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2017级硕士研究生第2批次送审学位论文院内抽检结果通知

阅读量:10 发布时间:2020-04-16 14:37:05

    为严把我院研究生的培养质量,进一步提高我院研究生的学位论文盲审成绩,学院对2017级硕士研究生第二批次送审学位论文进行了院内抽检。

    本次参检论文共计39篇,其中1篇论文为双不通过,须修改2个月以上方可申请送审;8篇论文为单不通过,认真修改完善后方可送审,若盲审结果含CD则直接推迟答辩。抽检结果详情如下:

论文标题

评审结果1

评审结果2

边缘分层模型的大规模无线传感器网络数据可靠性储存研究

通过

通过

多租户云数据中心虚拟机放置及功耗攻击检测研究

通过

通过

分布式机器学习系统调度优化技术研究

通过

通过

工业时间序列数据预测方法研究

通过

通过

公共自行车需求预测与自平衡行程规划

通过

通过

基于OPC UA的个性化定制生产线信息系统的研究与实现

通过

通过

基于Petri网的信息物理融合系统建模与分析

通过

通过

基于PLC运动控制程序的形式化建模与验证

通过

通过

基于UML模型的测试用例生成和测试用例优先排序技术的研究

不通过

通过

基于贝叶斯优化与小波变换的黑盒对抗攻击研究

通过

通过

基于单目视觉SLAM的无标识增强现实系统

通过

通过

基于动态多注意力与词语义关系的文本蕴含识别研究

通过

通过

基于分支计数频谱和失败测试用例的缺陷定位方法

通过

通过

基于改进DAGPBFT的区块链吞吐量优化研究

通过

通过

基于混沌系统的数字图像加密技术研究

通过

通过

基于卷积神经网络的食物图像分类研究

通过

不通过

基于绝对矩块截断编码的信息隐藏算法研究

通过

通过

基于强化学习的激光导航AGV控制方法研究

通过

通过

基于人脸对齐的多姿态浅浮雕建模

通过

通过

基于深度学习的对话行为识别算法研究

通过

通过

基于深度学习的繁体中文图像文本化系统研究

通过

通过

基于深度学习的开放领域多轮对话技术研究

通过

通过

基于深度学习的浅浮雕设计及优化

不通过

通过

基于深度学习的双关语定位与解释

通过

通过

基于特征变换的集成跨项目软件缺陷预测模型

通过

通过

基于特征融合的动态表情识别算法研究

通过

通过

基于图像和深度学习的人脸表情识别研究

不通过

不通过

基于物联网的列车部件智能管理系统

不通过

通过

基于注意力机制的生产图像自动标注

通过

通过

扩展词典与规则结合的微博情感分类

通过

通过

面向知识图谱的语义相似性图查询方法研究

通过

通过

能效驱动的数据中心服务器自动配置优化研究

通过

通过

融入多种领域信息的跨领域神经网络中文分词

通过

通过

网络热点事件特征实证分析及其应用研究

不通过

通过

无锁内存分配与可靠UDP技术研究及应用

不通过

通过

游戏人物原画的版权保护算法研究

通过

通过

预测视觉FBD执行时间以及优化视觉FBD变量类型模块的研究与开发

不通过

通过

云计算环境下虚拟机动态迁移策略研究

通过

通过

中文电子病历命名实体识别研究

不通过

通过

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                                                                  2020415