求一篇视觉传达专业的暑期实习论文

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1. 确定论文主题：结合实习经历，选择具有代表性的设计案例。
2. 论述实习过程：详细描述实习岗位、工作内容以及个人成长。
3. 分析设计理念：从创意、构图、色彩等方面分析设计思路。
4. 总结经验教训：反思实习中的不足，提出改进措施。
5. 建议论文结构：引言、正文（分四部分）、结论。

计算机科学与技术的毕业论文题目可以从多个方面考虑，如：

1. 基于大数据的智能系统设计：利用大数据技术构建智能系统，实现自动化控制，解决实际问题。

2. 基于深度学习的计算机视觉：利用深度学习技术实现计算机视觉，实现图像识别、目标检测、图像分割等功能。

3. 基于机器学习的智能推荐系统：利用机器学习技术构建智能推荐系统，实现个性化推荐，提高用户体验。

4. 基于自然语言处理的智能对话系统：利用自然语言处理技术构建智能对话系统，实现自然语言的理解和交互，提高机器人的智能水平。

5. 基于云计算的智能家居系统：利用云计算技术构建智能家居系统，实现远程控制、智能安防等功能，提高家庭安全水平。

6. 基于物联网的智能物流系统：利用物联网技术构建智能物流系统，实现物流跟踪、货物追踪等功能，提高物流效率。

7. 基于区块链的智能合约系统：利用区块链技术构建智能合约系统，实现自动执行、去中心化等功能，提高合约安全性。

以上是计算机科学与技术的毕业论文题目的一些建议，可以根据自身兴趣和能力选

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如，卷积神经网络(Convolutional neural networks，简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网(Deep Belief Nets，简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。

把学习结构看作一个网络，则深度学习的核心思路如下:

①无监督学习用于每一层网络的pre-train;

②每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其高一层的输入;

③用监督学习去调整所有层；

深度学习在大数据集上的表现比其他机器学习(ML)方法都要好(稍后将讨论例外情况)。这些又如何转化为现实生活中的情形呢?深度学习更适合无标记数据，因而它并不局限于以实体识别为主的自然语言处理(NLP)领域。[1]

有人已经介绍了DNN，单DNN只是最最基本的模型，还有CNN RNN LSTM MDN 等等很多，这些是主要使用的

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