毕业论文范文：计算机科学与技术：基于深度学习的图像识别技术研究

摘要：本文基于深度学习技术，以图像识别为研究对象，探讨了基于深度学习的图像识别技术在计算机科学与技术领域中的应用。首先，通过研究深度学习的基本原理和发展现状，阐述了深度学习在图像识别中的优势和挑战。其次，结合卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，探讨了如何提高图像识别的准确性和效率。最后，通过实验验证和案例分析，验证了基于深度学习的图像识别技术在实际应用中的有效性和可行性。

关键词：深度学习、图像识别、卷积神经网络、循环神经网络

论文大纲：
一、绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究目的和内容

二、深度学习技术概述
2.1 深度学习基本原理
2.2 深度学习模型及算法研究
2.3 深度学习在图像识别中的应用

三、图像识别技术综述
3.1 图像特征提取方法研究
3.2 传统图像识别技术比较分析
3.3 深度学习在图像识别中的优势

四、基于深度学习的图像识别技术研究
4.1 深度学习模型应用于图像识别
4.2 CNN、RNN等深度学习模型原理解析
4.3 图像识别技术改进方法探究

五、实验验证与案例分析
5.1 数据集准备及实验环境搭建
5.2 实验结果分析与讨论
5.3 案例分析及应用展望

六、总结与展望
6.1 研究成果总结
6.2 研究不足与展望

以上是论文的基本框架，随着实际研究的深入，内容可能会有所调整和补充。