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各届毕业生论文题目汇总

一、计算机科学与技术专业

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section_title:计算机科学与技术专业

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section_title:基于深度学习的图像识别算法研究及其在遥感图像处理中的应用(1)随着科技的不断发展，计算机技术在各个领域的应用日益广泛。图像识别作为计算机视觉领域的一个重要分支，近年来在深度学习技术的推动下取得了显著的进展。本研究针对遥感图像处理中的目标检测问题，提出了一种基于深度学习的图像识别算法。首先，通过设计卷积神经网络(CNN)提取图像特征，并利用注意力机制提高特征的重要性。接着，采用区域提议网络(RPN)生成候选区域，并进行非极大值抑制(NMS)处理，以优化候选区域的质量。最后，结合多尺度特征融合和分类器设计，实现了对遥感图像中目标的准确识别。实验结果表明，该方法在多个公开数据集上取得了较高的识别准确率，为遥感图像处理提供了有效的技术支持。(2)此外，本研究还探讨了深度学习在智能视频监控领域的应用。针对视频监控中的人脸识别问题，设计了一种基于深度学习的人脸检测与识别算法。该算法首先利用深度卷积神经网络(DCNN)进行人脸检测，然后通过改进的Siamese网络实现人脸识别。实验结果表明，该方法在人脸检测和识别方面均取得了良好的性能，具有较高的实时性和准确性。通过将深度学习技术应用于图像识别和视频监控，本研究为计算机视觉领域的发展提供了新的思路和解决方案。(3)最后，本研究还涉及了计算机视觉在医疗影像分析中的应用。针对医学影像中的病灶检测问题，提出了一种基于深度学习的医学图像分割算法。该算法利用深度神经网络自动提取医学图像中的特征，并通过注意力机制提高感兴趣区域的重要性。实验结果表明，该方法在医学影像分割任务上取得了较高的准确率，有助于医生进行更精准的疾病诊断。总之，本研究从多个角度探讨了计算机视觉技术在各个领域的应用，为相关领域的研究提供了有益的参考。

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section_title:电子信息工程专业

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section_title:基于物联网技术的智能家居系统设计与实现(1)随着物联网技术的飞速发展，智能家居系统逐渐成为人们关注的焦点。本研究针对智能家居系统的设计与实现，提出了一种基于物联网技术的解决方案。该方案包括传感器节点、网关、云平台以及用户终端等部分。传感器节点负责采集家居环境中的温度、湿度、光照等数据，并通过无线通信模块发送至网关。网关负责数据转发、处理和存储，并将处理后的数据传输至云平台。云平台提供数据存储、处理和分析等功能，同时通过用户终端实现对家居设备的远程控制。本研究设计了智能家居系统的架构，并实现了包括环境监测、设备控制、安全防护等在内的功能模块。(2)在系统设计中，重点考虑了能源消耗和用户体验。针对能源消耗问题，通过优化传感器节点的功耗设计，降低系统整体能耗。同时，引入了节能控制策略，实现家居设备的智能调度，降低能耗。在用户体验方面，设计了友好的用户界面，方便用户操作和监控家居环境。此外，通过引入人工智能技术，实现了智能家居系统的自适应学习和优化，提高用户体验。(3)为了验证系统的可行性和有效性，本研究进行了实验测试。实验结果表明，基于物联网技术的智能家居系统能够有效提高家居环境的舒适度和安全性，降低能耗，具有良好的市场前景。通过本研究的实施，为智能家居系统的设计与实现提供了有益的参考和借鉴。

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section_title:机械工程专业

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section_title:基于智能控制技术的无人机自主飞行系统研究(1)无人机作为一种新兴的飞行器，近年来在军事、民用等领域得到了广泛应用。为了提高无人机的自主飞行能力，本研究针对无人机自主飞行系统进行了深入研究。系统主要包括飞行控制模块、导航模块、感知模块和决策模块等。飞行控制模块负责实现无人机的姿态控制和轨迹跟踪；导航模块负责提供无人机定位和路径规划信息；感知模块负责获取周围环境信息，如障碍物检测、风速风向等；决策模块负责根据感知信息和导航信息进行决策，实现对无人机的自主飞行控制。(2)在飞行控制模块的设计中，采用了先进的控制算法，如自适应控制、滑模控制等，以适应复杂多变的飞行环境。导航模块通过GPS定位和惯性测量单元(IMU)数据融合，实现无人机的高精度定位和路径规划。感知模块采用雷达、激光雷达等多源传感器进行数据采集，提高感知系统的可靠性。决策模块采用模糊逻辑、强化学习等人工智能技术，实现无人机在复杂环境下的智能决策。(3)通过实验验证，该自主飞行系统能够在多种飞行环境下实现稳定飞行，具有较高的自主飞行能力。本研究为无人机自主飞行系统的设计与实现提供了理论依据和技术支持，对无人机技术的发展具有重要意义。

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二、电子信息工程专业

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