计算机开题报告

计算机开题报告【荐】

在现在社会，越来越多的事务都会使用到报告，报告中提到的所有信息应该是准确无误的。你所见过的报告是什么样的呢？以下是小编收集整理的计算机开题报告，欢迎阅读与收藏。

题 目：xx

学 院：xx

专 业：xx

学生姓名：xx

指导教师：xx

日 期：xx-xx-xx

设计(论文)的技术路线及预期目标：

作为课程设计，主要目的是希望通过该系统的设计开发，将所学知识真正的应用于实践当中，培养实际动手能力。并在设计实践过程中，学习到更深的知识，掌握先进的技术。以此来增强对一个系统设计的整体认识，熟悉软件开发过程，更深刻的理解软件工程的知识，熟悉数据库的设计与实现(oracle)，学习和掌握面向对象的分析方法(uml),利用mvc结构来开发高效率、高性能的web应用程序,及面向对象的程序设计方法(以java语言实现)。

本次课题研究的主要内容是人事管理的需求分析和设计，最终完成一个人事管理系统。

课题进度计划：

我拟订将该研究过程划分为三个阶段，分别为前期、中期和后期。在前期阶段(2—3周)，主要做一些准备工作，如熟悉开发环境，认识j2ee架构，学习java语言，mvc架构，收集一些有助于课题研究的资料，并试着写相关的程序。在该阶段需要完成的主要任务是"需求分析"，提出"概要设计方案"。

在中期阶段(4—6周)，对项目块进行研究、实验，本阶段是整个研究、设计过程中的一个很重要的时期，也是对整个系统进行详细设计和编码，最后基本完成整个系统的制作任务。

后期阶段(1—3周)，该阶段主要对整个系统进行集成和测试，发现系统存在的问题和有那些缺陷，并进行总结和分析，为将来的工作积累经验和教训。

在日常办公中，通常会遇到许多常用的数据，比如邮件地址、日程助手、日常记事等，这些数据通常凌乱不堪，在需要时不知道存放在何处，从而影响工作效率。因此，我们设计了能满足这种需求的系统——中小企业办公自动化管理系统。

通过中小企业办公自动化管理系统对企业日常办公进行管理，满足了企业日常办公管理各方面的需求，实现了企业员工之间短消息的发送与接收功能，大大的方便了企业内部人员沟通。网站提供的前后台的公告与公文信息的管理方便员工及时的了解公司的动态。其他功能模块的设置使企业的日常管理步入了科学系统管理的轨道上。

由于计算机辅助审计起步较晚，又受经费不足、人才紧缺等因素的影响，在现阶段我国计算机辅助审计的发展尚存在着许多不足之处，主要表现在以下几个方面摘要：

一、计算机辅助审计的发展处于初级阶段，计算机的功能和优势没有得到充分发挥。审计人员使用计算机进行辅助审计，在现阶段使用得最多的是为了方便汇总数据而统一使用的一些汇总系统，或者是使用文字处理和表格处理程序，在很大程度上把计算机当成了功能更强一些的“打字机”和“计算器”，而在对被审计单位的计算机操作系统的测试和检验、利用计算机对数据资料进行分析处理等更高层次的计算机辅助审计工作方面，也只是个别审计机关或部门进行过试点，尚未在大范围内进行推广。计算机辅助审计尚处在一个摸索的阶段。

二、辅助审计软件发展滞后，在很大程度上制约着计算机辅助审计事业发展。从目前辅助审计软件的使用情况来看，还存在着软件功能不够完善、无法直接和被审计单位数据建立连接、运行轻易出错等缺点。辅助审计软件的种类缺乏，现有绝大多数的辅助审计软件往往只能满足某一个特定审计项目或某一种类型审计的需要，还没有一种功能比较完备、可以广泛适用于各种类型审计的通用软件，使得计算机辅助审计经常出现“无米之炊”的状况。而且，辅助审计软件基本上都由审计机关出资或组织人员进行开发，使用范围也基本限于审计机关，应该说没有形成一个真正的审计软件产业和市场，软件的质量没有经过市场的检验，也缺乏市场的资金和人力物力的支持。

三、审计机关计算机硬件的建设落后，和计算机辅助审计发展的要求不适应。计算机技术的发展一日千里，硬件设备也不断更新换代。然而审计机关由于经费紧张等原因，总的来说计算机硬件建设比较落后，尤其是基层审计机关在计算机方面的投资不多，人均计算机占有量还很低，许多还是已经淘汰的落后机型，给计算机辅助审计的发展造成很大的障碍。

四、对审计人员培训不够，相当部分审计人员计算机操作水平不高，还没有建立起一支能够熟练利用计算机进行辅助审计的审计队伍。很多审计机关无论是在招聘录用干部方面，还是在日常的业务培训方面，对审计人员计算机知识的把握和应用水平没有充分引起重视，对计算机辅助审计的扶持和发展还没有形成制度化。近几年各级审计机关逐步采取一些办法，如举行过计算机应用知识考试等，使现有审计人员的计算机操作水平有所提高，但和熟练运用计算机进行辅助审计尚有一定距离，同时精通审计业务和计算机技术的审计人员更是寥寥无几。计算机人才紧缺新问题是发展计算机辅助审计面临的最难克服的“瓶颈”。

【摘要】近些年来，我国的科技水平随着第三次科技革命的迅猛发展得到了显著的提高，这一点在计算机信息技术方面尤其明显。计算机信息技术的效用和优势也早已体现在社会生活的方方面面，并在其中扮演越来越重要的角色。作为企业的信息化管理系统中的一项非常重要的指标指标，计算机信息技术的优劣直接决定了该企业的管理水平。本文旨在对企业信息化管理系统中计算机信息技术的应用进行深入剖析和探讨。

【关键词】计算机信息技术;企业管理;信息化;应用

作为国民经济发展的重要组成部分，企业可谓把握着国民经济发展的重要命脉。由此也就不难理解，为何企业信息化管理日渐受到人们的关注和重视。在企业的信息化管理系统中，计算机信息技术的应用是非常行之有效的重要策略，也是提升企业管理水平和推动企业整体飞速发展的必经之路。综上所述，企业在进行信息化管理建设的过程中，应该时刻注重对于计算机信息技术管理的理解和掌握，使其能够帮助企业更好更快发展。

一、企业信息化管理的含义与本质

由于研究的着眼点和角度的差异，人们对于企业信息化的认识和理解也是有着巨大差异的，但不管表述方式如何，从本质上来说，人们对于企业信息化本质的认识是大致相同的。企业信息化必须运用数据库、网络和计算机等信息技术，并将其与生产、设计、管理、制造、流通等领域有机结合。企业信息化的目的是提升企业的核心竞争力，获取更大的利润空间。它一般体现在这几个方面：通过计算机辅助设计进行新产品的设计研发;通过信息技术的应用来进行生产过程的精细控制;通过信息管理系统实现智能化决策以及企业高效运转;通过企业内部网络实现内部整合;通过企业外部网络进行 ……此处隐藏27846个字……实现手势的识别反馈。

2。常用手势识别算法分析

2。1人工神经网络算法

这种算法还具有抗干扰能力和容错性强识别速度快等优点，它能把预处理和识别的过程同时进行处理。在目前的识别领域中，运用的比较多的神经网络是误差反向传播神经网络（简称网络）。 BP 神经网络结构图算法是一种有监督式的学习算法，它由三部分构成输入层、中间层（也叫隐藏层）和输出层，其中的输入层和输出层的神经元节点是固定的数目，两层之间存在从输入层到输出层的前馈连接和输出层至输入层的反馈连接，只有隐藏层的神经元是可以自由定义的。

在人际交互识别领域中应用神经网络算法进行手势的识别时首先需要有自己的数据库系统，再对采集到的手势数据序列进行算法的训练，使用训练好的网络去识别输入的手势数据信息数据的含义即达到识别手势的目的，识别到后经由计算处理以实现人机交互的目的。神经网络的优点是抗干扰性和容错能力强，缺点是训练量比较大，扩充性不强对时序建模能力差，无法有效处理动作的速率带来的问题。

2。2动态时间规整

动态时间规整曾是语音识别的一种主流方式，它是一种将时间归整与距离测度结合起来的非线性正则化的技术，算法是建立一套科学的时间校准匹配路径将测试模式和参考模式建立起联系的算法。

DTW的算法主要利用的动态编程技术（Dynamic Programming， DP）去实现，它的算法实现是将全局的优化分化成众多的局部最优化。所以在使用算法的时候需要将各局部最优化，已达到全部的最优化。

在DTW算法中由于容易实现和数据的训练简单等优点被用在语音识别中广泛应用，但在手势识别领域由于其运算量太大和较弱的抗噪能力，很难达到对手势识别的实时性的要求。

2。3特征选择

手势识别本质上是对手势进行多分类任务，在实际的实验测试过程中，能够准确区分手部状态是进行手势识别任务的前提条件，且对后续的分类以及检测等任务的精准度至关重要。

比如在进行图像识别过程中，对拍摄到的图像进行特征提取是判别手势的第一步，特征性质的优劣是后续进行图像信息处理的关键，对采集到的数据进行特征提取，提取过程中如果特征过于简单就会造成对图像信息的提取不全，导致最后的判别精确度较低的问题不能满足手势识别对人体手势识别高精确度的要求，而如果不考虑提取到的特征维度问题，容易造成数据维度灾难现象即产生大量的特征数据使计算机无法短时间进行处理，这样不能满足手势识别对于现场实时性的要求。

因为在三维空间中执行的手势是动态的，采集到的加速度和姿态角的数据也是实时变化的，所以对于手势识别的数据是由内嵌在手套中的两个六轴陀螺仪加速度传感器产生的，当手部移动时会产生加速度，角速度姿态角等实时数据信息，处理器通过对传感器识别的运动数据进行采集计算最终识别手势的动作。

三、实验结果测试与分析

1。实验手势

本章主要内容是根据前面内容进行试验，通过实验验证可穿戴智能手套翻译器能够使用改进型的识别算法提高手势的识别率和识别精度。

为验证嵌入式系统对手势手语识别的可行性，在进行试验时候从准备好的手势模型中各取四个进行手势识别试验。开始手势表达时要按箭头的方向做轨迹，同时要求一次性完成动作，不能在动作执行时有停顿，做完每一个手势都要停顿一定时间。

2。实验过程及数据统计

本文所采取的实验方法及过程如下：

首先，实验所用的手势模板是已经定义好了的手势集合，实验时从中选取定义好的手势集。

其次，从手势集合中选取部分手势进行算法识别，在这个过程中逐渐将训练样本数量由少到多增加，观察样本数量对识别率的影响。

最后，使用改进型算法对手势进行识别，同样将样本数量逐渐增多，观察样本数量对手势识别率的影响，将两种算法识别的结果进行对比，比较识别率。

整个识别的流程通常是由以下几步完成的：系统的初始化、检测动作的状态是否开始、记录数据集、检测动作是否结束，模型对比和识别结果，实验的流程图如图所示。

识别动作时最重要的是准确判断手势的开始时刻，因为每一个手势动作通常可能会连续摆动来表达含义，所以在进行动作识别时需要采集传感器信息加速度的变化去判断是否为开始信号，过程是传感器采集到数据时判断是否开始，若是开始信号则开始转换数据进行对手势的识别，当传感器停止传输数据时则表动作结束同时语音播放。

根据实验结果可知手势识别率总体上是随着样本的训练次数增加有微量上升，因此再一次增加样本的训练次数进行实验对比，来确认训练的样本数对识别率的影响，分别选用经过次和次训练的手势，总体上手势的识别率是随着样本训练次数的增加而略有提升，不过达到一定程度之后识别率就基本保持了稳定。

四、研究步骤：

x年x月—x年x月，收集资料，建立模型

x年x月—x年x月，开发软件

x年x月—x年x月，教学试验，评价修改

x年x月—x年x月，扩大试验，归纳总结

五、参考文献

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