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基于React Native架構的客戶端開發與實現

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基于React Native架構的客戶端開發與實現
論文目錄
 
摘要第1-6頁
ABSTRACT第6-10頁
第一章 緒論第10-20頁
  1.1 研究背景及意義第10頁
  1.2 國內外研究現狀第10-17頁
    1.2.1 移動客戶端開發框架第11-12頁
    1.2.2 React Native框架概述第12-14頁
    1.2.3 機器學習的發展現狀第14-15頁
    1.2.4 機器學習模型在客戶端上的實現形式第15-17頁
  1.3 研究內容第17頁
  1.4 論文的組織結構第17-20頁
第二章 基于圖像的霧霾指數分析第20-34頁
  2.1 引言第20-21頁
  2.2 霧霾指數估測模型第21頁
  2.3 圖像分類第21-23頁
  2.4 霧圖形成及透射率估測第23-26頁
    2.4.1 霧圖形成模型第23-24頁
    2.4.2 暗通道先驗理論第24-25頁
    2.4.3 透射率分布估測第25-26頁
  2.5 ResNet網絡模型第26-28頁
  2.6 霧霾指數分析第28-33頁
  2.7 本章總結第33-34頁
第三章 基于云端的React Native架構模型應用第34-40頁
  3.1 引言第34頁
  3.2 霧霾指數估測模型云端實現第34-35頁
  3.3 移動終端上的模型實現第35-38頁
    3.3.1 應用程序的結構第35-37頁
    3.3.2 實驗結果第37-38頁
  3.4 本章總結第38-40頁
第四章 基于移動終端的React Native架構模型應用第40-56頁
  4.1 引言第40頁
  4.2 常用目標檢測算法第40-45頁
    4.2.1 傳統目標檢測方法第41-42頁
    4.2.2 基于深度學習的目標檢測方法第42-45頁
  4.3 YOLO網絡模型第45-52頁
    4.3.1 簡述第45-46頁
    4.3.2 核心方法第46-52頁
  4.4 實驗結果第52-53頁
  4.5 移動終端上的模型實現第53-55頁
    4.5.1 應用程序的結構第53-55頁
    4.5.2 實驗結果第55頁
  4.6 本章總結第55-56頁
第五章 總結和展望第56-58頁
  5.1 總結第56頁
  5.2 展望第56-58頁
參考文獻第58-63頁
致謝第63-64頁
附錄第64頁

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