计算机检测论文题目
这个看你熟悉什么方向的去定，然后就是看你熟悉那种语言，比如：c#，java，PHP，c，c++等等还有就是功能那些都是需要确定好的，然后就是框架那些了，一般框架就有MVC，ssm，ssh等等我的建议是你最好选择网站或者系统类的选题为佳
计算机类毕业设计(论文)参考题目
马上就要进行毕业设计了，你是否还在为选题而烦恼呢?下面是我为大家收集的关于计算机类毕业设计(论 文)参考题目，希望能够帮到大家!
1、 ××大学学籍管理系统开发与设计
2、 ××公司固定资产管理系统的开发与设计
3、 ××局人事劳资管理信息系统分析与设计
4、 用POWERBUILDER实现工资管理系统
5、 ××省特种设备监督检验所仪器设备管理系统的开发与设计
6、 ××市电源空调集中监控系统报表管理及技术资料动态管理的实现
7、 ××县电信局通信线路工程管理系统
8、 ××学院毕业生就业管理系统的开发与设计
9、 本地网通信线路计算机管理系统的设计与实现
10、 长途交换机 S1240 呼叫局数据管理
11、 传输资料计算机管理系统的开发
12、 大客户管理系统的开发与设计
13、 电信集团(大)客户关系管理系统以及和电信97网的嵌入集成
14、 利用Dlephi开发电信大户管理系统
15、 地下线路资源图形、数据管理系统的设计和开发
16、 光缆线路维护资源管理系统的设计与实现
17、 电话卡业务管理系统
18、 电信管线资源管理系统的设计与实现
19、 电信机房综合管理系统的设计与实现
20、 电信接入网钥匙管理系统的设计与实现
21、 工程项目综合管理系统的设计与实现
22、 广告代码管理系统—基于WEB的应用系统设计实现
23、 基于BS结构的学籍管理系统的研制与开发
24、 基于GSM短消息的可WEB管理的客户调查系统
25、 基于INTERNET的'远程成绩查询管理系统的设计与实现
26、 基于Web的DMTF的网络管理软件的设计与实现
27、 基于WEB的教务管理系统
28、 教务在线系统教学计划管理子系统性
29、 联通193话费管理系统的设计与实现
30、 论企业生产管理ERP系统的设计与实现
31、 面向计算机应用领域—图书馆管理信息系统的开发与实现
32、 企业信息管理与发布—发布与访问控制子系统
33、 全国组织机构代码管理系统WWW技术建设方案
34、 商场电子类产品库存管理系统
35、 上海贝尔S1240程控交换机设备号管理系统
36、 数据维护管理Call center的设计
37、 图书馆管理信息系统的设计与实现
38、 网络信息管理系统
39、 无线寻呼营业微机管理系统
40、 校园信息管理系统——ASP动态网站建设
41、 移动网络硬件资源调配管理系统的总体设计
42、 邮政储蓄业绩管理信息系统
43、 远程成绩查询管理系统的设计与实现
44、 168声讯系统全省联网的开发与实现
45、 ××公司办公工作区域计算机局域网的设计
46、 ××区政府电子政务宽带网的建设规划
47、 基于 Intranet 的企业信息网络建设
48、 利用ASP实现OA网的设计——xx省通信光缆线路维护网
49、 利用ASP实现数据的传输和处理——电信大客户网上互动平台系统分析与设计
50、 企业局域网规划设计
51、 校园多媒体网络教学系统的设计和实现
52、 PSMS动力设备及环境集中监控系统
53、 ××市电源空调及接入网环境集中监控系统的设计与实施
54、 动力集中监控系统采集单元设备驱动软件设计
55、 在Web中的应用
56、 BMP图像的有损压缩和解压
57、 CLIENT/SERVER环境下数据库应用系统的开发
58、 C语言多媒体开发与设计--题库维护及抽题子系统
59、 IDEA 加密算法
60、 INTERNET网络协议的研究与实现
61、 INTRANET安全与防火墙的应用
62、 IP网络环境下的视频图像传输及播放
63、 JSP构建VOD(视频点播)网站
64、 LED矩阵式显示屏的设计
65、 LINUX网络编程----实现一个局域网的电子邮件系统
66、 Nokia移动交换子系统检测数据的采集及数据处理
67、 ORACLE数据库不同建表策略对移动计费系统的影响
68、 POWERBUIDER数据窗口技术动态报表的实现
69、 WEB服务器软件的设计与实现
70、 WEB环境下BBS的建立和主要功能
71、 ×× 通信针对电子政务提出的信息化解决方案
72、 ××本地交换网时间同步系统
73、 ××市电信公司营运数据存储备份系统建设方案
74、 ××银行接入INTERNET方案设计
75、 报刊分发电子显示系统的开发与设计
这个看你熟悉什么方向的去定，你可以去看看 51开源
计算机软件检测论文
软件技术与硬件技术相比较,其发展的空间更为广阔、应用的领域更为广泛,因此计算机软件技术得到了关注和发展。下面是我为大家整理的计算机软件技术毕业论文，供大家参考。
摘要：目前，高职软件技术专业的教学改革势在必行，本文介绍了问题研究的必要性和Moodle平台的功能，探讨了基于Moodle平台进行混合式教学的教学过程。
关键词：Moodle平台;混合式教学模式
1概述
目前，高职学院主流的教学主体为教师的教学模式早已不能满足社会对人才的需求。这要求我们积极进行教学改革开展以学生为主体的教学模式的探索。混合式教学模式是教育信息化发展而出现的一种新教学模式。其意义在于将学生在网络上的自主学习和传统课堂上的教学相融合，是多种教学方式、学习方式和教学媒体的整合。因此，基于Moodle平台的高职软件技术专业混合式教育模式研究具有十分重要的意义。
2Moodle平台简介
Moodle是一个开源课程管理系统(CMS)，是一个免费开放源代码的软件，以社会建构主义为其主要的理论基础。Moodle是ModularObject-OrientedDynamicLearningEnvironment的缩写，即模块化面向对象的动态学习环境。在基于Moodle平台的教学活动中，教师和学生都是主体，彼此相互协作，共同建构知识。Moodle平台有主要三个方面的功能：课程管理、学习管理和系统管理，其中课程管理包括课程教学组织、教学资源组织、学生学习活动组织、学生评价组织等管理;学习管理包括：记录学习情况、下载学习资源、开展协作活动、测验与作用等;系统管理包括系统模块管理、课程管理、模块管理、用户管理和系统参数设置。Moodle平台有系统管理员、教师和学生三种用户角色。其中，系统管理员主要负责搭建Moodle平台的软硬件环境，可分为课程管理员和网站管理员。课程管理员负责课程的创建和管理，网站管理员负责对Moodle平台进行配置和维护。教师角色中的主讲教师和辅导教师是按照权限不同来分的。主讲教师可以组织教学活动，建设教学资源，进行日常教学管理。可以为学生分组，添加或注销学生，可以授权辅导教师，可以设置课程“密钥”。辅导教师不能参与课程设计，只能组织学生的管理成绩、课外讨论、查看日志等，在日常教学过程中监督学生的学习活动。在指定教师时，如果不特定教师编辑权限，该教师就默认为辅导教师。学生角色可以在线学习网络课程资源，参加在线测试，在线进行讨论，并将自己的学习历程以及学习心得写在自己的博客上。学生可以建立一个在线档案，包括照片和个人描述。
3基于Moodle平台的高职软件技术专业混合式教学模式的教学过程设计
混合式教学是指融合不同的教学模式和不同的应用方式来进行教学的一种策略，它结合了课堂教学和网络教学的优势。下面以《Java程序设计》这门课程为例来介绍如何基于Moodle平台进行混合式教学模式的教学过程设计。
混合式教学模式的教学资源设计
教学资源是混合式教学模式的基本保障，主要指与所授课程相关的教学材料，包括课程的教案、课程的课件、实训指导、教学大纲、复习题、拓展资料等。随着慕课的兴起，在《Java程序设计》课程的教学资源设计中，教师可将课程的教学内容制作成慕课放在Moodle平台上供学生课余时间观看。既方便了课堂上未听懂的学生进一步学习，也为基础好的学生提供了预习的资源，增强了学生对知识的掌握程度。
混合式教学模式的教学课程内容设计
《Java程序设计》课程的操作性强，采用任务驱动的教学方式能督促学生课前预习、课后复习，提高动手能力，从而激发学习的兴趣。下面以《Java程序设计》中《类和对象实现》一节为例，说明教学内容的设计。
教学目标
知识目标
①类与对象概念与特征、属性和方法;②类与对象的关系;③定义类的语法;④创建类的对象，使用对象的步骤。
能力目标
①运用面向对象程序设计思想分析类和对象特征;②会创建和使用类和对象。a教学任务“人”是社会主体，日常生活中要想描述一个人主要包括姓名、年龄、性别、体重、家庭地址等信息。任务要求在计算机中使用Java语言对“人类”进行描述，并用Java代码实现，最后打印出人的信息。b实训任务第一，编写一个电脑类，属性包括品牌、型号，方法为显示电脑信息，并测试类;第二，编写一个手机类，属性包括手机品牌、手机型号，方法为显示手机信息，并测试类。
混合式教学模式的课堂教学活动设计
课堂教学活动设计是混合式教学模式的关键。Moodle为教师和学生的互动提供了很好的平台，学生可以针对教学内容展开讨论或者提出问题，也可以发表自己的心得体会。教师可以在教学过程中设置测试来及时检验学生的学习效果，还可以创建一些趣味性话题，鼓励学生参与并给予加分奖励，同时还要在Moodle平台中跟踪学生的发言，并及时给出反馈。下面以《Java程序设计》中《类和对象实现》一节为例，说明教学活动的设计。课前：将教学课件上传至Moodle平台，供学生预习。课中：①(10分钟)利用Moodle平台中的“测验”功能，针对上创建一套试题来考查学生对上节课知识的掌握情况。②(30分钟)利用课件和案例演示讲解本次课知识点。③(35分钟)布置并指导学生完成实训任务。④(15分钟)总结并布置作业。课后：创建讨论话题，鼓励学生积极参与。
4总结
基于Moodle平台的混合式教学模式，能够激发学生学习的兴趣，提高学生的自主学习能力，营造良好的学习环境。同时也存在一些问题，可根据每个学校的需求，进行二次开发，增加功能，更好地为教学服务。
参考文献：
[1]李明，胡春春.基于Moodle平台的“合作—探究”式网络教学平台研究[J].吉林省教育学院学报，2011(3).
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[4]赵俞凌，鲁超.基于Edmodo平台的高职写作课程混合式教学设计[J].金华职业技术学院学报，2015(1).
【摘要】近年来，在社会经济快速发展的同时，一定程度上带动了科学技术的进步。而在此过程中，智能手机与个人电脑得到了发展，并且逐渐融入到人们日常的生产生活当中，被广泛地应用。其中，在智能操作系统当中，安卓操作系统占据重要地位，并且其开放性相对明显，这样一来，智能手机与个人电脑应用的优势就更大。由此可见，在安卓操作系统的基础上开发软件具有重要的现实意义。本文对安卓操作系统的开发平台进行了全面分析，并重点阐述了在安卓操作系统基础上的应用软件开发。
【关键词】安卓操作系统;应用软件;开发;分析
众所周知，信息技术在其自身的发展过程中，电子产品的丰富性与多样性充分地展现出来，并且使得人们生活方式有所改变，一定程度上为人们日常生产与生活带来了便利。正是因为安卓操作系统自身独特的开放性特征，使其同电子设备实现了有效地沟通，并且始终能够满足用户不同需求。现阶段，安卓手机已经被广泛使用，并且已经普及，在此背景下，使人们开始重视其便携性问题，希望能够时刻进行操作，所以，在安卓操作系统的基础上，应该积极开发出相应的应用软件，这是当前安卓操作系统工作领域中亟待解决的问题。
1安卓操作系统开发平台
在安卓操作系统平台中，其主要的构成部分就是应用软件、中间件以及用户界面和操作系统，给予平台各层分离有力的支撑与保障，使得各层中间都能够保证分工的明确性[1]。通常情况下，安卓操作系统中的应用程序框架可以有效地提供API，同时还能够合理地设计出其自身特有的功能模块，这样一来，还可以实现为其他应用程序提供有价值的使用依据。在安卓操作系统当中，其最核心的应用程序就是联系人、网络浏览器、日历、SMS应用程序以及电子邮件等等。在编写并设计应用程序的过程中，开发工作人员需要对Java语言进行充分地利用，这样才能够确保系统程序和开发程序所包含的资源实现共享。在此基础上，安卓操作系统还能够向组件提供相应的C/C++库集合，然而，开发工作人员不能够对其进行直接调用，一定要根据上层的应用程序框来实现C/C++库的应用[2]。通常情况下，安卓操作系统库的构成内容是媒体库、FreeType、界面管理和SQLite等多种系统。
2基于安卓操作系统应用软件开发的重要意义
随着科技发展与人们生活水平的提升，始终对个人电脑与智能手机在社会经济当中的发展情况产生影响。现阶段，我国智能手机市场始终处于爆炸式增长的趋势，而截至到2013年，智能手机的普及率也迅速上升，将近2/3的国民都已经拥有智能手机[3]。然而，国民拥有智能手机的技术水平也处于上升的阶段，其中，智能手机终端CPU处理能力以及存储和用户交互等方面的能力都出现了明显的提高，以上内容也同样是智能手机关键性的指标，所以，一定程度上对于安卓操作系统应用软件的开发工作提供了有力的硬件基础。基于安卓操作系统的应用软件开发能够保证使用者手中安卓智能操作系统同社会各行业经济发展过程中所使用的电子设备实现有效连接，进而能够为使用者提供更具特色与专业化的服务。若安卓智能操作系统应用软件能够得到广泛地应用，必然会为人们的生产与生活带来便利与实用价值，进而更方便人们的工作与生活。
3安卓操作系统概述
安卓发展史
安卓股份有限公司位于美国加州，公司成立于2003年，并在2005年被谷歌所收购。谷歌公司的主要目标就是要创建标准化与开放化的安卓系统移动客户端平台[4]。同其他智能手机的操作系统相比，安卓操作系统的开放性更加明显，并且能够在其实际运行的过程中始终处于开放状态，同时还能够同其他电子设备实现数据链接，在此基础上，更好地实现高级操作。安卓系统是智能手机当中的一种智能操作系统，所以，其更新的速度相对较快，当前最新版本已经是(M)操作系统
安卓开发平台结构与特征
(1)应用程序层。
智能手机操作系统中的安卓系统，其自身就能够为智能手机的运行提供相应的应用软件，而且，其基本的应用软件都是操作系统本身所配置的，主要的表现形式就是系统应用[5]。然而，在智能手机实际运行的过程当中，这些应用软件同其他的应用软件共同享受同等资源的支配权利。
(2)应用程序框架。
在智能手机操作系统当中的安卓操作系统，本身明显的特征就是能够支持使用者的软件运行，但是，需要基于应用程序框架。而且在安卓智能操作系统当中，各应用软件都能够设计出特有功能模块，只要保证功能的设置与应用程序框架的具体需求相吻合，就能够获取安卓系统有力的支持，最终同其他的功能模块实现信息的交互。
(3)内核设置。
安卓系统是基于发展起来的，所以，该系统的核心就已经集成了Linux的绝大多数特点[6]。而且，其中主要部分就涉及到安卓系统安全认证及网络协议栈等等内容。但是，也正是这种智能集成，使得安卓系统得到了全面发展，也确保该系统实现了层叠式体制结构的构建，积极地提高了安卓系统实际运行的效率。
安卓应用系统基本组件
(1)应用表示层。
在应用软件实际运行的过程中，该组件能够有效地保证应用软件系统同用户的交流，并且在运行时，表示代码需要以特定形式表现，这样能够合理地缓解了系统内部设置的压力。
(2)无可示界面。
该组件同应用表示层的地位同等，都是单独安卓组件，但是最主要的差异就在于，该徐建使用者根本不能够在系统后台运行，而且不能够看到实际的运行状态[7]。同时，由于无可示界面自身的设计特征，无需同用户信息交互，但是却始终为其提供服务，因此，也可以将其当作无形用户界面。
(3)接收广播通知组件。
该组件同事件监听器相似，属于事件推送机制，而在其内部，将安卓应用当中的其他组件作为事件来源信息来进行推送，这就是该组件具体的服务内容。
(4)安卓开发环境搭建。
安卓智能操作系统是开放型的操作平台，所以，在安卓操作系统基础上所开发设计的应用软件，仅对系统原有安卓系统加装系统开发软件即可，这样就能够实现安卓系统应用软件开发。
4Java多线程编程
要想实现Java多线程，就需要积极地运用Thread类子类，使用覆盖方法，即run()[8]。把所要执行代码添加至上述方法当中。但是，这种实现方法存在自身不足，如果该类已经继承另一类，那么就无法对该类继续继承。其次，可以建立Java程序接口，利用该接口用户命令信息能够通过运行命令的方式重新编写命令，并且在重写以后沿数据接口能够直接送至电子设备命令执行阶段，进而有效地提升电子设备命令执行的效率。
5基于安卓操作系统手机遥控PPT播放软件的开发
实用性分析
由于PPT演示实际应用简单，并且图文并茂，所以，在报告或者是会议当中被广泛使用，是一种信息展示的有效形式。然而，传统PPT的展示需要会议的主持人员或者是演说者使用鼠标对PPT的文件播放进行控制。这种方法在实际的应用过程中，为了确保PPT资料的展示具有一定的匹配性，所以，演讲者与会议的主持者始终在电脑旁边，这样就会影响到演讲者个人发挥。在科技快速发展的背景下，激光笔代替原有鼠标，对演讲者来说是一种解放。然而，在PPT书写与绘画要求方面并未得到满足，因此，导致控制方式与演示需求间存在一定的供需矛盾，所以，必须要设计出能够脱离鼠标的一种演讲方式。正因为安卓智能手机系统具有一定的开放性，并且，其处理器的效率较高，所以，大尺寸高分辨率的屏幕都能够在手机中显示并书写。
系统设计
这种PPT播放软件通常被使用在个人电脑中，其架构与系统相吻合，可以被划分为两部分：①客户端;②服务器端。客户端就是在用户电脑中所运行的PPT程序，然而，服务器端则是网络架构服务器的一种链接形式[9]。在此范围内，客户端可以利用网络通信以及其服务器来实现通信。由于这种应用软件相对成熟，所以，其架构与操作系统都十分完善，可以同其他电子信息系统实现链接，并且实际的开发环境十分优秀。设计应用软件的时候，可以将其分成服务器的子系统与终端的子系统。在PPT应用软件当中，服务器端子系统的应用是一种有效地改进，并且被集中于软件系服务器端，可以在服务器端加装自己设计的手机遥控PPT播放软件服务器端。这种方法能够保证PPT系统当中的服务器端同移动终端子系统实现命令信息交互，并且实现移动终端子系统更好地控制手机遥控PPT播放软件。服务器的子系统，其主要的任务就是实现终端PPT文件发送的接收与解析，并且接受终端的控制命令等等。而移动终端的子系统，其主要的工作内容就是发出系统运行命令，同时需要对服务器子系统反馈PPT页面信息予以接受。另外，还应该不断强化移动终端的子系统，使其画板功能更丰富，确保其在手机遥控该软件的过程中，能够有效地下达命令，确保使用者能够以多种方式操控PPT展示。
软件测试与运行结果的展示
完成手机遥控PPT播放软件的编程设计工作后，必须要对其实际的运行状态予以检测，进而确保该软软件具有一定的实用性，同时，还需对其设计效果予以客观地评价。文章对手机遥控PPT播放软件及PPT的展示能力进行了实际检测，并且真实地验证了该软件的功能与效果。在实际的测试过程中，以不同移动数据终端同手机遥控PPT播放软件的服务器子系统实现链接，并且在测试的过程中确保软件自身链接的安全，在移动数据终端处输入相对复杂的信息内容，并且，该软件仍然可以在电脑的页面中快速反应出智能手机具体的指令信息内容。由此可见，站在客观的角度上来看，手机遥控PPT播放软件的设计是成功的，同时也证明了在安卓系统基础上开发应用软件的可行性，实际所开发的应用软件是具有现实应用意义的。
6结束语
综上所述，在智能手机发展和更新的背景下，很多人开始意识到随身通信工具的重要作用，所以对于智能手机更加重视。因为智能手机内置处理器处理能力极强，并且应用程序相对丰富与多样，因此，在人们的日常生产生活当中被广泛应用。当前，安卓操作系统是智能手机重要的操作平台，并给在市场中占据较大份额，所以对于社会发展具有积极地推动作用。由此可见，在安卓操作系统基础上开发应用软件并及时进行更新具有重要的积极作用。
参考文献
[1]杨潇亮.基于安卓操作系统的应用软件开发[J].电子制作，2014(19)：45~46.
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[3]王子榕.浅谈基于安卓操作系统的应用软件开发[J].通讯世界，2015(14)：220.
[4]李帅.浅论基于安卓操作系统的应用程序开发[J].电子制作，2015(2)：87.
[5]乔頔.Android系统应用软件3D界面的设计和开发[D].中国人民大学，2012.
[6]朱婷婷.基于Android平台的PKM软件的研究与设计[D].浙江师范大学，2012.
[7]尚忠阳.一种基于安卓手机的定位服务应用软件的设计与实现[D].北京邮电大学，2014.
[8]伍贤珍.基于Android平台的智能电话应用软件模块设计与开发[D].哈尔滨工业大学，2013.
基本上是的。手机好像不好查。
不一定，网站跟手机端也都一样，只要手机能上传成功就可以查重。不过有的学校自己会有跟平台网站合作，可以免费去查重，而且还是比较准确的。七七八八的网站不建议去查重。
学术论文还是毕业论文？毕业论文一般就是xxx项目测试实践，学术性的话就xx领域软件测试方法及用列设计思路
关于计算机检测的论文
入侵检测技术论文篇二 浅析入侵检测技术 摘 要 入侵检测系统是一个能够对网络或计算机系统的活动进行实时监测的系统，它能够发现并报告网络或系统中存在的可疑迹象，为网络安全管理提供有价值的信息。 关键词 入侵检测 信号分析 模型匹配 分布式 中图分类号：TP393 文献标识码：A 随着计算机技术尤其是网络技术的发展，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂的、互连的开放式系统。这给人们在信息利用和资源共享上带来了无与伦比的便利，但又面临着由于入侵而引发的安全问题。传统的安全防御策略( 如访问控制机制、防火墙技术等)均属于静态的安全防御技术，对网络环境下日新月异的攻击手段缺乏主动的反应。由于静态的安全技术自身存在着不可克服的缺点，促发了人们在研究过程中新的探索，从而引出入侵检测这一安全领域的新课题的诞生。入侵检测是动态安全技术的最核心技术之一，是防火墙的合理补充，是安全防御体系的一个重要组成部分。 1 入侵检测系统( IDS) 执行的主要任务 所谓IDS就是一个能够对网络或计算机系统的活动进行实时监测的系统，它能够发现并报告网络或系统中存在的可疑迹象，为网络安全管理提供有价值的信息。IDS 执行的主要任务是：监视、分析用户及系统活动;对系统构造和弱点的审计;识别反映已知进攻的活动模式并向相关人士报警;异常行为模式的统计分析;评估重要系统和数据文件的完整性;操作系统的审计跟踪管理，并识别用户违反安全策略的行为。 2 入侵检测的步骤 信息收集 入侵检测的第一步是信息收集。内容包括系统、网络、数据及用户活动的状态和行为。 入侵检测利用的信息一般来自以下4方面：系统和网络日志文件：目录和文件中的不期望的改变; 程序执行中的不期望行为;物理形式的入侵信息。这包括两个方面的内容：一是未授权的对网络硬件的连接;二是对物理资源的未授权访问。 信号分析 对上述4 类收集到的有关系统、网络、数据及用户活动的状态和行为等信息， 一般通过3 种技术手段进行分析：模式匹配、统计分析和完整分析。其中前两种方法用于实时的入侵检测，而完整性分析则用于事后分析。 响应 入侵检测系统在发现入侵后会及时做出响应， 包括切断网络连接、记录事件和报警等。响应一般分为主动响应和被动响应两种类型。主动响应由用户驱动或系统本身自动执行， 可对入侵者采取行动、修正系统环境或收集有用信息;被动响应则包括告警和通知、简单网络管理协议( SNMP) 陷阱和插件等。 3 常用的入侵检测方法 基于用户行为概率统计模型的入侵检测方法 这种入侵检测方法是基于对用户历史行为建模， 以及在早期的证据或模型的基础上， 审计系统实时的检测用户对系统的使用情况， 根据系统内部保存的用户行为概率统计模型进行检测， 当发现有可疑的用户行为发生时， 保持跟踪并监测、记录该用户的行为。 基于神经网络的入侵检测方法 这种方法是利用神经网络技术进行入侵检测。因此， 这种方法对用户行为具有学习和自适应功能， 能够根据实际检测到的信息有效地加以处理并作出入侵可能性的判断。 基于专家系统的入侵检测技术 该技术根据安全专家对可疑行为进行分析的经验来形成一套推理规则， 然后在此基础上建立相应的专家系统， 由此专家系统自动对所涉及的入侵行为进行分析该系统应当能够随着经验的积累而利用其自学习能力进行规则的扩充和修正。 4 入侵检测技术的发展方向 分布式入侵检测与通用入侵检测架构 传统的IDS一般局限于单一的主机或网络架构， 对异构系统及大规模的网络的监测明显不足， 同时不同的IDS 系统之间不能协同工作， 为解决这一问题， 需要分布式入侵检测技术与通用入侵检测架构。 智能化的入侵检测 入侵方法越来越多样化与综合化， 尽管已经有智能体、神经网络与遗传算法在入侵检测领域的应用研究， 但是这只是一些尝试性的研究工作， 需要对智能化的IDS 加以进一步地研究以解决其自学习与自适应能力。 入侵检测的评测方法 用户需对众多的IDS 系统进行评价， 评价指标包括IDS 检测范围、系统资源占用、IDS 系统自身的可靠性。从而设计通用的入侵检测测试与评估方法和平台， 实现对多种IDS 系统的检测已成为当前IDS 的另一重要研究与发展领域。 与其它网络安全技术相结合 结合防火墙、PKIX、安全电子交易SET 等新的网络安全与电子商务技术，提供完整的网络安全保障。 入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术， 提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护， 在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。从网络安全立体纵深、多层次防御的角度出发， 入侵检测理应受到人们的高度重视， 这从国外入侵检测产品市场的蓬勃发展就可以看出。在国内， 随着上网的关键部门、关键业务越来越多， 迫切需要具有自主版权的入侵检测产品。入侵检测产品仍具有较大的发展空间， 从技术途径来讲， 除了完善常规的、传统的技术( 模式识别和完整性检测) 外， 应重点加强统计分析的相关技术研究。入侵检测是保护信息系统安全的重要途径， 对网络应用的发展具有重要意义与深远影响。研究与开发自主知识产权的IDS 系统将成为我国信息安全领域的重要课题。 参考文献 [1]耿麦香.网络入侵检测技术研究综述[J].网络安全技术与应用，2004(6). [2]王福生.数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用[J].现代情报，2006(9). [3]蒋萍.网络入侵检测技术[J].郑州航空工业管理学院学报，2003(3). 看了“入侵检测技术论文”的人还看： 1. 关于入侵检测技术论文 2. 计算机网络入侵检测技术论文 3. 论文网络病毒检测技术论文 4. 安全防范技术论文 5. 计算机网络安全技术论文赏析
计算机常见故障检测及维护方法分析论文
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摘要：计算机技术在当今社会越来越被广泛的应用，并逐渐成为我们生活工作中不可缺少的部分，计算机在使用中经常会出现一些故障，对于计算机维护，不仅是维修人员的责任，更是每个计算机使用者的责任，当遇到计算机常见故障中的一些简单故障时，不用找维修人员自己就可以解决了，因此，对于计算机维护中的常见故障进行了解并懂得其处理方式是很有意义的。本文将就计算机常见故障检测及维护方法进行分析。
关键字：计算机常见故障检测维护方法
中图分类号： 文献标识码：a 文章编号：
一、计算机系统故障分析原则
1、仔细观察原则检修前的观察一般包括“看、听、闻、摸”四个步骤。
看，分两个方面，一是看故障现象，二是看外观。听，主要是听警报报声和异响声，
根据声音来判断故障。闻，主要是闻主机是否有烧焦的味道。摸，主要是触摸元器件表面是否有烫手的感觉。
2、先想后做原则
首先，根据观察到的故障现象，分析故障可能产生的'原因。先想好怎么做，再实际动手。其次，对观察到的现象，可根据以前的经验着手试一下。若问题没有解决，尽可能去查阅相关资料，看有无相应的技术要求、使用特点等。
3、先软后硬原则
从整个维修判断过程看，我们总是先判断是否为软件故障。对于不同的故障现象，分析的方法是不一样的。待软件问题排除后，再着手检查硬件。
4、主次分明原则
有时可能会看到一台故障机不止一个故障，而是有两个或两个以上的故障现象。应该先判断、解决主要的故障现象；修复后，再解决次要故障现象，有时可能次要故障就不再需再维修了。
计算机病毒检测技术探究论文
摘要： 本文对计算机病毒进行系统的概括，对新病毒的特点进行总结，分析计算机病毒的重要作用，并对计算机病毒检测技术进行具体探究，旨在为我国的计算机病毒检测提供理论帮助。
关键词： 计算机病毒；检测技术；作用；探究
1、计算机病毒的概况
计算机病毒是指能够对计算机的程序造成破坏的编码。随着科技的进步，计算机病毒也在不断更新，攻击速度变快，传播途径更加广泛，破坏力更大。计算机病毒的发展主要体现在以下几个方面：
新特点
计算机病毒随着计算机技术在不断发展，新的计算机病毒的种类增多，传播速度较快，能够主动传播。此外，新病毒的“蠕虫特征”使得病毒能够在自身不断复制的基础上，利用网络传播到其他程序上。
新途径
计算机病毒的传播途径多种多样，除了以QQ、邮件、网页等途径进行传播，计算机病毒还能够利用软件的漏洞来传播和攻击。此外，计算机病毒能够同时利用多个软件的漏洞进行攻击，且攻击力度增大，导致计算机安全系统遭到破坏。
新功能
除了自动复制的功能外，计算机病毒还具有远程控制的功能。当病毒成功入侵计算机后，通过病毒对计算机的系统进行远程控制，这种病毒与入侵者非常相似，能够盗取计算机内的信息或者导致计算机的系统崩溃。常见的病毒为QQ木马病毒、熊猫烧香病毒等，这些病毒造成的危害非常大[1]。
2、计算机病毒检测技术的作用
（1）切断计算机病毒的传播途径，病毒检测技术在发现病毒时会及时采取防护措施，向计算机使用者发出提醒，阻止计算机使用者打开带有病毒的邮件和消息，保护计算机程序和相关资料的安全。
（2）打击病毒制造者的违法犯罪行为。我国的法律法规明确规定，禁止制造计算计病毒攻击他人的计算机，若造成计算机使用者的人身财产损失，计算机病毒制造者要承担相应的法律责任，赔偿损失。计算机病毒检测技术能够在病毒产生侵害之前对其进行制止，有效打击制造病毒的违法行为。
3、计算机病毒检测技术的探究与实现
特征代码扫描法
（1）以代码的长度为根据选择代码串。病毒代码在不同环境下的长度会发生变化，短代码只有100字节，而长代码的长度将近10K字节，只选取病毒代码的一小段作为病毒代码不具有代表性，因此，检测病毒时不能只选用其中一段病毒代码串。
（2）以病毒代码的唯一性为根据选择代码串。若病毒的代码每增加一字节，要检测2000种病毒，那么增加的空间就为2000字节，因此，在保证特征代码的唯一性的基础上，减少时间和空间的开销，尽量使特征代码的长度维持在最小值。
（3）以病毒代码的代表性为根据选择代码串。选择的代码串具有代表性才能够将此病毒与其他病毒区分，因此，要全面分析程序，保证代码串的代表性。
（4）以病毒代码所处数据区为依据。病毒所处的数据区不是固定不变的，因此，代码串不能处于不断变化的数据区内。
特征字扫描法
通过升级特征串扫描，加快扫描速度，提高扫描的准确性。特征字库的特征字数量较少，只需截取少量的病毒关键特征字就可进行工作，字节长度较短，并且不用进行串匹配，处理字节的时间被大大缩短，进而提高了对病毒的扫描速度。此外，生物活性实验与此方法有着相似之处，对病毒的扫描比较准确，报错率较低。经过长期的发展，智能引擎技术对特征字扫描法进行的完善，能够准确识别病毒的变种，并且速度也得到相应提升。
启发式代码扫描方法
此方法主要依赖杀毒软件来进行检测，杀毒软件对于病毒的种类进行记忆备份，当入侵的病毒种类与记忆的病毒种类相似时，杀毒软件进行及时处理，向计算机使用者发出提醒。由于杀毒软件要对计算机的所有程序进行扫描，识别程序的代码，因此，此方法的应用前提是保证计算机正常运行。到目前为止，该检测方法经常出现误报病毒的'情况，检测结论的准确性有待提高，产生这种现象的主要原因是启发式代码扫描技术发展还不成熟，无法对模糊的病毒程序进行有效识别。
完整性检测技术
该检测技术的检测对象是计算机中的所有文件，首先要对计算机的引导扇区和文件内容进行详细了解，之后查找被更改的文件，并将预先记忆的原始文件覆盖在已被更改的文件上，修复文件内容[2]。此外，除了对已知病毒的检测，该技术还能够检测计算机的未知病毒，并将检测出来的病毒进行自动清除，适用于任何类型的病毒检测。此方法的检测范围较全面，检测结果较准确，被广泛应用。
基于行为的检测技术
病毒的更新使得病毒变种越来越多，攻击强度变大，攻击途径变多，病毒检测工作受到阻碍，根本原因为病毒缺少特征码，完整性不高。针对这种情况，相关的专家研发了基于行为的检测技术，该技术在病毒信息不完整的情况下，依然能够快速检测出结构复杂和程序庞大的病毒，并且能够在第一时间对变种病毒和未知病毒进行快速处理，对时间和空间资源都进行了合理利用，降低了检测成本，大大提高了检测工作的效率。计算机使用者要对计算机的重要数据进行加密处理，并随时关注计算机的异常现象，及时利用病毒检测技术和杀毒软件对计算机信息进行保护，才能够最大程度的减少病毒对计算机造成的侵害，保护自身的财产和隐私安全此外，病毒检测技术的研发者要不断开发新技术，在现有技术的基础上对其进行改进完善，为预防新型病毒的入侵提供技术支持。
4结论与建议
综上所述，计算机病毒随着计算机技术的不断发展而更新变异，新病毒对计算机程序和文件造成的损害更大，计算机病毒检测技术能够有效保护计算机不受病毒侵害。目前的大部分检测技术都存在一定的弊端，还需要被不断改进，以适应不断变种的病毒，减少对计算机使用者的财产和隐私侵害。
参考文献：
[1]万百宏.计算机病毒检测技术研究与实现[J].信息技术与信息化,2015,(3):114-115,123.
[2]祝恩,殷建平,蔡志平等.计算机病毒自动变形机理的分析[J].计算机工程与科学,2002,24(6):14-17.
计算机文献检索论文题目
文献检索工作是一项实践性和经验性很强的工作，对于不同的项目，可能采取不同的检索方法和程序。检索程序与检索的具体要求有密切关系，大致可分为以下几个步骤。 1. 分析待查项目，明确主题概念 首先应分析待查项目的内容实质、所涉及的学科范围及其相互关系，明确要查证的文献内容、性质等，根据要查证的要点抽提出主题概念，明确哪些是主要概念，哪些是次要概念，并初步定出逻辑组配。 2. 选择检索工具，确定检索策略 选择恰当的检索工具，是成功实施检索的关键。选择检索工具一定要根据待查项目的内容、性质来确定，选择的检索工具要注意其所报道的学科专业范围、所包括的语种及其所收录的文献类型等，在选择中，要以专业性检索工具为主，再通过综合型检索工具相配合。如果一种检索工具同时具有机读数据库和刊物两种形式，应以检索数据库为主，这样不仅可以提高检索效率，而且还能提高查准率和查全率。为了避免检索工具在编辑出版过程中的滞后性，还应该在必要时补充查找若干主要相关期刊的现刊，以防止漏检。 3. 确定检索途径和检索标识 一般的检索工具都根据文献的内容特征和外部特征提供多种检索途径，除主要利用主题途径外，还应充分利用分类途径、著者途径等多方位进行补充检索，以避免单一种途径不足所造成的漏检。 4. 查找文献线索，索取原文 应用检索工具实施检索后，获得的检索结果即为文献线索，对文献线索进行整理，分析其相关程度，根据需要，可利用文献线索中提供的文献出处，索取原文。
那个题目只是老师给的样子，并不是让我们去写那个题目，原文是：题目自拟写专业课方面的或者计算机文献检索方面。我可以给你一个弄好的完美论文因为我的交完之后老师说格式和内容都正确。
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。 2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。 5、论文正文： （1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容： a.提出-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证与步骤； d.结论。 6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息 所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 （2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
1、分析检索课题：要保持检索目的、检索方法和检索效果的一致性。 2、选择检索工具：要选择最权威、最全面、最方便、最熟悉、最新的检索工具。 3、选择检索方法：如精度检索、全面检索等。 4、确定检索途径：根据对文献的名称、著者、学科属性、主题内容等的了解程度，可相应地选择题名、著者、分类、主题途径。 5、获取文献：从检索工具中一般只能得到文献线索，通过这些线索进一步检索原始文献。 6、撰写综述或作摘录
本科论文计算机视觉检测
推荐下计算机视觉这个领域，依据学术范标准评价体系得出的近年来最重要的9篇论文吧： （对于英语阅读有困难的同学，访问后可以使用翻译功能） 一、Deep Residual Learning for Image Recognition 摘要：Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers—8× deeper than VGG nets [40] but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions1, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 二、Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 摘要：In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3x3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16-19 weight layers. These findings were the basis of our ImageNet Challenge 2014 submission, where our team secured the first and the second places in the localisation and classification tracks respectively. We also show that our representations generalise well to other datasets, where they achieve state-of-the-art results. We have made our two best-performing ConvNet models publicly available to facilitate further research on the use of deep visual representations in computer vision. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 三、U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 摘要：There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated samples more efficiently. The architecture consists of a contracting path to capture context and a symmetric expanding path that enables precise localization. We show that such a network can be trained end-to-end from very few images and outperforms the prior best method (a sliding-window convolutional network) on the ISBI challenge for segmentation of neuronal structures in electron microscopic stacks. Using the same network trained on transmitted light microscopy images (phase contrast and DIC) we won the ISBI cell tracking challenge 2015 in these categories by a large margin. Moreover, the network is fast. Segmentation of a 512x512 image takes less than a second on a recent GPU. The full implementation (based on Caffe) and the trained networks are available at . 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 四、Microsoft COCO: Common Objects in Context 摘要：We present a new dataset with the goal of advancing the state-of-the-art in object recognition by placing the question of object recognition in the context of the broader question of scene understanding. This is achieved by gathering images of complex everyday scenes containing common objects in their natural context. Objects are labeled using per-instance segmentations to aid in precise object localization. Our dataset contains photos of 91 objects types that would be easily recognizable by a 4 year old. With a total of million labeled instances in 328k images, the creation of our dataset drew upon extensive crowd worker involvement via novel user interfaces for category detection, instance spotting and instance segmentation. We present a detailed statistical analysis of the dataset in comparison to PASCAL, ImageNet, and SUN. Finally, we provide baseline performance analysis for bounding box and segmentation detection results using a Deformable Parts Model. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 五、Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 摘要：Convolutional networks are at the core of most state of-the-art computer vision solutions for a wide variety of tasks. Since 2014 very deep convolutional networks started to become mainstream, yielding substantial gains in various benchmarks. Although increased model size and computational cost tend to translate to immediate quality gains for most tasks (as long as enough labeled data is provided for training), computational efficiency and low parameter count are still enabling factors for various use cases such as mobile vision and big-data scenarios. Here we are exploring ways to scale up networks in ways that aim at utilizing the added computation as efficiently as possible by suitably factorized convolutions and aggressive regularization. We benchmark our methods on the ILSVRC 2012 classification challenge validation set demonstrate substantial gains over the state of the art: 21:2% top-1 and 5:6% top-5 error for single frame evaluation using a network with a computational cost of 5 billion multiply-adds per inference and with using less than 25 million parameters. With an ensemble of 4 models and multi-crop evaluation, we report 3:5% top-5 error and 17:3% top-1 error on the validation set and 3:6% top-5 error on the official test set. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 六、Mask R-CNN 摘要：We present a conceptually simple, flexible, and general framework for object instance segmentation. Our approach efficiently detects objects in an image while simultaneously generating a high-quality segmentation mask for each instance. The method, called Mask R-CNN, extends Faster R-CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with the existing branch for bounding box recognition. Mask R-CNN is simple to train and adds only a small overhead to Faster R-CNN, running at 5 fps. Moreover, Mask R-CNN is easy to generalize to other tasks, ., allowing us to estimate human poses in the same framework. We show top results in all three tracks of the COCO suite of challenges, including instance segmentation, bounding-box object detection, and person keypoint detection. Without tricks, Mask R-CNN outperforms all existing, single-model entries on every task, including the COCO 2016 challenge winners. We hope our simple and effective approach will serve as a solid baseline and help ease future research in instance-level recognition. Code will be made available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 七、Feature Pyramid Networks for Object Detection 摘要：Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But pyramid representations have been avoided in recent object detectors that are based on deep convolutional networks, partially because they are slow to compute and memory intensive. In this paper, we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A top-down architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art single-model results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 5 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 八、ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF 摘要：Feature matching is at the base of many computer vision problems, such as object recognition or structure from motion. Current methods rely on costly descriptors for detection and matching. In this paper, we propose a very fast binary descriptor based on BRIEF, called ORB, which is rotation invariant and resistant to noise. We demonstrate through experiments how ORB is at two orders of magnitude faster than SIFT, while performing as well in many situations. The efficiency is tested on several real-world applications, including object detection and patch-tracking on a smart phone. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 九、DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 摘要：In this work we address the task of semantic image segmentation with Deep Learning and make three main contributions that are experimentally shown to have substantial practical merit. First , we highlight convolution with upsampled filters, or ‘atrous convolution’, as a powerful tool in dense prediction tasks. Atrous convolution allows us to explicitly control the resolution at which feature responses are computed within Deep Convolutional Neural Networks. It also allows us to effectively enlarge the field of view of filters to incorporate larger context without increasing the number of parameters or the amount of computation. Second , we propose atrous spatial pyramid pooling (ASPP) to robustly segment objects at multiple scales. ASPP probes an incoming convolutional feature layer with filters at multiple sampling rates and effective fields-of-views, thus capturing objects as well as image context at multiple scales. Third , we improve the localization of object boundaries by combining methods from DCNNs and probabilistic graphical models. The commonly deployed combination of max-pooling and downsampling in DCNNs achieves invariance but has a toll on localization accuracy. We overcome this by combining the responses at the final DCNN layer with a fully connected Conditional Random Field (CRF), which is shown both qualitatively and quantitatively to improve localization performance. Our proposed “DeepLab” system sets the new state-of-art at the PASCAL VOC-2012 semantic image segmentation task, reaching percent mIOU in the test set, and advances the results on three other datasets: PASCAL-Context, PASCAL-Person-Part, and Cityscapes. All of our code is made publicly available online. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 希望对你有帮助！
没有问题，结论不一样就行用别人同样的思路同样的方法做,只是换一个材料,换一个研究对象,得到不同的结果,这样做工作虽然做不出太好的工作,但是还不算是抄袭。