一、五大数据注解中国经济（论文文献综述）
郭威[1]（2021）在《可重构制造数据分析组合服务平台》文中提出当今社会,随着互联网的迅速发展,来自互联网、工业生产、企业内部的数据成为了一项重要资产,迸发出巨大的商业价值,而企业需要掌控这些数据来赢得机遇、抢占商机。因此,它们迫切需要运用大数据分析技术挖掘其背后的规律并加以利用,从而为企业提供更有价值的信息,以便在市场竞争中夺得先机。同时,企业对数据分析应用的多样性需求,为数据分析平台的快速开发、重构与即时运维技术带来了巨大挑战,需要针对不同数据分析的应用层次提出模块化功能组织与可重构架构模型,用于封装高复用技术组件及框架。总的来说,基于服务组合技术支持低耦合、轻量化数据分析应用构建的特性,可最终实现快速、动态、低成本的数据分析平台定制。基于上述背景,本文提出了一种可重构制造数据分析组合服务的平台,通过服务划分,每个服务可独立运行;再将服务和功能进行模块化、组件化,各模块便易于重构和集成。同时,平台统一定义接口规范,单一组件通过接口与其他组件进行协同合作,实现通信和服务的重组,可以更好地响应用户需求。本文的工作主要包含以下几个方面:首先,描述可重构制造数据分析组合服务平台需要实现的目标和要解决的问题,然后针对需要解决的问题,将其划分为数据采集、分析建模、数据可视化及应用分析等服务类型,并对其从功能性、非功能性、可行性进行需求分析。第二,根据所做的需求分析对系统进行系统逻辑架构、系统技术架构、功能架构的设计,一方面对平台的服务划分与重构进行整体概括,另一方面对平台中服务的主要功能通过流程图的方式进行设计。与此同时,从数据库设计、类结构设计、系统关键技术、服务划分等方面对系统进行详细设计。第三,根据可重构平台的需求,结合微服务架构,使用SpringCloud框架来完成数据采集、分析建模服务、数据可视化服务及应用分析服务技术的设计;再通过前台使用Vue、后台使用SpringBoot技术做到前后端分离,从而实现数据采集、处理、分析、可视化及应用等功能,并从采集、分析建模、可视化、微服务服务重构等核心功能模块进行描述。最后,分别从功能、性能两方面对系统进行测试,总结平台完成的工作,并对平台从功能、技术等方面进行改进及展望。综上所述,本文提出的可重构制造数据分析组合服务平台,将数据采集、存储、处理、分析和可视化等服务进行集成,通过服务模块化、功能组件化来快速响应市场需求,助力企业根据自身需求实现流程化建模和分析。另外,该平台目前已应用于机床厂、用电预测、水泵故障诊断等领域。
薛明乾[2]（2021）在《市场监管平台数据归集子系统的设计与实现》文中研究说明对于市场监管部门等面向企业的政府部门,目前针对市场主体数量井喷式增长、新经济新业务蓬勃发展的情况,监管部门需要面对执法力量不足、难以实现信息共享、各部门协同监管困难等问题。尤其是在信息共享方面,各监管部门存在各自的办公系统,且各系统之间关系散乱、数据独立、无法实现有效的数据归集,导致信息孤岛效应。针对以上痛点,本文以为河南省开封市开发市场监管平台数据归集子系统为背景,构建多信息系统间信息共享、双告知、数据多维展示、规范监管、协同监管等目标,提升各监管部门对于企业的监管水平。本文对于市场监管平台数据归集子系统进行需求分析,对系统用户角色、系统的功能性需求等进行分析,本系统主要包括市场主体基本信息管理、数据交换、双告知、企业数据多维展示、企业监管等功能。在非功能性需求分析方面,对于数据同步频率、数据量、并发用户数、页面响应时间等进行要求。在系统设计和实现部分,本系统是基于Browser/Server架构进行开发,主要采用MVC模式进行软件分层架构的设计,将系统划分为数据模型层、控制层、页面展示层,系统主要分为六个功能模块,采用E-R图建立数据模型,并进行接口设计。在详细设计和实现上,基于SpringCloud搭建微服务架构,并实现高可用微服务,并基于SSM框架对各功能模块进行开发,并采用序列图、流程图等形式介绍核心模块的业务流程,采用类图体现核心类结构的设计。其中精准推荐服务创新性的使用中文分词算法,通过维护标签库,并进行标签之间的匹配,实现定时向监管部门智能推送相关企业,实现了监管部门工作效率的提升。搭建服务器和客户端的硬件和软件环境,根据系统设计阶段的微服务架构,进行系统部署。进一步面向市场监管平台数据归集子系统的功能用例和性能指标设计测试用例,测试结果显示本系统各功能均符合业务要求。目前该系统已投入使用,通过批量导入、批量导出、数据同步等形式进行数据归集,有效强化各部门间的信息共享,并实现了双告知、规范监管、联合监管、数据多维展示等目标,以及各部门对于企业信息的全面掌握,提升了综合执法水平。
谢勇[3]（2021）在《基于微服务与工作流技术的推荐系统研究与实现》文中提出在面向广电用户的推荐系统中,涉及到了较多的业务范围,例如电影、电视、新闻,由于不同的业务范围和用户特点,产生了一些需要解决的问题。首先是不同的内容下需要针对用户的需求采取不同的推荐策略,因此需要将这些业务多层级多模块的划分和配置。其次的是若实现了上述的多种业务场景,系统的业务流程逻辑将较为复杂,普通的实现方法是硬编码,这导致管理人员难以清晰的查看业务流程动态。而第三个问题则是由于广电节目推荐系统的计算资源需求波动较大,导致资源的使用效率不高,推荐效果受影响。基于以上的背景,本文围绕广播电视内容推荐系统的业务范围划分、业务流管理以及在有限资源下的推荐计算量提升问题,使用推荐技术、微服务、工作流以及容器部署技术对系统进行了研究和实现。首先,本文构建了一个业务管理系统。系统管理人员可以在管理系统中手动添加业务模块与策略算法,并可将业务模块与策略算法通过灵活的配置结合起来,组成多种推荐场景。在推荐场景的实现是基于推荐系统的三层架构,包括离线、在线和近线三层,通过选择适当的组合,实现相关推荐、个性化推荐和热点推荐等场景。其次本文使用了工作流引擎对业务的流程进行管理,工作流引擎应用了业务流程建模符号标准来描述工作流,使业务流程更加的清晰且可控制业务的动态更改。传统的工作流是通过单体应用实现,本文使用微服务作为工作流引擎的单个任务实现,从而实现业务变更对系统部署的控制。最后,作为补充,为了在有限资源下提升推荐计算量,从而提升整体推荐效果,本文采用了部署层的动态热更新设计,即在推荐系统运行期间,根据系统负载变化对近线层和在线层的部署状态进行动态的更新。业务的灵活配置使得系统对于不同推荐需求的适配性更高,使系统可以基于固定推荐计算架构实现多种应用场景。通过工作流可将业务流程进行可视化与标准化的管理,使得推荐业务流程的静态组成和动态变化更加清晰直观。工作流与微服务的结合方便了推荐计算任务的部署和扩展,从而使得系统底层部署具有动态变更特性,使推荐计算量总是维持在高水平,提升了系统的整体推荐效果。
舒俊宜[4]（2021）在《一种基于可信执行环境的机密计算框架设计与实现》文中研究指明全球数据体量呈现爆发式增长,基于数据的新应用价值与日俱增,因此数据也被视为数字经济的“石油”。同时,数据的所有权、使用权、隐私权、收益权等各项权利的保护成为了研究热点。区块链的出现为去中心化环境下数据权利管控提供了一种新的解决思路。区块链通过智能合约将全部状态记录于账本上并全网存储达到数据和计算的可信。但涉及个人隐私或商业机密的数据直接上链存储,会不可避免地会损害数据的机密性。如何在区块链上实现机密数据的计算是区块链应用中的重大问题之一。可信执行环境（Trusted Execution Environment,TEE）作为一种新技术,通过基于硬件的隔离机制,能够有效保护数据的使用过程。面向机密计算的场景,重点需要考虑安全性和访问透明性。在安全性方面,机密数据的计算过程应该不可窥探、不可篡改;在访问透明性方面,通过智能合约对机密数据使用逻辑的开发应该尽量对开发者透明、易用。针对如何在区块链上实现机密计算的问题,本文设计与实现了一种机密计算框架Teetract。首先,Teetract提供了一个基于可信执行环境的机密合约执行器,通过安全的密钥传输和机密数据的加解密机制,在合约引擎工具链的支持下,使得来自于多方的机密数据可以在机密合约执行器中被透明地解密、使用、加密,满足了机密计算框架的安全性要求。同时,Teetract提供了服务于机密合约执行器的编程框架,使得开发者可以基于现在编程方式进行最小化的修改就能完成机密合约的编写,实现了对涉及机密数据的方法进行加密算法配置以及透明地对返回结果进行使用,满足了机密计算框架的访问透明性要求。实例研究和性能测试结果表明本框架可以满足功能性和性能需要。
胥香宇[5]（2020）在《面向科技咨询大数据服务平台的研究与实现》文中研究说明科技咨询是由熟悉咨询业务的专家组成的智力团体为政府和企业等各阶层客户提供决策的智力服务,团体会综合利用科学知识与经验提供咨询成果。传统科技咨询服务对信息过载的互联网大数据环境显得力不从心,数据说话、精准定位、快捷响应成为科技咨询服务的基本诉求,因此科技咨询亟需从服务模式上寻求创新、引入数据驱动,通过咨询专家与大数据和智能工具的结合,提升科技咨询服务效率。科技咨询大数据服务平台就是为咨询专家提供的,基于大数据搭建的简单易用的咨询辅助工具,它应具备以下三个性质:功能流程工程化,不能像传统科技咨询一样各个步骤分散进行;数据资源统一管理,不同来源的海量数据结构和存储都存在很大的差异,因此平台要能够对数据资源进行统一组织;简单快捷可视化,海量数据导致传统咨询方式中可视化图谱绘制工作效率低下,因此平台应提供快速可视化的方式提供优质咨询策略。但是在当前大多科学咨询服务中,还存在行业信息数据冗余分散、过度人工依赖和对于新服务模式没有形成工程化流程的问题与挑战:当前行业信息数据孤岛现象严重、分类范畴模糊,使得科技数据之间难以共享与使用;丰富的数据可视化是科技咨询服务中的不可或缺的部分,目前大多数据可视化都有很好的插件支持,但是描述产业分布的生态图谱只能依赖人工手动布局,对科技咨询服务工程化转型产生了很大的限制;以及当前大多的科技咨询服务还是遵循传统模式,数据搜索、专家分析、撰写报告等各个步骤分散进行,步骤间流程不顺畅且容易产生信息缺失。针对以上问题与挑战,本文重点围绕科技咨询大数据统一资源管理架构、产业生态图谱自动化排版布局技术和对外提供智能可视化报告服务的大数据服务平台进行研究与分析,完成了科技咨询大数据服务平台的研究与实现,主要研究内容有以下三项:1)提出并实现了一套关于科技咨询大数据统一数据资源管理的顶层架构,旨在解决科技咨询大数据海量多源异构、难以统一组织管理的问题,为科技咨询大数据实际同步和存储提供一定的理论支撑和参考价值;2)提出并实现了一种面向生态图谱可视化的企业标识图片自动布局的算法,用于解决产业图谱可视化过程中生态图谱过于依赖人工排版布局的问题,提高科技咨询服务效率;3)提出一种面向科技咨询的数据驱动的工程化平台化的新型服务模式,并基于上述两项研究内容设计实现了基于Web的科技咨询大数据服务平台,为科技咨询专家搭建一个从数据汇聚、到数据分析、最终到数据可视化的全流程工程化服务平台,做到用数据说话,快捷准确的为咨询专家提供具有信服力的分析结果,提升科技咨询的服务效率和洞察能力。文章最后以互联网电子商务领域为例,展示了平台的应用效果,确保了平台的有效性和实用性。
林贻民[6]（2020）在《分布式大数据服务开放平台的设计与实现》文中指出随着现代系统框架的愈加庞大,大数据已经由前期的技术驱动转换为现在的数据驱动,数据资产变现已经成为主要诉求,如何最大限度地发挥大数据的价值的时效性和场景化要求日益提高,以便灵活和快速地适配各类应用场景。但是由于一个大数据平台内部往往需要处理不同类型和规模的数据,要求基于大数据平台开发的应用系统必须具备连接不同类型和架构的数据库的能力,即多数据库的连接和处理逻辑由应用程序自身负责。由应用程序自身负责多数据源的连接和处理逻辑会存在以下问题:1)开发人员需要分别对大数据平台下的多种不同架构的数据库进行管理,了解其底层具体细节和功能特性,独立维护多数据源各自的数据连接及访问接口,无法实现对多数据源的统一管理;2)海量的数据分散存储在大数据平台中,开发人员不仅需要了解底层各个数据库的具体细节,功能特性,还需要了解数据的存储位置才能获得自己需要的数据产品,构建自己的个性化服务;3)大数据平台下多种不同架构的数据源维护着各自的权限管理信息,开发人员需要了解这些信息,申请相关权限才能对数据进行查询分析,而数据拥有者对于这些权限申请需要进行反复确认,以免敏感数据发生泄漏。本论文基于以上问题,构建了一个标准化的大数据服务能力开放平台,将分散储存在各个底层数据源的数据对外开放,能够灵活和快速地适配各类应用场景,主要研究内容包括以下三个部分:1)基于多数据源的动态服务开放子系统,实现了对大数据平台下的多种不同架构的数据库进行统一的管理,隐藏其底层具体细节和功能特性,使其对外表现为单一的数据库,并对外提供统一的ANSI SQL数据访问接口;2)基于API网关的服务管理子系统,实现了对数据服务的全生命周期管理,构建一个标准化的服务能力开放平台,统一数据服务入口,实现大数据产品开放;3)统一用户权限管理子系统,实现了基于角色的统一权限管理。本论文设计并最终实现了一个分布式大数据服务开放平台,该平台将大数据平台下多种数据源抽象成一个提供统一数据访问接口的数据源,并基于统一数据访问接口（ANSI SQL）构建标准化的服务开放平台,将数据作为服务对外开放,极大降低了基于大数据平台的应用程序处理多数据源的额外开发成本,同时提高了数据使用的效率。
孙正旺[7]（2020）在《面向呼叫中心的大数据平台系统设计与实现》文中指出随着计算机技术和互联网的不断发展,呼叫中心已经从高端贵族企业走向大众化,呼叫中心在各行各业得到应用,随之而来的是呼叫中心数据量的不断膨胀,服务的压力也与之俱增,传统单机独立部署的呼叫中心面临很大的挑战。信息社会已经进入到大数据时代,企业越来越重视呼叫中心的数据信息,数据信息成为企业最核心的资源之一。因此需要一个面向呼叫中心业务的大数据平台系统,更好的支撑企业呼叫中心。本文设计并实现了一个面向呼叫中心业务的大数据平台系统,该系统实现了呼叫中心多企业多业务的数据整合,系统包括数据接入、数据存储、数据分析、数据服务和数据可视化五个部分。在设计系统的过程中重点研究了三个关键问题:一、多业务通用建模的研究,针对呼叫中心不同业务,构建平台化应用核心就是研究业务建模,本文提出基于注解和反射的多业务建模方法,简化了模型实现,提高了模型复用性;二、数据收集的研究,呼叫中心数据来源丰富,格式多样,因此需要针对不同的数据提出不同的采集方法,实现数据的统一存储,本文给出了适合呼叫中心数据的采集方案;三、HBase海量数据的复杂查询问题研究,针对HBase的非Key列数据的复杂实时查询,目前没有较好的方法,本文提出了基于ElasticSearch的HBase二级索引方法,很好的兼顾了数据存储效率和数据查询效率。本文首先介绍了呼叫中心以及大数据的相关技术及发展现状。通过分析呼叫中心业务特点,调研现有系统不足,分析出面向呼叫中心的大数据平台需求。之后对系统中的关键问题进行研究并给出设计方案。根据需求分析内容,给出系统的详细设计方案以及系统实现。最后对整个系统进行了完整的测试,经过测试表明,系统能够满足现有业务需求。
季越[8]（2020）在《疫苗监管平台的设计与实现》文中研究说明疫苗作为预防接种的特殊药品,其安全事关每个公民的健康及每个家庭的幸福。近年来,疫苗安全问题频频发生,造成了人民担忧,社会各界一致呼吁建立疫苗全流程的追溯监管体系,加强疫苗监管工作。因此国家药监局制定了全国建立疫苗追溯监管体系的政策,要求国家和省级药品监管部门建设各级疫苗监管系统,监管责任区域内的疫苗流通使用情况。论文选题来自作者实习公司所建设的某省级疫苗监管平台,本文从疫苗监管的实际需求出发,设计和实现了该省级的疫苗监管平台。本平台将实现省内疫苗相关信息的整合和管理、疫苗流通数据的计算和分析及异常风险的预警,共包含省/市疾控冷库管理、配送监管、疫苗使用管理、疫苗监管、统计分析五大模块,本文主要工作如下:（1）本文介绍了平台的开发背景和国内外疫苗监管现状,并阐述了平台开发所用的Hadoop、Storm数据处理技术,时间序列预测模型及SSM框架。（2）本文根据对某省内疫苗监管的需求分析,设计了平台的总体架构和技术架构。进而对平台的功能结构及数据库表结构进行了梳理和设计。（3）本文详细介绍了疫苗监管平台的详细设计与实现过程,平台数据计算部分采用了多种主流技术,其中,疫苗配送监管中对于冷链设备的温湿度数据计算采用消息中间件技术Kafka结合实时计算框架Storm实现了分布式、高性能的实时数据计算,对温湿度异常情况进行预警。疫苗流通数据分析部分主要使用Hadoop框架,基于HDFS文件存储技术,由Map Reduce程序进行统计分析,并结合可视化模块直观展示结果;疫苗使用数据预测部分使用时间序列预测算法,基于该省省会城市的疫苗接种记录,构建了该市免疫规划类疫苗的使用数量预测模型。本文设计了各个功能模块的业务处理逻辑。最后对平台的功能测试和非功能测试的结果进行分析。目前,该疫苗监管平台已经建设完成并投入使用,系统运行状况良好,能有效地为该省的疫苗监管工作提供信息化支持。
吴敏嘉[9]（2020）在《基于微服务的券商资讯平台的设计与实现》文中提出随着金融行业客户服务竞争的加剧和金融科技战略布局的深入,需要借助现代化的信息技术来提升资讯服务水平,增强用户的粘合度,并提高资讯工作者的工作效率。券商资讯平台在原有的传统资讯服务的基础之上,整体采用微服务架构,并结合机器学习算法,持续为用户提供精准、便捷的资讯服务。本文基于以上背景,首先介绍了本文选题的来源和项目背景,论述了国内外相近行业的研发现状,确认了项目的实际意义;其次,介绍了相关技术,对系统可行性和系统需求进行了分析,明确了券商资讯平台的实际需求和系统目标。并在需求分析的基础之上,对系统的概要设计和详细设计进行阐述,把系统划分为推荐引擎、资讯服务、资讯运营、资讯管理、知识图谱等主要功能模块,每个功能模块又细分为多个子功能。系统采用前后端分离进行部署,通过服务网关进行交互,并对服务进行拆分。后端整体基于Spring Boot框架进行开发,使用微服务框架Spring Cloud对服务进行治理,结合Mybatis框架、Redis缓存中间件、Elastic Search搜索引擎、Neo4j图数据库等技术来完成相应模块的功能实现。最后,根据需求文档设计测试用例,采用单元测试、黑白盒测试等方法对系统的功能进行测试,并使用Junit、Jemeter等测试工具对该系统进行较为全面的测试。系统的开发流程严格遵循软件工程方法学,目前,系统总体在第一次迭代的基础上,已完成了第二次迭代的开发过程,各功能正在持续上线并平稳运行,基本满足了预期目标,显着的提升了资讯服务的质量。
陈旭璇[10]（2020）在《基于智能吊篮的高空作业远程视频监控系统的设计与实现》文中认为高空作业平台是一种将施工人员、工具和材料运送到指定高空位置并进行作业的生产设备,被广泛应用于工业制造、建筑工地等各个行业的高空生产领域。安全问题是关系到施工人员生命安全以及高空作业行业发展的重要影响因素,受到高空地理环境因素的影响,目前国内尚无完备的高空作业远程监管方案。本文设计并实现了一套结合目标检测技术、基于智能电动吊篮的高空作业远程视频监控系统,为高空作业企业提供了综合的实时监管方案。首先,对系统进行了需求分析和架构设计,将远程监控系统的功能性需求抽象成了登录注册、设备定位、实时监控和消息中心这四个功能模块,并基于扩展性强、耦合度低的微服务架构划分出了监控服务、消息服务、个人服务、软硬件通信服务与安全帽检测服务这五大服务模块。然后,重点研究了用于检测高空施工人员是否佩戴安全帽的目标检测算法。在对基于深度学习的R-CNN系列算法进行充分的理论研究后,以Faster R-CNN算法为基础设计了高空作业下的安全帽检测算法,在选择特征提取网络、构建监控场景数据集,以及模型训练策略方面对算法进行了优化,并基于Py Torch框架搭建了深度学习平台,对安全帽检测算法进行了测试和性能评估,对漏检、错检的样本进行了分析。该安全帽检测算法每秒能够处理14帧监控图像,检测准确率为91.8%。最后,对系统进行了详细的设计与实现。系统包括应用服务端和Android客户端,其中,应用服务端的开发包括微服务架构组件和微服务模块两个部分:首先基于Spring Cloud微服务框架搭建远程监控应用服务平台,研究了微服务网关、服务发现与注册组件、负载均衡组件等微服务组件的技术实现;接着分别基于消息队列、RTMP流媒体技术以及FTP文件系统研究了参数、视频与图像等多类数据传输的软硬件通信策略;随后对数据库设计、Redis缓存优化、服务端主动消息推送等业务服务设计中的关键技术进行了方案论证与具体实现;最后基于Sidecar实现了对第三方Python-Web安全帽检测算法的集成。Android客户端的开发以满足功能需求、提供直观用户界面为目标,完成了登录注册、设备定位、实时监控和消息中心四个主要功能模块的方案设计与开发实现,并基于LBS定位技术和Baidu Map研究并改进了面向行政区域级别的多点聚合方案。为了充分发挥微服务架构能够快速水平拓展服务模块,以及自动实现负载均衡策和故障转移的优势,本文基于Docker容器虚拟化技术实现了远程监控系统应用服务端的部署,并在真机上测试了监控软件的各个功能模块,系统最终功能完整且运行稳定,达到了预期效果。
二、五大数据注解中国经济（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、五大数据注解中国经济（论文提纲范文）
（1）可重构制造数据分析组合服务平台（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第2章 需求分析 |
| 2.1 系统概述 |
| 2.2 系统功能性需求 |
| 2.2.1 服务划分 |
| 2.2.2 数据采集 |
| 2.2.3 数据分析建模 |
| 2.2.4 数据可视化 |
| 2.3 系统非功能性需求 |
| 2.4 平台可行性分析 |
| 2.4.1 技术可行性 |
| 2.4.2 经济可行性 |
| 2.4.3 操作可行性 |
| 第3章 系统概要设计 |
| 3.1 系统逻辑架构 |
| 3.2 系统技术架构 |
| 3.3 系统功能架构 |
| 3.4 平台流程设计 |
| 3.4.1 数据采集流程 |
| 3.4.2 数据分析建模流程 |
| 3.4.3 数据可视化流程 |
| 3.4.4 数据预处理流程 |
| 3.4.5 服务重构流程 |
| 第4章 系统详细设计 |
| 4.1 类结构设计 |
| 4.2 数据库设计 |
| 4.2.1 概念结构设计 |
| 4.2.2 逻辑结构设计 |
| 4.3 系统关键技术 |
| 4.3.1 kafka |
| 4.3.2 Java与R交互 |
| 4.3.3 Eureka注册中心 |
| 4.3.4 负载均衡 |
| 第5章 系统实现与测试 |
| 5.1 系统开发环境搭建 |
| 5.2 数据采集服务实现 |
| 5.2.1 设备模板管理 |
| 5.2.2 设备连接 |
| 5.2.3 数据采集写入Kafka |
| 5.2.4 消息Kafka存入HDFS |
| 5.2.5 数据源管理 |
| 5.2.6 数据文件管理 |
| 5.2.7 数据预处理 |
| 5.3 数据分析建模服务实现 |
| 5.3.1 项目管理 |
| 5.3.2 模型管理 |
| 5.3.3 算法服务管理 |
| 5.4 数据可视化服务实现 |
| 5.5 服务重构实现 |
| 5.5.1 服务网关 |
| 5.5.2 服务通信 |
| 5.6 微服务的实现 |
| 5.6.1 服务治理的实现 |
| 5.6.2 负载均衡的实现 |
| 5.7 平台测试 |
| 5.7.1 功能测试 |
| 5.7.2 性能测试 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
| 攻读学位期间参加的项目 |
| 攻读学位期间获得的奖励 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（2）市场监管平台数据归集子系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 监管领域研究现状 |
| 1.2.2 数据归集领域研究现状 |
| 1.3 课题任务 |
| 1.3.1 课题内容 |
| 1.3.2 本人承担任务 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关技术选择 |
| 2.1 开发框架技术选择 |
| 2.1.1 Spring框架介绍 |
| 2.1.2 控制层框架选择 |
| 2.1.3 持久层框架选择 |
| 2.2 SPRINGCLOUD技术 |
| 2.3 数据库技术选择 |
| 2.4 JAVASCRIPT技术 |
| 2.5 IK Analyzer分词器技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统的需求分析 |
| 3.1 系统业务分析 |
| 3.1.1 系统需求分析概述 |
| 3.1.2 系统用户角色分析 |
| 3.2 系统功能需求分析 |
| 3.2.1 数据交换功能 |
| 3.2.2 市场主体基本信息管理功能 |
| 3.2.3 企业数据多维展示功能 |
| 3.2.4 双告知功能 |
| 3.2.5 通知平台功能 |
| 3.2.6 企业监管功能 |
| 3.3 系统非功能需求分析 |
| 3.3.1 性能需求 |
| 3.3.2 系统可扩展性和可维护性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统的总体设计 |
| 4.1 系统网络结构设计 |
| 4.2 系统软件层次架构设计 |
| 4.3 系统功能模块设计 |
| 4.4 精准推荐服务总体设计 |
| 4.4.1 中文分词方法选型 |
| 4.4.2 精准推荐服务设计 |
| 4.5 系统的数据库设计 |
| 4.5.1 E-R图设计 |
| 4.5.2 数据库表设计 |
| 4.6 系统接口设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统主要功能模块的详细设计与实现 |
| 5.1 系统架构搭建 |
| 5.1.1 项目构建 |
| 5.1.2 基于Nginx搭建服务器集群 |
| 5.1.3 基于SpringCloud构建微服务架构 |
| 5.1.4 搭建高可用微服务 |
| 5.2 数据交换模块的详细设计与实现 |
| 5.3 市场主体基本信息管理模块的详细设计与实现 |
| 5.4 企业数据多维展示模块的详细设计与实现 |
| 5.5 双告知模块的详细设计与实现 |
| 5.6 精准推荐服务详细设计与实现 |
| 5.6.1 精准推荐服务详细设计与实现 |
| 5.6.2 中文分词方法实现 |
| 5.7 通知平台微服务的详细设计与实现 |
| 5.8 企业监管模块的详细设计与实现 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 系统测试环境 |
| 6.2 系统功能测试 |
| 6.3 系统非功能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于微服务与工作流技术的推荐系统研究与实现（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 本文的目标和主要工作内容 |
| 1.3 本文的结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 相关研究和技术介绍 |
| 2.1 国内外研究历史与现状 |
| 2.1.1 微服务与工作流技术的国内外研究现状 |
| 2.1.2 推荐系统的国内外现状 |
| 2.2 应用框架Spring与 Spring Boot |
| 2.3 微服务框架Spring Cloud Alibaba |
| 2.4 容器技术Docker |
| 2.5 面向微服务的工作流管理工具Zeebe |
| 2.6 容器集群编排工具kubernetes |
| 2.7 分布式大数据平台Hadoop |
| 2.8 消息队列工具kafka |
| 2.9 内存化数据库Redis |
| 2.10 前端Java Script框架Vue |
| 2.11 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 需求分析概述 |
| 3.2 拟解决问题 |
| 3.3 功能性需求分析 |
| 3.4 非功能性需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于微服务与工作流技术的推荐系统软件设计 |
| 4.1 推荐系统的架构设计 |
| 4.2 推荐系统的技术架构设计 |
| 4.3 数据接口与数据库设计 |
| 4.3.1 管理系统数据库设计 |
| 4.3.2 物料数据接口 |
| 4.3.3 行为数据接口 |
| 4.3.4 近线层推荐列表Redis |
| 4.3.5 近线层消息队列Kafka |
| 4.3.6 离线层数据存储Hbase |
| 4.3.7 在线层数据存储与查询Elastic Search |
| 4.4 管理系统设计 |
| 4.5 推荐计算框架详细设计 |
| 4.5.1 数据聚合与模型建立模块 |
| 4.5.2 离线计算模块 |
| 4.5.3 在线计算模块 |
| 4.5.4 近线计算模块 |
| 4.6 推荐业务场景与工作流详细设计 |
| 4.6.1 工作流基本设计 |
| 4.6.2 相关推荐工作流 |
| 4.6.3 个性化推荐工作流 |
| 4.6.4 热点推荐工作流 |
| 4.7 微服务与容器编排详细设计 |
| 4.7.1 微服务划分 |
| 4.7.2 Kubernetes容器编排设计 |
| 4.7.3 微服务组件及其Kubernetes部署设计 |
| 4.8 高可用集群与监控详细设计 |
| 4.8.1 高可用集群设计 |
| 4.8.2 集群监控与反馈设计 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 基于微服务与工作流的推荐系统实现 |
| 5.1 管理系统实现 |
| 5.1.1 前端实现 |
| 5.1.2 后端实现 |
| 5.2 推荐计算流程实现 |
| 5.2.1 数据聚合模块与模型建立的实现 |
| 5.2.2 相关推荐场景实现 |
| 5.2.3 个性化推荐场景实现 |
| 5.2.4 热点推荐场景实现 |
| 5.3 工作流实现 |
| 5.4 微服务业务管理 |
| 5.5 初始部署与热更新部署 |
| 5.5.1 准备工作 |
| 5.5.2 服务编排文件 |
| 5.5.3 在Kubernetes中部署Nacos集群 |
| 5.5.4 部署推荐计算业务程序 |
| 5.5.5 Kubernetes容器动态更替 |
| 5.6 监控与反馈 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 系统测试和评估 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 系统功能测试 |
| 6.3 系统性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）一种基于可信执行环境的机密计算框架设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 问题的提出 |
| 1.1.2 问题的挑战 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 可信执行环境及其他数据机密性保护技术 |
| 1.2.2 区块链数据机密性保护的相关研究 |
| 1.3 本文的目标和主要工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 相关软硬件技术 |
| 2.1 北大数瑞大数据区块链 |
| 2.2 可信执行环境Intel Software Guard Extensions(SGX) |
| 2.3 库操作系统Graphene |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Teetract机密计算框架的设计 |
| 3.1 框架需求分析 |
| 3.2 框架总体设计 |
| 3.3 机密智能合约编程框架设计 |
| 3.3.1 加密方法注解的设计 |
| 3.3.2 机密计算方法注解的设计 |
| 3.3.3 密码学工具的设计 |
| 3.4 机密智能合约构建和部署工具集设计 |
| 3.4.1 智能合约分拆工具的设计 |
| 3.4.2 密钥服务器注册合约的设计 |
| 3.4.3 配置文件生成工具的设计 |
| 3.4.4 代码度量工具的设计 |
| 3.5 机密智能合约运行环境设计 |
| 3.5.1 合约执行引擎的设计 |
| 3.5.2 密钥传输的设计 |
| 3.5.3 机密数据加解密的设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 Teetract机密计算框架的实现 |
| 4.1 机密智能合约编程框架实现 |
| 4.1.1 加密方法注解的实现 |
| 4.1.2 机密计算方法注解的实现 |
| 4.1.3 密码学工具的实现 |
| 4.2 机密智能合约构建和部署工具集实现 |
| 4.2.1 智能合约分拆工具的实现 |
| 4.2.2 密钥服务器注册合约的实现 |
| 4.2.3 配置文件生成工具的实现 |
| 4.3 机密智能合约运行环境实现 |
| 4.3.1 合约执行引擎的实现 |
| 4.3.2 密钥传输的实现 |
| 4.3.3 机密数据加解密的实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实例研究和性能测试 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 实例研究 |
| 5.2.1 百万富翁问题 |
| 5.2.2 基于个人信用数据的联合征信 |
| 5.3 性能测试 |
| 5.3.1 指标和测试设计 |
| 5.3.2 实验结果及分析 |
| 5.4 实验小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）面向科技咨询大数据服务平台的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 大数据服务平台构建技术研究现状 |
| 1.2.2 数据驱动的科技咨询服务研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状小结 |
| 1.3 主要研究内容与创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 1.4 硕士在读期间主要工作 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论与技术研究 |
| 2.1 基于大数据的科技咨询应用服务平台 |
| 2.1.1 科技咨询服务定义 |
| 2.1.2 大数据应用服务平台数据处理技术 |
| 2.1.3 大数据应用服务平台可视化技术 |
| 2.2 统一资源信息组织相关研究 |
| 2.2.1 元数据定义与管理 |
| 2.2.2 数据中台建设理论 |
| 2.2.3 共享信息与数据模型 |
| 2.3 二维矩形件排样问题与遗传算法 |
| 2.3.1 二维矩阵件排样问题 |
| 2.3.2 遗传算法简介 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 科技咨询大数据统一资源管理顶层架构的设计实现 |
| 3.1 研究挑战 |
| 3.2 统一数据资源管理顶层架构设计方法论 |
| 3.2.1 元数据驱动 |
| 3.2.2 分层组织 |
| 3.2.3 以域分隔以链重组 |
| 3.3 科技咨询大数据统一资源管理架构实现 |
| 3.3.1 五大信息域 |
| 3.3.2 四大关系链 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 生态图谱可视化中企业标识图片自动布局方法研究 |
| 4.1 研究挑战 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 一种基于注意力机制的企业标识图片自动布局算法 |
| 4.3.1 编码方法设计 |
| 4.3.2 构造初始种群 |
| 4.3.3 遗传操作的定义 |
| 4.3.4 解码与二次排件机制 |
| 4.3.5 适应度函数的设计 |
| 4.4 实验设计与算法评估 |
| 4.4.1 实验设计 |
| 4.4.2 实验结果 |
| 4.4.3 算法评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 科技咨询大数据服务平台的设计与实现 |
| 5.1 科技咨询大数据服务平台需求 |
| 5.1.1 平台业务需求 |
| 5.1.2 平台功能需求 |
| 5.2 科技咨询大数据服务平台总体设计 |
| 5.2.1 大数据驱动下科技咨询新型服务模式 |
| 5.2.2 科技咨询大数据服务平台整体架构设计 |
| 5.2.3 平台功能及流程设计 |
| 5.3 核心功能模块设计与开发实现 |
| 5.3.1 工作台模块 |
| 5.3.2 服务应用模块 |
| 5.3.3 资产中心模块 |
| 5.3.4 任务中心模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 科技咨询大数据服务平台的部署与测试 |
| 6.1 平台环境部署 |
| 6.2 平台核心功能测试 |
| 6.2.1 爬虫配置功能测试 |
| 6.2.2 数据同步功能测试 |
| 6.2.3 数据加工功能测试 |
| 6.2.4 数据治理功能测试 |
| 6.2.5 模型管理功能测试 |
| 6.2.6 图谱标签管理功能测试 |
| 6.3 平台应用效果 |
| 6.3.1 关系图谱展示 |
| 6.3.2 市场生态图谱创建 |
| 6.3.3 我的报告生成 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读研究生期间发表的学术成果 |
（6）分布式大数据服务开放平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 硕士在读期间主要工作 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 系统需求分析及关键技术研究 |
| 2.1 功能需求分析 |
| 2.1.1 多数据源支持 |
| 2.1.2 对外统一接口 |
| 2.1.3 数据服务开放 |
| 2.1.4 数据服务管理 |
| 2.1.5 用户权限管理 |
| 2.2 非功能需求分析 |
| 2.2.1 易用性需求 |
| 2.2.2 扩展性需求 |
| 2.2.3 性能及稳定性需求 |
| 2.3 系统整体架构设计 |
| 2.4 关键技术 |
| 2.4.1 Drill分布式查询引擎 |
| 2.4.2 SQL解析 |
| 2.4.3 Etcd服务注册中心 |
| 2.4.4 服务组合编排技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多数据源的动态服务开放子系统的设计与实现 |
| 3.1 研究挑战 |
| 3.2 主要研究内容 |
| 3.3 基于多数据源的动态服务开放子系统的设计 |
| 3.3.1 元数据管理子模块设计 |
| 3.3.2 SQL语句解析子模块设计 |
| 3.3.3 多数据源查询子模块设计 |
| 3.3.4 动态服务子模块设计 |
| 3.4 系统开发实现 |
| 3.4.1 系统开发环境 |
| 3.4.2 服务开放子系统的实现 |
| 3.4.3 动态服务子模块实现 |
| 3.5 系统测试 |
| 3.5.1 硬件环境 |
| 3.5.2 软件环境 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于API网关的服务管理子系统的设计与实现 |
| 4.1 研究挑战 |
| 4.2 主要研究内容 |
| 4.3 服务全生命周期管理子模块设计 |
| 4.3.1 服务注册 |
| 4.3.2 服务发现 |
| 4.3.3 上线及下线 |
| 4.4 服务控制子模块设计 |
| 4.4.1 认证鉴权 |
| 4.4.2 流量控制 |
| 4.5 动态模块加载框架集成设计 |
| 4.5.1 模块定义层 |
| 4.5.2 模块触发层 |
| 4.5.3 模块生命周期层 |
| 4.5.4 基础服务层 |
| 4.6 Swagger开放式规范文档框架集成设计 |
| 4.7 基于JSON树的可视化Web服务组合编排子模块设计 |
| 4.7.1 获取原子数据服务 |
| 4.7.2 可视化组合 |
| 4.7.3 组合服务注册模块 |
| 4.7.4 组合服务执行 |
| 4.7.5 基于MVEL脚本的动态协议转换机制 |
| 4.8 API网关子系统的实现 |
| 4.8.1 服务全生命周期管理子模块实现 |
| 4.8.2 Swagger开放式规范文档框架集成实现 |
| 4.8.3 可视化Web服务组合编排子模块实现 |
| 4.9 API网关子系统测试 |
| 第五章 统一用户权限管理子系统的设计与实现 |
| 5.1 统一用户权限管理子系统的设计 |
| 5.2 数据库表设计 |
| 5.3 权限控制服务子模块 |
| 5.4 客户端子模块 |
| 5.5 权限管理子系统的实现 |
| 5.6 子系统测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单 |
（7）面向呼叫中心的大数据平台系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 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 |
| 1.3 研究内容及论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 相关理论及技术 |
| 2.1 分布式系统基础架构Hadoop |
| 2.2 分布式列式数据库HBase |
| 2.3 分布式搜索引擎ElasticSearch |
| 2.4 分布式数据仓库Hive |
| 2.5 Web服务技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 总体需求分析 |
| 3.2 系统用户角色分析 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.3.1 数据接入功能 |
| 3.3.2 数据存储功能 |
| 3.3.3 数据分析功能 |
| 3.3.4 数据服务功能 |
| 3.3.5 数据展示功能 |
| 3.4 非功能性需求 |
| 3.4.1 高性能 |
| 3.4.2 高可靠性 |
| 3.4.3 系统可扩展性 |
| 3.4.4 系统可维护性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多业务通用建模研究 |
| 4.1 业务通用化建模的必要性 |
| 4.2 领域建模简介 |
| 4.3 基于自定义注解和反射的模型通用化研究 |
| 4.4 基于注解和反射的模型通用化设计与实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数据收集和数据服务关键问题研究 |
| 5.1 多源数据的采集问题研究 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 数据收集方案的设计 |
| 5.1.3 与现有方案对比分析 |
| 5.2 HBase复杂查询的二级索引问题的研究 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 现有技术方案 |
| 5.2.3 基于ElasticSearch的二级索引方案的设计 |
| 5.2.4 与现有方案对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 大数据平台系统的设计与实现 |
| 6.1 系统模块划分 |
| 6.2 系统总体设计 |
| 6.3 数据库设计 |
| 6.3.1 MySQL数据库设计 |
| 6.3.2 HBase数据库设计 |
| 6.4 各功能模块的详细设计与实现 |
| 6.4.1 数据接入模块的设计与实现 |
| 6.4.2 数据存储模块的设计与实现 |
| 6.4.3 数据分析模块的设计与实现 |
| 6.4.4 数据服务模块的设计与实现 |
| 6.4.5 数据展示模块的设计与实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 系统测试 |
| 7.1 测试环境 |
| 7.1.1 硬件环境 |
| 7.1.2 软件环境 |
| 7.2 功能测试 |
| 7.2.1 测试用例汇总 |
| 7.2.2 关键测试用例说明 |
| 7.2.3 测试结果分析说明 |
| 7.3 性能测试 |
| 7.3.1 现有呼叫中心系统说明 |
| 7.3.2 消息队列并发测试 |
| 7.3.3 HBase数据并发写入测试 |
| 7.3.4 数据服务性能测试 |
| 7.4 扩展性测试 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文目录 |
| 攻读硕士期间主要工作 |
（8）疫苗监管平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.2 课题相关国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关理论和技术综述 |
| 2.1 大数据处理技术 |
| 2.1.1 Hadoop计算框架 |
| 2.1.2 Storm计算框架 |
| 2.1.3 Kafka消息队列 |
| 2.2 平台开发框架 |
| 2.3 时间序列预测模型 |
| 2.3.1 循环神经网络 |
| 2.3.2 LSTM算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 疫苗监管平台需求分析 |
| 3.1 用户分析 |
| 3.2 业务分析 |
| 3.3 功能性需求分析 |
| 3.3.1 省/市疾控冷库管理 |
| 3.3.2 配送监管 |
| 3.3.3 疫苗使用管理 |
| 3.3.4 疫苗监管 |
| 3.3.5 统计分析 |
| 3.4 非功能性需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 疫苗监管平台概要设计 |
| 4.1 设计目标 |
| 4.2 平台功能结构 |
| 4.3 平台架构设计 |
| 4.3.1 平台总体架构 |
| 4.3.2 平台技术架构 |
| 4.4 数据存储及使用 |
| 4.4.1 数据库实体-关系图模型设计 |
| 4.4.2 数据库逻辑表结构设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 疫苗监管平台详细设计与实现 |
| 5.1 温湿度监控数据计算 |
| 5.1.1 数据采集 |
| 5.1.2 数据接入 |
| 5.1.3 数据计算 |
| 5.2 疫苗流通数据统计计算 |
| 5.2.1 数据输入 |
| 5.2.2 数据计算 |
| 5.2.3 数据可视化 |
| 5.3 省/市疾控冷库管理模块 |
| 5.3.1 省/市疾控冷库管理模块流程设计 |
| 5.3.2 省/市疾控冷库管理模块类设计 |
| 5.3.3 省/市疾控冷库管理模块实现 |
| 5.4 配送监管模块 |
| 5.4.1 配送监管模块流程设计 |
| 5.4.2 配送监管模块类设计 |
| 5.4.3 配送监管模块实现 |
| 5.5 疫苗使用管理模块 |
| 5.5.1 疫苗使用管理流程设计 |
| 5.5.2 疫苗使用管理类设计 |
| 5.5.3 疫苗使用管理模块实现 |
| 5.6 疫苗监管模块 |
| 5.6.1 疫苗监管流程设计 |
| 5.6.2 疫苗监管类设计 |
| 5.6.3 疫苗监管模块实现 |
| 5.7 统计分析模块 |
| 5.7.1 统计分析模块流程设计 |
| 5.7.2 统计分析模块类设计 |
| 5.7.3 统计分析模块实现 |
| 5.8 疫苗使用数量预测模块 |
| 5.8.1 数据来源 |
| 5.8.2 数据预处理 |
| 5.8.3 模型训练 |
| 5.8.4 模型评估 |
| 5.9 界面展示 |
| 5.10 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 功能性测试 |
| 6.3 非功能性测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于微服务的券商资讯平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 项目背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 关键技术介绍 |
| 2.1 微服务架构 |
| 2.1.1 单体架构与SOA架构 |
| 2.1.2 微服务架构 |
| 2.2 Spring Boot和 Spring Cloud框架 |
| 2.2.1 Spring Boot框架 |
| 2.2.2 Spring Cloud框架 |
| 2.3 Elastic Search |
| 2.4 Redis数据库 |
| 2.5 Spark |
| 2.6 本章小结 |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 系统整体需求概述 |
| 3.2 用户分析 |
| 3.3 系统可行性分析 |
| 3.4 功能性需求 |
| 3.4.1 资讯运营功能 |
| 3.4.2 资讯服务模块 |
| 3.4.3 资讯管理模块 |
| 3.4.4 知识图谱功能 |
| 3.5 非功能性需求 |
| 3.5.1 安全性需求 |
| 3.5.2 稳定性需求 |
| 3.5.3 易用性需求 |
| 3.5.4 可维护性需求 |
| 3.5.5 可扩展性需求 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 系统概要设计 |
| 4.1 设计目标与服务设计 |
| 4.1.1 设计目标 |
| 4.1.2 系统的微服务设计 |
| 4.2 系统的整体架构 |
| 4.3 系统的模块设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 概念结构设计 |
| 4.4.2 逻辑结构设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统的详细设计与实现 |
| 5.1 推荐引擎模块的设计与实现 |
| 5.1.1 推荐引擎模块类设计 |
| 5.1.2 推荐引擎模块核心流程 |
| 5.2 资讯运营模块的设计与实现 |
| 5.2.1 资讯运营模块类设计 |
| 5.2.2 资讯运营子功能模块 |
| 5.3 资讯服务模块的设计与实现 |
| 5.3.1 资讯服务模块类设计 |
| 5.3.2 资讯服务子功能模块 |
| 5.4 资讯管理模块的设计与实现 |
| 5.4.1 资讯管理模块类设计 |
| 5.4.2 资讯管理子功能模块 |
| 5.5 知识图谱模块的设计与实现 |
| 5.5.1 知识图谱模块类设计 |
| 5.5.2 知识图谱模块核心流程 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 单元测试 |
| 6.2 系统功能测试 |
| 6.3 系统非功能性测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）基于智能吊篮的高空作业远程视频监控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 视频监控系统的发展现状 |
| 1.2.2 图像处理技术在视频监控系统中的应用现状 |
| 1.3 课题的研究内容与研究重点 |
| 1.4 本文的章节安排 |
| 第二章 远程监控系统的总体设计 |
| 2.1 智能吊篮的高空作业场景及现有模式中存在的问题 |
| 2.1.1 高空作业场景分析 |
| 2.1.2 现有模式存在的问题 |
| 2.2 需求分析 |
| 2.2.1 需求推导 |
| 2.2.2 应用服务端需求 |
| 2.2.3 Android客户端需求 |
| 2.3 架构设计 |
| 2.3.1 软件架构设计模式选择 |
| 2.3.2 基于微服务的架构设计 |
| 2.4 系统结构层次划分 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的安全帽检测算法研究 |
| 3.1 安全帽检测问题的算法抽象 |
| 3.2 目标检测算法概述 |
| 3.2.1 传统的目标检测算法 |
| 3.2.2 基于深度学习的目标检测算法 |
| 3.2.3 目标检测算法对比 |
| 3.3 R-CNN系列算法研究 |
| 3.3.1 R-CNN |
| 3.3.2 SPP-Net与 Fast R-CNN |
| 3.3.3 Faster R-CNN |
| 3.4 基于Faster R-CNN的安全帽检测算法 |
| 3.4.1 安全帽检测方案 |
| 3.4.2 算法改进策略 |
| 3.4.3 Res Net50-FPN特征提取网络 |
| 3.4.4 数据集的构建与扩充 |
| 3.4.5 端到端的训练策略 |
| 3.5 算法实现 |
| 3.5.1 深度学习平台搭建 |
| 3.5.2 模型参数选择 |
| 3.5.3 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于微服务架构的应用服务端的设计与实现 |
| 4.1 开发框架 |
| 4.1.1 Spring Framework |
| 4.1.2 Spring Boot与 Spring Cloud |
| 4.1.3 My Batis |
| 4.2 微服务架构组件的实现 |
| 4.2.1 服务注册发现组件 |
| 4.2.2 客户端侧负载均衡组件 |
| 4.2.3 API网关组件 |
| 4.2.4 声明式REST客户端组件 |
| 4.3 微服务模块结构 |
| 4.4 软硬件通信服务模块的设计与实现 |
| 4.4.1 智能吊篮硬件环境 |
| 4.4.2 软硬件通信服务的整体设计 |
| 4.4.3 基于Rabbit MQ的双向文本传输 |
| 4.4.4 基于RTMP的流媒体传输 |
| 4.4.5 基于FTP的图像传输 |
| 4.5 客户端业务相关服务模块的设计与实现 |
| 4.5.1 数据库设计 |
| 4.5.2 数据库的缓存优化 |
| 4.5.3 个人服务模块 |
| 4.5.4 监控服务模块 |
| 4.5.5 消息服务模块 |
| 4.6 安全帽检测服务模块在监控系统中的接入 |
| 4.6.1 微服务系统对第三方服务的集成 |
| 4.6.2 定时检测任务 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于Android的监控客户端的设计与实现 |
| 5.1 Android平台技术概述 |
| 5.1.1 Android系统架构 |
| 5.1.2 Android应用组件 |
| 5.2 客户端功能模块的通用设计 |
| 5.2.1 基于MVVM的功能模块结构 |
| 5.2.2 与服务端通信方式的约定与实现 |
| 5.2.3 应用授权 |
| 5.3 登录注册模块的设计与实现 |
| 5.3.1 新用户注册 |
| 5.3.2 用户登录 |
| 5.4 设备定位模块的设计与实现 |
| 5.4.1 LBS空间定位服务 |
| 5.4.2 基于Baidu Map SDK的吊篮分布定位 |
| 5.4.3 改进的针对行政区域的多点聚合 |
| 5.5 实时监控模块的设计与实现 |
| 5.5.1 实时工况参数监控 |
| 5.5.2 实时视频监控 |
| 5.5.3 历史图片查询 |
| 5.6 消息中心模块的设计与实现 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 系统的部署与运行 |
| 6.1 系统部署方案 |
| 6.1.1 部署环境 |
| 6.1.2 基于Docker的容器化部署 |
| 6.2 客户端运行效果 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文与获奖情况 |
四、五大数据注解中国经济（论文参考文献）
- [1]可重构制造数据分析组合服务平台[D]. 郭威. 山东大学, 2021(12)
- [2]市场监管平台数据归集子系统的设计与实现[D]. 薛明乾. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]基于微服务与工作流技术的推荐系统研究与实现[D]. 谢勇. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]一种基于可信执行环境的机密计算框架设计与实现[D]. 舒俊宜. 北京大学, 2021(12)
- [5]面向科技咨询大数据服务平台的研究与实现[D]. 胥香宇. 北京邮电大学, 2020(04)
- [6]分布式大数据服务开放平台的设计与实现[D]. 林贻民. 北京邮电大学, 2020(04)
- [7]面向呼叫中心的大数据平台系统设计与实现[D]. 孙正旺. 北京邮电大学, 2020(05)
- [8]疫苗监管平台的设计与实现[D]. 季越. 北京交通大学, 2020(03)
- [9]基于微服务的券商资讯平台的设计与实现[D]. 吴敏嘉. 北京交通大学, 2020(03)
- [10]基于智能吊篮的高空作业远程视频监控系统的设计与实现[D]. 陈旭璇. 东南大学, 2020(01)