一、专业技术职务评审网络集成系统的研究与应用（论文文献综述）
赵琮[1]（2021）在《IPv6网络中基于集成学习的操作系统识别方法》文中指出操作系统（OS）识别工具对于渗透测试的侦察阶段至关重要。传统上的操作系统识别是使用基于指纹数据库的主动或被动工具进行的操作系统识别,鲜有专注于使用机器学习技术进行的识别方法。同时,这些工具多适用于IPv4网络,随着IPv6网络的发展,亟需一种适用于IPv6网络的操作系统识别工具或方法。本论文采用了两种方法来提供准确的操作系统识别,一种是具有独特投票系统的基于神经网络集成的方法,该方法使用了一种多层级的结构,依靠对上层神经网络输出结果进行投票决定下一步要使用的下层神经网络,另一种是基于随机森林算法的方法。这两种方法都使用IPv6特性以及数据包元数据功能进行被动操作系统识别。实验结果表明,两种方法均是成功且有效的:（1）在使用仅包含Windows和Linux数据包的数据集时,本文实现的神经网络集成识别方式平均综合准确度为84.8%,对Windows操作系统的识别准确度达到100%;由30棵决策树组成的随机森林平均综合准确度为93.6%。（2）研究了进行额外训练对神经网络集成的识别准确度的影响,并表明在进行额外训练后,该方法可以实现92.9%的平均综合准确度,比此前的方法提高了8.1%,并且可以提供有保证的Linux主机预测。（3）将Mac OS的数据包引入数据集中后,神经网络集成的平均综合准确度也能够达到76.0%,仍然能对Windows操作系统保持100%的识别准确度;随机森林算法的平均综合准确度为89.6%,相比神经网络集成拥有更高的识别准确度。（4）基于随机森林算法的操作系统识别方法拥有更高的识别准确度与更快的运行速度,是出色的、快速的操作系统被动识别方法;（5）基于神经网络集成的操作系统识别方法虽然相比基于随机森林算法的操作系统识别方法需要更长的时间进行训练,但是一旦训练完成便可以在极短时间内完成大规模连续的操作系统识别工作。根据对比得出,基于神经网络集成的操作系统识别方法相比基于决策树算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出5.68%,相比基于SVM算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出10.6%,相比基于朴素贝叶斯算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出17.19%。而基于随机森林算法的操作系统识别方法相比基于决策树算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出19.28%,相比基于SVM算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出24.2%,相比基于朴素贝叶斯算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出30.79%。通过上述研究证明,本论文采用的基于神经网络集成的操作系统识别方法与基于随机森林算法的操作系统识别方法都具有良好的识别效果,与基于决策树算法的操作系统识别方法、基于SVM向量机的操作系统识别方法和基于朴素贝叶斯算法的操作系统识别方法相比,无论是在识别准确度方面还是运行时间方面,都具有更大的优势:
董舒豪[2]（2021）在《面向多品种小批量模式的物流网络集成设计与设施布局研究》文中研究指明合理、高效的物流系统是企业发展的后盾,是现代企业生存与竞争的可靠保障,良好的物流系统在企业的采购、生产、销售等诸多方面均发挥重要作用。本文以当前主流的多品种、小批量生产方式与需求模式为背景,针对企业外部物流网络中的选址-路径-库存问题（Location Routing Inventory Problem,LRIP）与企业内部物流系统中的物流设施布局问题进行深入研究,以丰富相关领域的理论和方法,并为企业的物流系统设计提供指导。本文的主要研究工作如下:（1）在市场需求具有不确定性的前提下,以费用成本和时间成本最小化为设计目标,构建了具有敏捷性的多产品、多周期LRIP集成优化模型,并提出了一种两阶段求解算法对模型求解。在算法的第一阶段,基于贪心思想、C-W节约里程算法、库存控制理论初步构建了一个较优的初始解;在算法第二阶段,引入了模拟退火算法,设计了模拟退火算法的两种优化算子,以求得全局最优解。（2）以工艺原则布局形式的多行设施布局设计为研究对象,构建了多行设施布局中物料搬运路径的邻接图、邻接矩阵表示方法及最短路径Dijkstra求解算法,提出了通道数量和位置不定的多行设施布局问题的多目标优化模型。在模型求解方面,提出了一种基于映射规则的随机秘钥蝙蝠算法,将算法中的蝙蝠速度和位置以随机秘钥串进行表示,通过定义蝙蝠位置向设施布局解的映射规则和映射步骤,使算法得以在连续空间执行,并在离散空间上映射出设施布局解。（3）针对多行设施布局问题中物料装卸点位置分离、且不局限于设施中心的情况,定义了物料装卸点位置在设施内部的表示方法以及其从设施内部向布局总体坐标系的转化方法,分析了考虑物料装卸点的多行设施布局中物料搬运距离的求取方法,进一步完善和丰富了多行设施布局优化模型。最后提出了一种遗传模拟退火算法对考虑物料装卸点位置的多行设施布局问题进行求解。（4）基于VS 2005、采用C++语言开发了物流网络LRIP与物流设施多行布局规划系统,以所提内容、理论与方法作为系统支撑,成功实现了多产品多周期LRIP的集成设计与不同条件下多行设施布局问题的求解。
杨博[3]（2021）在《基于浅层神经网络的糖尿病性视网膜病变图像分类问题研究》文中研究指明糖尿病性视网膜病变是导致成人视力障碍的主要原因,及早发现并治疗对于降低患者的致盲风险至关重要。基于深度卷积神经网络（CNN）的方法可以有效地通过对患者视网膜眼底图像进行分类,实现病变的分类检测。此类方法通常需要一个大型的已标注数据集来支持模型训练,但在实际应用中,高质量、大规模的标注数据集获取往往面临诸多挑战。同时,深层CNN模型,不仅训练耗时,而且容易导致过拟合等问题。因此,探索一种基于CNN且适用于小样本数据集的糖尿病性视网膜病变分类检测方法是有意义的。主要研究内容如下:（1）提出了一种基于小波变换的视网膜眼底血管分割方法。由于分析视网膜眼底血管对于诊断糖尿病性视网膜病变至关重要,针对视网膜眼底图像存在边缘平滑、灰度不均匀和血管结构分布复杂等特性,探讨了基于小波变换分解与重构的眼底血管分割方法。实验结果表明,与相关方法相比,本文方法具有更好的分割效果,分割后的眼底血管完整度较高、结构清晰、细小血管丢失较少。（2）提出了一种基于多尺度浅层卷积神经网络的糖尿病性视网膜病变分类检测集成方法。实验表明,在原始数据集上,与LCNN、VGG16no FC、Compact Net及目前代表性的CNN集成方法相比,本文方法的分类精度提高了2%-9%。在两个小样本数据集上,与Conv Net及CNN集成方法相比,分类精度平均提高了3.5%、4.7%。此外,在仅使用原始数据集10%样本时,其分类精度比使用原始数据集的VGG16no FC高出3%,与3种方法平均精度基本相同,但时间成本大大降低。
汤礼颖[4]（2021）在《基于轻量化卷积神经网络的机器人抓取目标检测方法研究》文中进行了进一步梳理近几年来,深度学习在计算机视觉应用方面取得了巨大的成功,受到国内外研究者和互联网企业的追捧。标准卷积神经网络作为深度学习领域重要的基础算法,在图像识别和目标检测领域得到了广泛的应用,各种优秀的卷积网络结构相继被提出。随着社会需求的迅速发展,越来越多的应用场合都亟待人工智能技术的引入,作为近年来取得巨大成功的深度学习技术,在许多应用场合还面临着挑战,如深度卷积神经网络的参数计算量过大、对硬件要求高、推断实时性难以保证以及在数据集较小时容易过拟合难以保证泛化能力等,因此轻量化的深度神经网络得到了快速的发展,传统的轻量化方式是对单个模型进行去冗余处理或是进行单个轻量模型设计。本文围绕卷积神经网络的模型结构特点,将集成学习运用到轻量化卷积神经网络的图像识别和目标检测研究中,使模型具有更好的泛化能力。主要研究工作和成果包括:（1）针对多分类标准卷积神经网络模型的概率向量输出特性,提出了一种基于卷积神经网络结构的模型集成多样性度量Dpv方法。采用概率向量输出方式来表示模型分类结果,引入两个向量的差异性,利用每一个训练样本计算模型输出结果之间的差异性来评估多样性。在数据集CIFAR-10和CIFAR-100上进行实验,训练得到多个不同卷积神经网络分类器并进行基于多样性度量方法的评估对比。实验分析得到:在CIFAR-10数据集上本文方法和双错方法相近,且优于不一致性和Q统计方法;在CIFAR-100数据集上,相比于双错度量、Q统计和不一致性方法,本文提出的方法是最优的。（2）提出了一种轻量化卷积神经网络集成模型M-Res Net。首先基于公开数据集10-monkeys[84]和5-flowers构建8个轻量化卷积神经网络基模型,利用Dpv方法计算基模型之间的多样性统计值,筛选得到多样性最大的基模型是Res Net-50和Mobile Net-V2,得到集成模型M-Res Net;再模拟工业移动机器人环境采集到五种零件数据集,并基于此数据集构建8个基本轻量化卷积神经网络模型,利用Dpv方法评估模型的多样性,通过在零件数据集上验证最优集成模型M-Res Net的有效性。（3）利用轻量化卷积神经网络集成模型开展在机器人零件目标检测的应用研究。以五种不同类型的螺钉和螺母作为检测对象,基于SSD目标检测算法框架,将轻量化CNNs集成模型M-Res Net作为特征提取主干网络,采用多尺度训练、网络预训练和数据增强等优化方法,最终得到零件检测的模型结构。实验结果表明,本文提出的改进SSD算法检测框架的识别效果较好。
张高明,张善从[5]（2021）在《一种改进的组合策略评审专家推荐算法》文中提出从项目管理的角度出发,综合考虑用户选择偏好、项目与专家的知识匹配度、项目间的相似性以及专家的历史表现等因素,融合基于内容特征、潜在主题特征、协同过滤和用户选择偏好等评审专家推荐算法,构建一种改进的组合策略的评审专家推荐算法,并通过设计实验,利用航天项目进行实验研究,结果分析表明推荐算法是可行且实用的。
唐渝果[6]（2020）在《IT信息化综合性风险管理模型研究 ——以数字化城管系统项目为例》文中研究指明当前中国,在大数据、云计算、5G互联、人工智能AI、物联网等新型信息化技术的驱动下,国家“十三五”期间信息化产业计划投资额已达到万亿规模,约占GDP总值的1/8,网络强国工程建设的时代已经来到。但现阶段,我国的各行业项目建设者,在IT信息化项目风险管理方面还普遍缺乏有效的知识体系和工具手段,更多时候,是依赖IT项目经理的经验或参考其他类型管理经验来判断如何规避IT项目风险,大大影响IT项目充分发挥其建设成效。为解决上述问题,本文深入剖析IT建设项目知识密集、技术密集、周期短、风险后果重等行业特点,针对当前各种典型IT风险管理模型进行了分析归纳,总结出各自的优缺点,借鉴吸收并据此提出构建一种综合性的IT风险管理模型,通过三个基础维度的辨识风险,以及通过全过程风险文档和阶段门的风险控制措施,实现了主动参与的过程化的IT项目风险管理。最后,结合市级数字化城市管理信息系统大型IT建设项目,将该研究模型理论和措施体系应用到实例中,通过实践检验了其产生的管理价值。本论文共由六大部分组成:第一部分,绪论,介绍了本文的背景来源、研究现状,导出了撰写的目的意义;第二部分,IT项目管理综述与IT风险管理,剖析了典型IT项目的特点以及分析了风险管理的盲区,提出了研究的问题;第三部分,IT项目风险管理相关理论模型,梳理总结了当前主流IT风险管理模型的优缺点,对解决问题作了知识基础铺垫;第四部分,综合性IT项目风险管理模型研究,开展理论研究,提出解决问题的理论方法;第五部分,针对数字化城市管理IT项目风险管理案例实践,以真实的大型IT项目案例进行应用实践,检验理论成果价值;第六部分,总结与展望,总结了实践成效,找到解决问题的方法。本文的研究意义和创新工作在于:一是综合性,将IT项目干系人、关键风险域和过程活动等三个重要风险管理维度因子关联,充分结合了IT项目特点,提供了模式化风险辨识分析模型,作出了理论创新;二是融合创新性,将综合模型与IT风险管理手段融合,提供了过程化的风险管控方法,结合案例,作出了应用创新。通过实践总结,它将以前被动消极的IT风险管理,转化为主动可控的规范管理,能为其他典型IT项目风险管理提供一定的指导借鉴意义。
刘巍璘[7]（2020）在《军工企业网络系统集成项目进度管理问题研究》文中研究表明近年来,军工企业的武器装备研制与生产越来越向信息化和网络化发展,网络系统的集成工作越来越重要。同时,因为我国企事业单位本身具备的结构、体制极其复杂多样,尤其是军工敏感领域,网络系统集成呈现出了一种高度的信息保密性、技术多样性、关联复杂性的特点。而在项目管理研究方面,通过全球各国的持续探索使得项目管理有关规范得到了持续完善和优化。但对于军工领域来说,由于敏感网络集成项目与普通工程项目的显着不同,因此相关的进度管理理论很难落实。同时许多军工企业并没有对项目管理,尤其是项目进度管理这部分内容引起足够的重视,一些敏感网络系统集成项目进度拖延等项目进度管理方面的问题日益严重,项目进度管理混乱,以至于严重制约了项目的顺利开展与交付。本文针对HY研究所网络系统集成项目的特点,按照项目进度管理的问题分析、方案设计与实施控制三个方面对HY研究所网络系统集成项目进度管理进行了研究。运用了 WBS活动分解、网络计划编制等方法针对HY研究所网络系统集成项目提出了一套由活动分解、活动描述、时间估算、资源分配和活动排序所组成的项目进度计划编制框架。同时在项目实施控制阶段,建立了项目团队,使HY研究所的项目管理从职能式转变为矩阵式。通过对影响因素的分析和控制思路的梳理,引入了进度检测、偏差分析等方法,从而确定出与之对应的保障方案和控制计划,使得项目执行过程中具有很强的进度控制与适应能力。并且针对该项目复杂的技术标准以及繁琐的关联方与政策性影响,创新性地提出了“跨级别沟通、行政政策保障”的体制内独特项目进度保障方法,并在工程结束后采用了所级、院级、测评中心级多级验收方式,全力保障并缩短了项目进度周期与交付时间。HY研究所在项目进度改进后实现了提前12天完工,验收均一次通过的良好效果。一定程度上填补了敏感网络系统集成项目在建设过程中的相关进度管理的空白,对于我国相关的军工企业网络系统集成项目具有一定的参考价值与作用。
黄碧龙[8]（2020）在《福建省民办高校职称自主评审的困境与对策研究》文中进行了进一步梳理随着高等教育领域“放管服”改革,我国高校职称制度发生了重大变革,2017年起高校教师职称评审权直接下放至高校。民办高校职称自主评审成为现实可能,这对民办高校而言机遇与挑战并存。2012年底,福建省就全面下放高校职称评审权,2013年起,福建省民办高校开始实行职称自主评审;经过多年的实践探索,已有一定的经验积累,也取得了一定成效,但仍有改进空间。本文围绕福建省民办高校职称自主评审困境及对策展开研究,旨在进一步提升福建省民办高校职称自主评审的规范性、科学性;同时,为刚实行职称自主评审的其他省份民办高校提供一定的经验借鉴与参考价值。本文基于已有研究基础,结合实际调查情况,进行对比分析,展开深度研究论证。首先,介绍了福建省高校职称自主评审概况,主要围绕民办高校展开,由此形成对福建省民办高校职称自主评审一定的认知基础。其次,指出福建省民办高校职称自主评审价值导向的认知片面、评审体系科学规范化不足、聘任管理及聘后激励相对弱化、缺乏有力的政府监管服务保障等现实困境;并深入分析造成困境成因:评审价值导向认知困扰、评审体系有待完善、聘任管理及聘后激励缺位、政府评审监管服务体系不健全等。最后,基于问题及成因,并结合其他部分省市高校职称自主评审经验与启示,基于激励理论和公共治理理论,提出解决困境的对策:明晰评审价值导向、完善民办高校特色职称自主评审体系、强化聘任管理及其激励、健全政府评审监管服务体系等。通过民办高校自治主导与政府监管服务辅助,同时双方引入社会参与及监督,多元协同治理,促进民办高校职称自主评审工作的不断完善,推动高校职称制度改革的纵深发展。
韩小燕[9]（2020）在《地方政府预算绩效评价体系研究 ——以青岛市为例》文中进行了进一步梳理随着政府绩效评价的不断深化改革,财政预算绩效评价工作也越来越受到财政部门的高度重视,成为检验政府预算行政行为和财政资金的使用效率是否达标的重要手段。为了早日实现建立健全政府预算绩效评价体系的目标,我国从2003年开始由财政部门主导在部分领域实行财政支出预算绩效评价。经过了十多年的发展,我国的预算绩效评价工作由浅到深、由点及面逐步推开,取得了一些宝贵的经验。但是,预算绩效评价体系仍然不够完善。为进一步提高预算绩效评价工作的质量,须以预算绩效评价体系为研究对象,建立一个用以评价当前预算绩效评价工作实施效果的评价体系,这对于清晰了解当前工作的优势和不足,明确接下来改革重点和方向,完善当前预算绩效评价体系具有重要意义。本文就预算绩效评价的评价体系的构建和应用展开研究。首先,对预算绩效管理和评价的相关文献和政府文件进行研读,明确论文的研究目的和意义,确定研究思路和方法;阐述相关理论、概念、内容和方法,明确研究边界。其次,利用Nvivo质性分析软件,对文献进行研究、归纳和总结,建立了评价指标的基础框架,将归纳出的二级节点作为初步的评价指标因子;设计并发放了调查问卷,利用SPSS软件对问卷数据进行因子分析,筛选出12个公因子,共40个评价指标,作为评价预算绩效评价体系的评价指标。在这基础上,运用层次分析法构建出预算绩效评价体系的层次结构,并结合利用德尔菲专家调查法对指标体系构建判断矩阵并确定权重大小和排序。然后,选取青岛市作为实证研究对象,根据构建的评价体系和实际案例判断青岛预算绩效评价的效果。结果表明青岛市在预算绩效评价环境和评价技术两个方面实施效果较为突出,分别为效果显着和效果较好,但在评价主体和评价过程两个方面效果一般,仍需完善。最后,根据全文分析,本文在预算绩效评价主体多样性、评价环境有效性、评价技术可行性和评价过程衔接性四个方面提出提升预算绩效评价质量的建议,为完善预算绩效评价体系,提高预算绩效评价成效提供参考。
常欢[10]（2020）在《山东联通创新中台体系构建》文中研究说明自混改以来,山东联通作为山东省主导运营商,持续贯彻“聚焦、创新、合作”的战略部署,主动借力混改伙伴资源,开启了由“传统通信运营商”向“综合信息服务提供商”的转型之路,通过系统化的研究思考,以及体系化的部署策略,推进各项创新业务的发展。重点发力大数据、云计算、物联网、5G应用,不断推进创新业务的动能储备,实现对社会各界的信息化能力输出。本篇论文对山东联通在当下面临的行业间以及行业内部的竞争环境进行分析,对山东联通内部业务改革创新带来的问题进行分析,在综合各方面因素后,分析得出山东联通创新中台体系的建设必要性,对于中台体系未来建设完成后将为山东联通创新业务发展带来的意义和重要性进行分析说明。本篇论文构建了山东联通创新中台体系的全貌,详细阐述了体系的需求分析和具体设计。首先在体系的构建思路上,阐述了山东联通建设创新中台的理论依据,描述在对创新中台体系的设计初期,通过调查研究法,以及可行性研究法对本体系的建设可行性进行研究分析,最终明确了体系建设的具体思路和路径,以及对整个体系的主要内容提出规划。对于IT系统平台,本文详细分析了创新中台系统所需要建设的主要内容,对具体的功能实现进行了设计,并对规划设计中的创新功能点进行重点说明,对各项系统功能的流程进行了详细的描绘,以流程的方式阐述未来中台体系的支撑过程。之后在创新中台体系的运作方面,对体系在全省联通体系内的应用落地,从机构设置、职责分工、考核激励等方面进行了详细的研究分析,提出合理的落地规划方案。同时为了保障未来体系的正常运作,计划通过一系列的配套管理制度来固化、规范体系运作。最后,在5G来临的时代,对于下一步创新中台如何有效的支撑5G时代的创新应用提出了初步的思考和理念。
二、专业技术职务评审网络集成系统的研究与应用（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、专业技术职务评审网络集成系统的研究与应用（论文提纲范文）
（1）IPv6网络中基于集成学习的操作系统识别方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 操作系统识别的研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 机器学习技术及其在IPv6 中的应用 |
| 1.4 本文的研究工作 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第2章 远程操作系统识别的相关技术与研究 |
| 2.1 IPv4与IPv6 的比较 |
| 2.2 邻居发现协议 |
| 2.3 集成学习技术 |
| 2.3.1 神经网络与神经网络集成 |
| 2.3.2 决策树与随机森林 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 IPv6 中基于集成学习的操作系统识别方法 |
| 3.1 操作系统IPv6 的数据包的采集 |
| 3.2 用于操作系统识别的IPv6 字段选择 |
| 3.3 基于神经网络集成的操作系统识别方法 |
| 3.4 基于随机森林算法的操作系统识别方法 |
| 3.5 操作系统识别模型的训练、验证与准确度 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于集成学习的操作系统识别实验结果与分析 |
| 4.1 基于集成学习的操作系统识别实验结果 |
| 4.1.1 基于5-神经网络集成算法的操作系统识别实验的结果 |
| 4.1.2 基于随机森林算法的操作系统识别实验的结果 |
| 4.1.3 基于集成学习的操作系统识别模型性能统计 |
| 4.2 基于集成学习的操作系统识别实验结果对比 |
| 4.3 基于集成学习的操作系统识别实验结果分析 |
| 4.4 基于集成学习的操作系统识别实验存在的问题和改进 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 进一步研究与展望 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）面向多品种小批量模式的物流网络集成设计与设施布局研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 物流网络集成设计研究现状 |
| 1.3.2 物流设施布局研究现状 |
| 1.4 论文主要内容与章节安排 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 |
| 1.4.2 论文组织结构和安排 |
| 1.4.3 论文创新点 |
| 第2章 多产品多周期物流网络选址-路径-库存集成设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 LRIP描述 |
| 2.3 多产品多周期物流网络LRIP集成建模 |
| 2.3.1 模型相关符号定义 |
| 2.3.2 模型分析 |
| 2.3.3 数学模型 |
| 2.4 求解算法设计 |
| 2.4.1 旅行商问题及节约里程算法简述 |
| 2.4.2 所提LRIP解的生成方式 |
| 2.4.3 两阶段求解算法设计 |
| 2.5 案例 |
| 2.5.1 案例相关数据 |
| 2.5.2 案例求解与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多行设施布局建模及随机秘钥蝙蝠算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 物料搬运距离的计算 |
| 3.3.1 无障碍搬运 |
| 3.3.2 避障搬运及其表示方法 |
| 3.3.3 避障搬运距离计算的Dijkstra算法 |
| 3.4 行内通道数量与位置不确定性的多行设施布局建模 |
| 3.4.1 最小化物流强度 |
| 3.4.2 最小化搬运设备空载运行强度 |
| 3.4.3 最大化相互关系 |
| 3.4.4 数学模型 |
| 3.5 随机秘钥蝙蝠算法设计 |
| 3.5.1 蝙蝠速度和位置的随机秘钥编码 |
| 3.5.2 蝙蝠位置向布局解的映射 |
| 3.5.3 全局搜索 |
| 3.5.4 局部搜索 |
| 3.5.5 音量和脉冲发生率的更新 |
| 3.5.6 所提RKBA的执行流程 |
| 3.6 实例求解与算法分析 |
| 3.6.1 基础数据 |
| 3.6.2 实例求解及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 考虑物料装卸点的多行设施布局设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 物料装卸点位置定义与分析 |
| 4.3 物料搬运距离的精确计算 |
| 4.3.1 无障碍搬运 |
| 4.3.2 避障搬运 |
| 4.4 数学模型 |
| 4.5 遗传模拟退火算法设计 |
| 4.5.1 遗传算法与模拟退火算法的结合 |
| 4.5.2 适应度函数 |
| 4.5.3 编码方式 |
| 4.5.4 交叉操作 |
| 4.5.5 变异操作 |
| 4.5.6 修正操作 |
| 4.5.7 模拟退火操作 |
| 4.5.8 GSA流程 |
| 4.6 实例求解 |
| 4.6.1 原始数据 |
| 4.6.2 实例求解 |
| 4.6.3 算法分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 物流网络LRIP与物流设施多行布局规划系统开发 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统开发环境与结构 |
| 5.2.1 系统开发环境 |
| 5.2.2 LSS系统总体结构 |
| 5.3 系统功能模块及实现 |
| 5.3.1 LSS系统登录模块 |
| 5.3.2 用户管理模块 |
| 5.3.3 LRIP信息建模模块 |
| 5.3.4 LRIP求解模块 |
| 5.3.5 多行设施布局信息建模模块 |
| 5.3.6 多行设施布局求解模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）基于浅层神经网络的糖尿病性视网膜病变图像分类问题研究（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 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 基础理论知识 |
| 2.1 形态学 |
| 2.1.1 基本运算 |
| 2.1.2 开闭运算 |
| 2.2 小波变换 |
| 2.2.1 一维小波变换 |
| 2.2.2 二维小波变换与多分尺度分析 |
| 2.3 卷积神经网络 |
| 2.3.1 基础结构 |
| 2.3.2 卷积层 |
| 2.3.3 池化层 |
| 2.3.4 激活函数 |
| 2.3.5 网络训练方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 糖尿病性视网膜病变图像血管特征提取 |
| 3.1 眼底图像单通道提取 |
| 3.2 基于小波变换的眼底血管特征提取方法 |
| 3.3 数据集介绍 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 血管分割方法评价指标 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 糖尿病性视网膜病变分类检测 |
| 4.1 多尺度浅层卷积神经网络模型 |
| 4.2 性能集成策略 |
| 4.3 数据预处理 |
| 4.3.1 数据集介绍 |
| 4.3.2 眼底图像预处理 |
| 4.3.3 子数据集构建 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（4）基于轻量化卷积神经网络的机器人抓取目标检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 卷积神经网络及目标检测研究现状 |
| 1.2.2 神经网络集成学习研究现状 |
| 1.2.3 集成学习多样性研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 集成学习和卷积神经网络相关理论 |
| 2.1 集成学习相关知识 |
| 2.1.1 集成学习基本概念 |
| 2.1.2 基分类器组合方法 |
| 2.2 集成学习多样性 |
| 2.2.1 多样性概念 |
| 2.2.2 传统的多样性度量方法 |
| 2.3 卷积神经网络 |
| 2.3.1 卷积层 |
| 2.3.2 激活函数 |
| 2.3.3 池化层 |
| 2.3.4 全连接层 |
| 2.4 优化器的选取 |
| 2.5 本章小节 |
| 3 基于卷积神经网络模型集成的多样性度量方法 |
| 3.1 基于概率向量输出方式的多样性度量方法 |
| 3.2 网络结构设计 |
| 3.2.1 VGGNet模型结构介绍 |
| 3.2.2 网络结构设计 |
| 3.3 实验验证与分析 |
| 3.3.1 实验环境及模型评价标准 |
| 3.3.2 实验数据集 |
| 3.3.3 单个基模型的训练实验 |
| 3.3.4 基于CIFAR-10 数据集上基模型之间的多样性分析 |
| 3.3.5 基于CIFAR-100 数据集上基模型之间的多样性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于轻量化卷积神经网络集成的图片分类 |
| 4.1 轻量化结构的卷积神经网络简介 |
| 4.1.1 GoogleNet模型 |
| 4.1.2 Inception-V3 模型 |
| 4.1.3 DenseNet模型 |
| 4.1.4 ResNet模型 |
| 4.1.5 MobileNet模型 |
| 4.1.6 X-ception模型 |
| 4.1.7 NASNet模型 |
| 4.1.8 SqueezeNet模型 |
| 4.1.9 ShuffleNet模型 |
| 4.2 基于10-Monkeys 数据集和5-Flowers 数据集实验验证与分析 |
| 4.2.1 实验数据集 |
| 4.2.2 数据增强 |
| 4.2.3 训练参数设置 |
| 4.2.4 模型预测结果分析 |
| 4.2.5 基于数据集的基模型之间的多样性分析 |
| 4.2.6 集成模型在测试集上的结果 |
| 4.3 基于零件数据集的实验验证与分析 |
| 4.3.1 数据集的采集 |
| 4.3.2 训练参数设置 |
| 4.3.3 训练结果显示及分析 |
| 4.3.4 基于数据集的基模型之间的多样性分析 |
| 4.3.5 集成模型在测试集上的结果 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 分类器集成系统在零件目标检测中的应用 |
| 5.1 目标检测算法概述 |
| 5.2 基于零件数据集的目标检测实验验证与分析 |
| 5.2.1 数据制作 |
| 5.2.2 模型训练 |
| 5.2.3 目标检测评价指标 |
| 5.2.4 零件检测实验 |
| 5.3 本章小节 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 硕士研究生学习阶段科研成果 |
| 致谢 |
（6）IT信息化综合性风险管理模型研究 ——以数字化城管系统项目为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 选题背景及意义 |
| 1.2.1 选题背景 |
| 1.2.2 目的意义 |
| 1.3 项目风险管理现状 |
| 1.3.1 项目风险管理概况 |
| 1.3.2 IT项目风险研究现状 |
| 1.4 研究目的 |
| 1.4.1 规范风险管理 |
| 1.4.2 构建模型方法 |
| 1.5 论文整体结构和主要内容 |
| 第二章 IT项目管理综述与IT风险管理 |
| 2.1 IT信息化项目管理 |
| 2.1.1 IT项目及其特征 |
| 2.2 IT项目风险管理 |
| 2.2.1 IT项目风险来源 |
| 2.2.2 IT项目风险管理意义 |
| 第三章 IT项目风险管理相关理论模型 |
| 3.1 IT风险管理理论框架体系 |
| 3.2 SEI的 CMMI(能力成熟度)模型分析 |
| 3.3 SEI的 CRM(持续性)风险模型分析 |
| 3.4 Boehm（波姆）风险模型分析 |
| 3.5 Charette风险模型分析 |
| 3.6 IEEE(电气电子工程师协会)风险模型分析 |
| 3.7 MSF(微软)风险模型分析 |
| 3.8 IT风险管理相关模型总结 |
| 第四章 IT项目综合性风险管理模型研究 |
| 4.1 对典型IT项目的认识 |
| 4.1.1 典型IT项目类别 |
| 4.1.2 典型IT项目主要阶段 |
| 4.1.3 典型IT项目风险管理的流程 |
| 4.2 实践模型构建的依据 |
| 4.2.1 模型构建思路 |
| 4.2.2 模型构建特点 |
| 4.2.3 构建工作准备 |
| 4.3 IT项目综合性风险管理模型解决方案 |
| 4.3.1 三个风险管理关键要素因子 |
| 4.3.2 IT项目综合性风险管理模型介绍 |
| 4.3.3 风险模型的量化分析问题 |
| 4.3.4 风险模型的响应规划 |
| 4.3.5 风险模型的控制管理 |
| 第五章 数字化城市管理IT项目风险管理案例实践 |
| 5.1 IT项目实例介绍 |
| 5.1.1 案例背景 |
| 5.1.2 项目简介 |
| 5.1.3 建设规模和步骤 |
| 5.1.4 模型应用实例 |
| 5.2 典型IT项目风险管理案例实践 |
| 5.2.1 项目一阶段-决策立项阶段实践 |
| 5.2.2 项目二阶段-规划设计阶段实践 |
| 5.2.3 项目三阶段-实施准备阶段实践 |
| 5.2.4 项目四阶段-项目施工阶段实践 |
| 5.2.5 项目五阶段-测试与验收阶段实践 |
| 第六章 成效总结与展望 |
| 6.1 模型实践效果 |
| 6.2 总结与展望 |
| 6.2.1 管理模型构建方面 |
| 6.2.2 应用实践研究方面 |
| 6.2.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）军工企业网络系统集成项目进度管理问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 国外研究现状 |
| 1.1.4 国内研究现状 |
| 1.2 研究内容与结构 |
| 1.3 研究方法 |
| 第二章 理论基础综述 |
| 2.1 项目进度管理介绍 |
| 2.1.1 项目管理的概念、要素及特点 |
| 2.1.2 项目进度管理的概念、内容 |
| 2.2 项目进度计划 |
| 2.2.1 里程碑及里程碑计划 |
| 2.2.2 工作分解结构(WBS) |
| 2.2.3 项目进度计划编制流程 |
| 2.3 项目进度控制 |
| 2.3.1 项目进度控制原理 |
| 2.3.2 项目进度控制实施 |
| 第三章 HY研究所网络集成项目进度管理问题及分析 |
| 3.1 军工企业网络系统集成项目的特点 |
| 3.2 HY研究所网络系统集成项目的启动背景及基本情况 |
| 3.3 军工企业网络系统集成项目的进度管理现状及分析 |
| 3.3.1 军工企业网络系统集成项目的进度管理现状 |
| 3.3.2 军工企业网络系统集成项目的进度管理所存在的问题 |
| 3.3.3 军工企业网络系统集成项目的进度管理的影响因素分析 |
| 3.4 HY研究所网络系统集成项目进度管理的整体架构及原则 |
| 第四章 HY研究所网络集成项目进度管理方案设计 |
| 4.1 项目计划活动 |
| 4.1.1 项目活动分解 |
| 4.1.2 项目活动描述 |
| 4.1.3 项目时间估算 |
| 4.1.4 项目活动资源 |
| 4.1.5 项目活动排序 |
| 4.2 项目计划编制 |
| 第五章 HY研究所网络集成项目进度管理方案实施 |
| 5.1 项目进度控制分析 |
| 5.1.1 项目进度的影响因素分析 |
| 5.1.2 项目进度控制思路 |
| 5.2 项目进度控制计划 |
| 5.2.1 项目进度检测 |
| 5.2.2 偏差分析 |
| 5.2.3 项目进度控制调整 |
| 5.3 项目控制措施 |
| 5.3.1 项目进度实施保障 |
| 5.3.2 项目团队保障 |
| 5.3.3 作业时间保障 |
| 5.3.4 需求复杂预防 |
| 5.4 项目进度效果 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）福建省民办高校职称自主评审的困境与对策研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、研究的背景与意义 |
| 二、研究的现状与述评 |
| 三、研究的思路、方法及创新之处 |
| 第一章 基本概念界定及相关理论基础 |
| 第一节 基本概念界定 |
| 一、职称评审 |
| 二、职称自主评审 |
| 三、民办高校 |
| 第二节 相关理论基础 |
| 一、激励理论 |
| 二、公共治理理论 |
| 本章小结 |
| 第二章 福建省高校职称自主评审总体概况 |
| 第一节 福建省高校职称自主评审发展历程 |
| 一、萌芽起步阶段 |
| 二、试点先行阶段 |
| 三、全面铺开阶段 |
| 第二节 福建省高校职称自主评审实践情况 |
| 一、政府“放管服”高校职称自主评审 |
| 二、高校扎实稳步推进职称自主评审 |
| 第三节 福建省高校职称自主评审主要成效 |
| 一、高校办学自主权得以扩大和落实 |
| 二、高校师资队伍水平量与质的提升 |
| 本章小结 |
| 第三章 福建省民办高校职称自主评审的现实困境 |
| 第一节 职称自主评审价值导向的认知片面 |
| 一、民办高校价值导向认知不深 |
| 二、教师个体价值导向不够清晰 |
| 第二节 职称自主评审体系科学规范化不足 |
| 一、评审标准合理性仍有待提升 |
| 二、评审组织程序不够客观公正 |
| 三、评审方法相对守旧与单一化 |
| 第三节 职称聘任管理及聘后激励相对弱化 |
| 一、职称聘任管理流于形式主义 |
| 二、职称聘后激励管理较为薄弱 |
| 第四节 缺乏政府强有力评审监管服务保障 |
| 一、政府评审监管服务不够到位 |
| 二、政府评审监管服务覆盖不全 |
| 本章小结 |
| 第四章 民办高校职称自主评审困境的成因分析 |
| 第一节 职称自主评审价值导向的认知困扰 |
| 一、传统思维方式负面影响 |
| 二、社会环境消极因素干扰 |
| 第二节 职称自主评审体系有待进一步完善 |
| 一、评审标准统筹设计不足 |
| 二、评审组织程序存在缺陷 |
| 三、评审方法改革创新乏力 |
| 第三节 职称聘任管理及聘后激励机制缺位 |
| 一、聘任管理制度机制缺乏 |
| 二、聘后激励机制存在不足 |
| 第四节 政府评审监管服务体系尚不够健全 |
| 一、制度措施有待完善落实 |
| 二、监管服务责任机制不畅 |
| 本章小结 |
| 第五章 部分省市高校职称自主评审经验做法及启示 |
| 第一节 广东省民办高校改革评审标准 |
| 一、以人才培养为中心改革评审标准 |
| 二、提高教学实绩在评审标准中权重 |
| 第二节 浙江省高校探索职称分类评审 |
| 一、根据岗位性质设置职称分类评审 |
| 二、职称分类评审开辟多元晋升渠道 |
| 第三节 北京实行高校教师职称聘期制 |
| 一、实行聘期制破除职称“终身制” |
| 二、聘期制关键在于聘期设置及考核 |
| 第四节 山东省推职称自主评审信息化 |
| 一、加强职称自主评审的信息化建设 |
| 二、信息化促职称自主评审管理创新 |
| 本章小结 |
| 第六章 解决民办高校职称自主评审困境的对策 |
| 第一节 明晰民办高校职称自主评审价值导向 |
| 一、树立正确评审价值导向 |
| 二、发挥评审价值导向功能 |
| 第二节 完善民办高校特色职称自主评审体系 |
| 一、评审标准设置特色合理 |
| 二、组织程序严谨和规范化 |
| 三、评审方法改革创新多样 |
| 第三节 强化民办高校职称聘任管理及其激励 |
| 一、建立评聘有效衔接机制 |
| 二、加强职称聘后激励管理 |
| 第四节 健全政府职称自主评审监管服务体系 |
| 一、加强监管服务制度建设 |
| 二、强化监管服务责任机制 |
| 三、扩大监管服务覆盖范围 |
| 四、改革创新监管服务模式 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）地方政府预算绩效评价体系研究 ——以青岛市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 一、研究背景、目的和意义 |
| (一)研究背景 |
| (二)研究目的 |
| (三)研究意义 |
| (四)研究对象和方法 |
| 二、国内外研究综述 |
| (一)国外研究综述 |
| (二)国内研究综述 |
| 三、研究内容 |
| 四、研究创新性 |
| 第一章 预算绩效评价相关概念界定和基础理论 |
| 第一节 相关概念界定 |
| 一、预算绩效管理 |
| 二、预算绩效评价 |
| 三、预算绩效管理和预算绩效评价的关系 |
| 第二节 理论基础 |
| 一、委托代理理论 |
| 二、新公共管理理论 |
| 三、系统评价理论 |
| 四、利益相关者理论 |
| 第二章 地方政府预算绩效评价体系的指标筛选和体系构建 |
| 第一节 地方政府预算绩效评价体系的指标筛选依据和思路 |
| 一、评价指标选取依据 |
| 二、评价指标筛选思路 |
| 第二节 地方政府预算绩效评价体系指标初选 |
| 一、建立评价体系指标基础框架 |
| 二、确定初选指标 |
| 第三节 地方政府预算绩效评价的评价体系指标遴选 |
| 一、指标遴选的问卷设计 |
| 二、问卷结果的SPSS统计分析 |
| 三、指标遴选最终筛选及确定 |
| 第四节 评价指标体系的权重计算 |
| 一、AHP层次分析法 |
| 二、运用层次分析法计算各评价指标权重 |
| 第三章 地方政府预算绩效评价体系实证应用—以青岛市为例 |
| 第一节 青岛市预算绩效评价实施概况 |
| 一、青岛市预算绩效评价的推行 |
| 二、青岛市预算绩效评价的发展 |
| 第二节 青岛市预算绩效评价的运行现状 |
| 一、预算绩效评价的评价主体 |
| 二、预算绩效评价的评价环境 |
| 三、预算绩效评价的评价技术 |
| 四、预算绩效评价的评价过程 |
| 第三节 青岛市政府预算绩效评价体系的总体效果 |
| 一、评价主体:效果一般 |
| 二、评价环境:效果显着 |
| 三、评价技术:效果较好 |
| 四、评价过程:效果一般 |
| 第四章 提升地方政府预算绩效评价体系质量的建议 |
| 第一节 保障预算绩效评价主体的多样性 |
| 一、建立绩效评价主体多元化制度 |
| 二、提高预算绩效评价主体评价能力 |
| 三、理清组织间的关系 |
| 第二节 提高预算绩效评价环境的有效性 |
| 一、健全绩效评价制度流程 |
| 二、增强绩效理念意识 |
| 三、组织配合与监督 |
| 第三节 创新预算绩效评价技术的可行性 |
| 一、完善预算绩效评价指标体系 |
| 二、逐步实现各类指标库和数据库的建设 |
| 第四节 确保预算绩效评价过程的衔接性 |
| 一、建立预算绩效评价的申述机制 |
| 二、加强绩效评价结果的公开和运用 |
| 总结和展望 |
| 一、总结 |
| 二、不足和展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 政府预算绩效评价体系评价指标的重要性调查 |
| 附录二 预算绩效评价体系指标构建调查表 |
| 附录三 专家打分结果 |
| 附录四 2017年度青岛市食品药品安全专项资金评价指标体系 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（10）山东联通创新中台体系构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 研究思路和方法 |
| 1.3 主要内容和结构 |
| 1.4 论文主要创新点 |
| 第2章 相关理论综述 |
| 2.1 中台概念论述 |
| 2.2 相关文献综述 |
| 2.3 中台案例分析 |
| 第3章 总体架构及内容设计 |
| 3.1 业务需求分析 |
| 3.2 中台总体架构 |
| 3.3 主要内容设计 |
| 第4章 系统架构及功能设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.1.1 功能架构 |
| 4.1.2 技术架构 |
| 4.1.3 网络及硬件 |
| 4.2 系统功能设计 |
| 4.2.1 工单中心 |
| 4.2.2 能力中心 |
| 4.2.3 营销中心 |
| 4.2.4 生产中心 |
| 4.2.5 数据中心 |
| 第5章 运作机制及保障机制 |
| 5.1 运作机制 |
| 5.1.1 架构配置 |
| 5.1.2 运行界面 |
| 5.1.3 考核激励 |
| 5.2 保障机制 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
四、专业技术职务评审网络集成系统的研究与应用（论文参考文献）
- [1]IPv6网络中基于集成学习的操作系统识别方法[D]. 赵琮. 青岛理工大学, 2021
- [2]面向多品种小批量模式的物流网络集成设计与设施布局研究[D]. 董舒豪. 山东大学, 2021(12)
- [3]基于浅层神经网络的糖尿病性视网膜病变图像分类问题研究[D]. 杨博. 西北师范大学, 2021(12)
- [4]基于轻量化卷积神经网络的机器人抓取目标检测方法研究[D]. 汤礼颖. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [5]一种改进的组合策略评审专家推荐算法[J]. 张高明,张善从. 科技管理研究, 2021(01)
- [6]IT信息化综合性风险管理模型研究 ——以数字化城管系统项目为例[D]. 唐渝果. 重庆交通大学, 2020(01)
- [7]军工企业网络系统集成项目进度管理问题研究[D]. 刘巍璘. 北京邮电大学, 2020(05)
- [8]福建省民办高校职称自主评审的困境与对策研究[D]. 黄碧龙. 福建师范大学, 2020
- [9]地方政府预算绩效评价体系研究 ——以青岛市为例[D]. 韩小燕. 青岛大学, 2020(02)
- [10]山东联通创新中台体系构建[D]. 常欢. 山东大学, 2020(05)