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\documentclass[aspectratio=43,notheorems]{beamer} %% 屏幕4:3用43,16:9用169学校投影仪是一般是169
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\newtheorem{theorem}{定理}
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\newtheorem{example}{例}


\renewcommand\figurename{图}
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\AtBeginSection[]
{
    \begin{frame}{目录}
        \tableofcontents[currentsection]
    \end{frame}
}


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		\def\insertblocktitle{#2}%
		\par%
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\title[毕业答辩模板]{\Large \bfseries 上海立信会计金融学院\\ [1ex] 毕业论文答辩\LaTeX 模板}  %%%%%  方括号里面放标题，如果放不下，可以放缩写后的标题

\vfill

\author[赵钱孙]{答辩人：赵钱孙\\
\vspace{4mm} {指导教师：伍六七 }
}

\vfill
\date[April 29, 2026]{2026年4月29日}
\institute[上海立信会计金融学院]{\textcolor{manpurple}{}}
\pgfdeclareimage[height=1.5cm]{logo}{./pic/logo.png}
\logo{\pgfuseimage{logo}}


\begin{document}
    \section*{目录}
\begin{frame}
	\titlepage % title page
\end{frame}
\begin{frame}{目录}
	\tableofcontents  % table of contents
\end{frame}


%------------------------------------------------
\section{研究背景与问题}

\begin{frame}{研究背景和研究目标}
	
\begin{block}{研究背景}
	\begin{itemize}
		\item 一线城市人口结构变化显著
		\item 出生人口预测具有重要现实意义
		\item \st{传统方法难以处理复杂非线性关系}
	\end{itemize}
\end{block}
	
	\vpause
	
	\begin{varblock}[0.75\textwidth]{研究目标}
		利用\cred{深度学习方法}预测出生人口数量
	\end{varblock}
	
\end{frame}



\begin{frame}{问题建模}
	
\begin{block}{预测模型}
设输入为 \cblue{$\bm{x}_t$}，输出为 \cred{$y_t$}：
\[
y_t = f(\bm{x}_t) + \varepsilon_t
\]
\end{block}
\vpause
	
\begin{itemize}
	\item $\bm{x}_t$：经济、人口等特征
	\item $y_t$：出生人口
\end{itemize}



\vfill
\myref{参考文献1,2,...}
\end{frame}


%------------------------------------------------
\section{数据与方法}

\begin{frame}{数据说明}
	
	
	\begin{table}\caption{表的标题，不要注释掉即可}
		\begin{center}
		\newcolumntype{C}{>{\centering\arraybackslash}X}%
		\begin{tabularx}{0.8\linewidth}{CC}
			\toprule
			变量 & 说明 \\
			\midrule
			出生人口 & 预测目标 \\
			GDP & 经济指标 \\
			人口总数 & 基础规模 \\
			结婚人数 & 影响因素 \\
			\bottomrule
		\end{tabularx}
	\end{center}
	\end{table}
	
\end{frame}


\begin{frame}{模型方法}
	
	\begin{block}{LSTM模型}
		\[
		h_t = \sigma(W x_t + U h_{t-1})
		\]
	\end{block}
	
	
	
	\vpause
	\begin{block}{优点}
	\begin{itemize}
		\item 适用于时间序列\pause
		\item 能捕捉长期依赖
	\end{itemize}
\end{block}


\vfill
\myref{参考文献1,2,....}
\end{frame}











\begin{frame}{算法流程示例}
	
	\begin{algorithm}[H]
		\caption{LSTM训练流程}
		\begin{algorithmic}[1]
			\State 数据预处理
			\State 初始化参数
			\For{epoch}
			\State 前向传播
			\State 计算损失
			\State 反向传播
			\EndFor
		\end{algorithmic}
	\end{algorithm}
	
\end{frame}


%------------------------------------------------
\section{实验结果}

\begin{frame}{预测结果}  
	
	\begin{figure}
		\centering
		\includegraphics[width=0.7\textwidth]{pic1}  %%%% 图片在方在pic文件夹下
		\caption{校徽}
	\end{figure}
	
\end{frame}


\begin{frame}{子图示例}
	
	\begin{figure}
		\centering
		\subfloat[校徽1]{
			\includegraphics[width=0.35\textwidth]{pic2}
		}
		\subfloat[校徽2]{
			\includegraphics[width=0.35\textwidth]{pic3}
		}
		\caption{校徽}
	\end{figure}
	
\end{frame}


\begin{frame}{测试问题1}
	
描述具体问题及算法的设置、误差的定义等。
	
	
\end{frame}

\begin{frame}{误差比较}
	\begin{table}[htbp]
		\caption{A方法与B方法的误差比较}
		{\footnotesize
			\begin{center}
				\begin{tabular}{c|c|ccc|c}
					\hline
					& \diagbox{$n$}{$m$} & $m = 5$  & $m=7$ & $m=10$ & $\mathtt{tol}$\\
					\hline
					& $33^2$  
					& 3.8e-07 (6.9e-07) 
					& 1.2e-06 (5.8e-06) 
					& 3.5e-06 (2.0e-06) 
					& $10^{-4}$\\  
					
					$\mathtt{Err}_{A}$	
					& $65^2$  
					& 3.5e-07 (6.5e-07) 
					& 1.1e-06 (5.2e-06) 
					& 3.2e-06 (1.8e-06) 
					& $10^{-4}$\\  
					
					& $129^2$ 
					& 3.3e-07 (6.2e-07) 
					& 1.0e-06 (4.9e-06) 
					& 3.0e-06 (1.6e-06) 
					& $10^{-4}$\\  
					\hline
					
					& $33^2$  
					& 4.1e-05 (4.6e-05) 
					& 1.3e-04 (1.3e-04) 
					& 2.9e-04 (3.0e-04) 
					& $10^{-4}$\\  
					
					$\mathtt{Err}_{B}$	
					& $65^2$  
					& 3.9e-05 (4.4e-05) 
					& 1.2e-04 (1.3e-04) 
					& 2.8e-04 (2.9e-04) 
					& $10^{-4}$\\  
					
					& $129^2$ 
					& 3.7e-05 (4.2e-05) 
					& 1.1e-04 (1.2e-04) 
					& 2.7e-04 (2.8e-04) 
					& $10^{-4}$\\  
					\hline
				\end{tabular}
			\end{center}
		}
	\end{table}
\end{frame}
%------------------------------------------------
\section{结论与展望}

\begin{frame}{总结与展望}
	
	
\st{总结}
	\begin{itemize}
		\item 构建了出生人口预测模型
		\item 深度学习方法效果更优
		\item 模型具有实际应用价值
	\end{itemize}
	
	\vpause

\st{展望}
	\begin{itemize}
		\item 引入更多特征
		\item 尝试更复杂模型
	\end{itemize}

	
	
	
\end{frame}


\begin{frame}{Q \& A}
	\centering


	{\huge \bfseries 感谢各位老师的聆听！}
	
\end{frame}




\end{document}













\end{document}