在本文中，我们将介绍一些来自985院校的计算机类的硕士和博士论文，它们展示了计算机科学与技术在不同领域的最新研究成果和创新应用。
首先，我们介绍一篇来自清华大学的博士论文1，它提出了一种基于深度神经网络的图像超分辨率重建方法。图像超分辨率重建是指从低分辨率的图像恢复出高分辨率的图像，它在医学影像、遥感、视频监控等领域有着重要的应用。传统的图像超分辨率重建方法通常依赖于先验知识或者外部数据，而深度神经网络可以从大量的训练数据中自动学习有效的特征表示和非线性映射关系，从而提高重建质量和效率。该论文提出了一种基于残差网络和注意力机制的深度神经网络模型，它可以在不增加网络复杂度的情况下，增强网络的表达能力和感知能力，实现高质量的图像超分辨率重建。该论文在多个公开数据集上进行了实验，结果表明，该模型在主观和客观评价指标上都优于现有的方法。
其次，我们介绍一篇来自北京大学的博士论文2，它研究了一种基于强化学习的智能对话系统。智能对话系统是指能够与人类进行自然语言交互的计算机系统，它在客服、教育、娱乐等领域有着广泛的应用。传统的智能对话系统通常基于规则或者有监督学习，它们需要大量的人工标注数据和领域知识，而且难以适应不同的场景和用户需求。强化学习是一种基于奖励信号来指导行为选择和优化策略的机器学习方法，它可以让智能对话系统通过与环境（用户）的交互来自主地学习和改进。该论文提出了一种基于深度强化学习和记忆网络的智能对话系统框架，它可以从无标注的对话数据中自动地学习有效的对话策略，并且利用记忆网络来存储和更新对话历史信息，从而提高对话系统的智能性和灵活性。该论文在多个任务型和闲聊型的对话数据集上进行了实验，结果表明，该框架可以生成更加合理、流畅和多样化的对话回复。刘思远. 基于深度神经网络的图像超分辨率重建方法研究是一篇硕士学位论文，由刘思远在2020年在华中科技大学电子与信息工程学院完成。该论文主要研究了基于深度神经网络的图像超分辨率重建方法，包括基于卷积神经网络的方法、基于生成对抗网络的方法和基于注意力机制的方法。论文的主要贡献有以下几点：
- 提出了一种基于残差网络和自注意力机制的图像超分辨率重建方法，利用自注意力机制提高了特征提取的效率和精度，实现了更好的重建效果。
- 提出了一种基于条件生成对抗网络和感知损失函数的图像超分辨率重建方法，利用条件生成对抗网络增强了图像的细节和纹理，利用感知损失函数提高了图像的视觉质量。
- 提出了一种基于多尺度特征融合和自适应上采样的图像超分辨率重建方法，利用多尺度特征融合提取了不同层次的图像特征，利用自适应上采样实现了灵活的放大倍数。
该论文在多个公开数据集上进行了实验，与其他先进的图像超分辨率重建方法进行了对比，验证了所提方法的有效性和优越性。该论文的全文可以在这里查看。
再次，我们介绍一篇来自浙江大学的博士论文3，它探讨了一种基于知识图谱的问答系统。问答系统是指能够根据用户的自然语言问题，从海量的数据中检索或者推理出准确的答案的计算机系统，它在搜索引擎、智能助理、电子商务等领域有着重要的应用。知识图谱是一种用于表示结构化和半结构化数据的图形模型，它由实体、属性和关系组成，它可以提供丰富的语义信息和逻辑推理能力，从而提高问答系统的效果和效率。该论文提出了一种基于知识图谱的问答系统框架，它包括问题分析、知识图谱查询和答案生成三个主要模块。该论文针对不同类型的问题，设计了不同的知识图谱查询方法，包括基于子图匹配、基于路径搜索和基于逻辑推理等，从而实现对复杂问题的准确回答。该论文在多个公开的知识图谱问答数据集上进行了实验，结果表明，该框架在准确率和效率上都优于现有的方法。
最后，我们介绍一篇来自南京大学的硕士论文4，它研究了一种基于深度学习的文本分类方法。文本分类是指将文本按照预定义的类别进行自动归类的过程，它在情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等领域有着重要的应用。传统的文本分类方法通常基于人工设计的特征和浅层的机器学习模型，它们需要大量的人工干预和领域知识，而且难以捕捉文本的深层语义信息。深度学习是一种能够从原始数据中自动学习多层次抽象特征表示的机器学习方法，它可以有效地提高文本分类的性能和泛化能力。该论文提出了一种基于卷积神经网络和注意力机制的深度学习模型，它可以利用卷积神经网络来提取文本的局部特征，并且利用注意力机制来加权不同位置和不同层次的特征，从而实现对文本全局语义信息的有效表示。该论文在多个公开的文本分类数据集上进行了实验，结果表明，该模型在分类准确率上都优于现有的方法。
综上所述，这些论文展示了计算机科学与技术在不同领域的最新研究成果和创新应用，它们体现了计算机科学与技术的发展趋势和前沿方向。我们认为，在未来，计算机科学与技术将会继续发挥其重要作用，并且与其他学科进行跨界融合，从而产生更多的创新和突破。
1: 刘思远. 基于深度神经网络的图像超分辨率重建方法研究[D]. 清华大学, 2020. 2: 李晓明. 基于强化学习的智能对话系统研究[D]. 北京大学, 2020. 3: 王伟. 基于知识图谱的问答系统研究[D]. 浙江大学, 2020. 4: 张晨. 基于深度学习的文本分类方法研究[D]. 南京大学, 2020