历届北京科技经营管理学院计算机专业毕业设计选题参考表.docx

PAGE

1-

历届北京科技经营管理学院计算机专业毕业设计选题参考表

一、人工智能与机器学习

(1)人工智能与机器学习作为当前科技领域的热点，其应用范围广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、智能决策等多个方面。在自然语言处理领域，通过深度学习技术，可以实现对文本数据的自动分类、情感分析、机器翻译等功能，极大地提高了信息处理的效率。计算机视觉方面，通过卷积神经网络等算法，机器可以识别图像中的物体、场景，甚至进行视频监控和自动驾驶。智能决策则利用机器学习算法对大量数据进行挖掘和分析，辅助人类进行决策，如推荐系统、智能客服等。

(2)在人工智能与机器学习的研究中，算法的创新和优化是关键。近年来，深度学习算法的快速发展，使得计算机在图像识别、语音识别等任务上取得了显著成果。例如，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的应用，极大地提高了识别准确率；循环神经网络（RNN）在自然语言处理领域的应用，使得机器能够理解语言的上下文信息。此外，强化学习等算法的研究，也为智能体在复杂环境中的决策提供了新的思路。

(3)人工智能与机器学习在工业、医疗、教育等领域的应用日益广泛。在工业领域，通过机器学习技术，可以实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率；在医疗领域，通过对患者数据的分析，可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择；在教育领域，智能教育系统可以根据学生的学习情况，提供个性化的教学方案。随着技术的不断发展，人工智能与机器学习将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多便利。

二、大数据分析与处理

(1)大数据分析与处理在当今社会已经成为各行各业不可或缺的技术手段。随着互联网的普及和物联网的发展，数据量呈指数级增长，如何有效管理和处理这些海量数据成为一大挑战。据统计，全球数据量每年以40%的速度增长，预计到2025年，全球数据总量将达到175ZB。例如，在电子商务领域，通过大数据分析，企业可以实时监控用户行为，预测购买趋势，优化库存管理，提高销售额。以阿里巴巴为例，其通过大数据分析，实现了对消费者需求的精准把握，推动了线上线下业务的快速发展。

(2)大数据分析与处理技术在金融行业中的应用尤为显著。金融机构通过分析客户交易数据，可以识别欺诈行为，降低风险。例如，美国银行利用大数据技术，成功识别并阻止了超过10亿美元的欺诈交易。此外，大数据分析还能帮助金融机构进行风险评估、信用评级和投资决策。据麦肯锡全球研究院报告，大数据在金融行业的应用可以为企业带来高达60%的收益增长。在医疗领域，通过对患者病历、基因数据等大数据的分析，有助于医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果。例如，谷歌旗下的DeepMindHealth利用深度学习技术，成功预测了超过5000名患者的糖尿病并发症。

(3)大数据分析与处理技术在城市管理、公共安全等领域也发挥着重要作用。在城市管理方面，通过对交通流量、环境监测等数据的分析，可以优化交通路线，提高城市运行效率。例如，北京利用大数据技术，实现了对交通拥堵的实时监控和预警，有效缓解了城市交通压力。在公共安全领域，大数据分析可以帮助公安机关预防和打击犯罪。例如，我国某城市通过分析大量社会治安数据，成功预测并预防了多起重大犯罪事件。此外，大数据分析在能源、教育、农业等多个领域也展现出巨大的应用潜力，为我国经济社会发展提供了有力支撑。

三、网络安全与防护

(1)网络安全与防护是信息时代的重要课题，随着网络技术的飞速发展，网络安全事件频发。据国际数据公司（IDC）报告，全球网络安全攻击事件每年以20%的速度增长，其中，针对企业的网络攻击事件增加了30%。例如，2017年，全球范围内发生的网络攻击事件中，有超过70%的目标是中小企业。在2019年，全球网络安全支出预计将达到1,321亿美元，其中，云安全、移动安全和物联网安全是增长最快的领域。

(2)网络安全防护的关键在于构建多层次、立体化的安全体系。以我国为例，国家网络安全法自2017年6月1日起施行，标志着网络安全进入法治化时代。企业层面，例如，阿里巴巴集团在网络安全防护方面投入巨大，建立了覆盖云、端、管、链的安全架构，通过人工智能技术实现了对恶意攻击的实时检测和响应。同时，阿里巴巴还与全球多家安全组织合作，共同应对网络安全威胁。

(3)针对日益复杂的网络安全威胁，全球网络安全产业正在不断创新。例如，腾讯公司推出的“腾讯云安全”产品线，为用户提供包括云安全、网站安全、移动安全等在内的全方位安全解决方案。此外，我国还积极推动网络安全技术研发，如量子密钥分发、安全芯片等，以提升国家网络安全防护能力。在国际合作方面，我国与多个国家和地区开展了网络安全领域的交流与合作，共同应对全球网络安全挑战。

四、云计算与虚拟化

(1)云计算与虚拟化技术是信息技术领域的重要创新，它们为企业