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基于集成学习的胃镜影像分析方法及移动医疗平台的设计

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 引言第9-13页
    1.1 课题背景和意义第9-11页
    1.2 论文主要内容第11-12页
    1.3 论文章节安排第12-13页
第二章 平台开发相关理论及技术分析第13-20页
    2.0 集成学习和卷积神经网络的相关技术简介第13-15页
    2.1 基于Android的平台前端开发相关技术简介第15-17页
        2.1.1 Android系统核心框架第15-16页
        2.1.2 Android开发相关技术第16-17页
    2.2 基于xUtils3 的平台前端开发相关技术简介第17-18页
    2.3 基于JFinal的平台后台开发的相关技术简介第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
第三章 基于集成学习和卷积神经网络的胃镜影像分析方法研究第20-29页
    3.1 方法概述第20-21页
    3.2 模型的训练和验证第21-22页
    3.3 集成学习和AdaBoost权重更新策略第22-23页
    3.4 模型实现第23-25页
    3.5 实验结果与分析第25-28页
    3.6 本章小结第28-29页
第四章 移动医疗平台的需求分析及功能设计第29-36页
    4.1 平台整体需求分析第29-31页
    4.2 平台用户需求分析及功能设计第31-33页
        4.2.1 普通用户功能设计第31-32页
        4.2.2 认证医生功能设计第32-33页
        4.2.3 管理员功能设计第33页
    4.3 非功能性需求分析第33-34页
    4.4 本章小结第34-36页
第五章 移动医疗平台的实现第36-52页
    5.1 平台整体设计第36-38页
        5.1.1 平台架构设计第36-37页
        5.1.2 系统业务流程概述第37-38页
    5.2 平台业务功能详细设计第38-41页
        5.2.1 平台注册/登录流程第38-39页
        5.2.2 用户购买直播活动流程第39-40页
        5.2.3 用户上传医生资料审核流程第40-41页
    5.3 平台的实现第41-51页
        5.3.4 用户注册/登录功能的实现第41-43页
        5.3.5 直播活动创建功能的实现第43-45页
        5.3.6 直播推流/拉流功能的实现第45-47页
        5.3.7 第三方支付及电子钱包功能的实现第47-49页
        5.3.8 温液仪控制功能的实现第49-51页
    5.4 本章小结第51-52页
第六章 总结与展望第52-54页
参考文献第54-58页
发表论文和科研情况说明第58页

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