计算机在职硕士论文摘要范文哪里有？很多同学写论文摘要，不知道怎么写要点，其实可以多参考一些论文摘要的范文，对写作非常有帮助。本文为大家提供了5例计算机论文的论文摘要，可以作为参考。
在职硕士论文摘要范文模板一：计算机技术领域专利申请文件汉英翻译实践报告
随着全球化的快速发展,各国企业的自主创新意识和知识产权意识逐步加强,知识产权跨地区申请活动日益增加,专利翻译在国际专利申请中扮演着重要角色。本翻译实践报告选取的原文是阿里巴巴集团控股有限公司提交的一篇计算机技术领域的专利申请文件。作者结合在RWS中国公司翻译专利文件的实习经历,分析专利申请文件汉译英过程中的语言、法律、技术等层面问题,并针对这些问题探讨相应的翻译方法。报告包括引言、任务描述、过程描述、案例分析和结论五个部分。引言介绍了背景、目的和意义,任务描述介绍了原文特点和目标读者,过程描述介绍了译前准备、译中使用的工具和技巧、以及质量保证。在案例分析部分,作者结合赖斯的文本类型理论,选取部分典型案例,按照专利申请文件的组成部分对此次翻译实践进行了语言、法律和技术层面的详细分析,如专利申请文件中冠词的使用、固定句型、相关专利法规要求、专利特定表达、技术术语、长难句等。报告得出如下结论:专利申请文件是信息型文本,翻译的时候要严格遵循专利翻译的规则;翻译专利申请文件中提及的技术特征时,区分定冠词和不定冠词的使用;注意专利申请文件中的固定句型、专利特定表达和技术术语;了解中英文差异,理清原文暗含的逻辑关系;以及注意专利申请文件中的一致性问题等。希望本篇翻译实践报告能为专利翻译提供一定的借鉴。
在职硕士论文摘要范文模板二：支架式教学在中职《计算机应用基础》课程中的应用研究
职业教育是我国教育的重要组成部分,承担着为社会主义现代化建设培养高素质和高技能人才的重要任务。近年来,政府对于职业教育的投入越来越多,但是在教学过程中还是出现学生学习兴趣不强、教学效果不佳等问题。鉴于此,国家大力推行教育教学的改革,鼓励用新的教学方法激发学生的学习兴趣从而使教学效果得以提升。支架式教学是在建构主义与最近发展区理论的基础上发展而来,主张在教学过程中根据学生的学习情况,给予学生适时适量的指导,以期学生达到对知识的意义建构。支架式教学强调学生的主体地位既有利于激发学生的学习兴趣,又能进一步改善教学效果。本文的研究目的主要是通过支架式教学改善当前计算机应用基础课堂的教学现状,以期提高学生的学习效果。同时,对在开展行动研究的期间出现的问题进行及时的分析处理,对所运用的支架进行及时的调整。因此本文的内容主要分为以下几个方面:首先,主要是通过问卷调查法对实习学校的学生在学习兴趣,学习自主性、小组合作学习、教学评价以及学生的知识掌握情况等方面进行调查,对问卷数据进行整理并分析得出当前中职计算机应用基础课程教学中存在的问题,对问题进行溯源分析。其次,对支架式教学的可行性进行分析,结合中职《计算机应用基础》课程特点与学生特点,将支架式教学运用到中职《计算机应用基础》课程中并展开行动研究,并在行动中不断观察,不断发现问题,对问题提出改进策略。最后,从实践结果可以得知支架式教学有利于改善教学效果,有利于激发学生学习兴趣,提高学生学习自主性,增强学生合作学习能力以及提升学习效果。将支架式教学运用到中职《计算机应用基础》课程将会为教学带来一定程度的积极作用,为中职《计算机应用基础》课堂教学方法的改革提供了参考方向,同时拓宽了支架式教学的应用范围,并为研究支架式教学提供一定的经验。
在职硕士论文摘要范文模板三：田间遮挡环境下机器人杂草识别方法研究
田间杂草一直是农作物生长的大敌,传统的除草方式通常都是通过人工或农药（除草剂）进行除草,然而这两种除草方式或投入较多劳力且效率低下,或因农药残留而无法保证粮食安全。所以,采用机器人田间除草是现代农业和智能装备的发展趋势,也符合当前我国农业发展的需要。但是农田环境复杂,常常出现机器人难以识别作物和杂草的情况。以玉米田间为例,玉米的最佳除草期为“四叶一心”和“五叶一心”的幼苗期,然而处在幼苗期的玉米和杂草十分类似,在田间复杂情况不易识别,在重叠状态下也很难分割出完整的玉米和杂草的轮廓图像。这两种情况对于机器人除草行为十分不利,很容易造成对玉米的误伤以及对杂草的漏除。本文针对田间玉米与杂草图像存在遮挡难以识别的问题,本文提出了一种基于深度学习和轮廓提取方法相结合的玉米与杂草图像遮挡检测方法。首先利用Faster R-CNN深度网络对田间的玉米和杂草作物进行识别,得到目标预测框。在此基础上采用基于颜色通道的阈值分割方法,对图像中的玉米与杂草作物遮挡情况进行判断。为机器人在玉米田间除草提供技术支持,更好的服务于智能机器人进行田间除草作业。论文主要的研究内容如下:（1）研究了基于Faster R-CNN深度网络下杂草与玉米的识别方法。针对存在玉米和杂草目标的图像,将经过了采集图像、图像增强处理后的玉米与杂草图像,通过Faster R-CNN深度网络模型并基于VGG-16特征提取网络进行实时的目标检测与提取,得到相应性能参数和目标预测框。（2）研究了基于颜色通道和阈值分割玉米和杂草的轮廓提取方法。对深度网络模型下得到的目标预测框内的单个玉米图像和单个杂草图像进行轮廓提取,提出了基于传统超绿化特征（EXG）超参数公式修改的参数公式gray（28）200g-198r-49b,并通过比较RGB、HSV、YCr Cb、HSI、Lab五种颜色通道并结合三种阈值分割方法,针对玉米与杂草得到轮廓提取效果最好的阈值分割方法。解决了针对玉米图像在田间复杂背景下难以得到完整轮廓的问题。（3）提出了一种对杂草与玉米是否存在遮挡关系的判断方法。针对图像中玉米与杂草是否存在遮挡的问题,结合阈值分割方法和连通域过滤算法,得到目标预测框内的图像轮廓坐标。并利用坐标回溯的方法,将预测框内的轮廓坐标信息回溯至原始图像,可以得到图像轮廓在原始图像中的坐标。最后将杂草与玉米在原图中的轮廓坐标进行比对,以此来判断玉米与杂草的遮挡情况。同时,为了进一步证明了本文提出的遮挡判断方法的可行性和有效性,还提取部分图像样本进行验证。
在职硕士论文摘要范文模板四：基于脑电信号的图像重建关键技术研究
从脑电信号中重建视觉刺激图像不仅扩展了脑科学的应用领域,还加速了对大脑工作机制的深入探索。本文以基于脑电信号的图像重建关键技术作为研究对象,针对功能性磁共振成像重建图像模型的改进、基于脑电图信号重建图像方案的设计、超分辨率图像增强算法的改进等内容展开研究,具体如下:（1）针对基于功能性磁共振成像模型的图像重建性能较低问题,设计了一种改进多视图深度生成式模型。首先,概述了多视图深度生成式模型的优缺点;其次,针对多视图深度生成式模型的不足,设计了具有不同网络结构的编、解码器;最后,比较了不同调优策略下,重建图像质量的差异度。实验结果表明改进模型较原模型的平均PCC、SSIM值最高分别提升了 3.61%、6.47%;平均MSE值降低了13.51%。（2）针对基于功能性磁共振成像的重建实验过程复杂、成本高昂等问题,提出了一种基于脑电图的图像重建方案。首先,阐述方案设计思路;其次,采集原始脑电图数据,并用滤波、主成分分析等传统预处理方法和离群值检查、离群值处理、数据分布查验、相关性度量等所提统计学方法对其进行数据预处理;最后,用脑电重建图像模型对处理后的数据,进行基于脑电图的图像重建实验。实验结果证明了图像重建方案的有效性。（3）针对基于脑电信号重建出的图像模糊、分辨率低等问题,设计了一种基于残差通道注意力网络的增强型深度即插即用超分辨率（deep plug-and-play super-resolution,DPSR）算法来对其进行画质增强。首先,阐述了 DPSR算法的优缺点;其次,用残差通道注意力网络改进DPSR;最后,在四个数据集上测试了改进模型的性能。实验结果表明,在不同模糊核下,改进算法的平均PSNR、SSIM值提高了 0.31dB和0.55%;在不同噪声水平下,上述两值提高了 0.26dB和0.51%。本文在功能性磁共振成像、脑电图和超分辨率图像增强相关技术之上,通过设计图像重建方案、自建数据集、改进图像重建模型等手段,进一步提升了基于脑电信号的重建图像质量。总体而言,本文研究成果能够促进大脑视觉信息解码任务早日完成。
在职硕士论文摘要范文模板五：基于孪生网络和相关滤波融合的目标跟踪算法研究
目标跟踪技术广泛应用在安防监控、自动驾驶、军事制导等领域。当前主流的目标跟踪算法分为基于相关滤波的跟踪算法和基于孪生网络的跟踪算法两大类。相关滤波目标跟踪算法以其高效的运算速度和良好的跟踪精度备受关注,但是对于尺度变化、快速运动等情况容易造成跟踪失败;孪生网络目标跟踪算法借助表征能力强大的深度特征获得更优的跟踪精度和鲁棒性,但对于严重形变、背景复杂等情况容易跟踪失败。通过分析核相关滤波跟踪算法和孪生网络跟踪算法的优缺点,本文提出了基于孪生网络和相关滤波的分组融合目标跟踪算法。首先对视频序列进行固定帧数分组,随后在组内采用KCF算法进行快速目标跟踪,每组最后一帧利用孪生网络目标跟踪算法进一步校正,改善KCF算法面临尺度变化、目标遮挡等问题跟踪性能不佳的情况,避免错误累积导致的跟踪失败。此外本文算法还采用两种改进策略有效提高了跟踪性能:（1）提出一种线性孪生网络特征模板更新策略,使得SiamFC算法有效保留第一帧多数目标特征的基础上,引入目标外观特征变化信息,从而能更有效地应对视频目标复杂多变的情况。（2）提出一种多分辨率分段预处理策略,使得KCF算法能有效地提高对低分辨视频目标的跟踪性能,从而提高改进算法整体性能。在OTB-2013和OTB-100两个数据集上对比当前先进的目标跟踪算法,实验结果表明本文改进算法能够有效地提高目标跟踪性能。在OTB-2013数据集上本文改进算法比SiamFC、KCF算法的精确度分别提高了 4.1%和7.5%,成功率分别提高了 4.3%和10.0%。在OTB-100数据集上本文改进算法比SiamFC、KCF算法的精确度分别提高了 4.4%和10.1%,成功率分别提高了 3.5%和11.8%。特别是对于亮度变化、尺度变化、快速运动、运动模糊、平面内/外旋转及目标出视野等视频属性,本文改进算法比多种先进跟踪算法有显著的性能优势。
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