面向WebAR的三维模型分层压缩与动画动态绑定技术研究论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章绪论第11-17页　研究背景第11-13页　研究内容第13-14页　论文组织结构第14-17页第二章相关技术第17-31页　实时渲染相关技术第17-21页　　渲染管线第17-19页　　基本图元第19-20页　　着色器第20-21页　开发相关技术第21-25页　　第21-23页　　第23-25页　前端开发相关技术第25-28页　　第26页　　第26-27页　　第27页　　第27-28页　遗传算法第28-29页　本章小结第29-31页第三章三维模型的分层压缩与自适应传输机制第31-67页　现有方案存在的问题第31-33页　三维模型的分层压缩与自适应传输机制的架构第33-36页　三维模型的分层压缩与自适应传输机制的设计思想第36-40页　合并顶点计算模块第40-52页　　三维网格模型压缩算法的顶点合并因子第40-41页　　三维网格模型顶点和三角面片数据的预处理第41-43页　　遗传算法的调整算子及步骤第43-47页　　合并顶点计算模块的设计与实现第47-52页　三维模型分层压缩模块第52-60页　　三维网格模型顶点和面片的分类第52-53页　　三维网格模型的分层压缩第53-56页　　三维模型分层压缩模块的设计与实现第56-60页　三维模型恢复与重建模块第60-65页　　三维网格模型顶点数据的保存形式第60-61页　　三维模型恢复与重建模块的设计与实现第61-65页　本章小结第65-67页第四章三维模型的动画分离与动态绑定机制第67-87页　现有方案存在的问题第67-69页　三维模型的动画分离与动态绑定机制的架构第69-72页　三维模型的动画分离与动态绑定机制的设计思想第72-74页　动画分离模块第74-78页　　三维模型动画的存储形式第74-76页　　动画分离模块的设计与实现第76-78页　交互控制模块第78-82页　　射线检测机制的扩展第78-79页　　交互控制模块的设计与实现第79-82页　动画绑定模块第82-86页　　三维模型动画的绑定方式第82-83页　　动画绑定模块的设计与实现第83-86页　本章小结第86-87页第五章测试与分析第87-115页　测试目标第87-88页　测试设备及环境第88-89页　功能测试第89-104页　　三维模型的分层压缩与自适应传输机制功能测试第89-97页　　三维模型的动画分离与动态绑定机制功能测试第97-104页　性能测试第104-114页　　三维模型的分层压缩与自适应传输机制性能测试第104-112页　　三维模型的动画分离与动态绑定机制性能测试第112-114页　本章小结第114-115页第六章总结与展望第115-117页　工作总结第115-116页　工作展望第116-117页参考文献第117-121页致谢第121-122页攻读学位期间发表的学术论文第122-123页攻读学位期间发表的专利第123页本篇论文共123页，。心脏健康评估系统的设计与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章引言第11-17页　课题背景第11-12页　国内外研究现状第12-14页　课题任务第14-15页　　课题内容第14页　　本人承担任务第14-15页　论文结构第15-17页第二章相关技术介绍第17-31页　数据库介绍第17-18页　心电信号介绍第18-19页　小波变换阈值降噪第19-25页　　小波变换第19-22页　　小波阈值降噪第22-23页　　小波基的选择第23-25页　波检测算法第25-28页　　差分法第25-26页　　希尔伯特变换法第26页　　关联积分法第26-27页　　基于小波变换的模极大值法R波检测的选择第27-28页　心律失常检测算法的实现第28页　框架的选择第28-29页　数据库选择第29-30页　本章小结第30-31页第三章系统的需求分析第31-39页　业务需求分析第31-32页　用户需求分析第32-33页　系统功能需求分析第33-36页　　登录注册功能第33-34页　　个人基本信息功能第34页　　个人设置功能第34页　　心电数据上传功能第34页　　心电数据预处理功能第34-35页　　心电数据可视化功能第35页　　心电信号识别功能第35页　　心律失常判定功能第35页　　心电信号分析功能第35页　　心脏健康评估功能第35-36页　　心电变化趋势功能第36页　系统的非功能需求分析第36-37页　　易用性需求第36页　　可靠性第36页　　可维护性需求第36页　　一般性性能需求第36-37页　　一般性安全性需求第37页　　可扩展性需求第37页　本章小结第37-39页第四章系统的设计第39-57页　系统软件层次架构设计第39-40页　系统功能模块设计第40-48页　　个人信息设置模块的详细设计第41-43页　　心电分析模块的详细设计第43-45页　　心脏健康评估模块的详细设计第45-47页　　登录注册模块的详细设计第47-48页　算法的详细设计第48-50页　　小波变换闽值降噪算法的详细设计第48-49页　　波检测算法的详细设计第49-50页　系统的数据库设计第50-54页　　图设计第50-51页　　数据库表设计第51-54页　系统的界面设计第54-56页　　易用性第55页　　合理性第55页　　规范性第55页　　导向性第55页　　协调性第55-56页　本章小结第56-57页第五章系统的实现第57-67页　系统开发环境介绍第57-58页　心电分析模块的实现第58-62页　　心电数据上传功能的实现第58-59页　　心电数据降燥功能的实现第59页　　心电信号识别与心律失常判定功能的实现第59-60页　　心电数据可视化功能的实现第60-61页　　心电信号分析功能的实现第61-62页　心脏健康评估模块的实现第62-63页　个人信息设置模块的实现第63-65页　登录注册模块的实现第65-66页　本章小结第66-67页第六章系统测试第67-75页　测试方法介绍第67页　功能测试第67-74页　性能测试第74页　本章小结第74-75页第七章结束语第75-77页　论文工作总结第75页　问题和展望第75-77页参考文献第77-81页致谢第81页本篇论文共81页，。基于稠密光流的高分辨率三维场景重建方法研究论文目录摘要第1-6页Abstract第6-10页第一章绪论第10-14页　研究背景和意义第10-11页　三维场景重建技术研究现状第11-12页　论文的研究内容与章节结构第12-14页第二章三维重建基础理论第14-25页　摄像机成像模型第14-17页　镜头畸变第17-18页　摄像机外参矩阵第18-19页　单应性矩阵第19-20页　摄像机标定实现第20-24页　本章小结第24-25页第三章基于金字塔特征与光流匹配的全局姿态优化方法第25-52页　图像匹配第25-35页　　特征提取与匹配第26-32页　　光流匹配第32-35页　初始姿态估计与极线优化第35-40页　　姿态估计第36-39页　　极线优化第39-40页　新图像姿态估计与整体优化方法第40-47页　　空间点计算第40-41页　　姿态估计第41-44页　　姿态整体优化第44-47页　实验结果分析第47-50页　本章小结第50-52页第四章基于稠密光流的高分辨率三维场景构建及3D显示第52-71页　稠密光流第52-61页　　基于多项式近似的稠密光流算法第53-55页　　基于深度学习的稠密光流算法第55-59页　　稠密光流实验结果及分析第59-61页　高分辨率模型构建第61-64页　　稠密点云第61-62页　　表面重建生成高分辨率模型第62-64页　高分辨率模型3D显示第64-70页　　立体视觉原理第65-66页　　基于柱透镜光栅的3D显示第66-68页　　实验结果与分析第68-70页　本章小结第70-71页第五章总结与展望第71-72页参考文献第72-77页致谢第77-78页攻读硕士学位期间发表的学术论文第78页本篇论文共78页，。

　　可扩展的智能合约扫描器的研究与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-14页　论文背景与意义第10页　国内外研究现状第10-12页　主要工作及成果第12-13页　论文组织结构第13页　本章小结第13-14页第二章相关技术调研第14-22页　智能合约漏洞检测方式第14-20页　　模式匹配第14-16页　　形式化验证第16页　　符号执行和符号抽象第16-17页　　其他漏洞检测方式第17-18页　　漏洞检测方式优缺点对比第18-20页　智能合约漏洞检测工具第20-21页　　智能合约漏洞库第20页　　智能合约漏洞检测工具对比第20-21页　本章小结第21-22页第三章智能合约扫描器的系统架构设计与实现第22-35页　背景与需求第22-25页　　背景与应用场景第22页　　需求分析第22-25页　系统设计第25-27页　　智能合约扫描器的整体框架设计第25-26页　　系统序列图第26-27页　核心模块的具体设计和实现第27-34页　　扫描任务管理模块第27-31页　　智能合约漏洞检测模块第31-34页　　检测结果整合模块第34页　本章小结第34-35页第四章智能合约漏洞检测方式的设计与实现第35-56页　智能合约漏洞的协同检测第35-37页　基于DSL的模式匹配检测第37-41页　　代码审计原理第37-39页　　基于DSL模式匹配检测子模块系统设计第39-41页　黑白名单的过滤检测和自动修复第41-43页　基于定理证明的数值属性检测第43-47页　　基于定理证明的数值属性检测子模块系统设计第43-45页　　整型溢出检测第45-47页　系统部署和测试第47-53页　　系统部署第47-48页　　功能测试第48-53页　扫描器的综合评估第53-55页　　扫描器的功能评估第53页　　扫描器的非功能评估第53-54页　　扫描器的检测能力评估第54-55页　本章小结第55-56页第五章总结与展望第56-58页　总结第56页　展望第56-58页参考文献第58-61页致谢第61页本篇论文共61页，。基于字典学习的传统民族服饰多标签标注算法研究与实现论文目录摘要第1-7页ABSTRACT第7-11页第一章绪论第11-17页　研究背景与意义第11页　国内外研究现状第11-14页　　传统民族服饰图像第11-12页　　多标签标注第12-13页　　字典学习第13-14页　论文组织结构第14-15页　本章小结第15-17页第二章字典学习分类与多标签标注原理第17-27页　字典学习第17-20页　多标签标注第20-26页　　多标签标注问题第20-21页　　多标签标注方法第21-24页　　多标签标注评价指标第24-26页　本章小结第26-27页第三章基于字典相关性挖掘与量化空间优化的方法第27-44页　量化空间构建第27-29页　字典相关性挖掘的多标签标注方法与量化空间优化第29-37页　　问题描述第29-30页　　面向空间优化的字典类别逻辑相关性计算第30-33页　　一种基于特征空间的逻辑相关性计算方法第33-36页　　算法求解第36-37页　实验与分析第37-43页　　数据集分析第37-39页　　量化空间构建第39-41页　　量化空间优化第41-43页　本章小结第43-44页第四章基于重建系数增强的字典学习传统民族服饰图像多标签标注方法第44-60页　基于增强重建系数的多标签标注算法第44-49页　　问题描述第44-46页　　结合重建系数的多标签标注算法第46-48页　　算法分析第48-49页　优化结合重建系数的多标签标注算法第49-56页　　算法原理第49-50页　　算法流程第50-52页　　算法求解第52-56页　实验与分析第56-59页　　实验数据集第56页　　参数分析第56-57页　　结果分析第57-59页　本章小结第59-60页第五章传统民族服饰图像多标签标注系统第60-78页　需求分析第60-61页　总体设计第61-63页　数据模型第63页　详细设计与实现第63-70页　　用户管理功能第64-65页　　信息提醒功能第65-66页　　信息存储功能第66-67页　　特征提取功能第67-68页　　模型训练功能第68-69页　　模型测试功能第69-70页　　多标签标注功能第70页　测试用例与功能介绍第70-77页　　测试环境第70页　　测试用例第70-77页　本章小结第77-78页第六章总结与展望第78-80页　工作总结第78页　工作展望第78-80页参考文献第80-87页致谢第87-88页攻读学位期间取得的研究成果第88页本篇论文共88页，。

　　心理学类文章2407篇，页次：1/27页【‖上一页‖‖】转到页[字数:3318点击:2][字数:1501点击:12][字数:3709点击:4][字数:2674点击:4][字数:2989点击:1][字数:9453点击:1][字数:1199点击:11][字数:1072点击:8][字数:1419点击:8][字数:1345点击:16][字数:2237点击:2][字数:882点击:11][字数:1274点击:16][字数:1944点击:3][字数:1083点击:6][字数:4930点击:8][字数:4200点击:7][字数:5503点击:4][字数:5893点击:16][字数:9275点击:13][字数:5300点击:14][字数:6453点击:17][字数:10068点击:12][字数:1009点击:3][字数:4863点击:5][字数:5616点击:8][字数:3061点击:16][字数:1720点击:12][字数:2018点击:2][字数:5101点击:2][字数:2071点击:17][字数:3237点击:0][字数:2632点击:1][字数:1779点击:16][字数:1337点击:4][字数:2459点击:10][字数:2173点击:6][字数:2461点击:18][字数:2859点击:3][字数:1266点击:17][字数:1533点击:14][字数:1461点击:17][字数:1953点击:13][字数:2478点击:3][字数:5872点击:14][字数:2114点击:4][字数:2445点击:11][字数:3092点击:5][字数:3243点击:2][字数:2531点击:5][字数:2338点击:10][字数:2101点击:17][字数:3298点击:6][字数:5839点击:17][字数:4276点击:11][字数:1852点击:10][字数:2034点击:3][字数:2713点击:6][字数:5137点击:14][字数:2138点击:12][字数:3446点击:14][字数:3501点击:15][字数:4401点击:17][字数:2854点击:15][字数:4707点击:3][字数:3365点击:9][字数:1739点击:1][字数:3145点击:18][字数:3131点击:1][字数:3258点击:3][字数:8097点击:14][字数:2392点击:11][字数:3835点击:6][字数:2111点击:15][字数:2217点击:8][字数:1917点击:16][字数:2241点击:10][字数:2084点击:6][字数:2267点击:7][字数:3857点击:11][字数:1334点击:10][字数:2460点击:0][字数:1944点击:10][字数:4861点击:10][字数:2337点击:12][字数:3163点击:11][字数:3863点击:4][字数:3079点击:11][字数:3141点击:1][字数:3496点击:1]德育管理类文章2120篇，页次：1/24页【‖上一页‖‖】转到页[字数:2913点击:18][字数:2547点击:0][字数:2328点击:5][字数:2601点击:11][字数:2583点击:3][字数:3485点击:18][字数:2561点击:2][字数:2261点击:13][字数:1683点击:1][字数:1813点击:10][字数:1364点击:5][字数:3473点击:16][字数:3026点击:3][字数:3324点击:15][字数:1711点击:2][字数:1856点击:17][字数:1547点击:4][字数:1683点击:5][字数:1813点击:18][字数:1724点击:14][字数:2010点击:5][字数:2036点击:3][字数:3074点击:16][字数:2815点击:8][字数:2452点击:12][字数:2727点击:13][字数:2587点击:11][字数:3148点击:14][字数:1309点击:13][字数:2124点击:13][字数:2397点击:13][字数:1368点击:2][字数:1643点击:18][字数:1572点击:6][字数:1458点击:0][字数:1360点击:11][字数:1636点击:18][字数:1003点击:17][字数:1558点击:17][字数:1517点击:13][字数:3332点击:2][字数:1040点击:6][字数:2576点击:18][字数:1724点击:6][字数:1594点击:4][字数:2280点击:0][字数:8523点击:17][字数:3962点击:15][字数:1152点击:7][字数:2254点击:2][字数:1295点击:6][字数:865点击:7][字数:981点击:9][字数:1468点击:4][字数:1547点击:12][字数:2039点击:7][字数:2158点击:3][字数:1376点击:3][字数:1159点击:10][字数:981点击:15][字数:2155点击:10][字数:1361点击:8][字数:1376点击:19][字数:1724点击:18][字数:2869点击:17][字数:2039点击:13][字数:2576点击:0][字数:2307点击:16][字数:4141点击:11][字数:981点击:15][字数:4245点击:8][字数:5182点击:11][字数:1421点击:2][字数:2178点击:4][字数:1740点击:5][字数:4115点击:4][字数:5690点击:4][字数:2089点击:4][字数:5266点击:2][字数:3157点击:20][字数:979点击:15][字数:1499点击:14][字数:1897点击:6][字数:1329点击:6][字数:3854点击:16][字数:1744点击:8][字数:4302点击:2][字数:4280点击:15][字数:2960点击:3][字数:1769点击:19]

　　基于深度信息的运动视频采集与存储分析系统的设计与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章绪论第11-15页　论文课题研究背景和意义第11-12页　论文课题研究内容和目标第12-13页　论文主要工作第13-14页　论文结构第14-15页第二章相关技术分析和介绍第15-27页　物体检测算法第15-19页　　物体检测的传统算法第15-16页　　物体检测的深度学习方法第16-17页　　的工作原理第17-19页　　及其在iOS平台的应用第19页　双目测距技术第19-23页　　立体视觉原理第20-21页　　视差与深度计算原理第21-22页　　立体视觉系统的坐标变换第22-23页　平台介绍第23-26页　　平台的机器学习框架第24-25页　　平台的双目摄像头第25-26页　本章小结第26-27页第三章运动视频采集与存储分析系统的需求分析第27-35页　系统总体需求第27-28页　系统功能性需求第28-33页　　视频智能录制功能第28-29页　　视频分析功能第29-31页　　视频上传功能第31页　　结果展示功能第31-33页　　数据存储需求第33页　非功能性需求第33-34页　　性能需求第33-34页　　易用性需求第34页　　可扩展性需求第34页　本章小结第34-35页第四章运动视频采集与存储分析系统的概要设计第35-47页　系统层次结构设计第35-36页　系统功能流程设计第36-37页　系统模块设计第37-45页　　视频智能录制模块第37-39页　　视频分析模块第39-42页　　视频上传模块第42-43页　　结果展示模块第43-45页　数据库设计第45-46页　　图设计第45页　　数据库表设计第45-46页　本章小结第46-47页第五章运动视频采集与存储分析系统的详细设计第47-69页　视频智能录制模块的详细设计与实现第47-53页　　人体检测模块详细设计第47-50页　　视频智能录制存储模块详细设计第50-52页　　视频智能录制模块方法调用顺序第52-53页　视频分析模块的详细设计与实现第53-60页　　获取角度信息模块详细设计第53-56页　　获取深度信息模块详细设计第56-60页　视频上传模块的详细设计与实现第60-64页　　本地视频相册展示模块详细设计第60-62页　　多视频上传模块详细设计第62-64页　结果展示模块的详细设计与实现第64-68页　　服务器视频信息展示模块详细设计第64-66页　　视频画中画播放模块详细设计第66-68页　　结果展示模块方法调用顺序第68页　本章小结第68-69页第六章运动视频采集与存储分析系统的功能测试第69-83页　测试环境第69页　白盒测试第69-73页　　视频智能录制模块白盒测试第69-71页　　人体检测模块白盒测试第71-73页　黑盒测试第73-82页　　视频智能录制存储功能黑盒测试第73-75页　　人体检测功能黑盒测试第75-76页　　获取角度信息功能黑盒测试第76-77页　　获取深度信息功能黑盒测试第77-78页　　本地视频相册展示功能黑盒测试第78-79页　　视频一键上传功能黑盒测试第79-80页　　服务器视频信息展示功能展示功能黑盒测试第80-81页　　视频画中画播放功能黑盒测试第81-82页　本章小结第82-83页第七章总结与展望第83-85页　工作总结第83页　工作展望第83-85页参考文献第85-89页附录缩略语说明第89-91页致谢第91页本篇论文共91页，。基于处理器跟踪和控制流完整性的软件漏洞利用检测技术研究与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-16页　研究背景第10-11页　研究现状第11-13页　　基于编译器的静态防御技术研究现状第11页　　基于运行时保护的动态防御技术研究现状第11-12页　　研究现状总结第12-13页　论文的主要工作和创新点第13-14页　　主要工作第13-14页　　主要创新点第14页　论文结构安排第14-16页第二章相关技术研究第16-28页　软件漏洞分类及攻击方式研究第16-24页　　内存破坏类漏洞第16-19页　　软件漏洞利用技术第19-24页　程序控制流动态监控技术研究第24-26页　　用户态动态插装技术第24-25页　　基于虚拟机的动态监控技术第25页　　处理器控制流跟踪技术第25-26页　程序控制流图构建技术研究第26-27页　　基于静态分析的控制流图构建技术第26页　　基于动态分析的控制流图构建技术第26-27页　本章小结第27-28页第三章基于处理器跟踪和控制流完整性的软件漏洞利用检测技术研究第28-44页　技术框架第28-29页　基于IPT的程序控制流监控技术第29-32页　　（IPT）第29-31页　　程序控制流监控方法设计第31-32页　基于IPT数据包的指令执行流恢复技术第32-36页　　程序代码空间恢复第33-34页　　数据包全解码第34-36页　基于动静结合的控制流图生成技术第36-40页　　原始控制流图构建第37-39页　　基于执行监控的跳转边补充第39-40页　　程序完整控制流图构建第40页　基于控制流检查的漏洞利用行为识别技术第40-42页　　基于哈希查找的异常控制流搜索第40-41页　　漏洞利用行为识别方法设计第41-42页　本章小结第42-44页第四章基于处理器跟踪和控制流完整性的软件漏洞利用检测技术实现第44-51页　需求分析第44页　主要功能模块设计与实现第44-50页　　程序运行时监控模块第44-47页　　线下分析模块第47-48页　　完整性检查模块第48-50页　本章小结第50-51页第五章系统测试与分析第51-60页　性能测试第51-53页　安全性测试第53-55页　实际漏洞利用检测第55-58页　本章小结第58-60页第六章总结与展望第60-62页　论文工作总结第60页　后续工作展望第60-62页参考文献第62-65页致谢第65-66页攻读学位期间发表的学术论文第66页本篇论文共66页，。

重点推荐:中国企业崛起！维信诺联席总裁严若媛：我国企业OLED市场份额逐步逼近三星【附全球OLED行业分析】 基于隐式社群和多模态的视频推荐算法研究与实现论文目录摘要第1-6页abstract第6-10页第一章绪论第10-16页　课题背景第10-12页　课题主要研究内容第12-14页　主要工作内容第14页　论文结构第14-16页第二章相关技术第16-24页　推荐系统研究第16-21页　　传统推荐系统分类第16-19页　　基于群组的推荐第19-20页　　多模态推荐第20-21页　多模态特征提取第21-22页　　文本特征第21页　　音频特征第21-22页　　图像特征第22页　本章小结第22-24页第三章基于隐式社群的视频推荐算法研究第24-48页　总体框架第24-25页　模型描述第25-40页　　主题聚类第26-29页　　构建三元图（U-K-V）第29-35页　　隐式社群识别第35-39页　　基于群组推荐第39-40页　实验过程与结果分析第40-46页　　数据集描述第40页　　评测指标第40-42页　　参数调整第42-44页　　对比实验第44-46页　本章小结第46-48页第四章基于多模态特征的视频推荐算法研究第48-70页　总体框架第48-49页　模型描述第49-62页　　多模态特征提取第49-57页　　视频特征生成第57-59页　　用户喜好矩阵的生成第59-61页　　推荐第61-62页　实验过程与结果分析第62-69页　　数据集说明第62-63页　　评测指标第63-64页　　参数调整第64-66页　　对比实验第66-69页　本章小结第69-70页第五章结束语第70-72页　全文总结第70-71页　不足和进一步工作第71-72页参考文献第72-76页致谢第76-78页攻读学位期间发表的学术论文目录第78页本篇论文共78页，。基于目标检测与跟踪的视频辅助标注系统论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章绪论第11-17页　研究背景与意义第11-12页　国内外研究现状第12-13页　论文主要工作第13-14页　论文结构第14-17页第二章相关技术概述第17-29页　目标检测算法第17-23页　　两阶段目标检测算法第17-19页　　一阶段目标检测算法第19-23页　目标跟踪算法第23-25页　　经典算法第23-24页　　相关滤波第24-25页　　深度学习第25页　前后端开发技术第25-27页　　框架第25页　　框架第25-26页　　格式第26页　　格式第26页　　格式第26-27页　本章小结第27-29页第三章辅助标注系统需求分析第29-35页　需求概述第29-30页　功能性需求分析第30-33页　　业务需求分析第30-32页　　技术需求分析第32-33页　非功能性需求分析第33-34页　　性能需求分析第33页　　可扩展性需求分析第33-34页　　易用性需求分析第34页　本章小结第34-35页第四章辅助标注方法设计与评估第35-51页　引言第35页　辅助标注算法第35-42页　　算法概述第35-36页　　目标检测第36-38页　　目标跟踪第38-40页　　目标指派第40页　　算法流程第40-42页　关键帧提取第42-45页　　场景切换关键帧提取第42-44页　　易错关键帧提取第44-45页　人工校验规则第45-46页　辅助标注方法流程第46-47页　实验与分析第47-50页　本章小结第50-51页第五章辅助标注系统的设计与实现第51-65页　系统设计原则第51-52页　系统总体设计第52-53页　系统概要设计第53-57页　　自动标注模块概要设计第54页　　关键帧提取模块概要设计第54-55页　　人工校验模块概要设计第55-56页　　文件管理模块概要设计第56-57页　系统详细设计与实现第57-64页　　自动标注模块详细设计与实现第57-59页　　关键帧提取模块详细设计与实现第59-61页　　人工校验模块详细设计与实现第61-62页　　文件管理模块详细设计与实现第62-64页　本章小结第64-65页第六章辅助标注系统测试第65-75页　系统测试环境第65页　系统功能测试第65-69页　非功能测试第69-71页　应用测试第71-73页　本章小结第73-75页第七章总结与展望第75-77页　工作总结第75-76页　未来展望第76-77页参考文献第77-81页致谢第81页本篇论文共81页，。

　　随着全球健康意识的提高，营养健康食品产业作为“健康中国”战略的重要支撑产业之一，其未来发展日益受到关注。2023年11月12日，由中国保健协会保健食品工作委员会、中国保健协会肽与健康产业分会主办的“2023营养与保健食品新政策解读暨行业高质量发展论坛”圆满落下帷幕。

　　在论坛中，中国消费品质量安全促进会副会长、中国消费者权益保护法研究会副会长、原国家市场监管总局执法稽查局局长杨红灿解读了《保护消费者权益就是保护企业的权益》。国家卫健委食品司监测评估处处长陈波解读了《“三新食品”和食药物质目录管理》。太爱肽集团研究院院长郭春雨分享了题为《小分子活性肽产业研究热点》的演讲，阐述了小分子活性肽产业未来的发展方向和研究热点。

　　在行业高质量发展圆桌会议中，行业专家、企业代表等共同探讨营养与保健食品产业的未来新机遇与新挑战。

　　独木难成林，凝聚才能形成合力。一个行业的健康发展是建立在多方有序合作基础之上。此次盛会无疑搭建起了一个营养与健康食品全产业链交流对接的优质平台，使更多的思想、合作、交流在此碰撞，共同推动行业健康发展。

（通讯员：李莹倩）

收藏

收藏

--

--

--

分享

OK28网

分享不易，关注获取更多干货

+ 关注 已关注 取消关注