云计算答辩-叶国正
计算机专业答辩范文
计算机专业答辩范文
答辩主题：探索深度学习在自然语言处理中的应用
尊敬的院士、老师，大家好：
非常荣幸有机会参加今天的答辩，我的答辩主题是：探索深度学习在
自然语言处理中的应用。
简单地介绍一下自然语言处理，自然语言处理（NLP）是使用计算机
进行文本和语音分析的一种技术。
它可以将文本数据转换成机器可以理解
的数据，从而实现一系列自然语言处理应用。
自然语言处理可以使用自然
语言和传统的机器学习方法来解决一些计算问题。
深度学习是近年来机器学习技术发展最迅速的领域之一，它通过学习
大量的数据，从而实现自动特征提取和分类，它已经成功应用在语音识别、计算机视觉等领域，近年来也开始被用于自然语言处理领域。
深度学习在自然语言处理领域有三个主要应用领域：词嵌入、文本分
类和语句分类。
词嵌入是把文本中的单词映射到一个多维空间中，比如Word2vec，以便更好地模拟单词的上下文关系，例如，女人、妹妹等单词
映射到的空间点附近；文本分类和语句分类都是使用深度学习来解决给定
一个文本或句子，预测出其属于一些类别的问题，例如新闻分类、情感分
析等。
综上所述，深度学习有很多的应用。
基于利用BERT_不同层信息的微调策略的对话状态追踪
第 42 卷第 3 期2023年 5 月Vol.42 No.3May 2023中南民族大学学报（自然科学版）Journal of South-Central Minzu University（Natural Science Edition）基于利用BERT不同层信息的微调策略的对话状态追踪叶正，傅灵，覃俊，刘晶（中南民族大学计算机科学学院& 信息物理融合智能计算国家民委重点实验室，武汉430074）摘要在对话状态追踪任务中，BERT在训练下游任务时往往会选择模型的最后一层来做分类，尽管这样做的性能也非常出色，但是这种做法往往忽略了BERT的其他层包含的语义信息.在BERT的微调策略方法上，探究了BERT层数选择对任务结果的影响.为了缓解Dropout在训练和推理过程中产生的不一致性问题，引入了R-Drop正则模块对网络输出预测进行正则约束.实验结果表明：用注意力机制对拼接后的BERT的12层输出进行特征权重的微调，提高了对语义信息的特征表达能力，在数据集上Woz2.0上比只采用最后一层进行句子分类的BERT-Base 效果更好.关键词对话状态追踪；微调策略；层数选择中图分类号TP391.1 文献标志码 A 文章编号1672-4321（2023）03-0327-07doi：10.20056/ki.ZNMDZK.20230306Dialogue state tracking based on fine-tuning strategy using BERTinformation at different layerYE Zheng，FU Ling，QIN Jun，LIU Jing（College of Computer Science & Information Physics Fusion Intelligent Computing Key Laboratory of the National Ethnic Affairs Commission， South-Central Minzu University， Wuhan 430074）Abstract In the dialogue state tracking task， BERT often selects the last layer of model for classification when training downstream tasks. Although the performance of this method is also excellent，it often ignores the semantic information contained in other layers of BERT. The impact of BERT layer selection on task results in terms of BERT fine-tuning strategies is explored . At the same time， Dropout will lead to inconsistency of training and reasoning processes. In order to alleviate the inconsistency problem caused by Dropout during training and reasoning， the R-Drop regularization module to perform regular constraints on network output prediction is introduced . The experimental results show that using the attention mechanism to fine-tune the feature weight of the 12 layers of output of the spliced BERT improves the feature expression ability of semantic information，and has a better effect on the dataset WoZ 2.0 than the BERT Base using only the last layer for sentence classification.Keywords dialogue state tracking； fine-tuning strategy； layer selection近几年来，智能对话系统已经成为当下互联网中的热门领域，如小米公司的小爱同学、苹果公司的SIRI等智能语音助手，这些产品相比那些基于传统规则的语音助手来说，它们不再局限于人工制定的规则，而是通过基于深度学习的方式，更好地来理解用户的意思，同时还能对用户提出的问题做到更加精确且快速的回答.对话系统按功能来划分的话，分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型.其中任务型对话可以帮助用户完成所提出的任务［1］（例如查找产品，预订住宿和餐馆）.在不同类型的聊收稿日期2022-09-04作者简介叶正（1981-），男，教授，博士，研究方向：自然语言处理，E-mail：*****************.cn基金项目教育部产学合作协同育人项目（202102191002）；中南民族大学引进人才项目（YZZ20001）第 42 卷中南民族大学学报（自然科学版）天系统中，对话管理也不尽相同.对话管理是任务型对话中至关重要的一部分，对话状态追踪［2］（Dialogue State Tracking， DST）则是对话管理的一部分.对话状态是从对话开始到当前对话的用户目标的总结，通常表现为多组槽-值对的组合的形式，有时也会包括对话所属的领域、用户意图等信息.对话状态追踪是指结合对话历史、当前对话、前一轮对话状态等信息，推断并更新当前对话状态的过程.DST在对话管理中介于自然语言理解［3］（Natural Language Understanding， NLU）和对话策略［4］（Dialog Policy， DP）模块之间，可以将其简化成输入输出的形式，DST的输入往往是自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）以及语音语言理解（Speech Language Understanding， SLU）的输出结果；DST的输出则是对话状态，用于选择下一步动作.但是ASR、SLU等组件的识别结果往往没有那么理想，经常出现错误，这对DST本身的鲁棒性有着较高的要求.所以DST的输出往往是各个对话状态的概率分布，这样可以在多轮对话中进行修改，并且方便系统向用户发起澄清语句.随着深度学习的崛起，目前有许多深度神经网络被提出并用做DST任务［5-7］，但是深度网络存在着几个问题，比如说网络层次越深，需要的训练样本数越多.若用于监督任务则需大量标注样本，小规模样本则很容易造成过拟合.深层网络特征比较多，会出现的多特征问题主要有多样本问题、规则化问题、特征选择问题；同时多层神经网络还存在参数优化经常得到收敛较差的局部解和梯度扩散问题.为了解决这些问题，将预训练模型作用于DST 任务就是一个有效的方法，其中比较流行的预训练模型就是ELMo［8］和BERT［9］.这样就可以在自己的NLP数据集上使用该预训练模型，而无需从头开始构建模型来解决类似的问题.BERT拥有强大的语言表征能力和特征提取能力，同时使用预训练模型还有助于缓解数据缺失的问题.但由于BERT的12层输出层每层都包含着语义信息，在做池化分类的时候往往没有利用其他层的信息.所以本文将以端到端的对话状态跟踪任务为研究对象，利用BERT不同层信息的微调策略上对BERT进行微调.实验结果表明，BERT输出12层拼接后再加上R-Drop正则约束在DST任务上取得了较优的效果.1 相关工作1.1 对话状态追踪深度学习早期，由于在ASR和NLU这两个环节经常出现误差，因此输入到DST中的内容是N-best 列表（对于ASR输入的是多条句子，对于SLU输入的是多个槽值对.每条句子和每个槽值对都带一个置信度）.DST也就相应地输出各个状态的概率分布，这样可以在多轮对话中对对话状态方便地进行改动.尽管如此，DST任务还是会受到误差传播的影响.之后HENDERSON等人直接舍弃了ASR、SLU模块［10］，而向模型输入语句或者其他特征，并将循环神经网络（RNN）运用在了DST领域.DST任务需要对每个领域的不同槽位进行追踪，目的是为了在每轮对话过程中获得用户目标.对此DST常用的建模方法主要有两种：分类式和判别式，前者将DST视作一个多任务分类任务，也就是说，DST任务需要为每个槽位都创建一个唯一的分类器，这种做法带来的缺点也有很多.首先是泛化能力不强.由于各个槽位都有着特定的分类器参数，即便槽位在一定程度上很相似，但是也无法处理另外一个槽位；其次在任务型对话数据集中，针对某个领域只有少量数据时，分类器分到的数据集也会变少，比如“餐厅-区域”和“电影院-区域”，火车领域数据较多，而飞机领域数据则比较稀缺，如果能通过训练“餐厅-区域”来处理“电影院-区域”，那么就需要对模型的泛化能力有较高要求，另外分类式还有可扩展性不高和无法并行处理槽位的问题.除了分类式，还可以将DST任务建模成判别式.判别式的工作流程则是计算槽位表征和槽值表征之间的距离［11］.同样，判别式也存在泛化能力不足、可扩展性不高等问题，每次加入新的槽位，模型就要重新训练.针对以上问题，RASTOGI等人在DST 任务中共享了所有槽位的参数［12］，这样就可以充分地利用训练数据来训练分类器.由于参数的共享机制，使得模型能够处理相似的槽位，这样一来该模型也就具有了一定的泛化能力.1.2 基于BERT的对话状态追踪BERT使用了Transformer［13］模型的Encoder层来进行特征的提取，采用了预训练加微调的训练模式，通过遮蔽语言模型（Masked Language Model，MLM）随机对输入序列中的某些位置进行遮蔽，然后通过模型进行预测.MLM随机遮蔽模型输入中的328第 3 期叶正，等：基于利用BERT不同层信息的微调策略的对话状态追踪一些token，目标在于仅基于遮蔽词的语境来预测其原始词汇id.与从左到右的语言模型预训练不同，MLM 目标允许表征融合左右两侧的语境，从而预训练一个深度双向 Transformer，有利于训练得到更深的BERT网络模型.除此之外，在训练BERT的过程中还加入了下句预测任务（Next Sentence Prediction，NSP），即同时输入两句话到模型中，然后预测第二句话是不是第一句话的下一句话，它可以和MLM共同预训练文本对的表示.通过MLM任务和NSP任务来学习深度单词级和句子级的特征，在不同的下游任务上通过微调的方式训练和测试，以此得到最终的模型和实验结果.BERT采用大量的无标签数据、充分的训练，学习了字符级、单词级、句子级甚至句间关系的特征，以至于在不同的下游NLP任务中，只需要为BERT 在特定任务中添加一个额外的输出层，即可进行训练.在BERT被提出后，判别式模型中“槽值”也被赋予了语义.大量的以BERT为编码器的模型出现并用于DST任务［14-15］，通常的做法是将槽位名称或槽位描述直接追加在上下文的前面或后面.这种编码方式的输出相当于某个上下文感知的槽位表征，然后在下游任务中接入一个分类器或直接对候选值进行判别.BERT在DST任务上的实现通常是取最后一层进行pooled-output得到任务需要的特征，这样就往往忽略了BERT其他层的信息，同时pooled-output是由线性层和Tanh激活函数进一步处理的，这个输出并不一定是对输入语义内容的一个很好的总结.1.3 R-Drop过拟合是很多深度学习网络的通病，在训练一些大规模模型时往往会出现，导致泛化能力较差，为了解决这些问题，出现了很多正则化技术，例如：L2正则化，Dropout等，其中，Dropout技术由于只需要简单地在训练过程中丢弃一部分神经元，而成为了被最广为使用的正则化技术.但是也正是因为训练过程中每次都会随机丢弃部分神经元，这样就会产生不同的子模型，结果就是Dropout在一定程度上使得训练后的模型是一种多个子模型的组合约束.基于Dropout的这种特殊方式对网络带来的随机性，WU等人提出了R-Drop［16］来进一步对（子模型）网络的输出预测进行正则约束.R-Drop在训练过程中通过刻意对子模型之间的输出进行约束，来约束参数空间，让不同的输出都能一致，从而降低了训练与测试的不一致性.2 模型本文所使用的模型编码器为BERT-Base，通过注意力机制对拼接后的BERT的12层输出进行特征权重的微调。
云计算技术在中职学校管理中的应用
新教育窑上旬刊近3年来,我校在推进校园信息化建设的过程中,以建设“全国职业院校数字校园建设实验校”为契机,全面贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》的文件精神和《中等职业学校数字校园信息化建设规范》的要求,从“建成以物联网为基础的生态型智慧校园”的高度出发,以“统筹规划,分步实施;整体推进,突出重点;优化应用,资源共享;立足高端,跨越发展”为原则,高标准、高要求的推进学校信息化的建设。
随着云计算技术的不断发展,校园的“云建设”已成为学校信息化建设的一个重要方向。
运用云计算技术进行教学、办公与管理,可以摆脱中职学校教学及办公计算机管理难度大,计算机专业技术人员匮乏等困扰。
通过智慧校园的建设,可以创设良好的信息化氛围,引领教师发展、促进学生成云计算技术在中职学校管理中的应用阴海南省华侨商业学校陈太荀林坚平调、诗情画意的经典文章,时时处处感受中华优秀传统文化的熏陶。
3.注重与家长的沟通,充分利用家庭阵地教育。
家庭是学生的第一所学校,家长是学生的第一个老师,我校充分认识到家庭教育的重要性,建立起家长学校,加强对家长进行培训和沟通,定期进行家访活动,了解学生的家庭情况及家长思想动态,让家长充分认识到以身作则是最好的教育,同时,通过与家长的培训和沟通,不断树立家长正确的人生观、价值观、世界观,为学校开展教育活动奠定了良好的基础。
近几年来,通过中华优秀传统文化进校园教育活动,学校的校风、教风、学风发生了极大的变化。
一是学生不文明现象减少了,讲文明、懂礼仪、懂尊重别人了;二校园环境整洁、舒适了,师生的幸福指数提升了;三是教师的师德师风有了质的飞跃,埋怨声少了,脚踏实地工作的人多了;四是学风有了较大改善,学生违规违纪现象减少了,上课睡觉的现象减少了,用心学习的人多了。
近几年来,学生在参加全省、全国的技能大赛、文体比赛中,频频传来喜讯;五是在参加省教育厅组织的“赏名篇诵古诗”比赛中荣获大奖,在参加2016年全国中等职业学校“文明风采”竞赛活动中获得2个一等奖、1个二等奖。
计算机行业毕业论文答辩图文PPT课件
文本
单击此处添加文本 单击此处添加文本
文本
单击此处添加文本 单击此处添加文本
单击此处添加文本 单击此处添加文本
请输入您的标题
单击填加标题 点击添加文本点击添加文本 点击添加文本点击添加文本 点击添加文本点击添加文本
填加 标题
填加 标题
填加 标题
填加 标题
填加 标题
单击填加标题 点击添加文本点击添加文本
计算机行业毕业论文答辩
Research on The Strategies of Improving The Learning Ability of China’s Enterprises
答辩：XXX 导师：XXX
目录 Contents
1 选题的背景与依据 2 研究的现状与目标 3 研究的方法与过程 4 关键技术与实践难点 5 研究结果与应用 6 论文总结
一、选题的背景依据
●小标题一 ●小标题二 ●小标题三
章节导语。这里可以用几句话描述本章的主要内容，也能给观 众思维一个缓冲的时间。
请输入您的标题
添加标题
您的内容打在这里，或者通过 复制您的文本后。您的内容打 在这里，或者通过复制您的文
添加标题
您的内容打在这里，或者通过 复制您的文本后。您的内容打 在这里，或者通过复制您的文
请输入您的标题
请输入您想要的文字 请输入您想要的文字 请输入您想要的文字 请输入您想要的文字
请输入您想要的文字 请输入您想要的文字 请输入您想要的文字 请输入您想要的文字
请输入您想要的文字 请输入您想要的文字 请输入您想要的文字 请输入您想要的文字
请输入您想要的文字 请输入您想要的文字 请输入您想要的文字 请输入您想要的文字
基于云综合方法的三支群决策模型
Three-way group decisions model based on cloud aggregation
LI Shuai1'2, WANG Guoyin1 *, YANG Jie1
(1. Chongqing Key Laboratory of Computational Intelligence ( Chongqing University of Posts and Telecommunications), Chongqing 400065, China; 2. School of Mathematics and Information Science, Nanchang Hangkong University, Nanchang Jiangxi 330063, China)
DOI：10.11772/j. issn. 1001-9081.2019051050
基于云综合方法的三支群决策模型
李帅匕王国胤二杨洁1
(1.计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学)，重庆400065 ; 2.南昌航空大学数学与信息科学学院，南昌330063) (*通信作者电子邮箱wanggy@ ieee. org )
Abstract： Group decision making of domain experts is the most direct approach to determine loss function in three-way
decision problems. Different from linguistic variable model and fuzzy set model with single uncertainty, expert evaluations described by cloud model can reflect the complex uncertainty form in cognitive process, and the synthetic evaluation function can be obtained by cloud aggregation. However, numerical characteristics only are performed simple linear combination in current cloud aggregation methods, leading the lack o£ the description o£ concept semantic differences and the difficulty to obtain convincing results. Therefore firstly, the weighted distance sum was proved to be a convex function in the distance space of cloud model. And the aggregational cloud model was defined as the minimum point of that function. Then, this definition was generalized to the multi-cloud model scenario, and a cloud aggregation method namely density center based cloud aggregation method was proposed. In group decision making, the proposed method obtains the most accurate synthetic evaluations with the highest similarity between synthetic evaluation and basic evaluation, providing a novel semantic interpretation of the determination of loss function. The experimental results show that the misclassification rate of the threeway decision with loss function determined by the proposed method is the lowest compared with simple linear combination and rational granularity methods.
毕业设计中期答辩
毕业设计中期答辩尊敬的评委、老师们：大家上午好！我是计算机科学与技术专业的学生XXX。
今天，我非常荣幸地站在这里，向大家汇报我在毕业设计中所做的工作和取得的进展。
首先，我想简要回顾一下我的毕业设计选题。
我的选题是基于深度学习的图像分类算法研究与设计。
随着互联网的发展和智能手机的普及，图像数据量呈现爆炸式增长，如何高效准确地对大规模图像进行分类成为了迫切需要解决的问题。
因此，我选择了这个课题，希望能利用深度学习算法，提高图像分类的准确性和效率。
接着，我进行了相关的理论研究和数据预处理工作。
我系统地学习了深度学习的基本原理和相关算法，包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和深度残差网络（Deep Residual Network，简称ResNet）。
然后，我收集了大量的图像数据，并进行了预处理，包括图像的归一化、平衡化、增强等，为后续的实验和模型训练打下了基础。
在实际的算法设计和实验过程中，我遇到了一些困难和挑战。
首先，由于深度学习算法的复杂性和资源需求，我需要购买一台性能较高的显卡来加速算法的训练和验证过程。
其次，我需要在不同的超参数设置下，进行大量的模型训练和验证，以找到最优的算法性能。
这些都对硬件、时间和计算资源提出了较高的要求。
幸运的是，在经过一段时间的努力和实验，我取得了一些令人满意的成果。
我设计了一个基于ResNet的图像分类算法，并在一组广泛使用的图像数据集上对其进行了验证。
实验结果表明，我的算法在分类准确率和速度方面均取得了较好的结果。
与其他常见的分类算法相比，我的算法具有更高的准确性和更快的处理速度。
在接下来的工作中，我计划进一步改进算法，并对更大规模的图像数据进行测试和验证。
同时，我还打算将我的算法应用到实际的图像分类问题中，以验证其在实际应用场景中的可行性和效果。
我相信，在后续的工作中，我还会遇到更多的问题和挑战，但我会继续努力，不断提高自己的技术水平，以保证我能够顺利完成毕业设计并取得好成绩。
计算机答辩问题案例
计算机答辩问题案例
以下是一些计算机答辩问题的案例：
1. 请解释什么是TCP/IP协议？它的作用是什么？
2. 请简要介绍一下人工智能的基本概念和应用领域。
3. 请解释什么是数据库事务？它的特点是什么？
4. 什么是云计算？请说明它的优势和劣势。
5. 请解释什么是软件工程？在软件项目中，为什么软件需求工程是重要的环节？
6. 请简要介绍一下HTML5的新特性和优势。
7. 请解释什么是正则表达式？并举例说明它在编程中的应用场景。
8. 请解释什么是操作系统？它在计算机系统中的角色是什么？
9. 请解释什么是面向对象编程（OOP）？它的基本特征有哪些？
10. 请介绍一下常见的网络攻击类型，并提出相应的防范措施。
这些问题涉及计算机科学的不同领域，包括网络、数据库、人工智能、软件工程等。
答辩者需要对这些领域有一定的了解和
理解，并能简洁明了地回答问题。
答辩过程中，答辩者还可以结合自己的项目经验来展示自己的技术能力和理解能力。
云计算是IT服务内容的演化
安 装 、调 试 ，至 少 需 要 １ ０Ｊ ，但 现 在 只要 ２ 小 时就 能 完 企 业 管理 平 台 ，并 高度 评价 了平 台对企 业 管理 的贡 献 。 ２ ／时 ￣ 个
下降，我们的投资收益率得到了极大的提升 ，我们的许多客户 将 自己广泛的外包产 品以云的方式提供给客户，并使客户享
软通动力有深厚的技术积 累，同我们合作的厂 商很多，
发 展 ， 比 如技 术 的成 熟 度 、产 品 的 连续 性等 。有 时 候 ， ＩＮ Ｔ 务 外 包公 司对 技 术 的 选择 就 像 赌 博 ，因 为 他们 不 是 技 术 的原
计 算 服 务 。同 时 ，我 们 基 于 云计 算 的多 客户 数 据 中心 正 在２ 我 们 关 注 的技 术 也 很 多 ，不仅 是 关注 产 品， 还 关注 未 来 技术 ４
软 通 动 力 每 年 成 功 实 施 的 项 软 硬 件 平 台 ， 就 可 以 实现 企 业 应 用 的部 署 及 使 用 。我 们 已经 目超过 一千 个 ，所有 项 目都 需要服 务器 支持 ，我 们 需要 建立 一 在 Ｓ ｌｓｏｃ 上 把 自 己的 销 售 、 客 户服 务 及 内部 管 理 流 程 实 ａｅ ｆｒｅ 个 高效 的资 源供 应方 式来 为业 务提 供有 力 的支持 。如 何提 供 系 现 了全 部 自动化 ， 目前 这 些应 用 已经 明显体 现 出其 作 为 企业 统 开发平 台？如何 快速 提供 系统 测试 环 境 ？如何 安全 有序 地提 运 营 管 理 支持 的优 势 。而 更难 得 的是 这 个平 台提 供 了 Ｓ Ｐ Ａ 及
供服务？这些都是需要我们重点考虑的因素 。以前没有云平 Ｏｒｃｅ ａ ｌ等其他主流平 台的完善接 口，为企业提供了完整的管
计算机专业答辩问题及答案
1. B/S结构程序与C/S结构程序各有哪些特点? C/S 模式的特点●由于客户端实现与服务器的直接相连,没有中间环节,因此响应速度快。
●操作界面漂亮、形式多样,可以充分满足客户自身的个性化要求。
●C/S结构的管理信息系统具有较强的事务处理能力,能实现复杂的业务流程。
●需要专门的客户端安装程序,分布功能弱,针对点多面广且不具备网络条件的用户群体,不能够实现快速部署安装和配置。
●兼容性差,对于不同的开发工具,具有较大的局限性。
若采用不同工具,需要重新改写程序。
●开发成本较高,需要具有一定专业水准的技术人员才能完成。
B/S模式的特点●具有分布性特点,可以随时随地进行查询、浏览等业务处理。
●业务扩展简单方便,通过增加网页即可增加服务器功能。
●维护简单方便,只需要改变网页,即可实现所有用户的同步更新。
●开发简单,共享性强。
●个性化特点明显降低,无法实现具有个性化的功能要求。
●操作是以鼠标为最基本的操作方式,无法满足快速操作的要求。
●页面动态刷新,响应速度明显降低。
●无法实现分页显示,给数据库访问造成较大的压力。
●功能弱化,难以实现传统模式下的特殊功能要求。
2. 说明软件设计与开发过程分为哪几个阶段。
每个阶段你都做了哪些工作,得到什么设计结果。
需求分析:分析用户的实际需求,了解应用背景,明确各功能点;概要设计:基于需求分析,设计整体解决方案;详细设计:基于概要设计,完成每个模块的设计;编码:基于详细设计,对每个功能模块进行编码实现;测试:在本系统中主要是过行了单元测试;3. 需求分析阶段的主要任务是什么?为了完成这些任务,你都做了哪些工作?(1)确定对系统的综合要求,分析系统的业务需求、用户需求和功能需求,导出系统的逻辑模型,修正系统的开发计划。
(2)与用户细致沟通,了解用户之前的系统功能、运行模式等,理解用户的真识想法,以原型模式演示需求了解的状况,基于对用户的理解,编写了功能分析、性能分析、环境约束等方面文档;4. 什么是数据流图?什么是数据字典?它们的作用是什么?数据流图:简称DFD,它从数据传递和加工角度,以图形方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程,是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示方法。
计算机专业答辩模板
计算机专业答辩模板
尊敬的评委们，大家好！我是某某某，本次毕业论文题目为某某某，我的指导老师是某某某。
在此，我首先要感谢所有支持和指导我的老师、同学和家人，正是由于他们的支持，我才能够顺利完成我的学业和论文。
本次论文的主题是某某某，这是一个由我自己独立完成的项目。
在这个项目中，我主要利用了某某某和某某某两种技术，其中某某某主要用于某某某，而某某某主要用于某某某。
通过这个项目，我学到了很多知识，也掌握了许多技能，希望能对评委们有所帮助。
在完成这个项目的过程中，我遇到了不少困难和挑战，但我并没有被它们打败，反而从它们中受益，提高了自己的能力和技能。
我学会了如何进行项目管理、如何调试代码、如何分析数据等，这些都是我今后从事计算机相关工作的基础。
除此之外，我还积极参加了许多课外活动和实习经历，这些经历帮助我更好地融入到了计算机行业中，也让我更加深入地了解了这个行业。
我希望自己能够将这些经验和知识应用到未来的工作中，为公司和社会做出自己的贡献。
最后，再一次感谢各位评委的聆听和支持，我会继续努力，不断提升自己的能力和技术水平，为今后的事业奋斗！。
天讯瑞达答辩-大数据与云计算(答辩)
新兴技术和应用的发展，一是提 升了电信大数据的规模和价值， 物联网和工业互联网和发展拓展 了网络连接范围，根据GSMA预 测，2020年全球可连网设备将 达到250亿件的规模，“万物互 联”将带来电信大数据在数据规 模和应用价值两方面的新飞跃。 二是强化了电信大数据应用的技 术基础，人工智能的飞速发展为 视频、音频、图片等大规模非结 构化电信数据的分析挖掘，提供 了极为重要的技术能力。三是创 造了新的应用领域和空间
专业化和独立化运营， 拓展对外创新合作模 式
要形成大数据生产力，电信企业 必须建立与之相适应的运营体系， 突破现有组织架构的限制。对内 建立专业化的大数据运营部门， 以大数据产品开发为核心来整合 数据资源和运营流程，构建统一 的大数据共享平台，与传统电信 业务在商业模式、支撑流程和考 核方式等进行全方位的区隔，实 现大数据业务的独立化运营。对 外积极探索与其他大数据企业合 作运营的方式，利用自身的数据 资源优势和基础设施能力，与互 联网公司、大数据软件服务商等 大数据产业相关企业合作，积极 开发电信大数据应用服务产品， 加强电信大数据的市场运营推广， 促进电信大数据的外部应用和价 值变现
趋势九：企业上云进程将进一步提速 趋势六：细分行业云服务将成为中小厂商生存之道 趋势八：容器技术应用将更为普及 趋势七：将有更多数据中心投入建设
云计算具备的能力
1、可扩展性： 可扩展性是云计算的一个非常大的特点，在传统的IT基础架构中，随着企业业务的增加，IT基础设施需要面临着不断的扩展的，按时 扩展起来则要相对麻烦很多，而且扩展也会有相应的限制，云计算则提供了非常出色的扩展性。 无论计算能力，存储能力还是用户支持方面，云计算的都能够通过不断的扩展满足客户要求，并且这种扩展的能力非常大，而且灵 活性更强，只需呀购买服务就能够实现快速的扩展。 2、性能和支持： 大多数的云服务提供商建立了一定标准的可靠性、可用性和性能保证，相反，在传统的许多中小企业的IT基础设施中，由于资金，技 术等方面的影响，大多数的传统IT能很难满足性能以及可靠性方面的要求的。云计算则提供了非常强的可靠性以及安全等方面的支持。 3、标准化和整合： 越来越多的云服务都采用一个共同的标准，无论是应用接口或身份识别和验证，这些企业可以利用不同的云服务来满足企业业务需 求。 4、安全性： 云计算应用的安全是需要不断监控和维护的，云服务提供商有专业的人员对这些基础设施进行管理和维护，相比于传统的中小企业 用户，专业的云服务维护
大学计算机科学教授职称评审答辩题
大学计算机科学教授职称评审答辩题题目一：请您简要介绍一下您的教学经验和成果。
作为一名大学计算机科学教授，我在过去的15年中积累了丰富的教学经验。
我主要教授计算机科学核心课程，如数据结构、算法、计算机网络和操作系统。
我致力于采用互动式教学方法，鼓励学生参与课堂讨论和实践项目，以提高他们的理解和应用能力。
在教学成果方面，我培养了众多优秀的计算机科学毕业生，他们中的许多人已经在全球知名企业和研究机构中担任重要职务。
此外，我还指导了多个学生研究项目，他们分别在国内外学术会议上发表了研究成果。
我个人也获得了多项教学奖励和荣誉，如优秀教师奖和最受学生喜爱教师奖。
题目二：请您谈谈在科研领域的主要研究方向和取得的成果。
我的主要研究方向是人工智能和机器学习，特别是在自然语言处理和计算机视觉领域。
我带领的研究团队在过去的几年中取得了一系列显著成果。
我们发表了多篇高水平的学术论文，其中包括一些顶级的国际学术会议和期刊。
我们的研究被广泛引用，并在学术界和工业界产生了积极影响。
此外，我们还与多家知名企业合作，将研究成果转化为实际应用，如智能语音识别系统和图像识别软件。
我个人的科研成果也获得了多个奖项和资助，如国家自然科学奖和青年科学家奖。
这些成就不仅展示了我在科研领域的专业能力，也为学校的学术声誉做出了贡献。
题目三：请您谈谈对计算机科学教育的看法，以及如何提高学生的创新能力和实践能力。
计算机科学作为一门不断发展的学科，教育也需要与时俱进。
我认为计算机科学教育应该注重以下几个方面：1. 基础知识与实践技能并重：学生需要扎实掌握计算机科学的基础知识，如数据结构、算法和编程语言。
同时，实践技能的培养也非常重要，通过实际项目和实验，学生可以将理论应用于实践，提高解决问题的能力。
2. 鼓励创新思维：在教学过程中，我鼓励学生提出创新的想法和解决方案。
我经常组织团队项目和创新竞赛，激发学生的创造力和团队合作精神。
3. 跨学科合作：计算机科学与其他学科如数学、物理、生物学和工程学等领域密切相关。
5G中级认证答辩题
1.NSA与SA的区别SA方案中，5G无线网与核心网之间的NAS信令通过5G基站传递，5G可以独立工作，NSA 方案中，用户通过双连接方式同时接入5G和4G基站，通过5G和4G基站之间的协作（NAS 信令由“锚点”基站传递，用户数据流在5G基站和4G基站内分流）享受5G服务。
S A方案的优势在于可满足多样化、垂直行业的应用需求，劣势在于技术标准及产品设备晚于NSA 三个月至半年，且核心网用户数据迁移难度大、风险高。
NSA方案优势在于可实现快速布网，劣势在于引入更多的4G、5G无线互操作，无线复杂度较高。
2.NR的干扰有哪些，怎么解决5G单NR100M，100M带宽跟4GTDD的D1 D2的带宽重复，有一定的干扰，需要清频（外部上行干扰，D频段未退频，帧头未对齐产生的干扰）3.影响速率的因素有哪些，怎么解决服务器异常；传输带宽不足；弱覆盖。
（终端互干扰，无线环境，RB的调度和流数）4.锚点站FDD与TDD区别FDD 1800单站覆盖能力优于TDL F频段; 5G同厂家的FDD1800作为锚点5.日常关注哪些指标，并解释相关指标在信令中节点主要关注SN添加,SN变更,SN异常释放。
6.开站方式有哪些，各有什么优缺点。
临时IP：传输业务制作完成的情况下操作，操作简单，主流开通方式推广。
PNP开站：传输需要支持DHCP Relay，程序控制完成开站，需要主控板的序列码。
镜像烧录：需要给前台人员准备XML文件，烧录版本要保持和SPU模板中的数据版本一致，前提传输业务要保持建联。
7 电联共享开站有哪些方式4,5G同时共享载波共享; 共享基站硬件的模式8 临时ip开站和镜像烧录开站临时ip开站：谷歌浏览器登录192.168.1.16，临时IP开站，配置网元ID，VLAN,IP，网元IP 地址前缀长度，网管服务器地址（10.10.255.4），网管IP地址前缀长度，端口（8239）镜像烧录开站：准备后台导出XML，tat版本包，烧录工具（BS_Burn_Tool）9 有哪些板卡主控板VSWD1，基带板VBPD0B，CPU计算扩展板VGC，环境监控板VEM，电源VPD，风扇VFC.10 锚点站怎么开在锚点1800上配置一条5G业务地址的SCTP，链路类型EN-DC X2，端口36422，打开全局业务开关，测量参数里的NR下行载频频段41，NR SSB载频2524.95，打开EN-DC功能开关。
计算机设计大赛线上答辩开头和结尾
计算机设计大赛线上答辩开头和结尾中国大学生计算机设计大赛国赛答辩头天九点多下了班往XX那边的酒店赶，到了都快11点了真是挺累了。
我们是早上第三组答辩，6点30起来，差不多7点40去候场。
我们这组学长没来，另个同学演示，我来负责答辩。
老师提问特别犀利，到后面问得我哑口无言，问满了20分钟才放过我们,但是确实有些东西不是我做的我不了解，老师一看你不了解就疯狂抓着那个点问QAQ相比省赛的顺利，这次国赛真是惨兮兮。
除去是真的知识盲区我真的答不上来，之前那段我感觉还发挥得挺好，主要是感觉自己说话还挺顺的吧，气场台风什么的也还可以。
果然经过了各种比赛、面试、课堂分享什么的，自己的临场能力确实有了提升，已经不是以前那个讲屁屁踢都会吓得腿抖的小朋友啦。
依着记忆写几个老师提的问题：Q1：你觉得自己的作品还有什么缺陷我当时答的是数据源单一让我们系统的使用场景受限，结果老师指出我们一个很明显的缺陷是可视化那个热力图做得太糙了，像一块马赛克直接糊上去。
当时我解释是因为原始数据只是一个点的轨迹数据，进行分区分时段太细的话工作量太大，呃老师听了并不咋关心。
Q2：你做这个系统给谁用的，功能似乎很杂确实这个系统模块有一丝丝堆功能的意图，如果是真的做产品的话肯定是要把模块拆分然后做得更细致些。
只是我想，我们还是在校生做的东西，要多精多巧真没有，能把功能做多一点就不错了（当然我没说出来）Q3：spark-Hadoop分别是怎么用的这真是被学长坑死了，根本就没用什么集群什么分布式的，只是单纯用Hadoop的工具进行了数据划分，这个问题是糊弄过去的，从这里就开始全线崩塌，一直追着数据问。
Q4：预测功能为什么要输入那么多值，为什么只能预测下一时段的值这个当时是设计了很多接口，只是截止到我们交作品的时候制作出来输入序列预测下一序列值的功能。
预期输入值就是一个序列，只是要通过键盘输入显得有点麻烦，不过我们没有这样的数据源提供输入。
后来老师提建议说可以模拟数据源输入。
计算机 答辩问题
计算机答辩问题与答案在计算机领域的答辩中，可能涵盖广泛的主题，包括计算机科学、软件工程、人工智能、网络技术等等。
以下是一些可能出现的计算机答辩问题及其简要答案：1. 请简要介绍你的项目/论文/研究内容。
答：我的项目/论文/研究内容是关于（简要描述研究主题和目标）。
2. 你在项目/论文/研究中所做的主要贡献是什么？答：我在项目/论文/研究中的主要贡献包括（列出你的主要贡献，如新算法、新模型、新技术等）。
3. 你采用的方法/技术有哪些优势？答：我采用的方法/技术有以下优势：（列出优势，如高效性、准确性、可扩展性等）。
4. 你在项目中遇到了哪些挑战？你是如何解决的？答：在项目中，我遇到了（描述遇到的挑战，如技术难题、数据收集等）。
我通过（描述解决方法，如调整算法、增加样本量等）来克服这些挑战。
5. 你的项目/论文/研究有哪些局限性？答：我的项目/论文/研究存在一些局限性，如（列出局限性，如数据来源有限、实验环境受限等）。
这些局限性值得在后续研究中进一步改进和探讨。
6. 在你的项目/论文/研究中，有没有进一步的扩展方向？答：是的，我认为在我的项目/论文/研究中，可以进一步扩展的方向有（列出扩展方向，如应用于其他领域、增加更多功能等）。
7. 你在项目/论文/研究中使用了哪些评估指标来衡量结果？答：我在项目/论文/研究中使用了（列出评估指标，如准确率、召回率、运行时间等）来衡量结果的性能。
8. 你的项目/论文/研究与现有的相关工作有何不同？答：我的项目/论文/研究与现有的相关工作不同之处在于（列出不同点，如提出了新算法、解决了特定问题等）。
9. 你的项目/论文/研究对实际应用有何意义？答：我的项目/论文/研究对实际应用有（描述应用意义，如提高了某项技术的效率、解决了实际问题等）。
10. 你在项目/论文/研究中学到了哪些经验和教训？答：在项目/论文/研究中，我学到了（描述学到的经验和教训，如坚持不懈、团队合作的重要性等）。
常州信息专科云计算毕业设计答辩
常州信息专科云计算毕业设计答辩尊敬的老师和评委们：大家好！我是XX，来自常州信息专科学院云计算专业的学生。
今天我非常荣幸能够在这里参加我的毕业设计答辩，并向大家介绍我所完成的毕业设计题目——"基于云计算的XXX系统的设计与实现"。
首先，我想简要地介绍一下我所研究的课题。
随着云计算技术的迅速发展，越来越多的企业和个人开始将自己的业务和数据迁移到云平台上进行存储和管理。
然而，在这个过程中，许多安全性和性能方面的问题也随之而来。
为了解决这些问题，我的毕业设计主要目标是设计并实现一个能够提供安全、高性能的云计算服务的XXX系统。
在设计过程中，我首先对云计算的基本概念和原理进行了深入的研究，并调研了目前市场上已有的相关技术和平台。
然后，我根据实际的需求和研究结果，提出了一个完整的系统架构，并详细设计了系统的各个模块和功能。
其中，我重点关注了系统的安全性和性能优化。
在安全性方面，我采用了多层次的安全策略，包括身份验证、访问控制、加密等，以确保用户数据的机密性和完整性。
同时，我也引入了虚拟化技术和负载均衡机制，以提高系统的性能和可扩展性。
在实现过程中，我使用了XXX技术作为系统的基础框架，并结合了数据库、网络等相关技术进行开发。
经过反复的测试和调试，我成功地实现了系统的核心功能，并且在安全性和性能方面都取得了令人满意的结果。
最后，我进行了系统的性能评估和用户测试。
结果显示，系统可以有效地提供稳定、高效的云计算服务，并且能够满足用户对安全性的需求。
整个毕业设计的过程中，我遇到了许多困难和挑战，但通过不懈的努力和团队的合作，我成功地完成了设计和实现。
在以后的工作中，我将继续深入学习和研究云计算技术，不断提升自己的专业水平。
同时，我也希望能够将自己的研究成果应用于实际生产和实践中，为社会的发展和进步做出自己的贡献。
谢谢大家！请问还有什么问题吗？。
计算机答辩面试题及答案
计算机答辩面试题及答案面试题目一：计算机网络1. 请解释什么是计算机网络？计算机网络是指通过通信线路连接起来的多台计算机和其他设备的集合，使它们能够相互传递数据和共享资源。
2. 请简述 OSI 参考模型，并解释每一层的功能。
OSI(Open System Interconnection) 参考模型是一个将计算机网络分为七个层次的标准模型，每一层都负责实现特定的功能。
- 物理层：负责传输比特流，将数据转换成电压或光脉冲等信号形式，以便在通信媒介上传输。
- 数据链路层：负责将比特流组织成数据帧，并提供错误检测和纠正的功能。
- 网络层：负责将数据包从源网络传输到目标网络，通过路由选择最佳路径。
- 传输层：提供端到端的可靠数据传输，负责分段和重新组装数据。
- 会话层：负责建立、管理和终止会话。
- 表示层：处理数据的编码和解码，确保不同系统能正确理解数据的格式。
- 应用层：提供特定网络应用程序的接口，例如电子邮件、文件传输等。
3. TCP 和 UDP 是哪个层的协议？请简述它们的特点。
TCP 和 UDP 是传输层的协议。
- TCP (Transmission Control Protocol)：提供可靠的数据传输，在传输前建立连接，确保数据的顺序和完整性。
但是，TCP 需要较多的资源和时间，适用于对数据可靠性要求较高的应用，如文件传输、电子邮件等。
- UDP (User Datagram Protocol)：提供不可靠的数据传输，在传输前不需要建立连接，数据传输较快，但无法保证数据的顺序和完整性。
UDP 适用于对实时性要求较高的应用，如音视频传输、在线游戏等。
4. HTTP 和 HTTPS 的区别是什么？HTTP (Hypertext Transfer Protocol) 和 HTTPS (Hypertext Transfer Protocol Secure) 都是应用层协议，用于在客户端和服务器之间传输超文本。
计算机专业答辩问题及答案
1. B/S结构程序与C/S结构程序各有哪些特点？C/S 模式的特点●由于客户端实现与服务器的直接相连，没有中间环节，因此响应速度快。
●操作界面漂亮、形式多样，可以充分满足客户自身的个性化要求。
●C/S结构的管理信息系统具有较强的事务处理能力，能实现复杂的业务流程。
●需要专门的客户端安装程序，分布功能弱，针对点多面广且不具备网络条件的用户群体，不能够实现快速部署安装和配置。
●兼容性差，对于不同的开发工具，具有较大的局限性。
若采用不同工具，需要重新改写程序。
●开发成本较高，需要具有一定专业水准的技术人员才能完成。
B/S模式的特点●具有分布性特点，可以随时随地进行查询、浏览等业务处理。
●业务扩展简单方便，通过增加网页即可增加服务器功能。
●维护简单方便，只需要改变网页，即可实现所有用户的同步更新。
●开发简单，共享性强。
●个性化特点明显降低，无法实现具有个性化的功能要求。
●操作是以鼠标为最基本的操作方式，无法满足快速操作的要求。
●页面动态刷新，响应速度明显降低。
●无法实现分页显示，给数据库访问造成较大的压力。
●功能弱化，难以实现传统模式下的特殊功能要求。
2. 说明软件设计与开发过程分为哪几个阶段。
每个阶段你都做了哪些工作，得到什么设计结果。
需求分析：分析用户的实际需求，了解应用背景，明确各功能点；概要设计：基于需求分析，设计整体解决方案；详细设计：基于概要设计，完成每个模块的设计；编码：基于详细设计，对每个功能模块进行编码实现；测试：在本系统中主要是过行了单元测试；3. 需求分析阶段的主要任务是什么？为了完成这些任务，你都做了哪些工作？(1)确定对系统的综合要求，分析系统的业务需求、用户需求和功能需求，导出系统的逻辑模型，修正系统的开发计划。
(2)与用户细致沟通，了解用户之前的系统功能、运行模式等，理解用户的真识想法，以原型模式演示需求了解的状况，基于对用户的理解，编写了功能分析、性能分析、环境约束等方面文档；4. 什么是数据流图？什么是数据字典？它们的作用是什么？数据流图：简称DFD，它从数据传递和加工角度，以图形方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程，是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示方法。
正高职称答辩：在自我提升中追求卓越
正高职称答辩：在自我提升中追求卓越尊敬的评委们：在此，我非常荣幸地站在这里，向各位评委展示我的学术成果和个人素质。
我是一名研究所工程师，已经在这个领域工作了15年。
经过多年的不懈努力和积累，我终于有幸成为一名正高级工程师，并展开了一段值得自豪的职业人生。
今天，我站在这里，希望感谢大家的支持和关注，并分享我的研究成果和经验心得。
一、研究背景与意义我所从事的领域是计算机网络技术，主要关注于网络性能优化、安全保障、移动通信等方面的研究。
在我加入公司之前，网络技术的发展尚不成熟。
受限于当时运营商的准入门槛以及通信设备的价格，网络通信的成本和覆盖范围都非常有限。
而随着互联网的不断普及和移动通信技术的迅速发展，网络通信的应用范围已经不仅局限于手机和电脑，而是已经发展成为人们生活中不可或缺的一部分。
在这个背景下，研究网络技术的发展，尤其是网络的安全、可靠及效率优化等关键技术，具有非常重要的意义。
二、科研工作回顾自从我加入公司以来，我的主要职责是负责移动通信网络的安全、可靠和性能优化等研究工作。
我曾经参与过多个重要的研究项目，包括移动信令安全、移动网络协议栈优化、LTE无线技术研究和5G移动网络建设等。
在这些项目中，我扮演了重要的角色，起到了推广、协调和整理成果的作用。
而在业余时间里，我也积极参与各种知识交流活动，并在各种学术刊物上发表了多篇业界领先的论文。
此外，我还带领团队完成了一些其他行业的研究项目，增强了我对不同领域技术的敏感度和认识力。
三、成果与价值在研究过程中，我主要以创新、实用和实验为核心原则。
在移动通信网络领域，网络性能是其成功的关键所在。
因此，我在这个领域的研究中，主要精力放在对网络效率和安全性的提升上，具体包括：一、提高网络传输效率。
主要工作是优化网络快速传输的算法和性能。
我们提出了一种名为“红黑树”的算法，可大大加快路由器的查找速度，并优化了各种网络应用程序的性能。
该算法已经被广泛应用于公司的核心路由器系统中，同时也作为核心技术推广到其他合作方。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
云计算答辩
1.华为云计算产品线主要有哪几个产品
华为云计算产品线主要有四大方面：云接入（FusionAccess）云操作系统（FusionManager、FusionCompute、FusionSphere）大数据平台（Fusionsight）一体机（FusionCube）
2.存储设备扩容处理过程
分为只扩容硬盘框还是添加新的控制框。
只添加硬盘框的情况下，将硬盘框按照正确的级联方式级联后，按照相应的组网方式接入SUN，之后在ISM界面划分Raid组，设置好热备盘，创建LUN，映射给相应的主机。
添加新的控制框和硬盘框的情况下，首先是将硬盘框和控制框正确级联后，通过ISM添加设备，之后创建Raid组，设置热备盘，创建LUN，配置启动器，映射给主机。
3.针对虚拟机扩容过程
分为扩展虚拟机系统盘和用户磁盘两种情况。
扩展系统盘需要将虚拟机下电，然后选择硬件——磁盘——调整容量，这里只能增加不能减少。
扩展用户磁盘的情况下只需要直接添加硬盘即可，无需下电。
4.FC挂载存储流程
在存储管理界面，选择添加存储资源，比如选择SAN，然后选择华为，输入相应地址，添加。
然后给主机关联存储资源，在主机与集群中选择主机——入门——配置——存储资源，选择关联存储资源。
在关联了数据存储之后会有一个WWN号（FC情况下），根据WWN号配置存储启动器。
然后再扫描就能扫描到存储资源。
5.FA虚拟机登陆流程
用户在网页输入WI地址，会通过VLB选择一条更优的路径到达WI服务器，成功登陆后，会提示用户输入用户名密码，HDC会跟AD做鉴权查看用户名密码是否为正确的域账号，同时要向LICsense服务器查看是否拥有权限，在确认账号正确无误后，HDC会将命令下发给ITA服务器，由ITA服务器负责执行虚拟机与域账号的绑定，解绑定，删除等动作。