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不管是导师还是读者，评判论文的第一感是先审核题目，选题是撰写论文的奠基工程，在一定程度上决定着论文的优劣。下面我给大家带来2021各方向硕士论文题目写作参考，希望能帮助到大家!
计算机硕士论文题目选题参考
1、基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断
2、多功能体育馆音质控制计算机仿真实例对比研究
3、中职计算机应用基础课游戏化学习软件的设计研究
4、基于图像的计算机物体识别研究
5、中职计算机生态课堂高效教学策略的实践性研究
6、基于计算机视觉的胶囊缺陷检测系统的设计与实现
7、计算机网络信息安全风险评估标准与 方法 研究
8、基于计算机视觉的表面缺陷检测及应用
9、擦窗机伸缩臂计算机辅助设计系统研究
10、基于乳腺癌计算机辅助诊断的病理图像分析
11、面向创新创业的民办高校计算机基础课程教学改革研究
12、中职学校计算机类课程作业提交与评价系统研究
13、基于物联网的计算机监控系统设计与开发
14、基于计算机视觉的皮革测配色研究
15、基于计算机视觉的杂草种子鉴别
16、基于计算机视觉的花卉分级系统研究
17、计算机辅助景观表现研究
18、基于计算机视觉的水面智能监控研究
19、计算机辅助飞机铆钉连接优化设计
20、非相似平台管理计算机的余度管理技术研究
21、基于图像形状特征量的计算机辅助肝硬化检测研究
22、乳腺肿瘤超声剪切波弹性图像的计算机辅助诊断
23、面向老龄用户的计算机界面交互模式研究
24、培养中职计算机网络专业学生综合实践能力的 措施 研究
25、基于动态部分可重构FPGA的计算机组成原理实验平台设计
26、三值光学计算机解码器中并行感光阵列的设计
27、基于中国虹计算机的文件管理系统设计与研究
28、计算机网络虚拟实验教学平台的设计与实现
29、基于计算机视觉的油菜生长过程自动识别研究
30、基于计算机视觉的火焰三维重建算法的研究
31、企业内网计算机终端软件补丁管理系统的研究与设计
32、治安监控中基于计算机视觉的异常行为检测技术研究
33、集成无线体域网穿戴式计算机设计
34、基于计算机视觉的疲劳驾驶检测技术研究
35、基于MRI的肝脏病变计算机辅助诊断
36、基于模糊认知图的计算机在线证据智能分析技术研究
37、基于录像分析的高职计算机微课设计的案例研究
38、动态可重构穿戴计算机软件平台的设计与实现
39、计算机视觉中可变特征目标检测的研究与应用
40、基于计算机视觉的单体猪喘气行为视频特征表达方法研究
41、基于计算机视觉的指针式电表校验的关键技术研究
42、基于计算机视觉的车牌识别系统的算法研究
43、乐山计算机学校学生管理系统设计与实现
44、基于计算机视觉微测量技术研究
45、基于计算机视觉的枸杞分级方法研究
46、基于计算机视觉的外膜厚度测量方法的研究
47、基于计算机视觉的车道偏离预警算法研究
48、节能监管计算机联网多参数计量控制系统
49、点状开发建设项目水土保持方案计算机辅助编制系统研发
50、大学计算机课程实验教学平台的设计与实现
51、肠癌计算机辅助识别算法的研究
52、计算机联锁安全关键软件可靠性设计
53、计算机视觉在织物疵点自动检测中的应用研究
54、数字水印技术在计算机辅助评卷系统中的应用研究
教育 硕士论文题目
1、帮助学生掌握数学解题策略的实验与研究
2、中学数学合情推理教学现状调查和分析
3、中小学数学估算的教与学
4、培养中专生数学应用能力的研究
5、中美高中课程标准下数学探究的比较研究
6、 高中数困生良好数学思维品质培养研究
7、高一学生数学概括能力培养的实验 研究
8、网络环境下高中数学教学模式研究
9、新课标下促进学生数学学习正迁移的研究
10、基于新课程的初中数学自主学习课堂教学的实践与研究
11、中学生对数学公式的记忆特点研究
12、TI-92技术在高中数学新课程算法教学中的应用
13、数学史在中学数学教育中的教学价值
14、在数学教学中，指导学生掌握数学学习策略的实践研究
15、全国高考试题与高中数学竞赛试题相关性研究
16、新课程下初中数学学习过程评价的实验与研究
17、职高《数学》课程探究性学习的实践研究
18、培养数学学习迁移能力的课堂教学策略
19、在高中数学学习中自我监控能力培养策略的研究
20、中专班《数学实验》选修课的研究与实践
21、初中生数学思维过程的研究及数学思维能力的培养
22、培养高中生数学直觉思维能力的途径
23、论现行初中数学课堂练习及单元测验的改革
24、网络环境下“中学数学实验课”教学设计与评价的实践研究
25、高一学生函数概念学习障碍及教学对策
26、师范生数学语言表达能力的实验研究
27、职业中学数学教学中融入数学史教学的实践研究
28、高中数学教学中小组合作学习的实践与研究
29、高中数学新课程《球面上的几何》的教学实验与研究
30、数学发现法教学的课堂实施研究
31、开展初中“ 反思 性数学学习”的研究与实践
32、初中数学新课程下小组合作学习的研究与实验
33、以“教学反思”为载体的小学数学教师培训的研究
34、技校兴趣缺乏型数困生的现状及教学研究
35、中学数学课堂探究式教学模式的理论和实践研究
36、数学交流探究
37、论数学课程的情感与态度目标
38、数学课堂探究性教学的理论与实践研究
39、中学数学教师评价研究
40、五年一贯制师范数学课程设置研究
41、 高二数学 优秀生与学困生的解题策略比较研究
42、建构主义及其观点下的《全日制义务教育数学课程标准》(初中部分)解析
43、新课程标准下弗赖登塔尔数学教学原则在我国小学及初中低年级数学教学中的应用构想
44、在高中数学教学中运用《几何画板》进行数学实验的探索与实践
45、数学历史名题作为研究性学习的开发与实验研究
46、普通高中几何课程体系实施研究
47、中学数学中非语言表征的应用研究
软件工程专业硕士论文题目
1、 城轨线网数据标准与数据库设计研究
2、 基于秘密共享协议的移动数据库研究
3、 云环境下数据库同步服务的研究与实现
4、 列数据库SQL语言编译器的研究与实现
5、 面向复杂负载特征和性能需求的云数据库弹性动态平衡问题研究
6、 数据资源规划中主题数据库划分研究
7、 某某后方仓库综合数据库管理系统设计与实现
8、 SYBASE数据库的索引压缩的设计与实现
9、 分布式数据库中间件DBScale的设计与实现
10、 PostgreSQL数据库中SSD缓存模块的设计与实现
11、 数据库工具DBTool的设计与实现
12、 基于大型数据库的智能搜索与摘要提取技术研究
13、 基于用户行为分析与识别的数据库入侵检测系统的研究
14、 面向内存数据库的快照机制和持久性支持研究
15、 面向海量高并发数据库中间件的研究与应用
16、 CUBRID数据库自动化测试框架的设计与实现
17、 KingbaseES数据库列存储测试的设计与实现
18、 网络数据库服务质量监测系统的设计与实现
19、 外包数据库完整性验证的研究
20、 云南省宗教基础数据库系统的研究与分析
21、 基于SQL Server数据库的银行 保险 数据管理系统的设计和实现
22、 邮政金融电子稽查系统的数据库设计与实现
23、 文档型数据库的存储模型设计和研究
24、 多数据库环境电子商务信息安全技术研究
25、 多数据库环境数据集成与转换技术研究
26、 应用于网络监控系统的数据库设计与实现研究
27、 车辆特征数据库管理系统设计与实现
28、 数据库共享容灾技术应用研究
29、 非关系数据库加密模型的研究
30、 “数据库原理课程”在线评卷系统的设计与实现
31、 基于日志挖掘的数据库入侵检测方法研究
32、 内存数据库在城市垃圾监控系统中的研究与应用
33、 基于B/S结构的数据库加密技术的研究与应用
34、 省级基础水文数据库的设计与实现
35、 多数据库系统数据仓库集成技术应用研究
36、 多数据库环境下数据迁移技术的研究与应用
37、 基于J2EE数据库业务系统代码生成工具的设计与实现
38、 基于智能设备的嵌入式数据库安全性研究
39、 基于药用动物图像数据库的设计与实现
40、 地震预警地质构造条件数据库管理系统的设计与实现
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论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
采纳以后来我这里拿几个例文。。第一、要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界，以推动社会的不断进步和发展。因此，毕业论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。选题要符合科学研究的正确方向，要具有新颖性，有创新、有理论价值和现实的指导意义或推动作用，一项毫无意义的研究，即使花很大的精力，表达再完善，也将没有丝毫价值。具体地说，考生可从以下三个方面来选题。首先，要从现实的弊端中选题，学习了专业知识，不能仅停留在书本上和理论上，还要下一番功夫，理论联系实际，用已掌握的专业知识，去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。其次，要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题，科学研究还有许多没有被开垦的处女地，还有许多缺陷和空白，这些都需要填补。应考者应有独特的眼光和超前的意识去思索，去发现，去研究。最后，要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。第二、要根据自己的能力选择切实可行的课题。毕业论文的写作是一种创造性劳动，不但要有考生个人的见解和主张，同时还需要具备一定的客观条件。由于考生个人的主观、客观条件都是各不相同的，因此在选题时，还应结合自己的特长、兴趣及所具备的客观条件来选题。具体地说，考生可从以下三个方面来综合考虑。首先，要有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。其次，要有浓厚的研究兴趣，选择自己感兴趣的课题，可以激发自己研究的热情，调动自己的主动性和积极性，能够以专心、细心、恒心和耐心的积极心态去完成。最后，要能结合发挥自己的业务专长，每个考生无论能力水平高低，工作岗位如何，都有自己的业务专长，选择那些能结合自己工作、发挥自己业务专长的课题，对顺利完成课题的研究大有益处。
化学论文的课题还是比较广的，但是相对来说也会比其他论文难一些，去投的话，还是需要润色一下的，我找的是清北医学翻译，价格比较便宜。
1. 如何运用化学史培养学生的创新精神和科学态度2. 化学史在中学化学教学中的作用5. 怎样看待化学家的作用7. 现代美国化学研究领先地位的确立及其原因8. 信息时代的化学教育前景11. 论中学历史教材中应增加科学史的份量的必要性12. 化学史在学生素质教育中的作用15. 提高学生学习化学的兴趣16. 略论在化学教学中如何积极开展探究式教学18. 略论非智力因素在化学教学中的作用19. 如何运用化学实验发展学生能力20. 浅谈化学教学中创新意识的培养22. 网络环境下的化学教学实践及思考23. 浅谈数学知识在化学教学和学习中的应用24. 化学实验教学与学生创新能力培养的探索26. 利用化学实验对学生创新精神和实验能力的测量与评价研究30. 计算机辅助教学在化学创新教育中的作用31. 课堂“引导探究”教学模式32. 论中学化学新教材的特点及教法33. 优化课堂设计培养学生的创新素质37. 中学化学实验教学改革初探40. 浅谈中学化学计算题中数学知识的应用43. 应试教育和素质教育在中学教育中的作用和地位分析44. 中学生的早恋调查及分析45. 中学厌学的家庭、社会原因分析46. 义务教育阶段对辍学生的对策研究47. 中学化学教学中如何培养学生化学48. 如何提高中学生化学实验的动手能49. “研究性学习”在化学教育中的实践50. 农村沼气的开发利用研究
化学专业成教毕业论文参考题目一、教学法方向1．国外化学课程改革的历史及发展趋势研究2．我国化学课程改革的历史及发展趋势研究3．国外典型化学课程、教材的基本理念和内容体系研究4．我国化学新课标教材专题内容的横向比较研究5．我国高中化学新课标必修教材和选修教材的功能定位和内容体系研究6．我国高中化学新课标教材中各个栏目的教学价值、活动设计和教学策略研究7．科学探究的本质及科学探究教学的有效策略研究8．初、高中化学新课标教材的内容衔接研究9．化学实验教学的理论和实践研究10.化学教师的教学理念和教学行为研究11.试论化学教学的艺术12.化学基础理论的教学策略研究13.化学基本概念的教学策略研究14.元素化合物的教学策略研究15.高中化学课程资源的开发策略研究——以《某***节内容为例》16.教学反思与化学教师的专业成长17.有效探究教学设计初探——以《某***节内容为例》18.化学教学中的科学方法教育19.初、高中学生化学学习兴趣、动机的研究20.高一新生化学学习障碍的成因分析研究21.农村学生化学学习动机的调查研究22.论化学教材中插图的价值与使用策略23.化学教学中实施绿色化学教育的策略研究24.化学新课程教学中的问题与对策初探25.基于观念建构的化学基本概念教学策略——以《******》教学为例26.化学教师的教学理念与教学行为一致性程度研究27.先行组织者理论在化学教学中的应用研究28.科学探究中的科学本质教育29.化学教师的科学探究观调查研究30.有效实施科学探究的教学设计策略研究31.论化学探究性学习的评价性问题32.化学课堂教学逻辑设计的问题探讨33.新课程背景下教学设计中存在的问题与对策探讨34.新课程背景下高中化学教师教学行为的适应性研究35.论化学课堂提问的优化36.化学教师对模型的认识与应用研究37.合作学习在化学实验教学中的案例初探38.中学化学教学中的环境及可持续发展教育39.室内空气污染的来源,对人体健康的影响及防治对策研究40.试论光化学烟雾的形成条件、机理、危害及防治措施41.化学教学中开展研究性学习案例初探42.中学化学实验绿色化研究43.论高中化学章节间的结构联系44.污染中有机污染物的调查及处理45.试论多媒体教学手段在中学化学教学中的应用 自考课程免费试听46.试论我国的酸雨问题及防治对策47.化学学困生的成因及防治策略48.有效利用化学史的教学策略49.例谈教学中化学与其它学科的综合50.试论有效学习情境创设的有效策略 二、分析化学方向1．化学与食品安全2．化学与农药残留 3．化学与环境4．化学与现代农业5．化学与生命6．微量元素与人体健康 7．维生素与人体健康8．化学与能源和资源的利用9．浅谈在化学教学中绿色化学观念的渗透10．环境教育在中学教学中的意义11．溶液酸碱度的表示法----PH值的教学研究与设计12．浅谈化学定性分析实验在中学化学教学中的重要性13．如何增强化学定性分析实验的趣味性 三、物理化学方向1．各种体系的状态性质加和性的比较研究2．热力学公式导出条件与应用条件分析3．三相平衡线的热力学分析4．热力学标准态和标准热力学函数5．胶体分散系的稳定理论评述6．反应进度的概念及在物理化学中的应用7．根据热力学原理讨论浓度对化学平衡的影响8．中学化学教学中有关化学平衡原理的探讨9．中学化学教学中有关化学反应速率知识的探讨10．“化学反应原理”模块教学方法探讨11．新课标体系中《化学反应原理》模块知识解析——化学反应的方向和限度 四、结构化学方向1．利用一维势箱模型处理共轭体系2．波函数与电子云3．电子运动的宏观性与微观性4．电子结构与元素周期律5．第二周期双原子分子及其离子共价键结构比较6．几种典型分子化学键的比较与探讨7．有关氢键理论研究的现状及前景8．金属晶体的堆积型式与点阵型式9．离子晶体的堆积型式与点阵型式 五、有机化学方向1. 《化学必修2》模块中有机化合物知识内容变化及教学策略探究2. 高中课程标准选修模块《有机化学基础》教材内容建构3 近三年来新课标高考理综有机化学试题分析研究4. 在新课程中有机化学实验教学研究5. 有机化学实验教学中绿色化学教育的实践6．烷、烯或炔制备的改进(可选其中之一)7. 新课程理念下有机化学教学改革方式探索8．“苯、芳香烃"课堂教学探讨9．有机分子不饱和度的计算及在解题中的应用10．试论中学有机化合物的教学特点11．如何增加有机化学实验的趣味性12．有机实验在有机化学教学中的作用13．如何在“煤和石油”的教学中让学生了解我国的石化工业14．含氧有机化合物教学中结构与性质关系的探讨15．中学有机实验改进意见16．影响有机物水溶性因素的探讨17．有机物命名中常见的错误18．搞好有机化学复习的几点体会19．有机化合物的同分异构现象20．有机化合物的酸碱性及其结构因素21．中学有机化学教学中注重与实际联系的点滴做法
我们当时是好多题目自己选择。你可以选一些你感兴趣的，或者是直接选老师，然后看他名下会有哪些题目之类的。其实本科论文还好了，加油。
(一)题名(Title,Topic)题名又称题目或标题。题名是以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合。论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是必须考虑到有助于选定关键词不达意和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。论文题目十分重要，必须用心斟酌选定。有人描述其重要性，用了下面的一句话：“论文题目是文章的一半”。对论文题目的要求是：准确得体：简短精炼：外延和内涵恰如其分：醒目。(二)作者姓名和单位(Authoranddepartment)这一项属于论文署名问题。署名一是为了表明文责自负，二是记录作用的劳动成果，三是便于读者与作者的联系及文献检索(作者索引)。大致分为二种情形，即：单个作者论文和多作者论文。后者按署名顺序列为第一作者、第二作者……。重要的是坚持实事求是的态度，对研究工作与论文撰写实际贡献最大的列为第一作者，贡献次之的，列为第二作者，余类推。注明作者所在单位同样是为了便于读者与作者的联系。(三)摘要(Abstract)论文一般应有摘要，有些为了国际交流，还有外文(多用英文)摘要。它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。其他用是不阅读论文全文即能获得必要的信息。摘要应包含以下内容：①从事这一研究的目的和重要性;②研究的主要内容，指明完成了哪些工作;③获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解;④结论或结果的意义。(四)关键词(Keywords)关键词属于主题词中的一类。主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词的叙词。主题词是用来描述文献资料主题和、给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇，正是由于它的出现和发展，才使得情报检索计算机化(计算机检索)成为可能。主题词是指以概念的特性关系来区分事物，用自然语言来表达，并且具有组配功能，用以准确显示词与词之间的语义概念关系的动态性的词或词组。技巧—：依据学术方向进行选题。论文写作的价值，关键在于能够解决特定行业的特定问题，特别是在学术方面的论文更是如此。因此，论文选择和提炼标题的技巧之一，就是依据学术价值进行选择提炼。技巧二：依据兴趣爱好进行选题。论文选择和提炼标题的技巧之二，就是从作者的爱好和兴趣出发，只有选题符合作者兴趣和爱好，作者平日所积累的资料才能得以发挥效用，语言应用等方面也才能熟能生巧。技巧三：依据掌握的文献资料进行选题。文献资料是支撑、充实论文的基础，同时更能体现论文所研究的方向和观点，因而，作者从现有文献资料出发，进行选题和提炼标题，即成为第三大技巧。技巧四：从小从专进行选题。所谓从小从专，即是指软文撰稿者在进行选则和提炼标题时，要从专业出发，从小处入手进行突破，切记全而不专，大而空洞。11.参考文献格式要规范，严谨，基本要求超过三十篇（工程硕士20）。12.所有参考文献必须在论文中有引用的地方。13.所有图形公式都要自己完成，拷贝、复制是不允许的。14.尽量不要用我或者我们这样的字眼，也就是口语化的东西要杜绝。15.图形都要有英文的title。16.页眉需要有下面信息。17.摘要和目录是专家评审的主要翻阅的地方，一定要让摘要和目录体现所做工作和创新点，所以摘要和目录的编写很重要，往往容易被忽视！18.表格需要有编号并至于表格的上方，不同于图形的放置于下方。19.论文的结构一般是背景介绍·研究现状现有算法、技术、手段或方法的缺陷和不足提出的新的算法、协议、方法、技术或手段对自己提出的方法、技术或手段进行实践、分析和比较结论和展望20.论文撰写时，一定要注意书面语气，不要有口语化的成分，很多同学没有培养这方面的能力，写的内容过于口语化，应注意！
摘要：本文简要论述了环境岩土工程的定义，环境岩土工程中的基本观点以及以及环境岩土工程的研究现状，并对我国环境岩土工程进行了展望。 关键词：环境岩土工程 研究 随着和、的迅速，人们越来越意识到人类活动对环境产生的两个负面：环境污染和生态破坏。因此，应运产生了一门新兴学科——环境岩土工程学。它既是一门性的工程学，又是一门学。它把技术和、经济和文化相结合的跨学科的新型学科。 1.环境岩土工程定义 环境岩土工程（EnvironmentalGeotechnology）一词，源自1986年4月美国宾州里海大学土木系美籍华人方晓阳教授主持召开的第一届环境岩土工程国际学术研讨会，并在其著名的“Introductory Remarks on EnvironmentalGeotechnology”论文中，将环境岩土工程定位为“跨学科的边缘，覆盖了在大气圈、生物圈、水圈、岩石圈及地质微生物圈等多种环境下土和岩石及其相互作用的”，主要是研究在不同环境周期（循环）作用下水土系统的工程性质。 2.环境岩土工程研究的及分类 环境岩土工程是研究应用岩土工程的概念进行环境保护的一门学科。这是一门跨学科的边缘学科，涉及面很广，包括：气象、水文、地质、农业、化学、医学、工程学等等。 环境岩土工程研究的内容大致可以分为三类： (1)环境工程。主要指用岩土工程的方法来抵御由于天灾引起的环境问题。例如：抗沙漠化、洪水、滑坡、泥石流、地震、海啸等。这些问题通常泛指为大环境问题。 (2)环境卫生工程。主要指用岩土工程的方法抵御由于各种化学污染引起的环境问题。例如城市各种废弃物的处理、污泥的处理等。 (3)人类工程活动引起的一些环境问题。例如在密集的建筑群中打桩时，由于挤土、振动、噪声等对周围居住环境的影响；深基坑开挖时，降水和边坡位移等。 3.环境岩土工程研究中基本观点及研究方法 补充： 3.1 基本观点 (1) 岩土 实践的范围是地球表层, 而地球对于宇宙来讲是一个子系统, 它的变化受其他子系统的影响, 它们之间有物质和能量的交换, 是一个开放的系统; (2) 资源是有限的。 我们 只有一个地球 , 并且随着人口的增长, 资源与人口相比越来越小, 所以我们应实施 可持续发展战略 , 而不能盲目地掠夺式地利用, 以防止对环境造成不利的影响; (3) 人类无计划的活动会毁灭人类自身; (4) 界在不断地变化, 有一些直接危害人类, 反过来人类要避开危害, 就必须采取措施; (5) 虽然 岩土工程 曾带来一些消 极影 响, 但它是由于人类认识上的片面性和的局限性造成的, 所以从上讲, 所有的环境岩土工程问题是可以解决的, 但它依赖于人们 环境意识 的提高, 岩土工程技术的进步和法制建设的健全。 3.2 研究方法 环境岩土工程是一个系统工程。它涉及许多学科领域, 所以在研究中应从学科间的交叉处着眼, 以辩证的观点和解决问题。 其次, 应用岩土工程的观点去改善环境, 使其更符合人类的生存需求。 4.环境岩土工程与相关学科的关系 与环境岩土工程相关的学科有: 工程地质学 、岩土力学、岩土工程学、地质工程、环境工程 地质学 。 工程地质学的基础理论是地质学, 指导它的理论主要是自然历史观1 它的基本理论是认为地质成因和演化过程决定地质体的工程特性, 相应地在研究方法上就是从地质体局部特性的研究, 探索地质体在生成时的地质环境以及形成地质体的地质作用和演化过程, 从而在整体上认识和把握地质体的组成和结构以及发育, 并进一步探讨和预测它在工程建筑物作用下的表现和工程行为。 工程地质学的服务对象完全是人为设计, 人为施工的建物。 这一应用性决定了工程地质学的边缘性、交叉性和综合性等特性。 所谓边缘性指它处在地质学科的外层, 位于和 工程学 科接壤的部位。 所谓交叉性表明在它的学科发展中不断吸收工程学科的理论、概念和方法, 并和地质学结合起来。所谓综合性是指工程地质学的目标是解决问题, 它是借助于地质学各基础学科的成就来综合地工作的. 补充： 岩土力学、 岩土工程 和 工程地质学 在研究对象和目标上有很大的相同之处, 是密切相邻的学科。但是岩土力学属于力学学科的边缘, 而岩土工程属于 工程学 科的边缘1 虽然对 岩土 的地质认识是建立岩土力学模型和本构关系的重要基础, 但岩土力学更偏于模型及建模后的力学研究。 岩土工程是将岩土作为工程结构物的一部分工程学科。不过岩土力学和岩土工程与其他的力学或工程学科相比, 需要更多 地质学 科的支持, 或者说更需要与地质学科的结合。 5.环境岩土工程的研究现状 20世纪50-60年代公害事件的显现，人们不断探索，反思，并已取得了基本的共识。国外对环境岩土工程的研究主要集中于垃圾土、污染土的性质、理论与控制等方面，而国内则在此基础上有较大的扩展，就目前涉及的问题来分，可以归纳为两大类：第一类是人类与自然环境之间的共同作用问题。这类问题的动因主要是由自然灾变引起的。例如 地震灾害 、土壤退化、洪水灾害、 温室效应 等。这些问题通常称为大 环境问题 。第二类是人类的生活、生产和工程活动与环境之间的共同作用问题。它的动因主要是人类自身。例如 城市垃圾 、工业生产中的废水、废液、废渣等有毒有害废弃物对生态环境的危害；工程建设活动如 打桩 、 强夯 、基坑开挖、 盾构 施工对周围环境的影响；过量抽汲地下水引起的 地面沉降 等等。有关这方面的问题，统称为小环境问题。 6.环境岩土工程的展望 20世纪90年代后，我国进入了大规模工程建设时期。从沿 海地 区开始，逐步向内陆扩展， 高层建筑 、地铁、道路、隧道等等的建设以及 城市化进程 步伐的加快向环境岩土工程不断提出新的挑战。同时，环境的变化，地震、 洪涝灾害 的频频发生，温室效应的加剧， 水土流失 ，土壤退化等大环境，也引发了一系列新的环境岩土工程问题。相对 发达国家 来说，我国的岩土工程工作者面临更为艰巨的任务。一方面，我国正处于大规模工程建设时期，有许多 工程问题 需要解决;另一方面，基于 可持续发展 要求，我们面临严峻的 环境保护 与治理工作。在环境岩土工程问题上，未来几年应重点并解决下面几个问题。其中，西部问题，包括生态环境建设与保护区域稳定性与地下工程。东部问题，包括大城市地面变形不稳定性、悬河化 水资源 、水环境等。在一些方面还急需解决的问题如下：卫生填埋场的设计问题;大规模工程建设的区域环境岩土工程问题评估;城市施工环境岩土工程问题;岩土工程手段在环境的治理中的应用等。 补充： 具体是这样了自己慢慢看把
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为0.88（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}=0.5 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为0.9，学习速率延迟为0.0005。Learning schedule为：第一轮，学习速率从0.001缓慢增加到0.01（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持0.01速率到75轮；然后在后30轮中，下降到0.001；最后30轮，学习速率为0.0001。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为0.5；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
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 = 0.3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0.5。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0.5 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0.2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0.5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45.3%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0.29，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。
食品工程毕业论文题目
引导语：关于食品工程这一专业，有哪些论文题目可以选择呢？以下是我为大家整理的食品工程毕业论文题目，供各位阅读与借鉴。
一、《微生物学》研究小课题
1、灵芝的生产与加工技术的观察研究
2、天麻的生产与加工技术的观察研究
3、不同消毒剂的抑菌试验
4、苏云金杆菌的药效试验
5、紫外线杀菌试验
6、紫木耳的高产生产试验
7、平菇的高产生产试验
8、木本植物的扦插试验
9、无根豆芽菜的生产试验
10、食用菌病虫害防治试验
二、食品安全、食品营养方向
1、综述转基因食品的安全性
2、保健品的发展前景
3、有关某一具体食品的营养素的分析和检测（比如，鱼，肉或红富士苹果等）
4、有关某一类人群的营养调查报告及营养监测
5、有关某一类食品的营养强化（比如，赖氨酸，锌等）
6、某一类人群的营养和健康现状及分析（比如，婴幼儿，女性，老年人，青少年等）
7、冠心病患者的饮食及防治
8、糖尿病患者的膳食原则及防治
9、如何科学饮食
10、如何正确的摄入某一类营养素（比如，钙，维生素A等）
11、改进生产某一食品的工艺流程（比如，浅谈改进啤酒泡沫质量的措施）
12、综述绿色食品
13、综述无公害食品
14、分析各国的膳食结构
15、综述膳食结构跟体质、性格等关系
三、分子生物学、现代生物技术方向
1、微生物制剂的.生产与应用
2、基因工程技术的应用与发展
3、生物菌肥对植物的影响与作用分析
4、质粒的构建和扩增
5、现代生物技术在作物品种改良上的应用
6、生物信息学的发展和应用
7、魔芋的生长特性及功用
8、植物DNA提取方法的探讨与改进
9、红曲霉的液体培养方法优化
10、大肠杆菌质粒DNA提取方法的优化
四、生物技术方向
1、生物技术经济学分析
2、生物技术在医药领域的应用
3、我国的生物多样性及其保护
4、农业生物技术的发展与展望
5、基因重组技术研究现状
6、转基因食品的安全性评价
7、如何免费利用网上资源--生物技术网络资源的利用
8、浅谈生物技术领域的知识产权保护
9、生物技术与环境治理
10、现代生物技术与食品工业
化学化工环境1. 喜树发根培养及培养基中次生代谢产物的研究2. 虾下脚料制备多功能叶面肥的研究3. 缩合型有机硅电子灌封材料交联体系研究4. 棉籽蛋白接枝丙烯酸高吸水性树脂合成与性能研究5. 酶法双甘酯的制备6. 硅酸锆的提纯毕业论文7. 腐植酸钾/凹凸棒/聚丙烯酸复合吸水树脂的合成及性能研究8. 羟基磷灰石的制备及对4-硝基苯酚吸附性能的研究9. 铝合金阳极氧化及封闭处理10. 贝氏体白口耐磨铸铁磨球的研究11. 80KW等离子喷涂设备的调试与工艺试验12. 2800NM3/h高温旋风除尘器开发设计13. 玻纤增强材料注塑成型工艺特点的研究14. 年处理30万吨铜选矿厂设计15. 年处理60万吨铁选厂毕业设计16. 广东省韶关市大宝山铜铁矿井下开采设计17. 日处理1750吨铅锌选矿厂设计18. 6000t/a聚氯乙烯乙炔工段初步工艺设计19. 年产50万吨焦炉鼓冷工段工艺设计20. 年产25万吨合成氨铜洗工段工艺设计21. PX装置异构化单元反应器进行自动控制系统设计22. PX装置异构化单元脱庚烷塔自动控制系统设计23. 金属纳米催化剂的制备及其对环己烷氧化性能的影响24. 高温高压条件下浆态鼓泡床气液传质特性的研究25. 新型纳米电子材料的特性、发展及应用26. 发达国家安全生产监督管理体制的研究27. 工伤保险与事故预防28. 氯气生产与储存过程中危险性分析及其预防29. 无公害农产品的发展与检测30. 环氧乙烷工业设计31. 年产 21000吨 乙醇 水精 馏装置 工艺设计32. 年产26000吨乙醇精馏装置设计33. 高层大厦首层至屋面消防给水工程设计34. 某市航空发动机组试车车间噪声控制设计35. 一株源于厌氧除磷反应器NL菌的鉴定及活性研究36. 一株新的短程反硝化聚磷菌的鉴定及活性研究37. 广州地区酸雨特征及其与气象条件的关系38. 超声协同硝酸提取城市污泥重金属的研究39. 脱氨剂和铁碳法处理稀土废水氨氮的研究40. 稀土 超磁致 伸缩 材料 扬声器 研制41. 纳米氧化铋的发展42. 海泡石TiO2光敏催化剂的制备及其研究43. 超磁致伸缩复合材料的制备44. 钙钛矿型无铅压电陶瓷的制备和性能研究毕业论文45. APCVD法在硅基板上制备硅化钛纳米线46. 浅层地热能在热水系统中的利用初探及其工程设计47. 输配管网的软件开发