给大家推荐8篇关于系统应用的计算机专业论文

今天分享的是关于系统应用的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到系统应用等主题,本文能够帮助到你

基于深度学习和主题建模的事件发现研究与应用

这是一篇关于事件,新事件发现,主题建模,特征提取,系统应用的论文, 主要内容为当今互联网的高速发展,催生了众多的网络应用,同时高速的网络发展带来巨大的新闻数据量。与此同时,大数据量也给政府组织及其其他组织带来了在大数据背景下事件建模相关技术限制,无法快速的从海量的数据中获取新闻事件相关知识,难以实现数据的互通共享,因此如何对非结构化新闻文本进行有效整理变得十分重要。针对以上问题,本文针对非结构化文本,提出了基于深度学习和主题建模的事件建模众包学习方法,对非结构化新闻文本进行事件建模研究并从数据获取、新事件发现、多特征融合的新事件主题提取、应用系统构建等角度对研究进行充分阐述。本文主要进行基于深度学习和主题建模的新事件发现研究与应用,通过多种技术的研究应用到新闻事件建模领域,用以实现政府组织及其他组织对非结构化新闻文本的充分利用。首先,基于整体研究的需求分析,分析要获取的相关数据,研究构建基于Scrapy框架的数据爬虫系统进行数据获取;然后,对获取的数据进行初步的整理,研究非结构化文本的量化方法,提出基于BERT、注意力机制的双向长短记忆网络构建新事件发现模型;其次,对于新事件发现模型检测出的新事件,提出基于多特征融合的新事件主题聚类分析用以提取新事件主题,多特征融合包括实体特征、事件触发词特征、主题热词特征。对于主题提取的结果集加入到新事件发现模型实现新事件发现模型的不断学习更新的众包学习的方法;最后,研究采用NoSQL数据库作为事件存储解决方案在提高效率的同时也克服了传统存储解决方案的缺点,并在数据获取、新事件发现、新事件主题建模分析研究基础上研究开发事件建模应用系统实现对上述研究的系统化应用。本文从政府组织角度出发,以非结构化数据为基础从数据获取、新事件发现、新事件主题建模分析、事件建模应用系统构建等方面充分阐述了基于深度学习和主题建模的事件发现研究与应用的研究过程。基于上述研究突破了事件建模的技术障碍,构建了适合政府治理新模式的建模分析算法与分析方法,对于政府及其其他组织在大数据背景下分析热点事件具有重大意义。

林业统计数据可视化系统设计与实现

这是一篇关于林业统计数据,系统应用,大数据,可视化的论文, 主要内容为林业统计数据是林业统计工作中取得的反映国民经济和社会现象的数字资料的总称。数据可视化是指采用计算机图形学等将数据以形象直接的图形等形式呈现给数据需求者。林业统计数据可视化有利于形象有效地展现统计数据背后深层次的信息和规律,这对林业资源信息化以及林业的科学发展具有重要的促进作用。林业统计数据资源分散,多源异构,当下仍然主要是以单一数据类别、简单的统计图表等形式进行展现,可视化水平较低、缺少个性化的交互展示方式等,这使得众多林业行业工作者很难发现并利用数据背后深层次的信息及规律。为实现不同类型林业统计数据的统一可视化,提高林业数据的可视化效果,丰富数据展现形式,方便林业工作者发现及挖掘庞大的林业统计数据中隐藏的信息、知识和规律,开展了林业统计数据可视化系统研究。对于统计数据年份区间跨度较大,数据格式、类别差异明显等特点,传统的数据管理模式较难实现对不同类型林业统计数据的集成及统一管理。为此,本文开展了面向系统可视化的林业统计数据规范化方法研究,通过引入元数据结构和规范体系,提出了一种新的统计数据管理与规范化方法,构建了统一的林业统计数据标准元数据结构和规范体系。进而为不同统计数据建立了统一的数据结构,实现了不同类型数据资源、不同数据格式的集成及统一管理,有效解决了林业基础性统计数据的整合集成问题。本文构建了基于ASP.NET MVC的林业统计数据可视化系统,实现不同类型统计数据的统一可视化。系统整体上由数据存储层、后台架构层、前端可视化界面层组成,相对于传统系统结构,以B/S模式下的三层结构设计系统的整体框架,具有新颖高效、便捷实用的优势。数据存储层以SQL数据库存储了中国林业产业数据、中国林业生态建设数据、中国森林灾害数据、中国林业投资数据、中国乡村林业数据及中国林业单位数据6大类共36个不同类型的统计数据资源,具体包括1998-2016年的全国及各省(直辖市、自治区)的林业总产值数据、营林生产数据等,数据总量48万条。系统后台以Web Service对位于数据库中的专题信息实施整理,并为前端提供数据接口服务。此外,系统的可视化界面层由页面框架模块,页面编程语言模块,页面图表绘制模块集成构建,在三个模块的共同作用下实现数据动态、实时的图形化展示。本研究作为实际应用研究,重视林业统计数据的可视化实际应用,与林业信息门户网站相结合,向广大用户提供林业知识服务。本系统具有林业专题地图展示,林业属性信息查询,可视化统计分析等功能,可扩展性强,适用于各类统计数据的统一管理和可视化,增强了用户的人机交互体验,具有较高的现实意义和推广应用价值,为林业工作者进行统计数据的统一管理和可视化分析提供了平台支撑。本文的研究提升了林业统计数据的可视化水平、丰富了数据展现形式,为今后统计数据的可视化研究提供了一定的参考价值。

基于Spring MVC框架的健康险公司服务平台与实现分析

这是一篇关于健康险,Spring框架,系统应用的论文, 主要内容为健康险行业在我国的发展正处于起步阶段,在当前实务操作中,由于系统建设方面的缺失,常常带来客户满意度差、合作医疗机构形同虚设、费用结算不清晰等种种问题。搭建健康险网络服务平台,为客户提供更多增值服务、与合作机构进行方便快捷的数据支持维护及费用结算,是当前健康险发展的重要途径。优秀的系统开发需要有一个成功的架构,但软件架构的建立是复杂而又持续改进的过程,软件开发者开发项目尽量重用以前的架构,或开发出通用的架构,Spring就是其中之一。而面向对象的开发方法是当今的主流,但是同时不得不使用关系型数据库,所以在企业级应用开发的环境中,对象、关系的映射(ORM)是一种耗时的工作。围绕对象关系的映射和持久数据的访问,在Java领域中发展起来了一些API和框架。有几种框架来表示持久数据,如实体Bean、OJB、JDO和Hibernate等。Spring是一种新的ORM映射工具,它不仅提供了从Java类到数据表的映射,也提供了数据查询和恢复等机制。 Spring在业内比较推崇的开源技术在项目开发中不管是从效率上还是易维护上都是完美的结合。在用Spring进行项目开发的时候,选择Spring来持久化的数据。本文在在深入讨论MVC设计模式、Spring框架、关系对象映射、Spring的核心技术及相关的技术背景基础上,以健康险公司当前亟待解决的几个问题为案例进行了需求设计和开发过程,探讨了Spring技术在健康险服务平台建设领域的应用。

基于.NET的学生事务管理系统的设计与实现

这是一篇关于学生管理,系统应用,加盐法的论文, 主要内容为随着科学技术的不断提高，计算机技术不断发展，其强大的功能已为人们认识、接受，计算机己经在社会的各个领域中发挥着越来越重要的作用了。现在高校的学生信息的管理也越来越多的采用了计算机模式。学生管理是高校管理中不可少的部分，而基于B/S架构的学生事务管理信息系统是方便学校管理，实行电子办公的必要组成部分，可以大大提高工作效率。查询、修改、录入、删除等基本操作都采用了计算机的数据库技术，比起以前使用手工的方法有了很大的进步，方便管理，易于更新，极大的方便了学生信息的管理工作。随着上饶师院规模的不断扩大，学生数量不断增加，有必要建立一个系统取代原来的手工操作的方法，该系统采用基于Web系统应用，框架采用新型开发框架—Spring.Net+NHibenate+ASP.NET MVC+ExtJs，这种框架优化了原传统的三层架构的基础，在不同层中发挥了不同技术的优势，实现了前台页面和后台代码、数据库访问之间的低耦合，体现了系统较好的可扩展性。这个框架成功的将MVC设计模式和ORM框架融合起来，对于传统Web项目开发中出现的可复用性和灵活性较差的问题，引入了Spring.net的IOC注入，实现了面向接口编程的思想。而在数据持久层，ORM框架的实现技术NHibernate的应用，大幅地减少了代码量，节约开发的时间。由于ORM技术核心的映射文件的编制中手动编写或者代码生成器编写时会频繁出错的问题，系统开发了映射文件生成工具，显著的提高了开发的效率。该系统充分考虑了安全性，为了保护信息不被非授权人员获取和注入，除了在数据库中使用了大量代码以外，在系统中当用户首次提供密码时（通常是注册时），使用MD5加盐值法，从而保证了密码使用的安全性。从而使得系统安全、稳定地运行。

基于.NET的学生事务管理系统的设计与实现

“云平台”在F公司的售后服务系统开发项目与应用研究

这是一篇关于售后服务,云平台,电商,系统应用的论文, 主要内容为云平台是指通过分布式数据处理技术，资源虚拟化技术，编程序接口（API）管理技术和蜂窝式安全技术等相关云技术把云的基础设施向用户提供应用服务。从而实现用网络资源就像用自来水和电一样的便捷和简单，彻底改变使用者的使用习惯,以实现提高客户的满意度和改变目前电商的服务模式。随着年轻一族在网上冲浪和购物消费成为一种习惯和时尚以及生产型企业在经营困境中开始思考直接面对市场的竞争趋势下，许多企业经营自己的电子销售渠道，如何把消费者留住，售后服务好与坏显得非常重要。F公司作为全球500强的大型EMS生产企业，如何提高在售后服务的用户满意的就显得尤为关键。提高用户的客户售后服务满意度是一项非常复杂的问题很难用旧的分析方法得到解决。本论文通过应用最新的云技术结合SIXSIGMA的思想，通过项目管理的手段侧重地从四个方面进行了研究：对电商行业调查报告进行分析，研究了电商行业经营面临的困境；通过应用SIXSIGMA的分析思维及问题分析工具，从云技术的特点，内外电商的流程分析以及F公司的市场环境分析，对云平台售后服务系统的需求进行了研究；在云平台售后服务系统开发研究中，包括对影响售后服务质量关键性因素分析，云平台售后服务系统所包含的应用系统分析，整个系统的网络架构以及对云平台售后服务系统的开发过程控制和风险管理；通过应用最新云的技术和在系统试用初期出现的问题分析，从管理的角度建立了一套管理评价机制，系统地解决和预防了目前困扰电商的经营售后方面主要问题的发生来达到提高了用户的满意度。从近三年（2010年到2013年）期间的售后服务方面研究文献方面来看，以前对售后服务的研究在电子产品行业以及在汽车行业研究较多，在电子商务领域，以前的研究大多都是从单一的面向要么是系统要么是管理的角度进行售后服务方面的问题研究。本论创新之处在于研究着力解决的是一个行业性的售后服务的系统性问题，创造性地应用的最新科技的研究成果以及从售后服务使用各方的角度，让售后服务的整个过程变得更加简单方便，不仅是对客户服务人员带来的是更加简易的操作，而且对使用的协作方（物流人员和用户），同样享受服务带给颠覆的服务和应用。本论文另一个创新之处是应用管理理论建立一套的管理评价机制，特别设计了对参与各方的约束，对所有的参与人员都进行评价，如对用户的行为的约束和评价，不管是组织内还是组织外的参与人员都在很自然地遵守各自的约束，来确保系统的高效运作。

自适应学习在中职生升学辅助学习系统中的应用研究

这是一篇关于升学辅导,自适应学习,系统应用,中职教育的论文, 主要内容为升学是中职学生毕业后的重要选择渠道之一,也是国家加强职业教育、培养高质量技能型人才的重要措施。如何抓好中职生升学备考提高升学质量成为职业教育关注的重要内容。本文拟将自适应技术融入升学辅助学习系统中并与相关理论结合,设计一种不同的教学模式,应用于中职学生的升学备考教学过程中,充分肯定学生的主体地位,提高升学质量。本文主要工作如下:(1)在充分调研基础上,以自适应理论和技术为基础,基于协同过滤算法原理利用Django、Vue、SQLite组建系统框架和Python语言设计了升学辅助自适应学习系统,通过前后端数据交互和页面可视化实现对学生的自适应学习和测试,从而实现自适应学习辅助功能,并协助教师根据学生水平对升学辅导课适应性调整备课。(2)以升学必考科目之一《Photoshop图像处理》为例,因其是较为典型的集理论和技能为一体的中职课程,将其作为最能突出研究效果的内容案例,进行升学辅助学习系统的教学应用研究。基于升学辅助自适应学习系统,给出了教学设计思路和方法,设计了教学模式环节和流程,同时给出了升学辅助课程教学资源设计思路和方法。(3)以《Photoshop图像处理》中的《图层的应用》一节为教学内容制作了基于自适应学习系统的教学设计案例,并将案例应用于教学实践。通过两所学校升学班的教学实践结论表明,基于自适应理论的升学辅助自适应学习系统,对中职学生升学辅导课起到积极作用,明显提高了学生的学习效果。