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[题目] 中小科技型企业创业融资障碍分析 The Analysis of Financing Barriers for Small and Medium-sized Scientific and Technical Enterprises [摘要] 中小科技型企业比大企业更有活力，发展中小科技型企业对于促进我国国民经济的发展有非常重要的作用。 Abstract: Because small and medium-sized enterprises(SMEs) are more energic than big-sized enterprises, the development of small and medium-sized scientific and technical enterprises(SMSTEs) plays an important role in the promotion of China's national economy. 但是随着经济的发展，中小科技型企业在发展中的一些问题也逐渐显现出来，其中最为突出的就是融资问题。 However, with the development of economy, some problems of SMSTEs has been emerged gradually, among which the financing problem is the biggest one. 如何为中小科技型企业创造一个好的融资环境和通畅的融资渠道成为促进中小科技型企业健康快速发展的关键问题。 How to create good financing environment and free financing channels for SMSTEs, which becomes a key issue to boost the healthy and rapid development of SMSTEs 本文着重从多方面分析当前中小科技型企业在发展过程中融资难的原因，并提出了相关的对策建议，以期对解决中小科技型企业融资难的问题有所启示。 The paper focuses on analyzing the current reasons of hard financing in the development of SMSTEs from various aspects and brings forward relevant countermeasures and suggestions in order to solve the problem of hard financing for SMSTEs. [关键词] 中小科技型企业；融资；障碍；对策 Key words: Small and medium-sized scientific and technical enterprises(SMSTE), Financing, Barriers, Countermeasures 人工翻译的。你自己安排一下格式就好了。题目和关键词中的大小写不要变。文中的small and medium-sized scientific and technical enterprises简称是SMSTEs,只要在第一处用上全称并在括号里表明它的简称，后面表述中就只要用简称。

优化的分布式梯度提升算法，end-to-end 不需要特征抽取。输入原始数据，就能输出目标结果。 整篇论文技术实现分两个部分显而易见，xgboost是非线性(Tree)的加法模型如果是回归问题则可能是：                                                                                    而分类问题则应该是交叉熵, 此处 ： 二分类问题： 多分类问题： 这里review一下，对于多分类及二分类，交叉熵及soft公式，二分类均是多分类的特例 : ： 原文描述：Default direction, 按我的理解应该是：每轮迭代，每颗树对待一个特征缺失的方向处理应该是一致的，但是不同特征的缺失方向是随机的；不同的迭代子树，策略也是随机的在建树的过程中，最耗时是找最优的切分点，而这个过程中，最耗时的部分是 将数据排序 。为了减少排序的时间，Xgboost采用 Block结构 存储数据(Data in each block is stored in the compressed column (CSC) format, with each column sorted by the corresponding feature value) 对于approximate算法来说，Xgboost使用了多个Block，存在多个机器上或者磁盘中。每个Block对应原来数据的子集。不同的Block可以在不同的机器上计算。该方法对Local策略尤其有效，因为Local策略每次分支都重新生成候选切分点。使用Block结构的一个缺点是取梯度的时候，是通过索引来获取的，而这些梯度的获取顺序是按照特征的大小顺序的。这将导致非连续的内存访问，可能使得CPU cache缓存命中率低，从而影响算法效率在非近似的贪心算法中， 使用 缓存预取（cache-aware prefetching） 。具体来说，对每个线程分配一个连续的buffer，读取梯度信息并存入Buffer中（这样就实现了非连续到连续的转化），然后再统计梯度信息 在近似 算法中，对Block的大小进行了合理的设置。 定义Block的大小为Block中最多的样本数 。设置合适的大小是很重要的，设置过大则容易导致命中率低，过小则容易导致并行化效率不高。经过实验，发现2^16比较好当数据量太大不能全部放入主内存的时候，为了使得out-of-core计算称为可能，将数据划分为多个Block并存放在磁盘上。计算的时候，使用独立的线程预先将Block放入主内存，因此可以在计算的同时读取磁盘。但是由于磁盘IO速度太慢，通常更不上计算的速度。因此，需要提升磁盘IO的销量。Xgboost采用了2个策略： Block压缩（Block Compression）：将Block按列压缩（LZ4压缩算法？），读取的时候用另外的线程解压。对于行索引，只保存第一个索引值，然后只保存该数据与第一个索引值之差(offset)，一共用16个bits来保存 offset，因此，一个block一般有2的16次方个样本。 Block拆分（Block Sharding）：将数据划分到不同磁盘上，为每个磁盘分配一个预取（pre-fetcher）线程，并将数据提取到内存缓冲区中。然后，训练线程交替地从每个缓冲区读取数据。这有助于在多个磁盘可用时增加磁盘读取的吞吐量。[1]  R. Bekkerman. The present and the future of the kdd cup competition: an outsider’s perspective. (xgboost应用) [2]  R. Bekkerman, M. Bilenko, and J. Langford. Scaling Up Machine Learning: Parallel and Distributed Approaches. Cambridge University Press, New York, NY, USA, 2011.(并行分布式设计) [3]  J. Bennett and S. Lanning. The netflix prize. In Proceedings of the KDD Cup Workshop 2007, pages 3–6, New York, Aug. 2007.(xgboost应用) [4]  L. Breiman. Random forests. Maching Learning, 45(1):5–32, Oct. 2001.(Breiman随机森林论文) [5]  C. Burges. From ranknet to lambdarank to lambdamart: An overview. Learning, 11:23–581, 2010. [6]  O. Chapelle and Y. Chang. Yahoo! Learning to Rank Challenge Overview. Journal of Machine Learning Research - W & CP, 14:1–24, 2011.(xgboost应用) [7]  T. Chen, H. Li, Q. Yang, and Y. Yu. General functional matrix factorization using gradient boosting. In Proceeding of 30th International Conference on Machine Learning(通过梯度提升的方法来实现general的矩阵分解) (ICML’13), volume 1, pages 436–444, 2013. 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软件设计毕业设计论文题目

软件设计毕业设计论文题目如何拟定，大家有参考的范文吗?以下是我为大家整理的关于软件设计毕业设计论文题目，希望大家喜欢!

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78) 基于SolidWorks的管壳式换热器辅助设计软件研究

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84) 轮式起重机回转系统设计计算软件开发

85) 轮式起重机转向系统设计计算软件开发

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87) 基于可拓创新方法的产品创新软件设计与实现

88) 数字示波器自动校准软件设计

89) 基于Linux的多功能监护仪软件设计

90) CFETR设计软件集成平台研发

这个题目，应该只要求交个论文就可以了。在网上找一些，就可以交了 。具体的还要看你们学校是怎么要求你们的了。要是我们肯定是交个论文，如果是做系统的，还要把系统作出来，在答辩的时候还要演示你的系统。网络方面的论文，不是那么好实践的。所以一般只会交个论文。