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开题报告
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论文答辩开题报告PPT
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5 4 3 2 1 0
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类别 4 类别 3 类别 2 类别 1
课题综述
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课题综述
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开题报告PPT
开题报告PPT开题报告PPT随着个人的素质不断提高，越来越多人会去使用报告，其在写作上具有一定的窍门。
你还在对写报告感到一筹莫展吗？以下是小编整理的开题报告PPT，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
开题报告PPT1一、选题的目的、意义及国内外研究动态(一)研究目的与意义1、研究目的近年来,随着城市建设的加快,流动人口大量增多。
随着人口流动所带来的许多社会问题，尤其是流动人口子女受教育问题显得尤为突出。
本文在研究了众多学者关于流动人口子女受教育权益法律保障的文献的基础上，首先对流动人口及受教育权的相关概念作了界定，并分析了我国流动人口子女受教育现状，得出完善受教育权益保障迫在眉睫。
其次，分析了我国在流动人口子女受教育权益法律保障的建设成就及法律保障存在的漏洞或不足。
再次，根据问题结合原因并借鉴国外经验对我国流动人口子女受教育权益法律保障提出建议。
2、研究意义我国的流动人口是 20 世纪 80 年代中叶出现的，是在改革开放的国家政策背景下产生的一种特有现象。
流动人口尤其是流动民工群体是我国经济、社会转型时期必然出现的特殊群体，也是我国现代化过程中必然要面对的一个问题。
本文主要从我国流动人口子女受教育权益保障现状分析出发，探究目前造成流动人口子女受教育权益缺损的原因，有利于明确我国当前面临的保障困境，探讨解决流动人口子女受教育权益问题的对策，促进受教育权益问题的解决。
有助于保障流动人口子女受教育权益，实现教育和社会的公平，并对维护我国社会的安定团结及推动城市建设和发展起到一定作用。
(二)国内外研究动态1、国内研究动态随着城市建设的加快,农民工大军逐渐成为城市建设的主力,大批农民工涌入城市,农民工子女的受教育权问题越来越成为社会关注的热点。
以下是我国学者的主要观点：陈信勇，蓝邓骏在《流动人口子女平等受教育权的应然与实然》一文指出当前流动人口子女权益缺损主要有几点表现：1.入学条件遭受不公正对待。
江南大学-PPT 商务3
选题的意义
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选题的意义
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大学生论文答辩开题报告PPT模板
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选题的背景与意义
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课题的结论
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选题的过程与方法
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04 研究的成果及应用
研究的成果及应用
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04 研究的成果及应用
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江南大学研究生开题报告范文
从理论上看，本课题引入社会学中“社交亲密度”的概念，根据企业与各服务商的历史交易 记录及服务评分，建立企业与服务商之间的企业亲密度模型，并将“企业亲密度”作为服务商优 选的重要评价指标之一。引入企业亲密度指标，可以使服务商优选模型的评价指针更加全面，使 服务商优选结果更加合理。
从实际应用的角度来看，企业之间的合作关系错综复杂，且容易受主观因素影响，不是仅仅 通过数据可以完全描述的。假使几个服务商各加工指标都相同的情况下，用户还是会有选择某一 特定服务商的倾向性，也就是用户偏好。我们的服务优选系统可以通过模型捕捉到用户偏好，并 根据偏好不断修改评价参数，给用户提供个性化的服务，推荐最满意的服务商。
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[23] 张成雷.中小企业云制造服务平台的研究与开发[D].湖北工业大学, 2013. [24] 杨鑫.制造企业质量信用评价研究[D].浙江大学, 2013. [25] 王姝淇.云制造环境下机床资源优化配置研究[D].哈尔滨理工大学, 2015. [26] 李长松.基于机加工工艺特征的云制造平台及信任评估研究[D].重庆大学, 2015. [27] 刘中生.云制造环境下制造服务优选研究[D].南昌大学, 2016. [28] 易安斌.云制造资源服务组合优化选择问题研究[D].华南理工大学, 2016. [29] 邓舒婷.云制造平台中制造任务与制造云服务优化匹配问题研究[D].燕山大学, 2016. [30] 杨雷.云制造模式下面向同类型多任务的生产加工资源优化配置研究[D].重庆大学, 2016. [31] 陈浩.云制造中 QoS 管理模式关键技术研究[D].新疆大学, 2013. [32] 郭世伟.航空企业制造任务分配及其外协企业评价方法研究[D].哈尔滨工业大学, 2009. [33] 蔡坦.云制造环境下层次化制造服务优选研究[D].重庆大学, 2013. [34] Li WF,Zhong Y, Wang X. Resource virtualization and service selection in cloudlogistics[J]. Journal of Network and Computer Applications, 2013,36(6):1696-1704. [35] Liu YT, Zeng LZ. QoS Computation and Policing in Dynamic Web Service Selection[C]. 13th international World Wide Web conference on Alternate track papers & posters, New York, 2004. [36] Chiregi Matin,Navimipour Nima-Jafari. A new method for trust and reputation evaluation in the cloud[J]. Computers in Human Behavior, 2016(60):280-292. [37] Singh Sarbjeet,Sidhu Jagpreet. Compliance-based Multi-dimensional Trust Evaluation System for[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(67):109-132. [38] Ding Shuai,Xia Chengyi,Wang Chengjiang. Multi-objective optimization based ranking prediction for cloud[J]. Decision Support Systems, 2017(101):106-114. [39] Somu Nivethitha,Kirthivasan Kannan,Sriram V.S.-Shankar. A computational model for ranking cloud service providers using[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(68):14-30. [40] Liang Helan,Du Yanhua. Dynamic service selection with QoS constraints and inter-service[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(76):119-135. [41] Spezzano ing Service Clustering and Self-Adaptive MOPSO-CD for[J]. Procedia Computer Science, 2016(83):512-519. [42] Tang Mingdong,Dai Xiaoling,Liu Jianxun.Towards a trust evaluation middleware for cloud service selection[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(74):302-312. [43] Guérout Tom,Gaoua Yacine,Artigues Christian. Mixed integer linear programming for quality of service optimization[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(71):1-17. [44] Guo SS, Du BG. Manufacturing resource combinatorial optimization for large complex equipment in group manufacturing: A cluster-based genetic algorithm[J]. Mechatronics, 2015(31):101-115.
从实际应用的角度来看，企业之间的合作关系错综复杂，且容易受主观因素影响，不是仅仅 通过数据可以完全描述的。假使几个服务商各加工指标都相同的情况下，用户还是会有选择某一 特定服务商的倾向性，也就是用户偏好。我们的服务优选系统可以通过模型捕捉到用户偏好，并 根据偏好不断修改评价参数，给用户提供个性化的服务，推荐最满意的服务商。
1
[23] 张成雷.中小企业云制造服务平台的研究与开发[D].湖北工业大学, 2013. [24] 杨鑫.制造企业质量信用评价研究[D].浙江大学, 2013. [25] 王姝淇.云制造环境下机床资源优化配置研究[D].哈尔滨理工大学, 2015. [26] 李长松.基于机加工工艺特征的云制造平台及信任评估研究[D].重庆大学, 2015. [27] 刘中生.云制造环境下制造服务优选研究[D].南昌大学, 2016. [28] 易安斌.云制造资源服务组合优化选择问题研究[D].华南理工大学, 2016. [29] 邓舒婷.云制造平台中制造任务与制造云服务优化匹配问题研究[D].燕山大学, 2016. [30] 杨雷.云制造模式下面向同类型多任务的生产加工资源优化配置研究[D].重庆大学, 2016. [31] 陈浩.云制造中 QoS 管理模式关键技术研究[D].新疆大学, 2013. [32] 郭世伟.航空企业制造任务分配及其外协企业评价方法研究[D].哈尔滨工业大学, 2009. [33] 蔡坦.云制造环境下层次化制造服务优选研究[D].重庆大学, 2013. [34] Li WF,Zhong Y, Wang X. Resource virtualization and service selection in cloudlogistics[J]. Journal of Network and Computer Applications, 2013,36(6):1696-1704. [35] Liu YT, Zeng LZ. QoS Computation and Policing in Dynamic Web Service Selection[C]. 13th international World Wide Web conference on Alternate track papers & posters, New York, 2004. [36] Chiregi Matin,Navimipour Nima-Jafari. A new method for trust and reputation evaluation in the cloud[J]. Computers in Human Behavior, 2016(60):280-292. [37] Singh Sarbjeet,Sidhu Jagpreet. Compliance-based Multi-dimensional Trust Evaluation System for[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(67):109-132. [38] Ding Shuai,Xia Chengyi,Wang Chengjiang. Multi-objective optimization based ranking prediction for cloud[J]. Decision Support Systems, 2017(101):106-114. [39] Somu Nivethitha,Kirthivasan Kannan,Sriram V.S.-Shankar. A computational model for ranking cloud service providers using[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(68):14-30. [40] Liang Helan,Du Yanhua. Dynamic service selection with QoS constraints and inter-service[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(76):119-135. [41] Spezzano ing Service Clustering and Self-Adaptive MOPSO-CD for[J]. Procedia Computer Science, 2016(83):512-519. [42] Tang Mingdong,Dai Xiaoling,Liu Jianxun.Towards a trust evaluation middleware for cloud service selection[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(74):302-312. [43] Guérout Tom,Gaoua Yacine,Artigues Christian. Mixed integer linear programming for quality of service optimization[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(71):1-17. [44] Guo SS, Du BG. Manufacturing resource combinatorial optimization for large complex equipment in group manufacturing: A cluster-based genetic algorithm[J]. Mechatronics, 2015(31):101-115.
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立论背景
研究方法
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立论背景
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