一、软件应用问答(一)（论文文献综述）
万方名[1]（2021）在《基于知识库问答的未登录词研究》文中研究指明近年来,随着人工智能的高速发展,传统的搜索引擎已经越来越难以满足人们的搜索要求。相比搜索引擎依靠的关键字匹配,智能问答系统融合了自然语言知识和应用,可以更好地满足用户的搜索需求。在众多问答系统中,知识库问答具有逻辑性强等优势,是目前最热门的智能问答系统。在目前的知识库问答系统中,不包含在词库中的单词被称为未登录词,因系统无法获取未登录词的语义信息所以通常使用随机向量表示,因此当系统中的未登录词达到一定比例时就会产生信息缺失的问题,会严重影响问答系统的准确率。本论文针对知识库问答系统中的未登录词问题,提出一种可以改善问答系统中未登录词不良影响的方法,实现了对问答系统中的未登录词的检测与处理,涉及的关键技术包括词向量、动态规划以及流形排序等,主要工作与贡献如下:（1）提出一种基于动态规划算法的分词方法。首先利用维基百科语料,基于奇夫定律构建代价词典,然后结合动态规划算法,实现对输入的单词进行分词。该方法降低了知识库问答系统中百分之九十以上的未登录词数量,有效缓解了信息缺失问题。（2）提出一种基于流形排序的排序方法,在多个未登录词子词中选取重要度最高的子词,为其找到替代表达。首先通过流形排序算法对多个未登录词子词进行迭代,获得一个重要度排序,然后确定使用重要度最高的子词向量来表达该未登录词。该方法使得最优子词的向量与其原向量的相似度相当高,为未登录词找到接近最佳的替代表达字词。（3）将所提出的未登录词处理方法融合到Bi-LSTM网络模型中,实现了基于知识库freebase的知识库问答系统,展现了相应的实验结果并进行分析。该系统弥补了之前系统中大量未登录词过多导致的信息缺失问题,并通过实验验证了模型对未登录词的改进能力与生成答案的准确性,验证了所提出的问答模型的有效性,特别是在多关系数据集上,得到了7%以上的准确率提升。
李光原[2]（2021）在《基于注意力机制和元学习的视觉问答算法研究》文中认为在深度学习领域,视觉问答一直是热门的研究方向,这一任务的定义如下:一个视觉问答系统涉及视觉和文本的处理。由自然图像和形式自由、开放式的自然语言问题作为输入,以生成一条自然语言答案作为输出。目前的视觉问答方法通常基于物体检测的模型,计算速度慢且缺乏可解释性。并且训练依赖大量样本缺乏少样本学习能力。在本文中通过使用纯Transformer结构或卷积与Transformer相结合的方式对图像特征进行提取。并通过注意力方法提取特征中的关键信息。以此解决传统视觉问答方法当中计算性能消耗大,时间长的问题。同时通过元学习方法进一步的提高了模型的小样本学习能力,本文的主要研究内容如下:首先本文重新审视了不同的视觉特征提取方法对视觉问答模型的影响,并发现可以使用卷积和Transformer结构替代传统方法当中的区域选择和区域特征计算模块,有效的地提高了计算效率。并且相比于传统的视觉问答方法,本文的方法更有更高的可解释性。通过将模型中的注意力信息可视化我们可以清晰的看到在问题的回答过程当中模型依赖的重要图像区域和问题当中的重要词汇。其次传统学习方法依赖大量的训练数据,而在视觉问答这一任务当中涉及到的问题类型和问题形式是自由的也是不可预测的。传统方法缺乏对陌生问题的应对能力,为了增强模型的小样本学习能力。本文将问题以相似度进行分组,通过元学习方法对一组相似的问题进行比较,推测出这些问题之间答案相同的可能性从而进一步的提高模型在少样本学习情况下的准确率。总的来说,本文主要利用注意力的方法对文本和视觉信息进行提取,实现了多模态下的协同注意力机制,并通过元学习方法增强了模型在少样本情况下的准确率,最后通过视觉问答数据集上的大量的实验证明了本文的模型无论是在准确率上还是计算效率上都优于传统的视觉问答方法。
王斌强[3]（2020）在《高分辨率遥感图像语义理解研究》文中研究说明遥感图像语义理解是遥感领域中的重要新兴研究方向。遥感图像语义理解是指通过机器学习、模式识别等方法让机器使用自然语言形式将遥感图像当中包含的语义内容表达出来。这种句子形式的语言表达不仅能够表示图像中包含的目标,也能够表示目标之间复杂的属性和关系。随着计算机视觉领域的快速发展,将计算机视觉和遥感图像处理领域融合到一起进行研究是一个有巨大应用潜力的方向,比如遥感图像检索,军事情报生成和场景理解。遥感图像的智能处理希望能够让计算机自动地生成有关遥感图像语义内容的表达。不同于传统遥感图像处理领域任务的目标是获得单词级别的语义标签,比如遥感图像分类,遥感图像目标检测,遥感图像描述生成是将遥感图像翻译成描述性自然语言句子的任务,该任务是遥感图像语义理解中的重要一部分。研究者们为遥感图像语义理解的发展付出了巨大的努力。但是,之前的遥感图像描述方法生成的句子相对都比较简单,而且生成的句子在语法上也比较固定。为了适用于不同的应用场景,句子的生成过程应该更加灵活。本文首先探索遥感描述生成的数据和模型,并从不同角度来解决这个问题。在此基础上,为了增加交互性,本文提出基于声音指导的描述生成方法和基于检索的话题单词描述生成,最后采用视觉问答的这种更为直接的人机交互形式来探索语义理解。具体地,本文的主要内容和贡献点简述如下:（1）基于遥感图像特点的描述生成数据集和模型探索。针对遥感图像的尺度多变,类别多样和上帝视角等特点,本文探索遥感图像描述生成任务。构建遥感图像的描述生成数据集,通过约定面向图像内容的标注规则,为每张图像提供五句描述,克服主观认知理解的干扰;在构建的数据集上,进行编码器解码器框架的性能分析,对比不同编码器和解码器的描述生成效果;考虑到人类描述的生成过程,在编码器解码器框架中引入注意力机制,并在数据集上进行实验验证。（2）基于联合句子表达的遥感图像描述生成方法。针对遥感图像描述生成角度单一的问题,本文探索基于联合句子表达的遥感图像描述生成方法。为了全方位地来描述遥感图像内容,本文提出了联合句子表达的方法,该表达包含更为全面的图像内容信息;针对联合句子表达和图像表达的对应学习问题,引入度量学习来学习嵌入矩阵;在测试过程中,通过计算测试图像表达和所有联合句子表达的距离,将具有最小距离的联合句子表达解析为五个描述性句子。实验表明,联合句子表达要比单个句子表达捕获更多有效信息。（3）基于声音主动注意力的遥感图像描述生成方法。针对描述生成过程人机互动性较差的问题,本文引入了声音来表示观察者的先验信息使得计算机与人之间的交流更加方便;针对不同模态信息处理的差异性问题,本文提出声音主动注意力框架,该框架同时考虑输入的遥感图像和声音来进行描述生成,并基于门控循环单元构建了三个模块,分别对声音进行编码,将声音与图像特征相结合,生成描述。实验表明引入声音可以产生更符合观察者期望语义的描述。（4）基于检索话题循环记忆网络的遥感图像描述生成方法。针对遥感图像描述过程不符合人们常识认知的问题,本文提出了将话题单词作为将遥感图像转换成描述性句子的中间桥梁,其中话题单词是从五个描述中提取的确定性信息;针对循环神经网络的梯度回传复杂度高的问题,本文提出基于一维卷积的记忆网络作为新型解码器;此外,用户可以通过编辑话题单词来更改生成的句子。实验验证了基于话题单词的句子生成方式的灵活性。（5）基于互注意力感知网络的遥感图像问答方法。针对遥感图像描述互动性不够充分的问题,本文提出遥感图像问答任务;针对现有遥感图像问答数据集缺失的问题,本文基于遥感图像分类数据集和目标检测数据集来自动生成遥感图像问答数据集;考虑问答常识,问题通常与遥感图像的某些区域有关,引入注意力机制以生成紧凑特征表达,同样,对问题也采用注意力机制以更多地关注具有语义含义的单词。实验表明,所提出的方法在大多数情况下都能产生正确的答案。
韦杰龙[4]（2020）在《基于图神经网络的运动场景视觉问答研究》文中认为计算机视觉和自然语言处理领域相关技术的快速发展,极大地推动了下游交叉任务的研究,比如视觉问答任务。视觉问答,是指根据给定的图像以及相对应的自然语言问题去预测答案。相比于静态图片,以运动图片为代表的动态图片具有诸如动作、状态、趋势等深层次语义信息,因而具有极大的研究价值。当前的研究工作主要探索图片信息,而忽略了问题中词与词之间的关系对正确预测答案的重要性。因而,本论文提出应该同时捕捉图片中对象与对象之间的关系以及问题中词与词之间的关系。首先,构建以运动场景为代表的动态图片,用于探索动态图片的深层次语义信息。本文应用注意力机制构建了双通道自注意力视觉问答模型。该基准模型用于验证问题中词与词之间关系对预测答案的重要性。然后,利用图神经网络捕捉图片中对象间的关系和问题中词与词的关系,本文分别设计了双通道图注意力（DC-GAT）、双通道图卷积（DC-GCN）以及双通道注意力加权的图卷积网络（DC-WGCN）视觉问答模型。本文开展了大量的效果对比实验、消融实验以及可视化分析。结果表明,同时捕捉对象间关系以及词与词之间的关系有助于提升视觉问答模型性能,从而验证了本文所提出方法的有效性。
李敏[5]（2020）在《基于微信小程序的博物馆电子学习单开发研究》文中提出博物馆最重要的一项职能是教育。博物馆作为非正式学习环境的一种,对学校的正式学习有着重要的补充作用。博物馆学习单是博物馆学习者与博物馆展品之间的桥梁,对学习者的博物馆学习起到重要的指导作用。本研究通过文献研究法对国内外博物馆学习单研究的梳理发现,国内外对博物馆学习单的研究大部分以科技类博物馆为主,缺乏对文史类博物馆学习单的研究。随着互联网通讯技术及移动设备的发展和普及,“互联网+”深入到各个领域,尤其是2017年出现的微信小程序凭借其“无须下载、即用即走、以微信为基础”的特点快速进入各行各业。本研究通过对国内外辅助博物馆学习的软件工具进行研究发现,国内外均以博物馆App为主,且博物馆App主要用于博物馆展品的展示、音视频资源补充、线上虚拟博物馆、展品补充说明（文字和语音）、地图导航、活动预约等为主,博物馆App作为电子学习单载体的案例比较少。鉴于上述分析,本研究主要采开发研究以及准实验研究的的研究方法探讨基于微信小程序的博物馆电子学习单在博物馆学习中的应用效果,其中主要探讨电子学习单对学习者在博物馆学习中的学习兴趣、学习积极性以及学习效果的影响。故本研究主要分为两大部分:第一部分是采用开发研究法对基于微信小程序的博物馆电子学习单进行设计与开发,第二部分是采用准实验研究法对基于微信小程序的博物馆电子学习单在博物馆学习中的应用效果进行实践,从而验证电子学习单的使用效果。本研究的小程序开发部分,遵循本地开发与服务器发布相结合的原则,使用微信开发者工具完成小程序的前端开发,将Spring框架和Spring Boot框架相结合完成小程序功能框架的搭建。通过调用和自定义API接口完成小程序中游戏化学习、拍照、在线互动等功能。为验证效果,本研究将开发完成的小程序投入到博物馆实际应用中,采用准实验研究,对两组被试的学习积极性、学习兴趣进行量化测量。通过个人意义映射法测量被试使用不同形式学习单的学习效果。本研究的研究结果表明基于微信小程序的博物馆电子学习单由于其具备游戏化、及时反馈、在线互动等特点在提高学习者在文史类博物馆中学习兴趣、学习积极性的同时,也提高了学习者的学习效果,基于微信小程序的博物馆电子学习单能够在一定程度上对博物馆学习产生积极的影响。
曾悦[6]（2020）在《绿色资产证券化风险防范研究 ——以金风科技风电收费收益权绿色资产支持证券为例》文中提出在全球环境问题日趋严峻的背景下,促进绿色产业的发展更有利于我国建设资源节约型、环境友好型社会。因绿色产业具有投资大、周期长的特征,绿色企业融资渠道较少、成本也相对较高,而绿色资产证券化可通过资产重组、信用增级等措施为其提供低门槛和低成本的融资渠道,以此促进绿色产业发展。但我国绿色资产证券化发行经验较少、暂时缺乏完善的制度和统一的标准,在发行过程中易暴露许多潜在风险,威胁着投资者的利益和市场的稳定。因此,分析绿色资产证券化的风险防范措施对完善绿色金融体系、促进绿色产业进一步发展具有重大的现实意义。本文以新疆金风科技股份有限公司在2016年7月发行的上交所首单绿色资产证券化产品为研究案例,使用定性和定量相结合的方法对绿色资产证券化风险进行分析。首先,梳理了相关的国内外文献。其次,对案例中的发行主体、项目基本情况以及运作情况进行了剖析,接着从基础资产风险、产品设计风险和市场环境风险进行分析,重点是通过对电价补贴支付时间、限电率和预期收益率的压力测试分析了未来现金流预测偏差风险,利用财务数据分析绿色项目公司经营风险和利用z-score模型分析了原始权益人履约风险,并且将该案例与其他绿色资产证券化的项目风险情况进行了较全面的对比分析。最后提出了相应的风险防范措施和启示。文章结合案例分析了绿色资产证券化的多方面风险,并结合图表分析法和对比分析法,得出以下三点主要结论:（1）绿色资产证券化项目的基础资产质量较好,现金流预测偏差风险在可控范围内。（2）绿色资产证券化产品设计存在一定不足,原始权益人的资信较为良好,但外部信用增级措施有待完善以及资金混同风险难以避免。（3）外部市场环境风险依旧是绿色资产证券化需要时刻关注的风险,流动性不足的问题有待改善。对于绿色资产证券化风险防范方面,金风科技的案例给未来绿色资产证券化的开展提供了以下几点启示:绿色资产证券化的开展需确保基础资产的优质化,尤其是权益类绿色资产证券化产品;在结构设计过程中需要注意采取合适的信用增级措施,提升破产隔离的效果;相关政府部门需要不断完善信息披露制度与相关法律法规,以此提高投资者的投资积极性;对于投资者来说,需全面分析绿色资产专项计划的风险,树立风险分散意识。
唐雪松[7]（2020）在《高中物理教师课堂提问情况研究》文中进行了进一步梳理课堂教学提问是在教学过程中,教师根据教学内容、目的、要求,设置问题进行教学问答的一种形式。教师提问是促进学生思维、评价教学效果,以及推动学生实现预期目标的基本控制手段。在实际教学中,教师提问的数量和各认知水平提问的占比往往对提问的效果有很大影响。而教师在课堂教学中进行提问时往往忽视提问的数量,以及不知道如何设置各认知水平提问的占比。因此在这两方面,有必要为高中物理教师的课堂提问提供可以参考的标准。本研究以三种中学物理核心期刊中的高中物理教学设计、四川某知名重点高中及全国高中物理教师教学大赛为研究对象,对其高中物理教师课堂提问的各认知水平占比及教师提问数量进行对比研究。为保证研究的科学性和合理性,充分运用文献研究法,对高中物理教师课堂提问的相关资料进行整理,明确研究背景及目的,掌握研究方向,梳理研究架构。通过对相关概念和理论基础的研究分析,确定基于认知学习理论和动机学习理论等理论基础,进行高中物理教师课堂提问数量以及提问各认知水平占比研究。为了分析高中物理教师课堂提问情况是否与不同教学类型有关,把物理教学分为了六种类型,对每种教学类型分类统计与分析。其次基于课堂教学实践和布鲁姆提问分类法,对每种认知水平提问进行编码统计与分析。对比分析期刊中的高中物理教学设计、高中物理教师平时教学和高中物理教师教学大赛中的提问数量及各认知水平提问占比。最终以认知学习理论和动机学习理论等作为理论研究的基础,结合统计数据,对期刊中的高中物理教学设计、高中物理教师平时教学和高中物理教师教学大赛中的教师提问数量及各认知水平提问占比进行对比分析。而后得出了高中物理教师在平时课堂时设置各认知水平提问占比和提问数量的参考值。
周力[8]（2020）在《我国特别财产制之构建》文中研究表明《中华人民共和国婚姻法》用三个法条规定夫妻财产制,对夫妻财产权进行静态确认。但对共同财产权利的行使、家庭财产对内对外如何承担责任等重要问题未做规定,在夫妻双方无法对共有财产权行使达成一致意见时,法律无法提供解决方法。从这个角度来看,现行《婚姻法》欠缺对夫妻财产关系的动态调整。在婚姻关系存续期间,为了维持夫妻关系的稳定性以及满足家庭生活的需要,身份关系和财产关系应当保持一致性。双方选择婚后财产共同制,在夫妻关系存续期间一般就不允许分割夫妻共同财产。但是现代社会个体意识愈发强烈,经济独立是大多数人的追求,一味地强调婚姻财产共同共有可能不利于个人才能的充分发挥或者无法实现物尽其用,从而导致夫妻财产矛盾;更遑论婚内侵权特别是家庭暴力事件常有发生,一方希望在不解除婚姻关系的情况下保护自己的权利,这个时候如果不允许婚内财产分割,即使法院判决对方构成侵权也无法让受害人获得真正的救济。婚姻的团体性不意味着个人的独立性完全被吸收,《婚姻法》有必要保障夫妻一方的财产权。关于婚姻关系存续期间能否分割夫妻共有财产,理论界存在很大争议。《婚姻法司法解释三》第四条的出现让这一争议告一段落。司法解释的出台表明法律已经关注到婚姻关系存续期间夫妻的财产矛盾,因而向特别财产制迈出了一小步。但是也应当认识到目前婚内财产分割存在的不足,主要表现为申请的主体范围应当予以扩张、适用的理由应当予以增加、分割的共同财产范围不明确、财产分割以后的夫妻财产关系不明确等方面。因此,仅凭借零星的几个法条想要实现婚内财产制的转化是不现实的,有必要设置特别财产制来完善和保障现有的普通财产制。特别财产制在大陆法系国家是一项比较完整的制度,我国对该项制度的研究相对较少,法律中也没有提及。许多学者在分析现行的夫妻财产制时都表明需要增设特别财产制来弥补共同财产制的不足,但专门针对该制度的系统论述和专题研究却很少。基于此,本文希望能够较为全面的研究特别财产制。结合司法实践中的案例,分析婚姻关系存续期间财产能否分割、特别财产制价值以及如何构建我国的特别财产制这三个主要问题。正文主要由四章组成:第一章通过研究不同学者的观点来分析婚内分割共同财产的合理性。第二章主要介绍了特别财产制的概念、特点、与普通财产制的关系、立法制约因素和功能。第三章则主要分析我国特别财产制的立法现状。第四章从立法模式、适用范围、请求权人、适用方式、制度效力五个方面设计我国特别财产制。
周奕毅[9]（2019）在《智能视觉问答中关键问题的理论与方法研究》文中认为视觉问答（Visual Question Answering,VQA）是近年兴起的一项人工智能研究热点。它指的是模型根据给定的图像信息回答人类所提出的问题。这些问题的内容涵盖了物体识别、场景感知、数目计算及视觉推理等各种生活中常见的任务。有别于传统的计算机视觉或自然语言处理的任务,视觉问答需要模型对给定的文本信息和视觉信息都进行充分理解,并要具备一定的推理能力才能够准确回答问题。因此,视觉问答也常被认为是一项终极人工智能任务（Ultimate AI task）.本文的内容是针对视觉问答中的关键问题进行理论及方法研究。在第一章节中,本文先对视觉问答现有的数据集及代表性工作进行系统性介绍,然后对视觉问答发展当中的主要挑战和问题进行了总结。这些关键问题包括了:模型的可解释性、数据集中的强文本先验、模型的紧凑性、模型视觉特征的有限感受域以及模型对条件问题的推理能力等。随后,本文根据这些视觉问答中的关键问题和难点展开了深入性的探讨,提出了针对性的理论和方法。本论文的研究内容包括了:·针对视觉问答的可解释性问题,本文提出了一个基于多任务学习的视觉问答模型。该模型采用了一个神经网络枢纽结构（Pivot Structure）,将图像描述（Image Captioning）和视觉问答两个任务进行结合。图像描述模块和视觉问答模块共享一个视觉通道,并根据模型所关注的视觉信息来生成一句短句来解释模型预测的依据。此外,模型的多任务结构能够帮助模型利用大量现成的多模态数据来帮助模型对多模态信息的理解,例如用于图像描述的数据集,从而提高模型回答问题的能力。·针对模型的紧凑性问题,本文提出了一个动态胶囊注意力算法（Dynamic Capsule Attention）。该动态注意力算法可以替代传统的多层注意力结构（Stacked Attention Layers）,在使用一层注意力层的情况下完成多步视觉推理。该动态注意力算法能够帮助模型在保持高性能的同时显着地降低了模型的参数量。·针对视觉问答数据集中的强文本先验问题,本文提出了一个创新的非对称学习策略（Pairwise Inconformity Learning Scheme,PIL）来重点解决了由强文本先验所导致的模型知识惯性（Knowledge Inertia）的现象。PIL学习策略包含了多模态嵌入学习（Multimodal Embedding Learning）和一个基于动态边际的三元损失函数（Dynamic-margin based Triplet Loss）,利用 VQA2.0 数据集中给出的图像对设置（两张相似的图像、相同的问题但不同的答案）,强迫模型在训练中更多的通过视觉信息来回答问题,从而提升模型的回答准确率及可靠性。·针对模型的视觉感知域问题,本文提出了一个全新的多模态金字塔网络（Multi-modal Pyramid Network,MPN）。相较过往使用单尺度特征图的视觉问答模型,MPN网络充分利用卷积神经网络的金字塔结构,从多个尺度上感知潜在的问题信息,从而提高模型预测的准确性。此外,MPN还包含了一个至上而下的视觉推理方案（Top-Down Reasoning）来保持不同尺度上所学习到的多模态特征的语义一致性。·针对模型的推理能力问题,本文提出了一个深度三角图网络（Triangular Graph Neural Network）。该三角图网络对每个视觉问答样本构建了一个由问题节点和视觉区域节点的所组成的无向图。在这个图的三角连接关系中,问题节点起到了将文本信息的引入以及衔接视觉区域节点的作用,帮助模型获得高度问题相关的抽象视觉关系,从而提升模型的视觉推理能力。
马心悦[10]（2019）在《Y河综合治理PPP项目资产证券化方案研究》文中进行了进一步梳理PPP模式可以规范地方政府融资行为,撬动社会资本参与基础建设与公共服务领域,在缓解地方政府财政压力的同时提高基础建设与公共服务领域项目的落地效率。地方政府融资平台公司在基础建设与公共服务领域的投资一度为保障经济平稳增长贡献了力量,但随着中央对地方政府隐性债务的摸查,平台公司这一在中国改革发展中形成的具有特色的投融资体制背后的风险开始显现。本文在地方政府融资行为被严格规范,平台公司融资渠道受限的背景下,提出利用PPP项目资产证券化,实现平台公司的市场转型,拓宽平台公司融资渠道,提高基础建设与公共服务领域的资金效率。本文将资产证券化的思想引入面临转型与融资困境的地方政府融资平台的PPP项目,对于突破现阶段的平台公司发展瓶颈起到启示作用。本文以A市城投公司的Y河综合治理PPP项目为例,研究PPP项目资产证券化的方案,在梳理了PPP项目及资产证券化国内外相关文献的研究基础上,从我国地方政府融资平台的融资困境入手,论证地方政府融资平台通过PPP项目资产证券化这一方式实现市场化转型的必要性及可行性,并对A市城投公司进行具体的转型分析。本文的重点是对A市城投公司Y河综合治理PPP项目资产证券化的设计,包括基础资产的选取、Y河综合治理PPP项目资产支持专项计划的具体设计,如发行期限、票面利率、信用评级以及利用期权调整利差法进行定价分析等几个角度进行的核心要点的分析及设计。最后,对融资方案进行了风险分析和融资成本的测算以保证方案的完整性。地方政府平台公司利用PPP资产证券化这一融资方式对于地方政府而言,可以缓解地方政府的财政压力,破解地方政府隐性债务难题,有利于宏观经济环境的稳定;对于社会资本方而言,尤其是转型后的地方政府融资平台,PPP项目资产证券化的方式拓宽了公司项目的融资渠道,有利于盘活存量资产、提高融资效率以及增强经济活力,使得在新环境下,转型后的地方政府融资平台依然可以为城市建设贡献巨大能量。
二、软件应用问答(一)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、软件应用问答(一)（论文提纲范文）
（1）基于知识库问答的未登录词研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 论文主要研究内容 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 智能问答 |
| 1.3.2 未登录词 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2.相关理论及关键技术 |
| 2.1 智能问答 |
| 2.1.1 知识库问答 |
| 2.1.2 基于语义解析的问答 |
| 2.1.3 基于深度学习的问答 |
| 2.2 未登录词 |
| 2.2.1 词的表示 |
| 2.2.2 未登录词的表示与处理 |
| 2.3 词的相似度 |
| 2.3.1 余弦相似度 |
| 2.3.2 欧式距离 |
| 2.3.3 余弦距离 |
| 2.3.4 皮尔逊系数 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.基于动态规划的未登录词分词 |
| 3.1 .引言 |
| 3.2 相关技术 |
| 3.2.1 动态规划 |
| 3.2.2 奇夫定律 |
| 3.3 动态规划分词模型 |
| 3.3.1 模型框架 |
| 3.3.2 输入层 |
| 3.3.3 动态规划层 |
| 3.3.4 输出层 |
| 3.4 算法实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 数据集和参数设置 |
| 3.4.3 结果展示 |
| 3.4.4 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.基于流形排序的最优词选择 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关技术 |
| 4.3 流形排序算法 |
| 4.3.1 算法框架 |
| 4.3.2 输入层 |
| 4.3.3 流形排序层 |
| 4.3.4 输出层 |
| 4.4 算法实验结果与分析 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 数据集和实验设置 |
| 4.4.3 结果展示与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5.智能问答系统的设计与实现 |
| 5.1 实验概述 |
| 5.1.1 实验环境简介 |
| 5.1.2 实验数据集简介 |
| 5.1.3 模型评估指标 |
| 5.1.4 实验细节 |
| 5.2 模型试验设计分析 |
| 5.2.1 实验设置 |
| 5.2.2 实验结果展示 |
| 5.2.3 实验结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6.结论与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（2）基于注意力机制和元学习的视觉问答算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 视觉问答方法的国内外研究历史与现状 |
| 1.3 主要贡献与创新 |
| 1.4 结构安排 |
| 第二章 相关研究技术与理论基础 |
| 2.1 视觉问答系统概述 |
| 2.2 相关技术简介 |
| 2.2.1 目标检测算法 |
| 2.2.2 可变形卷积 |
| 2.2.3 文本特征提取 |
| 2.2.4 注意力机制 |
| 2.2.5 Transformer模型 |
| 2.2.6 元学习算法 |
| 2.3 现阶段研究方法 |
| 2.3.1 联合嵌入 |
| 2.3.2 注意力机制 |
| 2.3.3 图结构模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于注意力机制的视觉问答系统 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 算法核心思想 |
| 3.3 算法原理详述 |
| 3.3.1 文本特征提取网络 |
| 3.3.2 图像特征提取网络 |
| 3.3.3 基于注意力机制的视觉问答算法 |
| 3.3.4 模型优化 |
| 3.4 实验设置 |
| 3.4.1 数据集描述和处理 |
| 3.4.2 实验评价指标 |
| 3.4.3 参数设置 |
| 3.4.4 实验环境 |
| 3.5 参数对比和分析 |
| 3.5.1 方法对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于元学习的视觉问答研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 算法核心思想 |
| 4.3 算法原理详述 |
| 4.3.1 数据预处理 |
| 4.3.2 基于梯度的元学习视觉问答算法 |
| 4.3.3 基于注意力的元学习视觉问答算法 |
| 4.4 实验设置 |
| 4.4.1 参数设置 |
| 4.5 实验环境 |
| 4.6 实验结果及分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）高分辨率遥感图像语义理解研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 图像描述生成 |
| 1.2.2 视觉问答 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 创新之处 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第2章 遥感图像描述生成任务的模型和数据研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关工作 |
| 2.2.1 自然图像描述生成 |
| 2.2.2 遥感图像描述生成 |
| 2.2.3 遥感图像描述数据集 |
| 2.3 遥感图像描述生成方法 |
| 2.3.1 基于多模态的方法 |
| 2.3.2 基于注意力机制的方法 |
| 2.4 实验 |
| 2.4.1 遥感图像描述生成评价指标 |
| 2.4.2 基于多模态方法的结果 |
| 2.4.3 基于注意力机制方法的结果 |
| 2.5 结论 |
| 第3章 基于联合句子表达的遥感图像语义理解研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 联合语义度量学习框架 |
| 3.2.1 联合句子表达 |
| 3.2.2 图像表达 |
| 3.2.3 潜在语义映射 |
| 3.3 实验 |
| 3.3.1 数据集 |
| 3.3.2 评价指标 |
| 3.3.3 实验参数设置 |
| 3.3.4 实验结果 |
| 3.4 结论 |
| 第4章 基于声音主动注意力机制的遥感图像描述方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.2.1 遥感图像描述生成 |
| 4.2.2 计算机视觉当中的声音相关研究 |
| 4.3 基于声音主动注意力的遥感图像描述方法框架 |
| 4.3.1 表达模块 |
| 4.3.2 声音GRUs模块 |
| 4.3.3 注意力GRUs模块 |
| 4.3.4 输出GRUs模块 |
| 4.4 实验 |
| 4.4.1 数据集和对比方法 |
| 4.4.2 遥感图像描述评价指标 |
| 4.4.3 实验设置 |
| 4.4.4 实验结果 |
| 4.4.5 训练和测试时间 |
| 4.5 结论 |
| 第5章 基于检索话题循环记忆网络的遥感图像描述方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.2.1 遥感图像描述 |
| 5.2.2 记忆网络 |
| 5.3 基于检索话题循环记忆网络的遥感图像描述方法 |
| 5.3.1 话题仓库 |
| 5.3.2 检索话题循环记忆网络 |
| 5.4 实验 |
| 5.4.1 数据集 |
| 5.4.2 评价指标 |
| 5.4.3 比较方法 |
| 5.4.4 参数设置实验 |
| 5.4.5 实验结果 |
| 5.4.6 可控的描述生成实验 |
| 5.5 结论 |
| 第6章 基于互注意力初始网络的遥感图像问答方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关工作 |
| 6.2.1 遥感图像描述生成 |
| 6.2.2 视觉问答 |
| 6.3 互注意初始网络 |
| 6.3.1 图像表达元件 |
| 6.3.2 问题表达元件 |
| 6.3.3 互注意力元件 |
| 6.3.4 双线性特征融合元件 |
| 6.3.5 回答元件 |
| 6.4 实验 |
| 6.4.1 数据集 |
| 6.4.2 对比方法 |
| 6.4.3 实验设置 |
| 6.4.4 实验结果 |
| 6.4.5 消融实验 |
| 6.4.6 视觉解释 |
| 6.5 结论 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）基于图神经网络的运动场景视觉问答研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 数据收集和相关技术介绍 |
| 2.1 数据收集 |
| 2.1.1 图片收集 |
| 2.1.2 问题收集 |
| 2.2 相关技术介绍 |
| 2.2.1 图片预处理技术 |
| 2.2.2 文本词嵌入技术 |
| 2.2.3 文本编码技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于双通道自注意力机制的视觉问答技术研究 |
| 3.1 相关工作介绍 |
| 3.2 自注意力机制工作原理 |
| 3.3 基于双通道自注意力机制的模型设计 |
| 3.3.1 模型输入 |
| 3.3.2 预处理和编码 |
| 3.3.3 图片自注意力模块 |
| 3.3.4 问题自注意力模块 |
| 3.3.5 问题指导图片对齐模块 |
| 3.3.6 模态融合 |
| 3.3.7 答案预测 |
| 3.4 实验及结果分析 |
| 3.4.1 参数设置 |
| 3.4.2 实验环境及编程语言 |
| 3.4.3 评价指标 |
| 3.4.4 效果对比 |
| 3.4.5 消融实验 |
| 3.5 可视化分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于图神经网络的视觉问答技术研究 |
| 4.1 相关工作介绍 |
| 4.2 图神经网络原理 |
| 4.3 基于图注意力网络的模型设计 |
| 4.3.1 图注意力网络原理 |
| 4.3.2 图片图注意力模块 |
| 4.3.3 问题图注意力模块 |
| 4.4 基于图卷积网络的模型设计 |
| 4.4.1 图卷积网络原理 |
| 4.4.2 图片图卷积模块 |
| 4.4.3 问题图卷积模块 |
| 4.5 基于注意力加权的图卷积网络模型设计 |
| 4.5.1 注意力加权的图片图卷积模块 |
| 4.5.2 注意力加权的问题图卷积模块 |
| 4.6 实验及结果分析 |
| 4.6.1 参数设置 |
| 4.6.2 效果对比 |
| 4.6.3 消融实验 |
| 4.7 可视化分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的科研成果 |
（5）基于微信小程序的博物馆电子学习单开发研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 博物馆学习单的设计与使用 |
| 1.1.2 微信小程序的出现及使用现状 |
| 1.1.3 调研过程中的发现 |
| 1.2 研究问题和思路 |
| 1.2.1 研究问题 |
| 1.2.2 研究思路 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 开发研究 |
| 1.3.2 准实验研究 |
| 1.4 关键词概念界定 |
| 1.4.1 博物馆学习 |
| 1.4.2 博物馆电子学习单 |
| 1.4.3 微信小程序 |
| 1.5 研究目的和研究意义 |
| 1.5.1 研究目的 |
| 1.5.2 研究意义 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 国内外研究现状 |
| 2.1.1 国外研究现状 |
| 2.1.2 国内研究现状 |
| 2.2 学习理论基础 |
| 2.2.1 非正式学习理论 |
| 2.2.2 游戏化学习理论 |
| 2.3 技术理论基础 |
| 2.3.1 小程序开发技术模型 |
| 2.3.2 微信小程序系统数据流图 |
| 2.3.3 微信小程序的开发平台和开发语言 |
| 第三章 功能需求与可行性分析 |
| 3.1 功能需求分析 |
| 3.1.1 学习者用户需求分析 |
| 3.1.2 教师用户需求分析 |
| 3.1.3 管理员用户需求分析 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.2.1 技术可行性分析 |
| 3.2.2 开发者技术分析 |
| 3.3 基于微信小程序的博物馆电子学习单内容分析 |
| 3.3.1 学习单内容概况分析 |
| 3.3.2 电子学习单题目设置分析 |
| 第四章 基于微信小程序的博物馆电子学习单的设计与开发 |
| 4.1 小程序设计 |
| 4.1.1 小程序总体设计原则 |
| 4.1.2 小程序页面设计 |
| 4.1.3 小程序功能设计 |
| 4.1.4 小程序数据库设计 |
| 4.2 小程序开发关键技术 |
| 4.2.1 小程序开发环境与工具 |
| 4.2.2 微信小程序接口设计 |
| 4.3 小程序系统的实现 |
| 4.3.1 系统后台实现 |
| 4.3.2 小程序应用准备和应用界面 |
| 第五章 基于微信小程序的博物馆电子学习单应用效果检验 |
| 5.1 研究设计 |
| 5.1.1 研究问题和研究假设 |
| 5.1.2 实验对象的确定 |
| 5.1.3 实验分组与实验过程 |
| 5.1.4 实验工具 |
| 5.2 实验数据收集与处理 |
| 5.2.1 博物馆参观前数据收集 |
| 5.2.2 博物馆参观时数据收集 |
| 5.2.3 博物馆参观后数据收集 |
| 5.2.4 实验数据处理 |
| 5.3 实验结果与结论 |
| 5.3.1 实验结果 |
| 5.3.2 实验结论 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 反思与展望 |
| 6.2.1 反思与改进 |
| 6.2.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 电子学习单 |
| 附录2 纸质版学习单 |
| 附录3 前置、后置访谈提纲 |
（6）绿色资产证券化风险防范研究 ——以金风科技风电收费收益权绿色资产支持证券为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导论 |
| 一、研究背景及意义 |
| 二、文献综述 |
| 三、研究内容和方法 |
| 四、特色与创新之处 |
| 第一章 绿色资产证券化风险理论与发展现状 |
| 第一节 绿色资产证券化的理论基础 |
| 一、绿色资产证券化的基本概念 |
| 二、绿色资产证券化的基本原理 |
| 三、绿色资产证券化的优势 |
| 第二节 绿色资产证券化的相关风险 |
| 一、与基础资产相关的风险 |
| 二、产品设计相关风险 |
| 三、市场环境风险 |
| 第三节 绿色资产证券化在我国的发展现状 |
| 一、绿色债券市场规模大 |
| 二、绿色资产支持证券发展势头良好 |
| 三、绿色资产支持证券相关政策不断完善 |
| 四、绿色资产支持证券类别略显单一 |
| 第二章 金风科技绿色资产证券化项目介绍 |
| 第一节 发行人基本情况 |
| 一、金风科技公司介绍 |
| 二、金风科技主营业务分布 |
| 三、金风科技的行业地位 |
| 第二节 项目成立介绍 |
| 一、成立动因 |
| 二、项目基本情况 |
| 三、项目信用增级措施 |
| 第三节 项目运作情况 |
| 第三章 金风科技绿色资产证券化项目风险分析 |
| 第一节 基础资产相关风险分析 |
| 一、基础资产的法律界定风险 |
| 二、现金流预测偏差的风险 |
| 三、绿色项目公司持续运营风险 |
| 第二节 产品设计相关风险分析 |
| 一、原始权益人的履约风险 |
| 二、信用增级有效性风险 |
| 三、资金混同的风险 |
| 第三节 市场环境风险分析 |
| 一、政策和税收风险 |
| 二、利率风险 |
| 三、流动性风险 |
| 第四节 与其他绿色资产证券化项目风险对比研究 |
| 一、资产专项计划发行情况比较分析 |
| 二、基础资产风险的比较分析 |
| 三、增信措施有效性风险分析 |
| 第四章 金风科技绿色资产证券化项目风险防范措施 |
| 第一节 基础资产相关风险防范措施 |
| 一、明晰基础资产的法律界定 |
| 二、设置合理的现金流覆盖倍数 |
| 三、优选入池风电场项目 |
| 第二节 产品设计相关风险防范措施 |
| 一、选择资信良好的原始权益人 |
| 二、及时进行信息披露 |
| 三、设置专项计划账户,进行现金流封闭 |
| 第三节 市场环境风险防范措施 |
| 一、加强行业政策研究,把握发展趋势 |
| 二、事前关注和预防市场风险 |
| 结论与启示 |
| 一、结论 |
| 二、绿色资产证券化风险防范的启示 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）高中物理教师课堂提问情况研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 前言 |
| 1.1 问题提出 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究目的和意义 |
| 第2章 课堂提问的理论基础 |
| 2.1 概念解析 |
| 2.1.1 物理课堂教学分类 |
| 2.1.2 课堂提问 |
| 2.1.3 课堂提问认知水平划分 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 认知学习理论 |
| 2.2.2 学习动机理论 |
| 第3章 教师提问的认知水平调查研究 |
| 3.1 对核心期刊教学设计中的教师提问认知水平统计与分析 |
| 3.1.1 近三年《物理教师》教学设计中的教师提问认知水平统计与分析 |
| 3.1.2 近三年《物理教学探讨》教学设计中的教师提问认知水平统计与分析 |
| 3.1.3 近三年《中学物理教学参考》教学设计中的教师提问认知水平统计与分析 |
| 3.1.4 小结 |
| 3.2 课堂实录中的教师提问认知水平统计与分析 |
| 3.2.1 平时教学课堂实录中的教师提问认知水平统计与分析 |
| 3.2.2 教学大赛课堂实录中的教师提问认知水平统计与分析 |
| 3.2.3 小结 |
| 第4章 基于文献与课堂实录的教师提问数量统计与分析 |
| 4.1 对核心期刊教学设计中的教师提问数量统计与分析 |
| 4.1.1 近三年《物理教师》教学设计中的教师提问数量统计与分析 |
| 4.1.2 近三年《物理教学探讨》教学设计中的教师提问数量统计与分析 |
| 4.1.3 近三年《中学物理教学参考》教学设计中的教师提问数量统计与分析 |
| 4.1.4 小结 |
| 4.2 课堂实录中的教师提问数量统计与分析 |
| 4.2.1 平时教学课堂实录中的教师提问数量统计与分析 |
| 4.2.2 教学大赛课堂实录中的教师提问数量统计与分析 |
| 4.2.3 小结 |
| 第5章 研究结论及讨论 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.1.1 期刊研究结论 |
| 5.1.2 期刊与实际教学对比研究结论 |
| 5.1.3 高中物理教师平时教学课堂提问认知水平及提问数量参考值 |
| 5.2 反思 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）我国特别财产制之构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导言 |
| 一、问题的提出 |
| 二、研究价值及意义 |
| 三、文献综述 |
| 四、主要研究方法 |
| 五、论文结构 |
| 六、论文主要创新及不足 |
| 第一章 婚内分割共同财产的合理性 |
| 一、婚姻关系存续期间能否分割财产的理论分歧 |
| 二、对主要学说的综合评析 |
| 第二章 特别财产制的概述 |
| 一、案例分析 |
| 二、特别财产制的含义 |
| 三、立法制约因素 |
| 四、特别财产制的功能 |
| 第三章 我国特别财产制的法律现状 |
| 一、《中华人民共和国婚姻法》 |
| 二、《物权法》第99条 |
| 三、《婚姻法司法解释三》第四条 |
| 第四章 我国特别财产制的立法设计 |
| 一、立法模式 |
| 二、适用范围 |
| 三、请求权人 |
| 四、适用方式 |
| 五、制度效力 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（9）智能视觉问答中关键问题的理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 相关数据集 |
| 1.2.2 现有研究方法 |
| 1.2.3 现有研究的不足 |
| 1.3 相关工作 |
| 1.3.1 图像描述 |
| 1.3.2 多任务学习 |
| 1.3.3 注意力机制 |
| 1.3.4 多尺度学习 |
| 1.3.5 图学习 |
| 1.4 小结 |
| 第二章 面向视觉问答可解释性的枢纽神经网络 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 枢纽神经网络 |
| 2.2.1 概述 |
| 2.2.2 视觉问答通道 |
| 2.2.3 枢纽通道 |
| 2.2.4 模型的优化和训练 |
| 2.3 实验 |
| 2.3.1 使用的数据集 |
| 2.3.2 实验设置 |
| 2.3.3 实验结果与分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 面向模型紧凑性的动态胶囊注意力算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 动态胶囊注意力算法 |
| 3.2.1 注意力机制 |
| 3.2.2 胶囊注意力 |
| 3.2.3 动态胶囊注意力在视觉问答当中的应用 |
| 3.3 实验 |
| 3.3.1 基线模型 |
| 3.3.2 模型参数设置 |
| 3.3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 针对强文本先验问题的非对称学习策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 知识惯性 |
| 4.3 非对称学习策略 |
| 4.3.1 问题设置 |
| 4.3.2 多模态嵌入空间 |
| 4.3.3 基于动态边际的三元损失函数 |
| 4.3.4 基线模型 |
| 4.3.5 全局损失函数 |
| 4.3.6 困难样本挖掘 |
| 4.4 实验 |
| 4.4.1 实验设置 |
| 4.4.2 定量分析 |
| 4.4.3 定性分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 面向视觉特征感受域的多尺度学习 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多模态金字塔网络 |
| 5.2.1 概览 |
| 5.2.2 视觉特征金字塔 |
| 5.2.3 自上而下视觉推理 |
| 5.2.4 语言模块 |
| 5.2.5 多标签分类 |
| 5.3 实验 |
| 5.3.1 实验设置 |
| 5.3.2 实验分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 面向抽象视觉关系的深度图学习 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 深度三角图网络 |
| 6.2.1 概述 |
| 6.2.2 图结构定义 |
| 6.2.3 基于语义归一化的图网络层 |
| 6.2.4 视觉问答基准模型 |
| 6.3 实验 |
| 6.3.1 实验设置 |
| 6.3.2 实验分析 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 总结 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 博士期间科研成果 |
| 致谢 |
（10）Y河综合治理PPP项目资产证券化方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 研究目的及方法 |
| 1.3.1 研究目标及内容 |
| 1.3.2 研究方法及技术路线 |
| 1.4 本文的研究难点及局限性 |
| 第二章 PPP资产证券化相关概念及理论基础 |
| 2.1 PPP资产证券化概念及要点 |
| 2.1.1 PPP模式及资产证券化 |
| 2.1.2 PPP项目资产证券化范围及分类 |
| 2.1.3 PPP项目资产证券化主体及运作流程 |
| 2.2 PPP资产证券化理论基础 |
| 2.2.1 公共产品理论 |
| 2.2.2 优序融资理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 地方政府融资平台的PPP资产证券化转型分析 |
| 3.1 地方政府融资平台融资渠道现状及债务风险分析 |
| 3.1.1 地方政府融资平台发展历程及主要融资渠道 |
| 3.1.2 地方政府融资平台债务风险危害性分析 |
| 3.2 地方融资平台PPP资产证券化转型必要及可行性分析 |
| 3.2.1 地方政府融资平台转型的必要性分析 |
| 3.2.2 利用PPP模式及资产证券化的转型可行性分析 |
| 3.3 A市城投公司的PPP资产证券化转型分析 |
| 3.3.1 A市城投公司简介及债务情况分析 |
| 3.3.2 A市城投公司的PPP资产证券化转型需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章A市城投公司Y河治理PPP项目资产证券化产品设计 |
| 4.1 Y河综合治理PPP项目概况 |
| 4.2 Y河综合治理PPP项目评价 |
| 4.2.1 财政承受能力论证 |
| 4.2.2 物有所值评价 |
| 4.3 基础资产选择 |
| 4.4 交易结构设计 |
| 4.5 风险分析 |
| 4.5.1 参与主体相关风险 |
| 4.5.2 市场风险 |
| 4.5.3 政策风险 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章A市城投公司Y河治理PPP项目资产证券化产品发行参数设计 |
| 5.1 发行规模与期限设计 |
| 5.2 预计票面利率 |
| 5.3 Y河综合治理PPP项目资产证券化定价分析 |
| 5.3.1 资产证券化定价方法 |
| 5.3.2 利用期权调整利差法定价分析过程 |
| 5.4 增信方式设计 |
| 5.5 融资成本 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、软件应用问答(一)（论文参考文献）
- [1]基于知识库问答的未登录词研究[D]. 万方名. 武汉纺织大学, 2021(08)
- [2]基于注意力机制和元学习的视觉问答算法研究[D]. 李光原. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]高分辨率遥感图像语义理解研究[D]. 王斌强. 中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所), 2020(06)
- [4]基于图神经网络的运动场景视觉问答研究[D]. 韦杰龙. 广西大学, 2020(03)
- [5]基于微信小程序的博物馆电子学习单开发研究[D]. 李敏. 上海师范大学, 2020(07)
- [6]绿色资产证券化风险防范研究 ——以金风科技风电收费收益权绿色资产支持证券为例[D]. 曾悦. 中南财经政法大学, 2020(07)
- [7]高中物理教师课堂提问情况研究[D]. 唐雪松. 西南大学, 2020(01)
- [8]我国特别财产制之构建[D]. 周力. 华东政法大学, 2020(04)
- [9]智能视觉问答中关键问题的理论与方法研究[D]. 周奕毅. 厦门大学, 2019(07)
- [10]Y河综合治理PPP项目资产证券化方案研究[D]. 马心悦. 西安电子科技大学, 2019(02)