导读:本文包含了网络学习论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:网络,深度,自主学习,表征,平台,矿井,权重。
网络学习论文文献综述写法
李峥峥[1]（2020）在《基于超星学习通网络平台建课实施办法——以《财务管理》课程为例》一文中研究指出利用网络教学软件是提高教学质量,进行教学改革的必经之路。本文以《财务管理》课程为例,基于超星学习通网络平台,充分利用该软件中丰富的网络教学资源,并且借助该软件其他功能帮助教师在教学活动中更好的调动学生的学习热情,完整的掌握学生的学习情况,为每一节高质量的课程打下基础。(本文来源于《智库时代》期刊2020年01期）
张红,李鑫华,郭丽颖,王璟,刘晓宇[2]（2020）在《网络环境下大学生自主学习存在的问题及对策》一文中研究指出随着信息化时代的到来,大学生面临着更多的机遇和挑战,仅掌握学校课堂所学的知识已经远远不能满足时代以及自身的发展需要。因此,这就要求每个学生在课堂之外完善知识,拥有自主学习的意识与能力,最终达到终身学习的目标。网络的发展为大学生自主学习提供了更为便利的途径,学生有机会从更为广泛的网络学习资源中有目的性的选择适合自己的学习内容,因此提高大学生网络自主学习能力,有益于当代大学生适应如今的学习型社会。(本文来源于《智库时代》期刊2020年01期）
记者,刘华山,张遥驼[3]（2020）在《学习贯彻习近平总书记重要指示精神 研究部署网络安全党风廉政建设等重点事项》一文中研究指出本报讯（记者 刘华山 张遥驼）1月2日，市委理论学习中心组举行2020年度第一次集体学习，学习贯彻习近平总书记关于网络安全工作重要指示精神，传达贯彻省纪委典型案例通报精神，研究部署我市网络安全、党风廉政建设和当前重点工作等事项。市委书记陈星主持会议并讲话(本文来源于《驻马店日报》期刊2020-01-03）
廖芳华[4]（2019）在《网络给英语学习带来新路径》一文中研究指出随着时代的发展和科技的进步,传统单一的英语教学方式已经无法满足当前的教学需求。而网络则可以让英语教学焕发新的光彩,让学生的英语学习质量得以更大程度的提高。基于此,本文对高中英语教学中网络的运用进行了分析研究,以供参考。(本文来源于《名师在线》期刊2019年36期）
赵川,段荣华,赵明,孙华利,路学刚[5]（2019）在《基于深度学习的数据交互信息网络安全评估方法》一文中研究指出随着我国电力市场改革的不断深入,电力现货市场已成为当前改革的重点。安全高效的技术支持系统是支撑电力现货市场交易的必要条件,对推动我国电力市场改革具有重要作用。为此,提出了基于云平台的电力现货市场技术支持系统设计方案。首先介绍了云平台的基本概念与应用优势;结合电力现货市场建设需要,提出了包含叁大模块12项应用的电力现货市场技术支持系统功能构架。最后介绍了电力现货市场云平台架构,并详细分析了数据交互关系和系统开发工具。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年24期）
刘明峰,郭顺森,韩然,侯路,吴珺[6]（2019）在《基于深度学习的Wi-Fi网络入侵检测方法》一文中研究指出提出一种基于深度信念网络(DBN)的Wi-Fi网络入侵检测模型。使用SMOTE算法对数据样本中的异常数据和正常数据进行数量平衡,使用降噪自编码网络(DAE)对平衡后的数据进行降维,消除无关或冗余特征降低检测建模规模。在AWID数据集上进行实验,实验结果表明,与其它基于浅层学习算法的检测方法相比,所提方法可有效精简数据特征,降低检测时间,在检测精度和误报率方面体现出了更优性能。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年12期）
李雪[7]（2019）在《浅谈网络环境下大学英语听力的学习变革》一文中研究指出现如今,随着网络的广泛普及和网络技术的迅猛发展,诸多大学课程纷纷开始利用网络优势来结合教学,大学英语听力也不例外,网络技术不仅为其教学提供了技术支持,更为学生的自主学习提供了丰富的素材和资源。因此,网络技术对大学英语听力教学有着非常重要的现实意义。这也对当今的教师提出了更高的要求,即教师要能够熟悉网络、有效地利用网络、进而打破以往的教学模式、帮助同学们适应网络、促使学生在网络环境下进行英语听力的自主学习,提高其自主学习能力。(本文来源于《国际公关》期刊2019年12期）
卫星,张海涛,陆阳,石雷[8]（2019）在《结合并行特征传递深度学习网络的矿井行人检测》一文中研究指出矿井行人检测是实现机车无人驾驶的关键技术之一,传统视觉特征提取算法无法有效地应对矿井巷道环境复杂、照明恶劣等问题.为此提出了一种基于并行特征传递的矿井行人检测深度学习网络,以保证检测的高准确率与强实时性.首先阐述了网络的结构,包括并行工作的行人辨识模块和行人定位模块,以及两者之间的特征传递块;其中行人辨识模块粗略调整锚点框位置与大小且过滤负锚点,行人定位模块进一步提升回归精度并给出预测结果特征,传递块将行人辨识模块的不同层的特征转换成行人定位模块所需特征.其次采用数据集扩增、数据增强和难例挖掘等措施优化训练过程.最后给出基于安徽桃源与新集矿井采集视频的实验结果.实验数据表明,所提算法以37帧/s的实时处理速率,其平均精度仍可保持63.4%,与YOLOv1算法相比,平均精度提高9.2%,与M2Det算法相比,提高22帧/s.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年12期）
孙志勇,叶俊勇,汪同庆,雷莉,连捷[9]（2019）在《基于动态多任务平衡方法的行人属性识别深度学习网络》一文中研究指出深度学习网络是计算机视觉和人工智能系统的研究热点之一,行人属性识别提供了结构化的行人特征,为安防计算机视觉识别中行人检索提供了重要的信息.基于深度学习网络,提出了一种端到端的多属性识别方法,在R*CNN的基础上设计了一个端到端的行人属性识别网络,使用候选区域提取网络代替Selective Search提取第二重要的区域,建立属性识别与辅助区域提取一体化的网络,提升局部及细节属性识别的准确率;其次,为增加辅助区域的作用,将人体感兴趣区域按比例划分为整体、头、肩膀到腰及腰到脚4个部分,每个部分对应了不同属性,在任务分支层分出4个分支,使用主要区域预测对应属性的同时,分别从RPN中学习到对应的第二重要区域辅助预测;最后,提出了基于损失梯度的损失权值自动更新方法,即权重与损失的梯度逆相关,防止某个任务训练的过快或过慢.通过在行人属性数据库进行实验,整体提升了属性预测的准确率,大大缩短了识别时间.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年12期）
蒋宗礼,陈浩强,张津丽[10]（2019）在《基于融合元路径权重的异质网络表征学习》一文中研究指出针对基于单条元路径的异质网络表征缺失异质信息网络中结构信息及其它元路径语义信息的问题,本文提出了基于融合元路径权重的异质网络表征学习方法.该方法对异质信息网络中元路径集合进行权重学习,进而对基于不同元路径的低维表征进行加权融合,得到融合不同元路径语义信息的异质网络表征.实验结果表明,基于融合元路径权重的异质网络表征学习具有良好的表征学习能力,可有效应用于数据挖掘.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年12期）
网络学习论文开题报告范文
（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：
随着信息化时代的到来,大学生面临着更多的机遇和挑战,仅掌握学校课堂所学的知识已经远远不能满足时代以及自身的发展需要。因此,这就要求每个学生在课堂之外完善知识,拥有自主学习的意识与能力,最终达到终身学习的目标。网络的发展为大学生自主学习提供了更为便利的途径,学生有机会从更为广泛的网络学习资源中有目的性的选择适合自己的学习内容,因此提高大学生网络自主学习能力,有益于当代大学生适应如今的学习型社会。
（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。
网络学习论文参考文献
[1].李峥峥.基于超星学习通网络平台建课实施办法——以《财务管理》课程为例[J].智库时代.2020
[2].张红,李鑫华,郭丽颖,王璟,刘晓宇.网络环境下大学生自主学习存在的问题及对策[J].智库时代.2020
[3].记者,刘华山,张遥驼.学习贯彻习近平总书记重要指示精神研究部署网络安全党风廉政建设等重点事项[N].驻马店日报.2020
[4].廖芳华.网络给英语学习带来新路径[J].名师在线.2019
[5].赵川,段荣华,赵明,孙华利,路学刚.基于深度学习的数据交互信息网络安全评估方法[J].电子设计工程.2019
[6].刘明峰,郭顺森,韩然,侯路,吴珺.基于深度学习的Wi-Fi网络入侵检测方法[J].计算机工程与设计.2019
[7].李雪.浅谈网络环境下大学英语听力的学习变革[J].国际公关.2019
[8].卫星,张海涛,陆阳,石雷.结合并行特征传递深度学习网络的矿井行人检测[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[9].孙志勇,叶俊勇,汪同庆,雷莉,连捷.基于动态多任务平衡方法的行人属性识别深度学习网络[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[10].蒋宗礼,陈浩强,张津丽.基于融合元路径权重的异质网络表征学习[J].计算机系统应用.2019