5个研究背景和意义示例,教你写计算机特色小镇论文

今天分享的是关于特色小镇的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到特色小镇等主题,本文能够帮助到你

广东省特色小镇发展路径研究

这是一篇关于特色小镇,发展路径,乡村振兴的论文, 主要内容为随着我国城镇化发展进入新阶段,城乡发展不平衡、城乡二元结构凸显制约城镇化水平提升,提振乡村产业发展、繁荣乡村经济成为我国推进新型城镇化建设和落实乡村振兴战略中的重要环节。特色小镇作为一种新型产业组织形态,在促进城乡资源流动、缓解“大城市病”、助力经济结构转型和动能转换等方面发挥了积极作用。广东省将“特色小镇”建设作为推动新型城镇化和产业升级转换的突破口,特色小镇的数量和建设质量都走在全国前列。因此,本研究拟对广东省特色小镇建设情况进行研究,结合田园城市理论、产业集聚理论、非均衡发展理论等理论知识,深挖广东省特色小镇发展要素,分析不足之处,为广东省特色小镇发展路径优化提出行之有效的意见建议。本研究在搜集国内外相关文献资料的基础上,围绕特色小镇发展路径分五部分展开:第一部分对小城镇和特色小镇的概念进行界定;第二部分通过文献分析和定量分析研究方法从基本工作、主要成效、路径类别方面分析广东省特色小镇发展的现状,选取质量效益、产业结构、基础设施、人力资本、社会管理和人文气息等六个维度建立评价指标体系对广东省特色小镇建设水平进行综合分析;第三部分分析广东特色小镇发展中存在的问题,深挖问题根源以及影响因素;第四部分通过案例分析,总结提炼国内外先进建设经验并结合国情进行适当借鉴;第五部分立足广东省本土情况,结合国内外先进经验,从宏观、微观层面,提出六方面发展建议:科学规划设计,特色产业引领发展;打造产业闭环,发挥资源最大效益;发挥市场活力,厘清政企职责定位;优化管理机制,全面提升监管效能;健全基础设施,打造品质宜居小镇;加强人才引进,优化创新创业平台。研究发现:广东省特色小镇总体建设态势喜人但区域发展水平不均,这启示广东省在进入新型城镇化建设时期要更加注重区域发展不平衡的问题。针对广东省特色小镇目前存在问题,广东省各地应继续加大政策扶持力度,从要素禀赋和比较优势出发,挖掘最具基础、最有潜力、最能成长的特色产业和文化,引导特色小镇健康有序发展。

面向智慧小镇的后台管理系统的设计与实现

这是一篇关于后台管理系统,MVVM,Spring Boot,特色小镇的论文, 主要内容为近几年来,随着各行各业的“智慧”产业概念遍地开花,智慧型产业小镇作为一个新兴的公共服务核心产业,成为了中国智慧城市产业结构的一个缩影,带动了大量产业的发展。但是,市场良莠不齐且繁重驳杂,给市场管理带来了相当的困难性。由于市场管理常常涉及多个部门和员工之间的协作和沟通,需要花费大量的时间、人力和物力来调查以及进行管理维护工作,因此本系统的目标是建立一个一站式管理服务平台。本论文以智慧旅游小镇为背景,设计实现了一个后台管理系统。此系统主要服务于小镇管理者和商铺运营者,提供用户账号管理、商铺管理、信息管理、任务管理、系统管理等工作的线上服务,进而解决小镇管理的沟通成本高和商户平台不统一的问题。本论文主要贡献是:1、针对实际场景进行需求分析设计,确定系统研发的整体目标和内容,完成功能模块拆分和代码开发。本系统采用前后端分离方案,以VUE和Spring Boot为基础框架,实现易使用、可扩展、功能完备的后台管理系统。2、针对多用户角色场景实现权限控制和工作流。基于RBAC思想设计出多用户角色和权限的映射关系,配合VUE路由守卫实现在接口和页面两个纬度的权限控制;抽象小镇的不同方向的子业务,按照某个固定规则,使多个参与者之间完成任务的自动传递。3.对智慧小镇后台管理系统进行测试回归,完成云服务器部署。首先通过黑盒测试对整个系统进行完整的功能测试和性能测试,保证系统的完整性和可用性;其次对前后端项目打包压缩,完成资源上传和工程部署;最后完成线上验收和系统日志收集,解决出现的未知报错。

面向智慧小镇的后台管理系统的设计与实现

基于深度学习的特色小镇热点区域预测模型研究

这是一篇关于深度学习,特色小镇,热点区域预测,残差网络,可视化的论文, 主要内容为特色小镇同城市一样面临着城镇化带来的人口剧增、交通拥堵、能耗增加、环境恶化、规划落后等问题。对特色小镇热点区域进行短时预测,有利于解决人群聚集安全、交通拥堵问题,提醒商户们提前做好准备以提供更好的服务。因此,本文基于深度学习的方法构建了特色小镇热点区域短时预测模型并对预测结果进行可视化。本文的主要工作如下:(1)针对目前已有的热点区域预测方法主要面向城市、不适合特色小镇的问题,本文结合特色小镇的实际情况对特色小镇交通流量进行建模,给出区域流量的定义,确定区域流量、天气、节假日数据的采集与处理方法,在研究真实数据变化规律的基础上,对区域流量的影响因素进行分析与总结,为预测模型的设计与构建提供依据。(2)针对单一神经网络模型无法同时学习时间和空间相关性的问题,本文通过融合4个结构相同的残差网络和1个全连接网络构建了特色小镇热点区域短时预测模型Quad-ResNet。同时,对模型的整体框架、各部分网络结构、融合方法等进行详细地论述,选取合适的预处理方法将区域流量、天气、节假日数据转换成模型能够接受的形式,从而确定模型的训练方法和预测方法。(3)通过一系列参数选择实验确定使模型性能达到最优的参数。在此基础上,将Quad-ResNet模型与LSTM、CNN、ST-ResNet模型在同一数据集上进行热点区域短时预测对比实验,分析实验结果,验证Quad-ResNet模型的有效性。(4)通过对大量数据的统计分析,确定热点区域衡量标准。在此基础上,基于Node.js、Vue.js、Echarts.js编程实现热点区域可视化系统,将模型预测结果以热力图的形式呈现。最后采用Quad-ResNet模型对特色小镇热点区域进行实际的预测,结合热力图和实际情况对预测结果进行分析。