1. 毕业设计（论文）主要内容：
贪吃蛇是一款经典的手机游戏，一条蛇在封闭围墙里，通过按键盘上下左右四个键控制蛇向上下左右四个方向移动，如果蛇头撞倒食物，则食物被吃掉，蛇身体长一节，同时记1分；若吃到奖励苹果，加两分；若吃到毒苹果，则减3分。在游戏过程中，如果长按住方向键不放，则蛇的移动速度加快，松开方向键，恢复原速。如果蛇在移动中撞到墙或障碍物或者蛇头撞倒自己身体，则游戏结束。本次设计的目的在于学习Java程序设计基本技术，学习用android开发Java程序的相关技术，学会进行项目的需求分析、概要设计、详细设计等软件开发过程。主要内容如下： 1.利用方向键来改变蛇的运行方向。
2.空格键暂停或继续游戏，并在随机的地方产生食物。
3.吃到食物就变成新的蛇体，碰到壁或自身则游戏结束，否则正常运行。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅15篇相关文献（含近五年外文3篇），并每篇书写200—300字文献摘要；2.认真填写周记，完成800字开题报告；3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册；4.完成系统或实验的编码与调试；5.完成10000字以上的毕业论文；6.遵守毕业设计的纪律，每周向指导教师汇报毕业设计有关情况，按时在毕设系统中提交文档； 7.进行论文答辩。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1. 2019/1/11—2019/1/22：查阅参考文献，明确选题； 2. 2019/2/18—2019/3/7：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告,翻译英文资料； 3. 2019/3/8—2019/4/5：熟悉所选用的开发平台进行需求分析，算法或系统设计，分析、比较或实现等； 4. 2019/4/6—2019/5/16 进行系统的编码、调试、集成、测试工作。
(2019.5.16)其中第10周左右(2017.5.4-5.8)进行毕业设计中期检查，需要提交论文前三章和毕业设计框架。
5. 2019/5/17—2019/5/31：完成撰写论文初稿；修改论文，定稿并提交论文评审； 6. 2019/6/1—2019/6/7：准备论文答辩。
4. 主要参考文献
[1]李刚 编著.疯狂Android讲义（第2版）.出版社:电子工业出版社.2013[2]李宁 编著.ExtJS Android SSH整合开发Web与移动SNS.出版社:电子工业出版社.2010[3] JAE KYU L,JONG YEOL L.Android programming techniques for improving performance. 20113rdInternational Conference on Awareness Science and Technology (iCAST) . 2011[4] Manjeshwar A,Agrawal DP.TEEN: A routing protocol for enhanced efficiency in wireless sensor networks. Proceedings of the 15th Parallel and Distributed Processing Symposium . 2001[5] Luigi Atzori,Antonio Iera,Giacomo Morabito. The Internet of Things: A survey[J]. Computer Networks . 2010 (15) [6]James Gosling,Bill Joy,Guy Steele,Gilad Bracha ·《The Java Language Specification 》[7]Roger S.Pressman. Software Engineering A Practitioner’s Approach, 5th ed[M].IEEE Computer Society Press, 2001.1，12-56
[8] Bengio, Yoshua (2009). "Learning Deep Architectures for AI". Foundations and Trends in Machine Learning. 2 (1): 1–127. [9] Bengio, Y.; Courville, A.; Vincent, P. (2013). "Representation Learning: A Review and New Perspectives". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 35 (8): 1798–1828. [10] Schmidhuber, J. (2015). "Deep Learning in Neural Networks: An Overview". Neural Networks. 61: 85–117. [11] Bengio, Yoshua; LeCun, Yann; Hinton, Geoffrey (2015). "Deep Learning". Nature. 521: 436–444. [12] Deep Machine Learning – A New Frontier in Artificial Intelligence Research. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2013.[13] COLLOBERTR，WESTON J．A unified architecture for natural language processing: deep neural networks with multitask learning［C］/ /Proc of the 25th Internationnal Conference on Machine Learning． New York:ACM Press，2008:160-167．[14] RANZATOM，SZUMMERM． Semi-supervised learning of compact document representations with deep networks［C］/ /Proc of the 25th International Conference on Machine Learning． New York: ACM Press，2008:792-799．[15]. WONGWK，SUNM．Deep learning regularized Fisher mappings．IEEE Trans on Neural Networks，2011，22(10):1668-1675.
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