于Springboot的校园快递管理平台的设计与实现。基于Springboot的博课系统的设计与实现。基于web应用的互助型旅游网站系统开发基于SpringBoot的沉浸式在线视频学习系统设计与实现。基于Springboot的预约挂号系统的设计与实现。基于python的新冠疫情数据分析系统的设计与开发。
CRM（客户服务中心）管理系统这个系统主要涉及到呼叫中心和售后服务的问题，在现在的很多行业中都会很多的用到，主要的功能有回访，维修，安装，客户管理等等，当然，也可以按照自己的需要，增加功能，开发技术也不算难，主要是业务的理解上面。比如说电器行业，内容问题就按照自己的需要和能力去做就可以了