冶金工程毕业论文题目
冶金工程毕业论文题目大家了解了吗，有哪些题目可以供大家选择呢?下面我为大家介绍冶金工程毕业论文题目，希望能帮到大家!
41、摆线转子数控加工程序的研究
42、球团烟气氨法脱硫控制系统及仪表检测
43、PDCA循环在高炉本体安装项目中的应用
44、山西文水炼钢连铸EPC项目风险管理研究
45、冶金建设工程质量监督重点
46、试论机电自动化在工程机械制造中的应用分析
47、冶金建设项目计划管理模式优化
48、基于逆向工程的激光熔覆搭接率的确定
49、冶金机械设备安装研究
50、机电自动化在工程机械制造中的应用
51、冶金流程工业机械装备智能化与在役再制造工程战略研究
52、微波技术在冶金工程中的运用与实践探索
53、再制造工程技术在冶金工业中的应用探微
54、冶金防腐工程的浅析
55、冶金工程中可回收式锚索施工工艺探讨
56、多点驱动带式输送机的设计研究
1、润滑系统在冶金设备中的应用与分析
2、冶金电气设备安装工程安装调试要点
3、浅谈微波技术在冶金工程中的运用
4、起重机械检验过程中的设备问题和管理研究
5、HTR-PM余热排出系统水冷壁制造方案
6、中国钢铁企业固体废弃物资源化处理模式和发展方向
7、沈阳有色冶金设计研究院
8、镍基合金在激光熔覆再制造中的应用研究综述
9、新型水泥基复合注浆材料的配比实验
10、大型冶金工程项目机电安装BIM应用研究
11、冶金工程实验室安全管理实践与思考
12、深竖井支洞在水工隧洞中的应用
13、氧化亚铁硫杆菌及其应用研究进展
14、冶金工程质量管理与改进
15、浅谈铁路信号工程技术施工管理
16、基于X射线实时成像技术的产品缺陷检测
17、BIM技术在大型冶金工程中的实际应用
18、工业含铬废水处理技术研究进展
19、冶金工程设计的发展现状和展望
20、H公司电石冶炼厂建设项目的`采购风险管控研究
21、钙镁诱导低合金高强度钢针状铁素体强韧化机制研究
22、链箅机-回转窑制备全赤铁矿氧化球团的关键技术研究
23、基于透明计算技术的智能手表设计与实现
24、箱型钢柱加固的非线性有限元分析
25、浅析海外冶金与矿山工程的设计管理
26、端曲面齿联轴器的创成原理及设计
27、膜技术在含金属离子废水中的应用进展与发展趋势
28、反渗透技术在冶金行业的应用
29、选择性激光烧结在3D打印中的应用
30、冶金工业高压供配电系统施工与运营关键技术
31、冶金外墙装饰施工中的问题及应对策略探析
32、多铁性颗粒复合材料内部的平行多裂纹问题
33、高铬型钒钛磁铁矿中铬氧化物还原热力学影响因素分析
34、中碳钢中的氧化物冶金行为及脉冲磁场对其的影响
35、冶金机械设备安装的关键问题探讨
36、现代钢铁冶金工程设计方法研究
37、加载环境对合金超高周疲劳行为的影响
38、电气安装与调试成套技术在炼铁及轧钢工程快速改造大修中的应用
39、盾构刀盘驱动无级变速离合器摩擦副烧损失效机理的研究
40、绿色可循环钢铁厂工程设计研究与实践
57、Cu基金属粉末的特种微成形工艺及性能评估
58、创建面向冶金生产过程的开放型自动化专业人才培养模式
59、汽轮发电机组设备安装施工技术
60、冶金设备安装调试要点分析
61、酸性环境用低温无缝钢管(-50℃)的研制
62、微型流化床反应分析的方法基础与应用研究
63、新型滤筒除尘器的性能实验研究及工业应用
64、高强度贝氏体精轧钢筋性能优化及断裂行为研究
65、激光增材制造镍基高温合金数值模拟与试验研究
66、冶金自动化工程项目风险管理研究
67、多热源作用下侧吸罩流场及捕集效率特性的研究
68、典型冶金原辅料的微波吸收特性及其应用研究
69、基于光场成像理论的弥散介质光热特性重构
70、铁合金等离子体的时空特性研究
71、活塞式发动机故障诊断方法研究与工程应用
72、铜冶炼项目管理工作中遇到的问题探究
73、概算包干模式下冶金工程的造价管理初探
74、基于METSIM的钨冶炼工艺过程仿真研究
75、基于直觉模糊层次分析法的大型高炉工程施工阶段风险评价研究
76、磷矿浆脱除燃煤锅炉烟气中SO_2的研究
论文：
题目:《A Contextualized Temporal Attention Mechanism for Sequential Recommendation》
地址：
序列推荐任务很少使用时间和上下文信息对h(h就是rnn，gru等序列建模网络输出的状态)进行加权，www这篇论文融合了上下文和时间信息的加权信号，一起看看吧，虽然笔者觉得这篇论文非常笨重。。
这篇论文的背景其实可以放在sequence recommendation任务中去看待，根据历史记录中用户的先后行为来预测用户的偏好对于现代推荐系统而言具有挑战性且至关重要。现有的大多数序列推荐算法都将重点放在顺序动作之间的传递结构上，但是在对历史事件对当前预测的影响进行建模时，很大程度上会忽略时间和上下文信息。
论文认为，过去事件对用户当前动作的影响应随时间推移以及在不同背景下发生变化。因此，我们提出了一个基于上下文和时间的注意机制，该机制可以学会权衡历史行为对行为的影响，不仅影响行为是什么，而且还影响行为发生的时间和方式。更具体地说，为了动态地校准自注意机制的相对输入依存关系，我们设计了多个参数化的核函数来学习各种时间动态，然后使用上下文信息来确定对每个输入遵循哪些weight kernel函数。
上面的说法可能有点晦涩难懂，下面结合一张图来描述一下
以上图中所示的在线购物场景为例：系统获得了一系列用户行为记录，并且需要推荐下一组商品。 我们应该注意，在此场景中，我们假设这些交互行为不是彼此独立的， 这更好地反映了推荐系统只能访问脱机数据和部分用户行为记录的情况。好了，接着看上图中的场景，用户在过去的一段时间内点击来网球拍，手机，运动鞋，智能手环，然后在昨天一直在浏览手机，那么这个时候我们需要预估用户的下一次点击，这个时候的用户正想买一个手表，那么这个时候系统是给用户推荐运动手表呢，还是推荐电子手表呢，因为用户过去的浏览有运动类的物品和智能设备的物品。
按照时间的分段性来看：长期的历史记录表明用户对购物体育相关产品感兴趣。 现在，用户正在寻找手表，该系统可以推荐一些运动手表。 从本质上讲，长期的用户历史记录通常可能会携带稀少但至关重要的用户偏好信息，影响着现在的意图，而最近的交互操作应该会更能代表用户在将来的意图。
按上下文细分：由于用户仔细浏览几个智能手机（比平均时间间隔短得多的时间间隔），因此可以认为这些物品跟当前用户的偏爱非常相关，因此智能手表可能比传统手表更受青睐。 通常，用户浏览日志的某些时间段可能看起来是异构的，这个时间段里面充满了用户的短期兴趣偏好，用户在这个时间点上会以重复的方式专注于一小部分同类物品。
很容易理解，时间因素可以理解为用户的长期兴趣偏好，即使在很遥远的历史，也会对现在的兴趣产生影响，上下文偏好可以理解为用户的短期兴趣偏好，也就是用户在近期浏览的物品表征了用户现在的短期意图。说白了就是对用户进行长短期兴趣建模。
本来不想说这三个问题的，无奈部分论文说的太抽象了，或许是越抽象越容易中稿？
说实话这篇论文在解释时间跟上下文关系的时候说的太晦涩难懂了，笔者看的也是很头疼，比如下面这段话：
首先，我们看第一个问题，我的理解就是用self-attention进行序列建模，第二个就是确定时间因素和上下文因素的影响，第三个就是综合考虑时间和上下文的影响。
还是直接看模型吧，扯一堆什么因果关系看得头大：
用户空间 U ，大小为U；物品空间 V ，大小为V。
用户的历史行为序列为{ },其中 ={( , ), ( , ) , ... },其中 用户u的交互时间， 代表交互的物品。
模型的输入为包括窗口大小为L的用户历史记录:{ ( ) i: 0 -> L},当前需要推荐的时间戳 ,输入序列的embedding X表示：
同时将输入序列的时间信息使用时间戳差来表示：
模型整体上分为三个部分：content-based attention，temporal kernels和contextualized mixture
三层模型可以表示为：
其中， 根据content X来计算每个输入的权重，输出权重序列α ∈ ； 将时间信息 T 通过K temporal kernels计算每个输入的temporal权重β ∈ ； 从 X 中提取context信息，并结合前两个阶段获得的α 和β 来计算得到最终的contextualized temporal权重γ ∈ 。
最终被推荐的物品的表示为：
其中，F-out是一个feed-forward层。
这里用到的是self-attention机制，具体的细节不在赘述，只需要知道结果输出就行：
其中 表示最后一个物品的输入embedding，其实就是用最后一个物品的embedding作为key，self-attention最后一层的状态 作为query来计算 的。
基于观察：用户随意浏览的物品对短期的影响会急剧下降，但是在长期来说仍有着重要的作用。用户仔细浏览过的物品对用户短期的兴趣有着重要的作用。
所以，文章提出了很多temporal kernels来建模这种时间变化，不同的kernel函数 : → 如下所示：
(1) = ,假设一个用户操作的影响会随着时间指数下降，但是永远不会消失。
(2) ,假设一个用户操作的影响会随着时间而减弱，最终可以忽略不计。
(3) -alT + b,假设一个用户操作的影响会随着时间线性下降，之后的softmax操作会将某个时间段内的影响置为0。
(4) 假设一个用户操作的影响不受时间影响。
根据K个kernal函数{ },我们可以将 T 转为K个temporal权重集合：
作为下一阶段的输入。
这一阶段的目标是基于提取到的context信息融合前两个阶段获得的content和temporal信息。
使用Bidirectional RNN结构来获得context信息。从输入序列embedding表示X中，我们可以计算得到循环隐藏层的状态：
其中，⊕是拼接操作，C_attr是可选择的context特征（可以是特定推荐系统中每个行为的属性，表示行为发生时的上下文），本文中只使用了Bi-RNN的输出作为context特征。
行为i的context特征需要映射为一个长度为K的权重向量，每一个元素 都是这个行为经过 后的结果，使用feed forwaed层Fγ将它们映射到概率空间 ，然后经过softmax操作得到概率分布：
最后将context和temporal信息进行融合：
其中， ,
其中，r是每一个item的分数，对于给定的用户，通过softmax层对item分数进行归一化，该层会在item表上产生概率分布，也就是进行多分类的意思。
其中Ns是根据频率进行负采样的负样本。
1.下载应用程序后,单击“打开”以打开应用程序市场或程序包安装程序。
2.禁止安装。
3.设置的底部是未知来源。
4.单击未知来源后,提示您自己承担责任并单击“确定
一，智能手表可以监测我们的身体健康情况。近年来，很多年轻人猝死的信息不断登上新 闻 头条，我们在不断惋惜的同时，我们也觉得，身体健康越来越重要了，特别是对于这些在大城市独立打拼的年轻人。
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