2020年浙江省中考各科真题及答案汇总

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　　可扩展的智能合约扫描器的研究与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-14页　论文背景与意义第10页　国内外研究现状第10-12页　主要工作及成果第12-13页　论文组织结构第13页　本章小结第13-14页第二章相关技术调研第14-22页　智能合约漏洞检测方式第14-20页　　模式匹配第14-16页　　形式化验证第16页　　符号执行和符号抽象第16-17页　　其他漏洞检测方式第17-18页　　漏洞检测方式优缺点对比第18-20页　智能合约漏洞检测工具第20-21页　　智能合约漏洞库第20页　　智能合约漏洞检测工具对比第20-21页　本章小结第21-22页第三章智能合约扫描器的系统架构设计与实现第22-35页　背景与需求第22-25页　　背景与应用场景第22页　　需求分析第22-25页　系统设计第25-27页　　智能合约扫描器的整体框架设计第25-26页　　系统序列图第26-27页　核心模块的具体设计和实现第27-34页　　扫描任务管理模块第27-31页　　智能合约漏洞检测模块第31-34页　　检测结果整合模块第34页　本章小结第34-35页第四章智能合约漏洞检测方式的设计与实现第35-56页　智能合约漏洞的协同检测第35-37页　基于DSL的模式匹配检测第37-41页　　代码审计原理第37-39页　　基于DSL模式匹配检测子模块系统设计第39-41页　黑白名单的过滤检测和自动修复第41-43页　基于定理证明的数值属性检测第43-47页　　基于定理证明的数值属性检测子模块系统设计第43-45页　　整型溢出检测第45-47页　系统部署和测试第47-53页　　系统部署第47-48页　　功能测试第48-53页　扫描器的综合评估第53-55页　　扫描器的功能评估第53页　　扫描器的非功能评估第53-54页　　扫描器的检测能力评估第54-55页　本章小结第55-56页第五章总结与展望第56-58页　总结第56页　展望第56-58页参考文献第58-61页致谢第61页本篇论文共61页，。人体运动参数预测子系统的设计与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章绪论第11-15页　论文研究背景和意义第11页　研究目标和内容第11-12页　论文主要工作第12-13页　论文的结构第13-15页第二章相关技术介绍第15-29页　深度学习相关技术第15-18页　　卷积神经网络第15-16页　　全连接神经网络第16页　　批量归一化第16-17页　　反向传播算法第17-18页　三维人体建模第18-21页　　模型简介第18-19页　　模型原理第19-21页　三维人体姿态估计算法第21-22页　三维空间中刚体旋转相关计算第22-24页　　欧拉角、四元数、轴角和旋转矩阵第22-23页　　左手系和右手系的变换第23-24页　针孔相机模型原理第24-25页　相关数据集介绍第25-27页　　数据集第26页　　数据集第26页　　数据集第26-27页　本章小结第27-29页第三章三维人体运动参数预测算法的研究、设计和评估第29-43页　引言第29页　人体运动参数预测的算法设计第29-37页　　算法框架第29-30页　　关键点检测算法第30-31页　　关键点检测算法第31-33页　　运动参数预测算法第33-35页　　实验设置第35-36页　　训练和测试策略第36页　　动作重定向在Unity中的实现第36-37页　实验结果第37-43页　　基准数据集评测结果第37-39页　　人体重建效果图第39-40页　　动作重定向效果图第40-43页第四章人体运动参数预测子系统的需求分析及概要设计第43-53页　人体运动参数预测子系统的需求分析第43-46页　　人体运动参数预测子系统总体需求第43-44页　　系统用例图第44-45页　　人体运动参数预测子系统功能性需求第45-46页　　人体运动参数预测子系统非功能性需求第46页　人体运动参数预测子系统总体设计第46-50页　　系统开发环境及系统架构第47-48页　　系统数据结构设计第48-50页　人体运动参数预测子系统模块设计第50-52页　　数据预处理模块第50-51页　　算法预测模块第51页　　应用展示模块第51-52页　本章小结第52-53页第五章人体运动参数预测子系统的详细设计第53-65页　数据预处理模块详细设计第53-57页　　数据清洗第53-54页　　数据转换第54-56页　　数据增强第56-57页　算法预测模块详细设计第57-62页　　关键点检测第57-58页　　关键点检测第58-61页　　人体运动参数预测第61-62页　应用展示模块第62-63页　　渲染3D人体第62页　　动作重定向第62-63页　本章小结第63-65页第六章人体运动参数预测子系统测试第65-73页　人体运动参数预测子系统测试环境第65页　系统功能测试第65-68页　　数据预处理模块功能测试第65-66页　　算法预测模块功能测试第66-67页　　应用展示模块功能测试第67-68页　　非功能性需求测试第68页　人体运动参数预测子系统结果分析第68-71页　　关键点检测结果分析第68-69页　　三维人体重建结果分析第69-70页　　动作重定向结果分析第70-71页　本章小结第71-73页第七章结束语第73-75页　工作总结第73页　未来工作展望第73-75页参考文献第75-79页致谢第79-81页作者攻读学位期间发表的学术论文目录第81页本篇论文共81页，。基于区域特征的图像复制粘贴篡改行为盲鉴别与定位论文目录摘要第1-7页abstract第7-11页第一章绪论第11-23页　研究背景与意义第11-13页　国内外研究现状第13-21页　　数字图像篡改主动取证技术研究现状第13-15页　　基于图像内容的图像复制粘贴篡改盲鉴别研究现状第15-21页　现有图像复制粘贴篡改鉴别技术的不足之处第21页　论文主要研究内容及工作安排第21-23页第二章数字图像复制粘贴篡改鉴别理论基础第23-30页　复制粘贴篡改的一般模型和分类第23-24页　复制粘贴篡改鉴别基本框架第24-25页　评价指标第25-26页　特征点第26-27页　图像Zernike矩第27-29页　本章小结第29-30页第三章基于彩色特征点的复制粘贴篡改鉴别和定位第30-44页　算法检测流程第30-32页　算法详细步骤第32-42页　　彩色特征点提取第32-34页　　预分桶g2nn特征匹配第34-37页　　复制粘贴篡改鉴别第37-41页　　篡改区域局部搜索定位第41-42页　本章小结第42-44页第四章基于块联合特征的复制粘贴篡改鉴别和定位第44-51页　图像块联合特征第45-48页　　矩特征不变性第45页　　旋转不变局部二值模式第45-47页　　奇异值分解第47-48页　算法详细步骤第48-50页　本章小节第50-51页第五章实验与分析第51-68页　实验环境第51页　实验数据集第51-52页　彩色特征点篡改鉴别算法实验分析第52-62页　　算法有效性分析第52-53页　　算法鲁棒性分析第53-60页　　实验对比分析第60-62页　基于分块的隐蔽性复制粘贴篡改鉴别实验分析第62-67页　　算法有效性分析第62-63页　　算法鲁棒性分析第63-65页　　实验对比分析第65-67页　本章小节第67-68页第六章总结与展望第68-70页　工作总结第68-69页　研究展望第69-70页参考文献第70-75页致谢第75-76页攻读硕士期间发表论文第76页本篇论文共76页，。

　　园林论文类文章2598篇，页次：1/29页【‖上一页‖‖】转到页[字数:2896点击:11][字数:5431点击:5][字数:7948点击:18][字数:5658点击:14][字数:13418点击:6][字数:6092点击:10][字数:4110点击:11][字数:4928点击:1][字数:7727点击:4][字数:32点击:3][字数:5087点击:1][字数:7116点击:2][字数:4826点击:5][字数:7203点击:8][字数:5812点击:6][字数:12086点击:7][字数:7595点击:3][字数:5926点击:16][字数:8400点击:6][字数:8049点击:12][字数:5298点击:1][字数:7661点击:14][字数:3206点击:1][字数:3080点击:8][字数:3737点击:4][字数:5551点击:14][字数:4149点击:3][字数:3723点击:9][字数:8150点击:30][字数:2628点击:1][字数:5585点击:5][字数:3575点击:15][字数:3189点击:14][字数:5246点击:16][字数:3071点击:9][字数:3456点击:18][字数:3926点击:18][字数:2438点击:12][字数:2480点击:7][字数:3517点击:3][字数:2026点击:12][字数:2824点击:18][字数:3381点击:11][字数:2641点击:17][字数:5109点击:2][字数:3827点击:2][字数:3602点击:13][字数:2395点击:6][字数:2337点击:2][字数:3448点击:11][字数:4817点击:17][字数:3322点击:10][字数:3526点击:1][字数:3882点击:18][字数:5546点击:15][字数:4662点击:18][字数:3575点击:1][字数:2095点击:1][字数:4078点击:15][字数:3102点击:8][字数:3389点击:16][字数:6351点击:7][字数:5978点击:5][字数:4032点击:14][字数:3790点击:4][字数:4536点击:3][字数:5191点击:17][字数:2648点击:14][字数:5263点击:4][字数:4899点击:11][字数:3925点击:6][字数:3346点击:5][字数:4097点击:1][字数:4201点击:2][字数:4935点击:10][字数:4014点击:11][字数:3760点击:3][字数:7761点击:15][字数:4089点击:2][字数:5861点击:72][字数:5381点击:14][字数:5382点击:15][字数:3491点击:18][字数:2959点击:2][字数:3964点击:3][字数:4343点击:5][字数:2465点击:15][字数:4942点击:3][字数:5044点击:12][字数:3283点击:17]会计论文类文章17926篇，页次：1/200页【‖上一页‖‖】转到页[字数:2155点击:4][字数:7399点击:7][字数:3332点击:0][字数:1957点击:5][字数:2997点击:15][字数:2376点击:14][字数:3181点击:14][字数:2340点击:18][字数:3087点击:15][字数:3435点击:1][字数:3413点击:18][字数:3821点击:12][字数:3139点击:14][字数:4411点击:18][字数:4287点击:7][字数:3002点击:15][字数:2963点击:6][字数:3401点击:3][字数:3781点击:18][字数:2464点击:8][字数:3008点击:4][字数:2809点击:10][字数:2726点击:4][字数:2872点击:7][字数:5016点击:8][字数:2664点击:11][字数:3638点击:1][字数:2281点击:15][字数:2057点击:10][字数:2804点击:1][字数:2152点击:9][字数:1616点击:10][字数:2751点击:10][字数:1872点击:9][字数:2844点击:10][字数:3166点击:12][字数:3891点击:2][字数:4302点击:6][字数:4245点击:18][字数:2860点击:0][字数:3722点击:4][字数:3927点击:15][字数:3311点击:12][字数:4727点击:17][字数:2220点击:2][字数:3473点击:16][字数:3696点击:17][字数:3329点击:18][字数:3011点击:16][字数:2732点击:14][字数:3046点击:17][字数:3115点击:15][字数:2348点击:15][字数:3307点击:6][字数:3514点击:17][字数:4052点击:7][字数:2730点击:2][字数:3528点击:9][字数:2121点击:17][字数:2141点击:13][字数:2157点击:17][字数:2805点击:3][字数:2916点击:4][字数:3528点击:18][字数:2093点击:16][字数:2777点击:3][字数:1981点击:11][字数:2028点击:0][字数:1826点击:17][字数:1964点击:10][字数:1773点击:15][字数:2975点击:13][字数:2617点击:4][字数:2465点击:10][字数:1989点击:11][字数:1903点击:11][字数:2341点击:11][字数:2750点击:18][字数:3435点击:1][字数:4429点击:2][字数:2083点击:9][字数:2334点击:14][字数:4749点击:15][字数:2179点击:12][字数:2002点击:11][字数:2202点击:0][字数:4178点击:6][字数:2442点击:11][字数:3675点击:5][字数:3179点击:6]

　　面向旅游服务的智能标注及知识图谱构建系统论文目录摘要第1-7页ABSTRACT第7-12页第一章绪论第12-17页　研究背景第12-13页　知识图谱简介第13-15页　　知识图谱介绍第13页　　知识图谱研究现状第13-15页　本文主要工作第15-16页　论文结构安排第16-17页第二章相关技术及理论基础第17-25页　爬虫系统相关技术介绍第17-18页　　框架第17页　　第17-18页　智能标注系统相关介绍第18-20页　　框架第18页　　框架第18页　　现有开源标注工具介绍第18-20页　本体概述及构建工具第20-21页　　本体论概述第20-21页　　égé工具介绍第21页　深度学习相关模型第21-23页　　长短期记忆神经网路第21页　　第21-23页　　第23页　本章小结第23-25页第三章实体识别和关系抽取数据集构建第25-41页　研究背景与意义第25页　旅游数据采集及预处理第25-31页　　爬虫系统设计第26页　　数据采集步骤第26-28页　　数据预处理第28-31页　实体及关系类型定义第31-33页　数据标注存储及扩增第33-40页　　数据标注第33-38页　　数据扩增技术第38-40页　本章小结第40-41页第四章旅游知识图谱构建第41-65页　知识图谱构建技术架构第41-42页　旅游领域本体构建第42-46页　　égé构建Schema第42-46页　知识抽取第46-56页　　实体抽取第46-50页　　关系抽取第50-56页　知识融合第56-61页　　基于距离度量的实体对齐方法第56-58页　　基于BERT的孪生网络实体对齐方法第58-60页　　实体对齐模型第60-61页　知识存储第61-64页　本章小结第64-65页第五章智能标注系统及知识图谱问答系统第65-75页　智能标注系统第65-68页　　系统需求分析第65-66页　　系统架构第66页　　系统设计第66-68页　知识图谱问答系统第68-74页　　基于旅游知识图谱的智能问答模型第68-72页　　基于微信客户端的旅游问答助手第72-74页　本章小结第74-75页第六章总结与展望第75-78页　总结第75-76页　未来工作与展望第76-78页参考文献第78-82页致谢第82-83页攻读学位期间取得的研究成果第83页本篇论文共83页，。三维可视化教学资源的设计与实现论文目录摘要第1-7页ABSTRACT第7-11页第一章绪论第11-17页　研究背景第11-12页　国内外研究现状第12-15页　　国外研究现状第12-14页　　国内研究现状第14-15页　研究方法第15页　研究意义第15-16页　论文的组织结构第16-17页第二章三维可视化教学资源第17-25页　可视化教学资源概述第17-18页　　可视化教学资源第17页　　可视化教学资源的必要性第17-18页　三维可视化教学资源概述第18-20页　三维可视化教学资源应用理论基础第20-22页　三维可视化教学资源的优势第22-25页第三章三维可视化教学资源的设计第25-35页　三维可视化教学资源应用的影响因素第25-27页　　制作成本高、实现难度大第25-26页　　三维可视化教学资源研究不成熟第26-27页　　政府推广支持力量薄弱第27页　三维可视化教学资源的设计原则第27-29页　三维可视化教学资源的制作第29-35页　　制作软件选择第29-31页　　素材采集第31-35页第四章三维可视化教学资源的制作第35-55页　三维可视化教学资源设计思想第35-36页　三维可视化教学资源制作流程第36-40页　　前期分析准备第36-38页　　案例脚本设计第38-39页　　制作加工第39-40页　案例成果输出第40-55页　　排序算法第41-45页　　排队系统第45-55页第五章三维可视化教学资源的测试评价第55-63页　评价方法第55页　问卷调查结果分析第55-63页　　排序算法第55-58页　　排队系统第58-60页　　问卷结果分析小结第60-63页第六章总结与展望第63-67页　研究结论第63页　工作及创新第63-64页　研究局限第64-65页　研究展望第65-67页参考文献第67-71页附录一第71-73页致谢第73-75页攻读学位期间发表的学术论文目录第75页本篇论文共75页，。

　　基于群智能算法的测试用例相关问题研究论文目录摘要第1-7页abstract第7-12页第一章绪论第12-20页　研究背景第12-13页　国内外研究现状第13-16页　　测试用例集约简第13-14页　　测试用例优先级排序第14-15页　　群智能算法第15-16页　本文主要研究工作第16-17页　论文章节安排第17-20页第二章相关技术研究第20-36页　回归测试第20-23页　　回归测试的基本概念第20页　　回归测试的方法第20-21页　　测试用例第21-23页　测试用例集约简相关技术第23-26页　　测试用例集约简定义第23页　　传统的约简方法第23-25页　　经典群智能算法的约简方法第25-26页　测试用例优先级排序相关技术第26-28页　　测试用例优先级排序定义第26页　　常见的测试用例优先级排序算法第26-28页　群智能算法第28-34页　　群智能算法概述第28页　　群智能算法的特点第28-29页　　常见群智能算法第29-34页　本章小结第34-36页第三章技术原理及求解方法第36-44页　多目标优化问题第36-39页　　多目标优化问题的数学建模第36页　　多目标优化问题的基本概念第36-37页　　多目标Pareto最优解集第37-38页　　多目标群体分布性第38-39页　测试用例集约简第39-41页　　测试用例集约简基本概念第39-40页　　测试用例集约简的数学建模第40-41页　测试用例优先级排序第41-43页　　测试用例集优先级定义第41页　　多目标测试用例优先级排序第41-42页　　测试用例集排序的评测指标第42-43页　本章小结第43-44页第四章基于佳点集萤火虫算法的测试用例集约简第44-56页　萤火虫算法第44-46页　　传统萤火虫算法第44-45页　　佳点集第45-46页　　佳点集萤火虫算法第46页　佳点集萤火虫算法算例第46-51页　　测试函数第46-50页　　算法结果分析第50-51页　测试用例集约简建模第51-52页　　二元优化问题第51页　　算法描述第51-52页　实验分析第52-55页　　实验环境第52页　　实验内容第52-53页　　实验结果第53-54页　　实验分析第54-55页　本章小结第55-56页第五章基于蝙蝠免疫算法的测试用例集排序第56-70页　蝙蝠算法第56-58页　　蝙蝠算法定义第56页　　蝙蝠算法的实现第56页　　蝙蝠算法的流程第56-58页　　算法分析第58页　人工免疫系统第58-62页　　人工免疫系统的基本概念第58-59页　　人工免疫算法基本框架第59-60页　　人工免疫算法的流程第60-62页　测试用例优先级排序设计第62-65页　　多目标蝙蝠免疫算法分析第62页　　蝙蝠编码及更新第62-64页　　算法流程第64-65页　实验分析第65-68页　　实验环境第65页　　实验内容第65页　　实验结果及分析第65-68页　本章小结第68-70页第六章总结与展望第70-72页　研究工作总结第70-71页　进一步研究工作第71-72页参考文献第72-76页致谢第76-77页作者攻读学位期间发表的学术论文第77页本篇论文共77页，。面向氢能电池的数据分析平台的设计与实现论文目录摘要第1-6页abstract第6-11页第一章绪论第11-16页　研究背景及意义第11-12页　国内外研究现状第12-13页　　氢能电池故障诊断的研究第12页　　氢能电池寿命预测的研究第12-13页　主要研究内容第13-14页　　氢能电池的故障诊断第13-14页　　氢能电池的寿命预测第14页　论文结构第14-15页　本章小结第15-16页第二章氢能电池数据相关技术介绍第16-21页　数据挖掘第16-18页　　分类算法第16-17页　　时间序列预测第17-18页　时序型数据库第18-20页　本章小结第20-21页第三章需求分析第21-26页　系统场景分析第21-22页　功能性需求第22-24页　　数据管理第22-23页　　数据挖掘第23-24页　　数据可视化第24页　非功能性需求第24-25页　　可靠性第25页　　可扩展性第25页　　简易性第25页　本章小结第25-26页第四章关键问题研究第26-55页　基于LightGBM+LR算法的氢能电池故障诊断第26-40页　　氢能电池故障场景介绍第26-28页　　数理统计分析第28-31页　　数据特征选择第31-34页　　数据采样第34-35页　　+LR融合算法第35-37页　　结果分析第37-40页　　小结第40页　基于平滑化的LSTM算法的氢能电池寿命预测第40-54页　　氢能电池寿命预测场景介绍第40-42页　　原始数据分析第42-45页　　数据重载第45页　　局部加权回归散点平滑算法（LOWESS）第45-47页　　氢能电池的寿命预测算法第47-49页　　算法评价指标第49-50页　　结果分析第50-53页　　小结第53-54页　本章小结第54-55页第五章氢能电池数据分析平台的总体设计第55-67页　系统整体架构第55-57页　系统模块设计第57-60页　　数据存储模块设计第57页　　数据适配模块第57-58页　　数据处理模块第58-59页　　算法引擎模块第59页　　典型应用模块第59-60页　　用户交互模块第60页　基本工作机制第60-63页　　氢能电池数据上传流程第60-61页　　氢能电池故障分类场景第61-62页　　氢能电池寿命预测场景第62-63页　接口设计第63-65页　本章小结第65-67页第六章氢能电池数据分析平台的设计与实现第67-87页　氢能电池算法引擎模块第67-71页　　模块架构设计第67页　　类图及接口说明第67-69页　　模块序列图分析第69-71页　氢能电池数据处理模块第71-78页　　模块架构设计第71-72页　　类图及接口说明第72-76页　　模块序列图分析第76-78页　氢能电池数据存储模块第78-86页　　模块架构设计第78页　　类图及接口说明第78-83页　　模块序列图分析第83-84页　　数据表结构设计第84-86页　本章小结第86-87页第七章系统部署与测试第87-97页　测试环境部署第87-88页　　部署环境第87页　　部署方案第87-88页　典型功能测试用例第88-95页　　数据管理第89-90页　　氢能电池故障诊断第90-92页　　氢能电池寿命预测第92-95页　非性能测试第95-96页　测试结果分析第96页　本章小结第96-97页第八章总结与展望第97-99页　论文工作总结第97页　问题和展望第97-99页参考文献第99-102页致谢第102-103页攻读学位期间发表的学术论文第103页本篇论文共103页，。

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来源：网络资源 作者：中考网整理 2020-06-27 17:48:55

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