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深度嵌入聚类算法研究 基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现 基于动力学模型的属性网络重叠社团发现 基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究 公交线路准点预测方法研究 基于深度学习的医学图像分割算法研究 基于CNN的高速公路流量预测 服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发 基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究 基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现 基于CRF的初等数学命名实体识别 基于多尺度 CNN的图片语义分割研究 基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究 基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现 基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现 分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究 基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现 表情识别应用系统的设计与实现 基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究 多源数据库数据采集系统设计与实现 基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现 矩阵分解中的流形结构学习研究 基于无监督的OSN恶意账号检测 深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用 用户评分的隐式成分信息的研究 线性规划求解算法的实现与应用 基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计 基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现 基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现 复杂网络关键节点识别算法比较研究 基于对抗网络和知识表示的可视问答 基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理 匿名可信身份共享区块链的设计与实现 基于图像的场景分类算法的设计与实现 恶意APK静态检测技术研究与实现 车辆再识别技术研究 
我给你一个题目，如果你写出来了，我保你论文得优秀。因为当年我就是选这个题目得的优秀。刚才我在网上搜了一下，网上还是没有与这个系统相关的论文。 《高考最低录取分数线查询系统》基本思想很简单，现在的高考分数线查询是很繁琐的，需要先把分数查出来，然后根据录取指南再找你的分数能被录取的学校，高考过的都知道，高考报考指南是一本多么厚的书。所以，这个系统的思想就是：你用所有高校近十年的录取分数线建立一个数据库，然后开发一个系统，当你输入查询命令的时候（查询命令可以用1，2，3这三个数来代替，用flog实现；输入1，查询的是符合你所输入的分数以下的所有高校信息；输入2，查询的是符合你所输入分数段之间的所有高校信息；输入3，查询大于你所给的分数线的高校信息。）当然，你可以再加上一些附加的功能。大致思想就这些。 郑州今迈网络部竭诚为你解答，希望我的答案能帮到你！
在不同的应用领域，所使用的机器视觉系统相机也有所不同，而按照不同的标准，相机又有着不同的分类： 1、按照信号输出模式的不同进行的分类 根据信号输出模式的不同，机器视觉系统相机可以分为模拟相机和数字相机两种。顾名思义，模拟相机输出的是模拟视频信号，需要经过图像采集卡进行模拟转换后，才能形成数字视频信号来进行一系列的使用；而数字相机则直接输出的就可以是数字视频信号。目前，数字相机以其操作更简单、使用更广泛、功能更齐全的性能优势相较于模拟相机被更广泛的应用。模拟相机按照其扫描运行方式的不同，又可以分为逐行扫描相机和隔行扫描相机两种，而数字相机按照其输出接口的不同，则又有Camera Link接口、GigE接口、1394火线接口以及USB接口相机之分。 2、按照生成图像状态的不同进行的分类 根据生成图像状态的不同，机器视觉系统相机可以分为黑白相机和彩色相机两种。黑白相机是将光信号转换成图像灰度值，生成的图像为灰度图像；而相应的，彩色相机可以将三原色光信号进行转换，输出的则是彩色图像。彩色相机比黑白相机所包含与展现的图像信息更为丰富，更为清晰，因此，两者比较之下，彩色相机的应用程度也在随着社会要求的不断增加而增加。 3、按照芯片结构的不同进行的分类 根据芯片结构的不同，机器视觉系统相机可以分为CCD相机和CMOS相机两种。芯片是相机实现光电信号转换的主要组件，而CCD相机与CMOS相机的主要差异就在于将光电信号转换的方式不同。目前来说，这种分类是最为常用的，CCD相机相较于CMOS相机性能要好一些，也因此所占的市场份额较大一些。不过CMOS的低价位一直是其最大的竞争力，随着科技技术的发展，在性能上开始慢慢缩小与CCD的差距。一直以来，很多人都在咨询到底是CCD相机好还是CMOS相机好，实际上，两者并没有具体的好坏之分，用户在选择时应按照应用的具体需求选择合适的种类，只要是能满足需要的相机，对于用户来说，就是再好不过的了。 4、按照靶面类型的不同进行的分类 根据靶面类型的不同，机器视觉系统相机可以分为面阵相机和线阵相机两种。面阵相机一般用于相机与被检测物体之间没有相对运动的场合，如监控显示等；线阵相机则是常用于连续运动目标成像或大视场高精度成像，例如印刷检测、纺织品检测等。
