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超市的商品分类有如下几类: 熟食类：比如鸡鸭鱼肉； 日用品类：卫生纸卫生巾等； 调料类：油盐酱醋； 饮料类：果汁饮料； 乳制品类：豆奶牛奶； 粮食类：五谷杂粮； 糕点类：蛋糕； 菸酒类：香菸酒类； 冷冻类：冷冻的鱼虾肉类。
超级市场以满足消费者对基本生活用品一次性购足需要为经营宗旨，是一种经营品项较多的零售业态。对品种繁多的商品进行分类，是超市科学化、规范化管理的需要，它有利于将商品分门别类进行采购、配送、销售、库存、核算,提高管理效率和经济效益。超市公司可以在商品分类基础上，根据目标顾客的需要，选择并形成有特色的商品组合，体现自身的个性化经营特色，求得超市经营的成功。 商品分类可以根据不同的目的，按不同的分类标准来进行。如商品群分类，就是按不同类别商品在卖场销售中的比重与作用来划分的，其目的是通过经营单位或经营区域的组合，促进卖场整体销售业绩。而在超级市场实际商品管理中，商品分类一般采用综合分类标准，将所有商品划分成大分类、中分类、小分类和单品四个层次，目的是为了便于管理，提高管理效率。虽然超市各种业态经营品种存在较大差异，如小的便利店经营品种不到3000个，而超大型综合超市有30 000多种，但商品分类都包括上述四个层次，且每个层次的分类标准也基本相同，只不过便利店各层次类别相对较少，而大型综合超市各层次类别相对较多而已。 一、大分类 大分类是超级市场最粗线条的分类。大分类的主要标准是商品特征，如畜产、水产、果菜、日配加工食品、一般食品、日用杂货、日用百货、家用电器等。为了便于管理，超级市场的大分类一般以不超过10个为宜。 二、中分类 中分类是大分类中细分出来的类别。其分类标准主要有： (1)按商品功能与用途划分。如日配品这个大分类下，可分出牛奶、豆制品、冰品、冷冻食品等中分类。 (2)按商品制造方法划分。如畜产品这个大分类下，可细分出熟肉制品的中分类，包括咸肉、熏肉、火腿、香肠等。 (3)按商品产地划分。如水果蔬菜这个大分类下，可细分出国产水果与进口水果的中分类。 三、小分类 小分类是中分类中进一步细分出来的类别。主要分类标准有： (1)按功能用途划分。如“畜产”大分类中、“猪肉”中分类下，可进一步细分出“排骨”、“肉米”、“里肌肉”等小分类。 (2)按规格包装划分。如“一般食品”大分类中、“饮料”中分类下，可进一步细分出“听装饮料”、“瓶装饮料”、“盒装饮料”等小分类。 (3)按商品成份分类。如“日用百货”大分类中、“鞋”中分类下，可进一步细分出“皮鞋”、“人造革鞋”、“布鞋”、“塑料鞋”等小分类。 (4)按商品口味划分。如“糖果饼干”大分类中、“饼干”中分类下，可进一步细分出“甜味饼干”、“咸味饼干”、“奶油饼干”、“果味饼干”等小分类。 四、单品 单品是商品分类中不能进一步细分的、完整独立的商品品项。如上海申美饮料有限公司生产的“355毫升听装可口可乐”、“1．25升瓶装可口可乐”、“2升瓶装可口可乐”、“2升瓶装雪碧”，就属于四个不同单品。 需要说明的是，商品分类并没有统一固定的标准，各超市公司可根据市场和自身的实际情况对商品进行分类。但商品分类应该以方便顾客购物、方便商品组合、体现企业特点为目的。
超市商品分类冷冻食品类| 冷冻家禽 | 冷冻肉类 | 冷冻水产品 | 速冻蔬菜 | 冷冻制品 | 熟肉制品 | 冷饮 | 新鲜豆奶 | 其它冷冻副食品类 |饮料食品类碳酸饮料 | 果汁 | 茶饮料 | 饮用水 | 纯奶 | 奶制品饮料 | 其它饮料 | 咖啡类 | 麦片 | 胶囊,片类,冲剂 | 酸奶 | 其它饮料补品 |糖果糕点类| 奶糖 | 夹心糖 | 软糖,棉花糖 | 硬糖,咖啡,水果糖 | 棒棒糖 | 清凉,薄荷,润喉糖 | 其他小糖果 | 口香糖 | 礼盒装糖果 | 喜糖 | 散装糖果 | 排块巧克力 | 袋装巧克力 | 巧克力豆 | 夹心巧克力 | 礼盒巧克力 | 简易包装巧克力 | 散装巧克力 | 袋装果冻 | 布丁 | 散装果冻 | 梳打饼干 | 夹心饼干 | 巧克力饼干 | 曲奇 | 膨化食品 | 压缩饼干 | 小饼干 | 派 | 威化饼干 | 降糖饼干 | 饼干礼盒,礼包 | 简装饼干 | 散装饼干 | 薯片 | 其他饼干 | 锅巴 | 休闲食品(大包装) | 休闲食品(中包装) | 休闲食品(小包装) | 微波食品 | 中式糕点 | 西式糕点 | 沙琪玛 | 月饼 | 蛋卷 | 散装糕点 | 蛋糕 | 面包 | 汉堡 | 奶油,黄油 | 自产糕点 | 自产糕点(零) | 其它糖果,糕饼 |炒货蜜饯类香瓜子,葵花子 | 西瓜子 | 南瓜子,白瓜子 | 小瓜子 | 瓜子仁 | 花生 | 开心果 | 杏仁 | 豆子,蚕豆,豆酥 | 果子,果仁 | 松子 | 榛子 | 核桃,核桃仁 | 香榧子 | 炒货礼包 | 散装炒货 | 其他炒货 | 山楂 | 陈皮,果皮 | 梅 | 榄 | 桃 | 杏 | 李,奈 | 脯 | 果 | 丹 | 枣 | 葡萄干 | 应子 | 芒果 | 水果干,片,圈 | 蜜饯类糕饼 | 蜜饯类片,丝,条类 | 蜜饯礼包 | 散装蜜饯 | 其他蜜饯 | 其它炒货,蜜饯类调味品类| 盐 | 糖 | 烹呼叫酱油 | 调味型酱油 | 火锅调料底料 | 味精 | 鸡精 | 醋 | 糟醉料 | 炝料 | 蘸料 | 调味粉 | 调料粉 | 淀粉 | 汤羹料 | 色拉酱 | 花生酱 | 辣酱 | 其它酱 | 麻油 | 辣油烟酒茶类茶叶| 白酒 | 黄酒 | 啤酒 | 米酒 | 葡萄酒 | 洋酒 | 果酒 | 补酒 | 其它烟,酒,茶类软包装食品肉干类 | 鱼干类 | 真空包装肉制食品 | 真空包装素食类 | 海苔类 | 油面筋 | 肉松 | 火腿肠,其他肠类 | 豆腐干 | 粽子 | 即食海带,海蜇 | 肫 | 其它软包装食品粮食制品泡面(袋) | 泡面(碗,杯) | 快饭,粥,米糊 | 粉丝,米线 | 生粉 | 年糕,米块 | 卷面,面条 | 麦片(生),米片,米楂 | 面粉,糯米粉 | 大米,大西米 | 其它粮食制品 酱菜罐头类 补充： 酱菜类 | 果酱,果泥 | 八宝粥 | 腐乳 | 肉制罐头 | 糟醉食品 | 猫狗粮 | 水果罐头 | 素制罐头 | 零称酱菜 | 其它罐头类 南北货腌蜡制品 桂圆| 枣类 | 枸杞 | 木耳,银耳 | 菇类,笋类 | 莲心,百合 | 虾皮类,鱼制品类 | 豆类,仁类 | 海蜇,海带,紫菜 | 其他南北货 | 散装南北货 | 咸蛋,皮蛋 | 腌腊制品 | 散装腌腊制品 | 它腌腊制品 | 洗涤、化妆类 洗衣粉(罐装) | 洗衣粉(袋装) | 洗衣液 | 柔顺剂(袋装) | 柔顺剂(瓶装) | 专用衣物洗涤剂 | 洗洁精(袋装) | 洗洁精(瓶装) | 消毒液 | 玻璃清洁剂 | 厨房清洁剂 | 浴室清洁剂 | 地面(板)清洁剂 | 多用途清洁剂 | 洁厕用品 | 家俱护理剂(蜡) | 皮革护理剂(蜡) | 地板蜡 | 鞋面护理用品 | 空气清香剂 | 固体空气清香剂 | 防霉防蛀用品 | 蚊香及辅助用品 | 灭虫,杀虫剂 | 灭虫,害片(固体) | 洗发露(大规格) | 洗发露(中规格) | 洗发露(小规格) | 洗发膏 | 护发用品 | 发型定型用品 | 染发，局油剂 | 浴露(大规格) | 浴露(中规格) | 浴露(小规格) | 洗衣皁 | 香皂 | 特殊用途皁 | 洗手液 | 脸部清洁用品 | 化妆水 | 润肤霜 | 润肤露 | 润肤膏 | 润肤蜜 | 润肤油(包括甘油等) | 防晒用品 | 护手(足)霜 | 花露水(防蚊水) | 爽身粉 | 护理卫生用品 | 宠物洗涤用品 | 唇膏 | 彩装 | 礼品组合装 | 其它洗涤化妆类 补充： 小百货类 保鲜袋 | 保鲜膜 | 台布 | 浴帘(球,条) | 垃圾袋 | 地垫(毯),靠垫 | 尿布 | 护翼日用卫生巾 | 护翼夜用卫生巾 | 非护翼日用卫生巾 | 非护翼夜用卫生巾 | 综合装卫生巾 | 卫生护垫 | 杯 | 盆 | 刷 | 壶(桶,筒) | 碗 | 盘 | 筛(篮) | 罐(缸) | 奶嘴(瓶) | 夹 | 微波用品 | 扫(箕),(地)拖,擦 | 勺 | 柜(箱) | 雨披 | 棉签 | 竹席 | 草席 | 牙膏 | 牙刷 | 伞 | 牙签 | 衣架 | 护垫(套) | 一次性用品 | 溼纸巾 | 卷筒纸(卫生纸) | 盒装面巾纸 | 袋装面巾纸 | 小商品 | 热水袋 | 清洁布 | 卫生香 | 筷 | 椅,凳 | 餐具套装 | 手套 | 卫生棉条 | 其它百货,杂品,杂货 厨房用品小五金 厨房用品(锅碗盆壶) | 砧板 | 刀,剪,刨 | 各种垫子 | 玻璃制品 | 剃须工具 | 灯泡,灯管,灯 | 电池,充电器 | 插座,转换器 | 清扫工具 | 强力胶 | 钟 | 衣杆,丫叉,伸缩杆 | 梯子 | 架子 | 机油 | 其他小五金类 | 保温杯,真空杯 | 筷,叉 貌似纯洁 的感言： 谢谢。我想要的就是你说的这些，非常全面。真的非常感谢。
简单分就是两大类
食品和非食品。
详细分可以分的大类就多了。
可以从3大类至100大类。
比如：
小型超市管理系统是典型的资讯管理系统,其开发主要包括资料库的建立和维护以及应用程式的开发两个方面。对于前者要求建立起资料一致性和完整性强、资料安全性好的库。而对于后者则要求应用程式功能完备,易使用及维护等特点。经过系统分析情况,我们使用MICROSOFT公司的Visual Basic开发工具,利用其提供的各种面向物件的开发工具,尤其是资料视窗这一方便而简洁操纵资料库的智慧化物件,首先在短时间内建立系统应用原型,然后,对初始原型系统进行需求迭代,不断修正和改进,直到形成使用者满意的可行系统。 本次毕业论文题目为小型超市管理系统，主要目的是在超市进销存模组的基础上，对超市的经营、管理进行研究和探讨。 根据系统所需功能，决定以Windows XP 为开发平台，采用ACCESS做后台资料库，选择功能强大的VB 为开发工具，利用软体工程思想和方法，总体上用结构化生命周期法进行系统分析和设计，采用快速原型法来实现系统。 本系统由进货管理模组、出库管理模组、销售管理模组、管理员模组等组成，对超市中的各种资讯进行分类管理、统筹规划，功能较为全面。 关键词：资讯管理系统；商品管理；资料库
一般小规模超市可划分几个大区： 1、食品区： 速食面/饼干/火腿肠/零散食品 2：饮料区： 啤酒/可乐/果汁/白酒及其它 3、日用品区： 毛巾/牙膏/牙刷/手纸/洗衣粉/洗发水/肥皂等 4、香菸专区 5、其它区： 根据各个超市不同情况定，有的还卖米、油，有的还卖熟食、有的还卖水果。
商品条码的编码结构 包括标准版商品条码（EAN—13条码）和缩短版商品条码（EAN—8条码）。 标准版商品条码：EAN-13 标准版商品条码的结构 标准版商品条码所表示的程式码由13位数字组成，其结构如下： 结构一：X13X12X11X10X9X8X7 X6X5X4X3X2 X1， 其中：X13 ……X7厂商识别程式码；X6 ……X2表示商品专案程式码；X1校验码。 结构二：X13X12X11X10X9X8X7 X6 X5X4X3X2 X1。其中：X13 ……X6厂商识别程式码；X5 ……X2表示商品专案程式码；X1校验码。当X13X12X11为690、691时，其程式码结构同结构一；当X13X12X11为692时，其程式码结构同结构二。 校验码计算 参见GB 12904《通用商品条码》国家标准规定的方法。 缩短版商品条码：EAN-8 缩短版商品条码由8位数字组成，其结构如下： X8X7 X6 X5X4X3X2 X1；其中：X8X7 X6：其含义同标准版商品条码的X13X12X11；X5X4X3X2：表示商品专案程式码，由EAN编码组织统一分配。在我国，由中国物品编码中心统一分配；X1：校验码。计算时，需在缩短版商品条码程式码前加5个“0”，然后按标准版商品条码校验码的计算方法计算. 希望蛋卷的回答对你有帮助。
不知道你问的是什么意思，可以再说细点不，（小超市，小食品，《泡面，火腿，面包，饼乾，》，小调料，小酒水，饮料，生活用品，小百货，）你问的是不是这个。
已传送，注意查收
1.水果数据处理：对水果(苹果，香蕉)数据集进行处理转化为标签和图像，并转化为one-hot码。 2.卷积模型搭建：采用keras搭建模型，卷积层、池化层、Dropout层、全连接层、输出层 3.模型训练把数据集在建立的模型上进行训练，并把最好的模型保存到h5文件中，便于直接对模型进行测试。 4.模型测试：打开摄像头，使用通用物体进行测试。测试结果将录制成视频展示。
大概可以这样写，你自己吃亏下，也可以按这个方向去探究分析
一描绘果品营销渠道网络体系的架构
1明确果品营销渠道体系的结构类型
(1)果品生产销售一条龙营销渠道模式。果品经营者直接控制或拥有果品生产基地的控制权、经营权。
2实施果品连锁专卖与网络营销
有机结合的果品营销渠道建设在我国果品行业连锁专卖与网络营销结合作为一种果品经营业态成长迅速，目前，一线大城市，果品连锁专卖店在整个果品营销渠道网络体系中发挥着重要作用。
3描述果品营销渠道体系架构
在调查分析论证的基础上，描绘果品营销渠道网络体系的架构，即果品连锁经营全产业链各环节就是在总部的统一协调指挥下由渠道成员构成，也就是，以总部为龙头，果品生产者作为供应基地，配送中心为支撑，终端门店(网店和实体店)为前沿的果品营销渠道网络体系。
4科学选址、合理设置网点数量
明确果品渠道层级果品营销渠道体系设计，就是要寻找果品生产与消费者的最佳的、最经济的接触点，选点布线，果品营销渠道体系构建应遵循科学选址技术，形成本公司选址秘诀，合理设置网点数量并开发有效网点
二果品营销渠道运作管理
果品全产业链包括种苗繁育、基地种植、果品深加工、销售及售后使用评价，该文重点研究果品从果园到果盘，经过采摘分拣包装、配送、终端门店或第三方物流到消费者手里、售后评价各个环节，是一条完整的产业链，每个环节都很重要。
三果品营销渠道成员的关系
管理和维护把渠道成员不能单纯的看作交易关系，看作物流的通路、融资的渠道，而要当作战略联盟、合作伙伴、企业的资源，建立紧密的果品供销关系提升果品连锁经营的核心竞争力。为此，要设计好以下系列工作。
1果品营销渠道价格体系
果品营销渠道价格体系与激励政策是整个果品营销渠道网络体系能否长期良性运行的核心内容之一，涉及渠道成员的利益。
2总部对果品基地和终端门店、配送中心给予强有力的支持和激励
政策注重果品营销渠道网络管理和维护，加强渠道成员之间的向心力与忠诚度。一般要求渠道成员之间加强沟通与合作。
构建果品连锁专卖加果品电商全产业链运作模式是果品营销渠道发展的大势所趋，是建立果品营销渠道竞争优势的必然选择，这种果品营销渠道运作已经成为提升果品经营企业竞争力的重要内容。果品营销渠道体系的构建涉及渠道成员的组成，需要用现代管理工具、信息化手段加强果品营销渠道网络体系全产业链的建设和管控，能够极大地提升果品经营企业的核心竞争力和盈利能力。希望更多的果品经营企业能够对自己的营销渠道进行科学的建设和运作管理，不断做大做强。
如果 你需要的了，可先列提纲的
数字图像处理方面了解的了。
中国知网也好！万方数据也好都有例子！甚至百度文库都有！==================论文写作方法===========================论文网上没有免费的，与其花人民币，还不如自己写，万一碰到人的，就不上算了。写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题，然后在网上查找几份类似的文章通读一些相关资料，对这方面的内容有个大概的了解！参照你们学校的论文的格式，列出提纲，补充内容！实在不会，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！最后，到万方等地进行检测，将扫红部分进行再次修改！祝你顺利完成论文!
图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
你可以到七七计算机毕业论文的毕业设计题目列表中找一份。有完整的论文和源码等，很详细
Paperbye论文查重系统是自带改重的论文查重系统，解决了目前市场论文查重之后，不知道怎么修改和修改论文效率低的问题，利用软件的“机器人改重”功能，实现软件的自动修改论文重复内容，从而达到迅速自动降低论文重复率，特别是对于第一次写论文的同学，软件自动修改论文内容，会给同学们一些启示或直接使用机器修改的内容进行替换原文内容，提高的文章查重和修改效率。
具体看看有哪些实用功能：
1、机器人智能改重
Paperbye改重是机器人自动修改查重报告里相似的文字内容，自动修改就是论文查重完成后，系统自动把相似内容通过深度学习的数据内容进行替换修改，达到自动降低文章相似率的目的。机器人修改的语句并不是简单的替换关键词和调换语序，主要原理是通过深度学习大量数据后把语义相似的句子进行替换。
2、免费在线改重
在线改重功能是机器人改重功能的延伸和完善，以在免费改重工具编辑器里自主修改，通过人工修改相结合达到完美降重效果。
3、同步查重功能
这个功能根据“赫洛克效应”的及时反馈的心理原理，在修改论文的过程中，修改一句话，通过paperbye的“同步查重”功能，马上就可以看到修改效果，达到及时反馈，并且及时检验了修改的方法技巧，使继续修改的信心大增，可以大大提高修改论文的质量和效率。传统的论文查重方式的是你必须把全文或片段改完，重新提交论文到查重系统里重新检测才能知道结果，这种方式无论从流程，还是查重后修改，都比较繁琐，更重的是如果通过修改查重后的相似比例降下来不理想，给人的感觉比较身心疲惫，没有愉悦感，对修改论文极度厌恶。Paperbye论文查重系统解决了这个问题，算是颠覆传统，开创先河，让论文降重不再痛苦。
中国知网查重系统怎么样？看完它的介绍你就懂了。建议论文初稿查重用PaperPP或者PaperQuery，修改降重后定稿再用知网。
一、知网本科论文查重系统(简称PMLC)
知网本科论文查重系统也叫做“大学生论文抄袭检测系统”(PMLC)，也就是“中国知网大学生论文管理系统”，其中特有“大学生论文联合对比库”的数据库。其中记录的是往届本科大学生们检测过的论文，所以查重本科论文是最为准确的，单篇最大可测8万字符以内的论文。
二、知网硕博论文查重系统(简称)
此系统主要是检测硕博学位论文，其中的数据库特有着“学术论文联合比对库”，其中记录是往届硕博生检测过的论文。目前已在全国各个高校研究生院投入使用，检测精度最高!最严格!单篇最大可测30万字符以内的论文。
三、知网期刊职称论文系统(简称amlc/smlc)
此系统可检测抄袭与剽窃、伪造、篡改、不当署名、一稿多投等学术不端文献，可供期刊编辑部检测来稿和已发表的文献。十分适合使用于期刊发表，职称评定，单篇最大可测万字符以内的论文。
四、知网大分解系统
知网大分解系统，查重都是统一的，只是缺少本科和硕博系统特有的数据库，因此查重结果的精准度会低一点点，但是结果也有参考意义。单篇最大可测万字符以内的论文。
五、知网小分解系统
知网小分解系统，跟知网大分解系统相似，最大区别是单篇最大可测万字符以内的论文。
pmlc是大学生论文抄袭检测系统又叫中国知网大学生论文管理系统，跟其他知网查重系统不同的是，PMLC特有”大学生论文联合比对库“可检测到往届学生的本科毕业论文。
1、大学生论文联合比对库是本科毕业生必查重的一个知网数据库，其主要收录的就是本科毕业论文，只要是往届毕业生使用过知网，pmlc都会在系统中有记录。由于学生并没有授权知网收录，这些文章都是不公开的私密论文。虽然知网查询下载不到这些论文，但是使用知网pmlc就可以对比到。所以本科生选择PMLC是最准确、最全面、和高校一致的查重系统。
2、高校学生在论文写作过程中，不可避免地要引用别人的成果和理论，少量合理的引用是允许的，但是只要论文与学校检测系统中的文章重复率超过学校规定范围，就会被视作抄袭，导致推迟答辩。现在论文上交学校之前，大学生在网上提前进行知网查重检测修改已经是必须也是普遍的现象了。
这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（以图搜图）等方面的学习成果 将这两天的学习成果在这里总结一下。你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 ————维基百科 通常而言，计算机视觉的研究包括三个层次： （1）底层特征的研究： 这一层次的研究主要聚焦如何高效提取出图像对象具有判别性能的特征，具体的研究内容通常包括：物体识别、字符识别等 （2）中层语义特征的研究： 该层次的研究在于在识别出对象的基础上，对其位置、边缘等信息能够准确区分。现在比较热门的：图像分割；语义分割；场景标注等，都属于该领域的范畴 （3）高层语义理解： 这一层次建立在前两层的基础上，其核心在于“理解”一词。 目标在于对复杂图像中的各个对象完成语义级别的理解。这一层次的研究常常应用于：场景识别、图像摘要生成及图像语义回答等。 而我研究的问题主要隶属于底层特征和中层语义特征研究中的物体识别和场景标注问题。
人类的视觉工作模式是这样的： 首先，我们大脑中的神经元接收到大量的信息微粒，但我们的大脑还并不能处理它们。 于是接着神经元与神经元之间交互将大量的微粒信息整合成一条又一条的线。 接着，无数条线又整合成一个个轮廓。 最后多个轮廓累加终于聚合我们现在眼前看到的样子。 计算机科学受到神经科学的启发，也采用了类似的工作方式。具体而言，图像识别问题一般都遵循下面几个流程
（1）获取底层信息。获取充分且清洁的高质量数据往往是图像识别工作能否成功的关键所在 （2）数据预处理工作，在图像识别领域主要包括四个方面的技术：去噪处理（提升信噪比）、图像增强和图像修复（主要针对不够清晰或有破损缺失的图像）；归一化处理（一方面是为了减少开销、提高算法的性能，另一方面则是为了能成功使用深度学习等算法，这类算法必须使用归一化数据）。 （3）特征提取，这一点是该领域的核心，也是本文的核心。图像识别的基础是能够提取出足够高质量，能体现图像独特性和区分度的特征。 过去在10年代之前我们主要还是更多的使用传统的人工特征提取方法，如PCA\LCA等来提取一些人工设计的特征，主要的方法有（HOG、LBP以及十分著名的SIFT算法）。但是这些方法普遍存在（a）一般基于图像的一些提层特征信息（如色彩、纹理等）难以表达复杂的图像高层语义，故泛化能力普遍比较弱。（b）这些方法一般都针对特定领域的特定应用设计，泛化能力和迁移的能力大多比较弱。 另外一种思路是使用BP方法，但是毕竟BP方法是一个全连接的神经网络。这以为这我们非常容易发生过拟合问题（每个元素都要负责底层的所有参数），另外也不能根据样本对训练过程进行优化，实在是费时又费力。 因此，一些研究者开始尝试把诸如神经网络、深度学习等方法运用到特征提取的过程中，以十几年前深度学习方法在业界最重要的比赛ImageNet中第一次战胜了SIFT算法为分界线，由于其使用权重共享和特征降采样，充分利用了数据的特征。几乎每次比赛的冠军和主流都被深度学习算法及其各自改进型所占领。其中，目前使用较多又最为主流的是CNN算法，在第四部分主要也研究CNN方法的机理。
上图是一个简易的神经网络，只有一层隐含层，而且是全连接的（如图，上一层的每个节点都要对下一层的每个节点负责。）具体神经元与神经元的作用过程可见下图。
在诸多传统的神经网络中，BP算法可能是性能最好、应用最广泛的算法之一了。其核心思想是：导入训练样本、计算期望值和实际值之间的差值，不断地调整权重，使得误差减少的规定值的范围内。其具体过程如下图：
一般来说，机器学习又分成浅层学习和深度学习。传统的机器学习算法，如SVM、贝叶斯、神经网络等都属于浅层模型，其特点是只有一个隐含层。逻辑简单易懂、但是其存在理论上缺乏深度、训练时间较长、参数很大程度上依赖经验和运气等问题。 如果是有多个隐含层的多层神经网络（一般定义为大于5层），那么我们将把这个模型称为深度学习，其往往也和分层训练配套使用。这也是目前AI最火的领域之一了。如果是浅层模型的问题在于对一个复杂函数的表示能力不够，特别是在复杂问题分类情况上容易出现分类不足的弊端，深度网络的优势则在于其多层的架构可以分层表示逻辑，这样就可以用简单的方法表示出复杂的问题，一个简单的例子是： 如果我们想计算sin(cos(log(exp(x))))， 那么深度学习则可分层表示为exp(x)—>log(x)—>cos(x)—>sin(x)
图像识别问题是物体识别的一个子问题，其鲁棒性往往是解决该类问题一个非常重要的指标，该指标是指分类结果对于传入数据中的一些转化和扭曲具有保持不变的特性。这些转化和扭曲具体主要包括了： （1）噪音（2）尺度变化（3）旋转（4）光线变化（5）位移
该部分具体的内容，想要快速理解原理的话推荐看[知乎相关文章] ( )， 特别是其中有些高赞回答中都有很多动图和动画，非常有助于理解。 但核心而言，CNN的核心优势在于 共享权重 以及 感受野 ，减少了网络的参数，实现了更快的训练速度和同样预测结果下更少的训练样本，而且相对于人工方法，一般使用深度学习实现的CNN算法使用无监督学习，其也不需要手工提取特征。
CNN算法的过程给我的感觉，个人很像一个“擦玻璃”的过程。其技术主要包括了三个特性：局部感知、权重共享和池化。
CNN中的神经元主要分成了两种： （a）用于特征提取的S元，它们一起组成了卷积层，用于对于图片中的每一个特征首先局部感知。其又包含很关键的阈值参数（控制输出对输入的反映敏感度）和感受野参数（决定了从输入层中提取多大的空间进行输入，可以简单理解为擦玻璃的抹布有多大） （b）抗形变的C元，它们一起组成了池化层，也被称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。 （c*）激活函数，及卷积层输出的结果要经过一次激励函数才会映射到池化层中，主要的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等。
也许你会抱有疑问，CNN算法和传统的BP算法等究竟有什么区别呢。这就会引出区域感受野的概念。在前面我们提到，一个全连接中，较高一层的每个神经元要对低层的每一个神经元负责，从而导致了过拟合和维度灾难的问题。但是有了区域感受野和，每个神经元只需要记录一个小区域，而高层会把这些信息综合起来，从而解决了全连接的问题。
了解区域感受野后，你也许会想，区域感受野的底层神经元具体是怎么聚合信息映射到上一层的神经元呢，这就要提到重要的卷积核的概念。这个过程非常像上面曾提到的“神经元与神经元的联系”一图，下面给大家一个很直观的理解。
上面的这个过程就被称为一个卷积核。在实际应用中，单特征不足以被系统学习分类，因此我们往往会使用多个滤波器，每个滤波器对应1个卷积核，也对应了一个不同的特征。比如：我们现在有一个人脸识别应用，我们使用一个卷积核提取出眼睛的特征，然后使用另一个卷积核提取出鼻子的特征，再用一个卷积核提取出嘴巴的特征，最后高层把这些信息聚合起来，就形成了分辨一个人与另一个人不同的判断特征。
现在我们已经有了区域感受野，也已经了解了卷积核的概念。但你会发现在实际应用中还是有问题： 给一个100 100的参数空间，假设我们的感受野大小是10 10，那么一共有squar（1000-10+1）个，即10的六次方个感受野。每个感受野中就有100个参数特征，及时每个感受野只对应一个卷积核，那么空间内也会有10的八次方个次数，，更何况我们常常使用很多个卷积核。巨大的参数要求我们还需要进一步减少权重参数，这就引出了权重共享的概念。 用一句话概括就是，对同一个特征图，每个感受野的卷积核是一样的，如这样操作后上例只需要100个参数。
池化是CNN技术的最后一个特性，其基本思想是： 一块区域有用的图像特征，在另一块相似的区域中很可能仍然有用。即我们通过卷积得到了大量的边缘EDGE数据，但往往相邻的边缘具有相似的特性，就好像我们已经得到了一个强边缘，再拥有大量相似的次边缘特征其实是没有太大增量价值的，因为这样会使得系统里充斥大量冗余信息消耗计算资源。 具体而言，池化层把语义上相似的特征合并起来，通过池化操作减少卷积层输出的特征向量，减少了参数，缓解了过拟合问题。常见的池化操作主要包括3种： 分别是最大值池化（保留了图像的纹理特征）、均值池化（保留了图像的整体特征）和随机值池化。该技术的弊端是容易过快减小数据尺寸，目前趋势是用其他方法代替池化的作用,比如胶囊网络推荐采用动态路由来代替传统池化方法，原因是池化会带来一定程度上表征的位移不变性，传统观点认为这是一个优势，但是胶囊网络的作者Hinton et al.认为图像中位置信息是应该保留的有价值信息，利用特别的聚类评分算法和动态路由的方式可以学习到更高级且灵活的表征，有望冲破目前卷积网络构架的瓶颈。
CNN总体来说是一种结构，其包含了多种网络模型结构，数目繁多的的网络模型结构决定了数据拟合能力和泛化能力的差异。其中的复杂性对用户的技术能力有较高的要求。此外，CNN仍然没有很好的解决过拟合问题和计算速度较慢的问题。
该部分的核心参考文献： 《深度学习在图像识别中的应用研究综述》郑远攀,李广阳,李晔.[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. 深度学习技术在计算机图像识别方面的领域应用研究是目前以及可预见的未来的主流趋势，在这里首先对深度学习的基本概念作一简介，其次对深度学习常用的结构模型进行概述说明，主要简述了深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）、胶囊网络（CapsNet）以及对各个深度模型的改进模型做一对比分析。
深度学习按照学习架构可分为生成架构、判别架构及混合架构。 其生成架构模型主要包括： 受限波尔兹曼机、自编码器、深层信念网络等。判别架构模型主要包括：深层前馈网络、卷积神经网络等。混合架构模型则是这两种架构的集合。深度学习按数据是否具有标签可分为非监督学习与监督学习。非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。 监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。
[1]周彬. 多视图视觉检测关键技术及其应用研究[D].浙江大学,2019. [2]郑远攀,李广阳,李晔.深度学习在图像识别中的应用研究综述[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. [3]逄淑超. 深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究[D].吉林大学,2017. [4]段萌. 基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D].郑州大学,2017. [5]李彦冬. 基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D].电子科技大学,2017. [6]李卫. 深度学习在图像识别中的研究及应用[D].武汉理工大学,2014. [7]许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学,2012. [8]CSDN、知乎、机器之心、维基百科
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
网络、网站，或管理系统都可以的
好的。。。。。给你。。。代劳
无论如何,得有\如下内容啊.1. 无线数据网络中基于斯塔克尔博格博弈的功率控制 2. 动能定理，机械能守恒定律应用3. 宽带网络中业务模型的仿真分析 4. 基于 AVC码率控制算法的研究 5. 基于GRF-3100射频系统的混频器的设计与制作 6. VOIP语音通信系统的设计与应用 7. 基于Labview的实验数据处理的研究 8. 基于NS2的路由算法研究与仿真 9. 图像处理工具箱的VC实现 10. 嵌入式实时系统设计模式的应用 11. 基于VC的UDP的实现 12. 基于TCP/IP协议嵌入式数字语音传输系统终端硬件设计 13. 基于MPLS的VPN技术原理及其实现 14. 基于FPGA的步进电机控制系统的数字硬件设计研究 15. 多路信号复用的基带发信系统模型 16. 数字音频水印研究 17. 数字电视传输系统-城市数字电视平移 18. 虚拟演播室应用研究与设计 19. 电视节目制作系统设计 20. KM3知识管理系统解决方案 21. 移动通信系统的频率分配算法设计 22. 通信系统的抗干扰技术 23. 扩频通信系统抗干扰分析 24. 基于OPNET的网络规划设计 25. 基于NS2的路由算法仿真 26. 基于GPRS的数据采集与传输系统设计 27. 搅拌混合器微分先行控制系统设计 28. 车辆牌照自动识别系统 29. 基于CPLD器件的数字频率计的设计 30. 大容量汉字显示系统的设计 31. 数控直流电压源的设计 32. 基于s6700电子标签阅读器设计 33. 嵌入式网络连接设计 34. Java手机网络游戏的实现和程序设计 35. 简频率特性测试仪设计 36. DDS及其在声学多普勒流速测量系统中的应用 37. AVR 8位嵌入式单片机在车载全球定位系统显示终端中的应用 38. 基于单片机的考勤系统设计 39. 基于单片机的寻呼机编码器 40. 基于MF RC632射频识别读写器芯片的专用读卡器 41. 具有SPI接口的数字式同步发送器设计 42. 小区停车场计费系统设计 43. 村村通无线接入系统中的CDMA技术 44. 语音校检报文的程序设计 45. 基于轧制扰动负荷观测器的轧机传动机电振动控制系统设计 46. 基于MATLAB的数字滤波器的设计 47. 基于VHDL的乒乓游戏机的设计 48. 语音信号的滤波设计 49. 基于DSPTMS320F206的高炉自动进料控制系统 50. 基于VHDL语言的基带线路码产生电路仿真设计 51. 智能天线的研究 52. 混合动力汽车电机驱动单元 53. 混合动力汽车 54. 直流电机双闭环调速系统设计 55. 双馈电机直接转矩DSP控制 56. 双馈电机直接转矩控制 57. 无刷直流电机调速系统 58. 异步电机直接转矩控制 59. 人脸识别系统的研究与实现 60. 锁相频率合成器的设计与仿真 61. 动态链接库进阶 62. 电话业务综合管理系统设计 63. 弹性分组环RPR的公平算法研究 64. 低轨卫星移动通信信道模型研究 65. 大数计算的算法探讨及其在椭圆曲线密码体制中的应用 66. HY防火墙管理软件开发过程及ACL模块功能实现 67. EPON的原理分析 68. DCS通讯与软测量技术的研究 69. 3G的AKA协议中F1至F5的UE端的实现 70. 《信号与系统》课件的设计与实现 71. 《电路与电子学》电子课件的设计与制作 72. RSA公钥算法研究与实现 73. p2p通信模型的java实现 74. 搜索引擎的开发与实现 75. 图书馆管理系统及原代码毕业设计 76. 网络安全专题学习网站设计 77. 网络教育应用网站设计 78. 校园网组建、开发与管理 79. 最优化软件设计实现 80. 租赁网的设计和实现 81. 远程控制终端数据接口设计 82. 遗传算法及其在网络计划中的应用 83. 研华PCI-1753板卡Linux驱动程序的开发 84. 软测量技术在造纸打浆过程的应用研究 85. 嵌入式系统研制AD数模转换器 86. 劳动生产率增长条件的研究 87. 基于XML帮助系统的设计与实现 88. 基于MPT-1327的集群系统智能基站的研究与设计 89. 基于J2ME的手机部分功能实现 90. 购销存财务软件的应用比较 91. 高清视频多媒体播放器 92. 基于CORBA网络管理技术及其安全性的研究和应用 93. 基本开发的网上商场的设计与实现 94. 桂林大广电子公司网站设计 95. 电信客户关系管理系统的分析与实现 96. 企业办公局域网的建设 97. 第三代移动通信承载业务和QoS处理机制无线资源管 98. 计算机病毒动态防御系统毕业论文 99. 3G标准化进程及其演进策略 100. 鲁棒数字水印算法的研究和比较 101. 基于SPCE061A的语音遥控小车设计——?硬件电路设计
计算机软件毕业论文的题目都好写啊