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1. 毕业设计(论文)主要内容:
随着日冕仪对日冕物质抛射(CME)观测数据的积累,已证明CME的自动检测与跟踪至关重要。
卷积神经网络在图像分类、目标检测和其他计算机视觉任务中的出色表现促使我们将其应用于CME检测和跟踪。
这是一个有监督的图像分类问题,我们通过使用从在线CME事件库中获得的训练标签用于训练神经网络模型来解决该问题,那些包含CME结构的图像被标记为CME图像。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1.查阅15篇相关文献(不少于3篇外文文献),并每篇书写200—300字文献摘要(装订成册,带封面);2.认真填写周记,完成至少1500字开题报告(“设计的目的及意义”至少800汉字;“基本内容和技术方案”至少400汉字;进度安排应尽可能详细;教指导教师意见应包含:学生的调研是否充分?基本内容和技术方案是否已明确?是否已经具备开始设计(论文)的条件?能否达到预期的目标?是否同意进入设计(论文)阶段?);3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,随开题报告上传至系统;4.完成系统的编码与调试;5.完成10000字以上的毕业论文;6.进行论文答辩。
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
(1)2020/1/13—2020/2/28:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告; (2)2020/3/1—2020/4/30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善; (3)2020/5/1—2020/5/25:撰写及修改毕业论文;(4)2020/5/26—2020/6/5:准备答辩。
4. 主要参考文献
[1] Pengyu Wang,Yan Zhang,Li Feng, et al. A New Automatic Tool for CME Detection and Tracking with Machine Learning Techniques. arXiv:1907.08798[astro-ph.SR]
[2] SimonyanK,ZissermanA.VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION.arXiv:ComputerVisionandPatternRecognition,2014.
[3] HeK,ZhangX,RenS,etal.DeepResidualLearningforImageRecognition.arXiv:ComputerVisionandPatternRecognition,2015.
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