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尊敬的评审老师和各位同学：感谢大家参加沈阳工业大学的答辩会。在本次答辩中，我们将一起审议一名学生在沈阳工业大学的学习成果。以下是答辩的详细安排：答辩人信息...

尊敬的评审老师和各位同学：感谢大家参加沈阳工业大学的答辩会。在本次答辩中，我们将一起审议一名学生在沈阳工业大学的学习成果。以下是答辩的详细安排：答辩人信息答辩人姓名张三答辩人年级三年级答辩人专业计算机科学与技术项目简介在本次答辩中，答辩人将展示他在沈阳工业大学计算机科学与技术专业的学习成果。主要包括以下内容：技术栈掌握Java、Python、JavaScript等编程语言，熟悉前端和后端开发技术，了解云计算和大数据处理的基本概念和方法项目经验具备一年以上的项目经验，参与了某电商平台的开发，负责后端API设计和实现，以及前端页面的数据交互团队合作在项目中，答辩人展现了良好的团队合作精神，与团队成员共同解决技术难题，优化项目性能学术研究参与了导师的科研项目，研究人工智能在推荐系统中的应用，并发表了学术论文论文概述在本次答辩中，答辩人将展示他在沈阳工业大学的学习成果。答辩人的论文题目为《基于人工智能的推荐系统研究》，主要从以下几个方面展开：研究背景介绍人工智能在推荐系统中的应用现状，分析现有方法的优缺点，提出本文的研究问题相关技术详细介绍深度学习、神经网络等在推荐系统中的应用原理和方法模型设计根据研究问题，设计并实现了一个基于深度学习的推荐系统模型。该模型采用多层感知器（MLP）作为基本结构，使用余弦相似度计算用户和物品之间的相似度实验结果通过在真实数据集上进行实验，比较本文提出的模型与其他推荐算法的准确率、召回率和F1得分等指标。结果表明，本文提出的模型在各项指标上均优于对比算法结论与展望总结本文的研究成果，并讨论在实际应用中的优缺点和未来研究方向论文亮点在本次答辩中，答辩人的论文有以下亮点：研究问题明确答辩人提出的研究问题紧密围绕人工智能在推荐系统中的应用现状，明确现有方法的优缺点，为解决该问题提出了一个新的视角技术先进答辩人采用了深度学习、神经网络等先进的人工智能技术，为解决推荐系统问题提供了新的思路和方法模型设计合理答辩人设计的推荐系统模型结构合理，采用多层感知器（MLP）作为基本结构，并使用余弦相似度计算用户和物品之间的相似度。该模型在实际应用中能够取得较好的效果实验结果可信答辩人在真实数据集上进行了充分的实验，比较了本文提出的模型与其他推荐算法的性能。实验结果表明，本文提出的模型在各项指标上均优于对比算法，具有较高的可信度研究成果有应用价值本文提出的模型在实际应用中具有较高的应用价值，能够为电商、音乐、电影等领域的推荐系统提供可靠的解决方案，改善用户体验结语通过本次答辩，答辩人展示了他在沈阳工业大学的学习成果和能力。在今后的学习和工作中，答辩人将继续努力提高自己的综合素质和能力水平，争取为推动我国科技进步和社会发展做出更大贡献。谢谢大家！