计算机应用专科毕业论文

如题所述

第1个回答  2022-06-27

  随着我国经济的快速发展,迅速带动了我国计算机的发展。人们可以通过对计算机应用的掌握,从而解决我们身边各种问题。下面是我为大家整理的计算机应用专科毕业论文,供大家参考。

  计算机应用专科毕业论文范文一:计算机应用网络技术论文

  1计算机应用过程存在的问题

  1.1计算机应用的技术水平低

  当前我国的计算机应用的技术水平还是比较低,与西方国家比,还是远远比不上。很多单位和企业对计算机的应用仅仅限制在对电子文档的处理,没有建立内部的网站,也没有专门的计算机应用研究人才,计算机应用水平还是比较低,计算机的优势没有充分发挥出来。因此,国家应充分重视计算机技术的开发研究,大力培养专门的计算机应用研究人才,努力提高我国的计算机应用技术水平。

  1.2信息产业的研发投入力度不足

  当前我国的信息产业研发的投资力度还是不够,没有充足的研究投入,我国的计算机应用技术发展不起来。没有充足的研究资金投入,我国的计算机硬件和软件并不能真正的适应某些系统的要求。我国的重大工程、重要行业领域的计算机应用系统大多不是自主研发的,很多都是引进国外先进的软硬件和信息系统。而西方国家的信息产业发展化水平之所以那么高,主要还是因为其信息产业研发投资的力度充足。因此,我国政府应加大对信息产业的科研投入,大力引进国外的优秀计算机应用人才,开发具有特色的、先进性的计算机应用软件,以更好的服务国内的企业、单位和个人。

  1.3各地区之间的计算机应用发展不平衡

  由于计算机技术的应用与普及与当地的经济水平有关,而我国的地域经济差异比较大,因此我国各地区之间的计算机应用发展还是很不平衡的。各地域的计算机普及程度及水平差距比较大,在大陆特别是西部地区,计算机的应用还是比较局限比较落后的,但是在沿海及台湾地区,计算机的应用就比较广泛了。因此,政府应加大投入,全面提高计算机应用的普及,重点是大陆和西部地区计算机应用的普及。

  2计算机应用的趋势

  当前我国的计算机应用的趋势主要表现为计算机应用正向应用微型化、应用智能化、应用巨型化、应用网络化发展。应用微型化主要表现在当前计算机已经向微型化发展,微型化的计算机设备已经广泛的应用于仪表仪器、家用电器等小型设备,正是微型化计算设备的应用仪表仪器、家用电器等小型设备的运用更加方便快捷。应用微型化还表现在随着微电子技术的发展,笔记本型和掌上型等微型计算机更受青睐,性价比也更高,使用也更加方便。应用智能化主要表现在计算机应用主要是服务于人类,只有更加切合人类使用,更加智能的计算机应用技术才具有发展的潜力。因此说计算机应用向智能化发展,智能化的计算机除了能将人的感官行为和思维逻辑过程进行完美的模拟,还能进行学习、推理、逻辑判断。应用巨型化是指计算机的运算精度更准、运算速度更快,且储备容量更大、功能性更强。应用网络化是指计算机应用依托于网络技术的发展,当前很多系统的产生都是网络技术和计算机相结合的产物,如交通运输系统、商业系统、银行系统等正是计算机应用网络化的具体体现。

  3结语

  随着科学的进步,网络技术的发展,我国的计算机应用越来越普及。计算机的普及和应用,在一定程度提高了工作的效率。当前计算机主要应用于以下几个领域:人工智能领域、过程检测与控制领域、数值计算领域、数据处理领域等。计算机应用的社会功能主要表现在促进社会的信息化,增加社会的交往。当前我国的计算机应用存在的问题主要是计算机技术水平低、信息产业化投资力度小、各地区之间的计算机应用发展不平衡等。当前我国的计算机应用的趋势主要表现为计算机应用正向应用微型化、应用智能化、应用巨型化、应用网络化发展。

  计算机应用专科毕业论文范文二:课程项目化计算机应用论文

  1高职院校计算机应用基础课程现状

  在过去很长一段时间内,计算机应用技术的考核基本都采用期末笔试和上机相结合的模式,既考虑学生的理论知识也顾及到实际操作,虽然看上去完美无缺。但是这样的考核机制是否能真正反映学生的能力掌握情况?以Word操作为例,学生做的只不过是根据所列出的素材和操作要求进行修改操作。但是在真正实际生活中,很少有人会提供完整的素材和操作要求。而是需要学生从一份空白文档开始撰写和编排。因此我们要考核的因该是学生的标准Word文档独立撰写能力,而不是模仿操作能力。

  2计算机应用技术项目化设计实施策略

  2.1以项目为抓手,提高实际操作能力

  高职教育的最大特点在提高学生的动手能力,这是当前高职教育的共识,准确的说就是“在学中做,在做中学”以项目为中心,学生自主学习。同时降低理论知识在课程中的比重,比如硬件和软件知识。我们可以设计一个电脑组装的模拟项目,要求学生以小组为单位,分别完成从硬件选配到装机、系统安装、上网设置、常用软件查找等一系列操作。在项目进行过程中我们可以把重要的理论知识点拆成小在项目实际操作过程中进行基本讲解,比如在组装内存和硬盘时,讲解RAM和ROM之间的区别。在网络设置中引入网络安全的概念。这样在提高学生对课程学习兴趣的同时,也可以加深他们对于计算机的一些基础理论知识的掌握。同时在设计过程中也要注意对于知识的取舍,对于一些非计算机专业不需要掌握的知识如:计算机软件设计模型,计算机数码存储方式等等则可简略带过。

  2.2结合专业实际设计项目驱动,激发学习兴趣

  计算机应用技术课程的教学目的在于培养学生熟练运用计算机解决专业生活中实际问题的能力,因此在课程设计过程中应该紧紧围绕这个目的进行。使学生明白通过学习这门课可使他更好的学习专业知识。只有这样才能真正激发学生的学习热情和积极性。因此在水利工程专业学生的课程设计中,我才用了一个贯穿项目的教学方法,即以一个水工建筑物实习报告项目为一个整体。把整个项目分为三个阶段分别是Word文本主体。Excel数据计算与ppt汇报材料制作等等。项目二:水工建筑物认识报告通过水工建筑物认识报告项目学生可以前期明确自己所需要掌握的知识,同时可以在教师的帮助、指导下掌握解决的方法。并通过项目的完成来实现对课堂所学知识的掌握。提高他们今后运用office软件熟练解决类似问题的能力。取得良好的教学效果。

  2.3设置更为合理互动的考核机制

第2个回答  2024-05-08

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基于大数据技术的电商平台个性化推荐系统研究

摘要:随着电子商务的迅猛发展,如何为用户提供更加精准、个性化的商品推荐服务,已成为电商平台面临的重要问题。本文基于大数据技术,设计并实现了一个电商平台个性化推荐系统。该系统通过分析用户的历史行为数据,挖掘用户的购物偏好,为用户推荐符合其兴趣的商品。本文首先介绍了个性化推荐系统的研究背景和意义,然后详细阐述了系统的设计和实现过程,包括数据采集、预处理、模型训练和推荐算法的设计等方面。最后,通过实际数据集对系统进行测试,验证了系统的有效性和实用性。

关键词:大数据技术;电商平台;个性化推荐系统;用户行为分析;数据挖掘

一、引言

随着电子商务的普及和发展,商品种类和数量不断增加,用户面临着越来越多的选择。如何帮助用户快速找到符合其需求的商品,提高购物体验和满意度,已成为电商平台亟待解决的问题。个性化推荐系统作为一种有效的解决方案,可以通过分析用户的历史行为数据,挖掘用户的购物偏好,为用户推荐符合其兴趣的商品。本文基于大数据技术,设计并实现了一个电商平台个性化推荐系统,旨在提高电商平台的竞争力和用户满意度。

二、相关技术研究

本节主要介绍了个性化推荐系统的相关技术研究,包括推荐算法的分类、优缺点和应用场景等方面。其中,基于协同过滤的推荐算法、基于内容的推荐算法和基于深度学习的推荐算法是当前最流行的几种推荐算法。此外,还介绍了大数据技术在推荐系统中的应用和优势,如数据存储、处理和挖掘等方面的优势。

三、系统需求分析

本节主要对电商平台个性化推荐系统的需求进行了详细分析,包括用户需求、功能需求和非功能需求等方面。其中,用户需求主要包括快速找到符合自己需求的商品、提高购物体验和满意度等;功能需求主要包括数据采集、预处理、模型训练和推荐算法的设计等方面;非功能需求主要包括系统的稳定性、可扩展性和易用性等方面。

四、系统设计

本节主要介绍了电商平台个性化推荐系统的设计方案,包括系统架构、数据库设计、推荐算法的设计等方面。其中,系统架构采用分布式架构,包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和推荐算法层等四个层次;数据库设计主要考虑了数据的存储和查询效率;推荐算法的设计采用了基于协同过滤和基于内容的混合推荐算法,并结合了深度学习技术来提高推荐的准确性和效率。

五、系统实现

本节主要介绍了电商平台个性化推荐系统的实现过程,包括数据采集、预处理、模型训练和推荐算法的实现等方面。其中,数据采集主要通过电商平台提供的API接口和爬虫技术实现;数据预处理主要包括数据清洗、数据转换和数据归一化等步骤;模型训练采用了机器学习算法和深度学习算法相结合的方式;推荐算法的实现则采用了基于协同过滤和基于内容的混合推荐算法,并结合了用户画像和实时数据等信息来提高推荐的准确性和实时性。

六、系统测试与评估

本节主要对电商平台个性化推荐系统进行了测试和评估,包括功能测试、性能测试和效果评估等方面。其中,功能测试主要验证了系统的各项功能是否满足需求;性能测试主要测试了系统的响应时间、吞吐量等性能指标;效果评估则通过实际数据集对系统的推荐效果进行了评估,验证了系统的有效性和实用性。

七、结论与展望

本文基于大数据技术设计并实现了一个电商平台个性化推荐系统,该系统通过分析用户的历史行为数据,挖掘用户的购物偏好,为用户推荐符合其兴趣的商品。通过实际数据集对系统进行测试和评估,验证了系统的有效性和实用性。未来,我们将进一步优化推荐算法和系统设计,提高系统的准确性和效率,为电商平台的竞争力和用户满意度做出更大的贡献。


                                   

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