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重点推荐:POS机对公账户作为结算需要交税吗对私结算合法吗

　　基于B/S模式的数据可视化系统的设计与实现论文目录摘要第1-7页ABSTRACT第7-11页第一章绪论第11-19页　研究背景及意义第11-12页　国内外研究现状第12-16页　课题研究内容第16-18页　论文组织结构第18-19页第二章相关研究工作第19-31页　基于B/S模式的数据可视化研究第19-25页　　/S模式概述第19-21页　　数据可视化中的数据格式与绘图技术第21-22页　　/S模式下的数据交互技术第22-23页　　/S模式下常用数据可视化工具第23-25页　服务端推送技术第25-27页　异常数据检测第27-30页　　高斯概率分布第28页　　改进的K-Means第28-30页　本章小结第30-31页第三章B/S模式的数据可视化系统方案设计第31-48页　数据可视化系统需求分析第31-36页　　功能性需求第31-35页　　非功能性需求第35-36页　数据可视化系统的整体架构设计第36-37页　数据可视化系统的浏览器端架构设计第37-41页　　视图层第37-38页　　交互层第38-41页　数据可视化系统的服务器端架构设计第41-46页　　接口层第41-42页　　应用支撑层第42-45页　　数据访问层第45页　　数据存储层第45-46页　浏览器端与服务器端的数据交互第46-47页　本章小结第47-48页第四章B/S模式的数据可视化系统的实现第48-75页　视图组件模块第48-56页　　组件模型设计第48-51页　　组件功能的实现第51-54页　　可视化图表的导出功能第54-56页　异常数据检测模块第56-66页　　异常数据检测模型描述第56-57页　　异常数据检测模型测试与评估第57-63页　　异常数据检测模块的实现第63-66页　数据转换模块第66-69页　基于WebSocket的实时数据传输模块第69-74页　本章小结第74-75页第五章系统测试第75-87页　测试环境第75页　功能测试第75-82页　非功能测试第82-86页　本章小结第86-87页第六章总结与展望第87-89页　工作总结第87-88页　工作展望第88-89页参考文献第89-92页致谢第92页本篇论文共92页，。军事论文类文章196篇，页次：1/3页【‖上一页‖‖】转到页[字数:6521点击:2][字数:8260点击:3][字数:9491点击:17][字数:5216点击:9][字数:5863点击:11][字数:6863点击:8][字数:9779点击:15][字数:3432点击:5][字数:3326点击:13][字数:3957点击:13][字数:5108点击:12][字数:8085点击:4][字数:3922点击:11][字数:5925点击:16][字数:4511点击:8][字数:3784点击:10][字数:4344点击:10][字数:3729点击:15][字数:4752点击:14][字数:13201点击:9][字数:5907点击:8][字数:5048点击:4][字数:3574点击:4][字数:2799点击:13][字数:5984点击:16][字数:4502点击:15][字数:2580点击:3][字数:3753点击:56][字数:6778点击:4][字数:4943点击:10][字数:3637点击:1][字数:3801点击:13][字数:1939点击:16][字数:3882点击:18][字数:4534点击:2][字数:6669点击:1][字数:7837点击:8][字数:3134点击:8][字数:2424点击:5][字数:5841点击:5][字数:3581点击:12][字数:1736点击:6][字数:5584点击:16][字数:4654点击:8][字数:2693点击:13][字数:5254点击:1][字数:4594点击:3][字数:6354点击:17][字数:7657点击:16][字数:6568点击:2][字数:2124点击:7][字数:2785点击:25][字数:5131点击:7][字数:3539点击:8][字数:7249点击:7][字数:6310点击:14][字数:2198点击:10][字数:4602点击:2][字数:5400点击:8][字数:5799点击:7][字数:3014点击:1][字数:2778点击:3][字数:2953点击:17][字数:2722点击:1][字数:2598点击:68][字数:3093点击:42][字数:1757点击:4][字数:2471点击:6][字数:4507点击:15][字数:5070点击:17][字数:2400点击:18][字数:2535点击:9][字数:1617点击:16][字数:3351点击:10][字数:8651点击:7][字数:2696点击:12][字数:3066点击:5][字数:2499点击:4][字数:1995点击:2][字数:3863点击:12][字数:1953点击:15][字数:4029点击:16][字数:2539点击:10][字数:3006点击:8][字数:2128点击:4][字数:3560点击:11][字数:1774点击:18][字数:1988点击:12][字数:3219点击:12][字数:4504点击:7]面向天基接入网的5G物联网信息采集切片的设计与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章绪论第11-15页　研究背景第11页　国内外研究现状第11-12页　研究内容第12-13页　论文结构第13-15页第二章相关技术第15-25页　天基网络体系架构第15-16页　网络切片技术研究第16-21页　　网络切片概述第16-17页　　网络切片架构第17-18页　　网元实现技术第18-21页　物联网信息采集技术研究第21-24页　　物联网信息采集相关协议第21-22页　　物联网信息采集协议的选型第22-24页　本章小结第24-25页第三章面向天基接入网的5G物联网信息采集切片的需求分析第25-31页　工作场景第25页　功能性需求分析第25-29页　　用户终端需求分析第26-27页　　切片选择功能需求分析第27页　　网络切片需求分析第27-28页　　管理平台需求分析第28-29页　非功能性需求第29-30页　　可扩展性第29页　　稳定易用性第29页　　易维护性第29-30页　本章小结第30-31页第四章面向天基接入网的5G物联网信息采集切片的概要设计第31-47页　面向天基接入网的5G物联网信息采集切片总体架构第31页　面向天基接入网的5G物联网信息采集切片模块概要设计第31-39页　　网络切片选择模块第31-34页　　共享切片设计第34-35页　　信息采集切片模块第35-37页　　管理平台模块第37-39页　面向天基接入网的5G物联网信息采集切片交互流程设计第39-43页　　切片选择过程交互设计第39-40页　　信息采集过程交互设计第40-41页　　切片管理交互设计第41-43页　数据结构定义第43-45页　　用户终端定义第43页　　切片模板定义第43-44页　　切片实例定义第44页　　推送信息定义第44-45页　本章小结第45-47页第五章面向天基接入网的5G物联网信息采集切片的详细设计与实现第47-69页　面向天基接入网的5G物联网信息采集切片的软件架构第47-48页　系统内部类图设计第48-57页　　网络切片选择模块类图第48-49页　　共享切片模块类图第49-51页　　信息采集切片模块类图第51-54页　　管理平台模块类图第54-57页　系统关键流程设计第57-61页　　切片选择流程第58-59页　　信息采集流程第59-60页　　切片管理流程第60-61页　系统管理界面实现第61-65页　关键问题分析与解决方案第65-67页　　网络切片的集群管理部署第65-66页　　信息采集服务的集群管理第66-67页　本章小结第67-69页第六章面向天基接入网的5G物联网信息采集切片的测试与调优第69-81页　测试环境部署第69-70页　　测试环境组成第69页　　软硬件设备第69-70页　系统功能测试第70-78页　　网络切片选择功能测试第70-71页　　用户鉴权登录功能测试第71-72页　　信息采集功能测试第72-73页　　管理平台功能测试第73-77页　　测试用例汇总第77-78页　系统非功能测试第78-80页　本章小结第80-81页第七章总结与展望第81-83页　论文工作总结第81页　下一步研究工作第81-83页参考文献第83-85页致谢第85页本篇论文共85页，。

　　基于属性独立生成对抗网络的人脸属性迁移方法研究论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章绪论第11-17页　研究背景与意义第11-12页　国内外研究现状第12-14页　研究内容第14页　论文组织结构第14-17页第二章相关技术第17-31页　卷积神经网络第17-20页　　卷积层和激活函数第17-19页　　池化层第19-20页　　全连接层第20页　变分自编码器第20-23页　生成对抗网络第23-27页　　基本原理第23-24页　　改进模型第24-27页　基于神经网络的风格迁移方法第27-30页　　基于特征提取网络的风格迁移第28-29页　　基于生成对抗网络的风格迁移第29-30页　本章小结第30-31页第三章基于属性独立生成对抗网络的人脸属性迁移算法第31-53页　人脸属性迁移模型第31-32页　总体框架设计第32-35页　　网络的前向传播第33-34页　　身份向量第34-35页　损失函数第35-40页　　对抗损失第35-37页　　属性分类损失第37页　　图片重构损失第37-38页　　身份向量重构损失第38-39页　　总体损失函数第39-40页　网络结构第40-43页　　全卷积神经网络第40-41页　　跳跃连接第41页　　潜变量分层结构第41-42页　　归一化层第42-43页　　共享卷积结构第43页　网络实现第43-51页　　网络具体结构第44-45页　　跳跃连接与身份向量分层的实现第45-46页　　的实现第46-47页　　归一化层的实现第47-49页　　共享卷积结构的实现第49-51页　本章小结第51-53页第四章生成对抗网络中的可变式交替训练机制第53-69页　神经网络的训练方法第53-58页　　常见的神经网络训练方法第54-56页　　生成对抗网络训练中存在的问题第56-58页　训练方法的设计与实现第58-65页　　参数初始化方法第58-59页　　优化器的选择第59-60页　　可变学习率第60-61页　　可变式交替训练机制第61-65页　网络训练的其它细节第65-67页　本章小结第67-69页第五章实验与分析第69-95页　实验环境第69-70页　数据集介绍第70-73页　　名人人脸属性数据集第70-71页　　数据集预处理第71-73页　实验对比分析第73-84页　　对比模型介绍第73-75页　　人脸单属性迁移第75-79页　　人脸多属性迁移第79-82页　　人脸之间属性替换第82-84页　评价指标第84-89页　　人脸属性迁移准确率第85-87页　　人脸属性迁移留存错误率第87-89页　独立性和收敛性测试实验第89-94页　　控制属性独立性程度第89-91页　　交替训练机制的影响第91-94页　本章小结第94-95页第六章总结与展望第95-97页　总结第95-96页　展望第96-97页参考文献第97-101页致谢第101-102页攻读学位期间发表的学术论文目录第102页本篇论文共102页，。面向AndroidNative应用的代码保护技术研究与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-14页　研究背景及意义第10-11页　国内外研究现状第11-12页　论文主要工作内容第12-13页　论文章节安排第13-14页第二章代码混淆技术第14-23页　代码混淆简介第14-15页　　代码混淆的概念第14-15页　代码混淆分类第15-20页　　按照混淆技术分类第15-19页　　按照混淆目的分类第19-20页　代码混淆评价标准第20-22页　本章小结第22-23页第三章代码混淆算法设计第23-31页　替换混淆第23-25页　　数据结构拆分第23-24页　　等价指令替换第24-25页　不透明谓词第25-30页　　不透明谓词理论第25-28页　　不透明谓词算法设计第28-30页　本章小结第30-31页第四章代码混淆系统设计与实现第31-46页　编译架构第31-32页　　第31-32页　　第32页　混淆系统总体框架第32-35页　　打包模块第33-34页　　和NDK编译模块第34-35页　　混淆模块第35页　替换混淆模块的设计与实现第35-38页　　数组下标拆分模块第36页　　操作数拆分模块第36-37页　　操作符替换模块第37-38页　控制流混淆模块的设计与实现第38-44页　　虚假分支伪造模块第38-42页　　平展控制流模块第42-44页　本章小结第44-46页第五章测试与分析第46-61页　混淆算法测试与分析第46-48页　　算法随机性和稳定性第46-47页　　算法时间开销第47-48页　混淆系统测试与分析第48-60页　　实验测试环境第48-49页　　实验测试用例第49-51页　　混淆模块测试与分析第51-60页　本章小结第60-61页第六章总结与展望第61-64页　工作总结第61-62页　未来展望第62-64页参考文献第64-67页致谢第67-68页攻读学位期间发表的学术论文目录第68页本篇论文共68页，。

　　基于文本内容的不良短信息识别挖掘方法论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章绪论第11-17页　研究意义与背景第11-12页　国内外研究现状第12-14页　研究目标及主要工作第14-15页　论文组织结构第15-17页第二章相关技术研究第17-29页　文本数据预处理第17-18页　词嵌入模型第18-22页　　模型第18-21页　　模型第21-22页　深度学习第22-25页　　循环神经网络第22-24页　　注意力机制第24-25页　半监督学习算法第25-27页　　生成式半监督学习方法第26页　　半监督SVM第26-27页　　基于图的半监督学习方法第27页　文本表示模型第27-28页　　向量空间模型第27页　　主题模型第27-28页　　模型第28页　本章小结第28-29页第三章基于深度学习的不良短信识别模型第29-41页　引言第29页　模型第29-32页　　不良短信识别模型第29-31页　　注意力机制第31-32页　基于N-Gram特征的词嵌入模型第32-34页　　文本分类模型第32-33页　　词嵌入模型第33-34页　实验过程及结果分析第34-39页　　数据预处理第35-36页　　模型评价指标第36页　　模型评估第36-38页　　词嵌入模型评估第38-39页　本章小结第39-41页第四章基于半监督学习的不良短信内容挖掘模型第41-53页　引言第41页　不良短信内容分类模型第41-44页　　标签传播算法第41-42页　　数据采样方案第42-44页　文本表示模型第44-45页　　结构模型第44-45页　　结构模型第45页　实验过程及结果分析第45-51页　　测试数据准备第46页　　文本多分类评价指标第46-47页　　不良短信数据采样方案评估第47-48页　　文本表示模型评估第48-51页　本章小结第51-53页第五章不良短信内容分析系统实现第53-61页　引言第53页　系统开发环境及框架简介第53-54页　系统描述与整体设计第54页　系统子模块功能实现第54-57页　　不良短信识别模块第55-56页　　不良短信内容分类模块第56-57页　　数据可视化模块第57页　系统功能测试第57-58页　本章小结第58-61页第六章总结与展望第61-63页　工作总结第61-62页　未来展望第62-63页参考文献第63-67页致谢第67-69页攻读学位期间取得的研究成果第69页本篇论文共69页，。基于Appium的APP并行自动化测试平台及测试用例设计与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-14页　研究背景及意义第10-12页　　研究背景第10-11页　　研究意义第11-12页　研究内容及主要成果第12-13页　论文结构安排第13-14页第二章APP并行自动化测试技术综述第14-26页　软件测试技术第14-18页　　软件测试技术分类第14-17页　　测试技术第17-18页　测试工具第18-24页　　自动测试工具第18-21页　　并行测试工具第21-24页　并行自动化测试研究现状第24-25页　本章小结第25-26页第三章基于Appium的APP并行自动化测试平台设计与实现第26-54页　基于Appium的APP并行自动化测试方案第26-29页　测试平台需求分析第29-30页　测试平台搭建第30-36页　　硬件安装第31-32页　　软件安装第32-36页　测试系统模块化设计第36-38页　测试系统实现第38-51页　　主函数模块第38-40页　　用户与系统配置模块第40-42页　　操作模块第42-45页　　工具指令模块第45-50页　　测试用例模块第50-51页　测试结果处理第51-53页　本章小结第53-54页第四章基于Appium的APP并行自动化测试平台的测试用例设计与实现第54-74页　测试用例开发方法设计第54-62页　　测试用例基本概念第54-56页　　测试用例基类第56-57页　　测试用例编写规范第57-58页　　测试用例开发流程第58-60页　　测试用例自动重测第60-62页　典型测试用例开发实现第62-65页　　功能测试第62-63页　　性能测试第63-65页　　内容测试第65页　安全键盘和图片验证码识别第65-69页　　安全键盘识别第66-67页　　图片验证码识别第67-69页　基于典型测试用例的测试平台验证第69-73页　　功能验证第69-72页　　性能验证第72-73页　本章小结第73-74页第五章总结与展望第74-76页　本文工作总结第74-75页　未来工作展望第75-76页缩略语表第76-77页参考文献第77-80页致谢第80页本篇论文共80页，。

　　边缘计算场景下实时目标检测系统研究论文目录摘要第1-6页Abstract第6-11页第一章绪论第11-15页　研究背景和意义第11-12页　研究现状第12-13页　论文的主要工作第13页　论文组织结构第13-15页第二章边缘计算场景下实时目标检测系统研究综述第15-33页　目标检测技术研究综述第15-24页　　目标候选区提取第16-18页　　传统目标检测方法第18页　　基于深度学习的目标检测算法第18-21页　　目标检测算法性能对比与选择第21-22页　　视频目标检测技术及面临的挑战第22-24页　目标追踪技术研究综述第24-28页　　目标追踪的基本流程与框架第24-25页　　目标追踪面临的挑战第25-27页　　目标追踪的主要方法第27页　　基于滤波的目标追踪算法研究第27-28页　边缘计算场景下移动设备目标检测任务问题分析第28-31页　　移动设备执行目标检测任务所面临的问题第28-30页　　边缘计算场景下系统时延问题第30-31页　本章小结第31-33页第三章基于RoI的图像压缩算法研究第33-45页　基于RoI的图像压缩算法整体设计分析第33-35页　图像编码设计第35-38页　　图像分割第35页　　色彩空间转换第35-36页　　离散余弦变换第36-37页　　数据量化第37-38页　　数据编码第38页　选取算法设计第38-39页　图像压缩与恢复算法设计第39-41页　仿真实验与分析第41-44页　　仿真实验设计第41-42页　　模拟实验评价指标第42-43页　　实验结果与分析第43-44页　本章小结第44-45页第四章智能卸载判别算法研究第45-57页　智能卸载判别算法分析与设计第45-47页　基于帧差法的关键帧检测第47-49页　　帧差法第47页　　关键帧检测算法第47-48页　　基于帧差法的关键帧检测分析第48-49页　基于光流的关键帧检测第49-52页　　光流法第49-50页　　关键帧检测算法第50-51页　　基于光流法的关键帧检测算法分析第51-52页　仿真实验与分析第52-55页　　仿真实验设计第52-53页　　智能卸载判别算法评价标准第53页　　结果与分析第53-55页　本章小结第55-57页第五章边缘计算场景下实时目标检测系统设计第57-67页　移动设备执行目标检测任务面临的挑战第57-59页　边缘计算场景下目标检测系统设计第59-63页　　系统执行流程设计第59-61页　　系统功能模块设计第61-62页　　画面缓存模块研究与设计第62-63页　边缘计算场景下实时目标检测系统模拟与验证第63-65页　　模拟实验设计第63-64页　　对照试验设计第64页　　评价指标设计第64-65页　　实验结果与分析第65页　本章小结第65-67页第六章结束语第67-69页　论文总结第67-68页　研究展望第68-69页参考文献第69-73页致谢第73-74页攻读学位期间发表的学术论文目录第74-75页攻读学位期间参加的科研项目目录第75页本篇论文共75页，。医学论文类文章108650篇，页次：1/1208页【‖上一页‖‖】转到页[字数:6618点击:11][字数:2140点击:17][字数:1912点击:6][字数:2530点击:12][字数:1541点击:1][字数:1706点击:15][字数:2029点击:16][字数:1592点击:11][字数:1531点击:6][字数:1429点击:13][字数:1648点击:3][字数:2214点击:18][字数:1348点击:4][字数:2221点击:10][字数:2385点击:0][字数:3307点击:1][字数:2764点击:7][字数:2766点击:14][字数:2692点击:11][字数:3154点击:18][字数:1375点击:5][字数:899点击:11][字数:2223点击:1][字数:1521点击:10][字数:1001点击:3][字数:1448点击:12][字数:4068点击:10][字数:1759点击:17][字数:2124点击:16][字数:5772点击:16][字数:1421点击:13][字数:2024点击:15][字数:1025点击:0][字数:1026点击:6][字数:1910点击:18][字数:1885点击:18][字数:1578点击:18][字数:1571点击:18][字数:1328点击:4][字数:1070点击:12][字数:1406点击:17][字数:2056点击:15][字数:3273点击:1][字数:1891点击:16][字数:2391点击:0][字数:1048点击:15][字数:2197点击:18][字数:1716点击:5][字数:2103点击:0][字数:1979点击:6][字数:2440点击:7][字数:1427点击:5][字数:2817点击:12][字数:1746点击:4][字数:2059点击:15][字数:2618点击:14][字数:1872点击:3][字数:1778点击:12][字数:2003点击:12][字数:1638点击:19][字数:1988点击:15][字数:1880点击:18][字数:1662点击:8][字数:1173点击:16][字数:2022点击:3][字数:1761点击:3][字数:2027点击:1][字数:1723点击:2][字数:2372点击:17][字数:2581点击:6][字数:2016点击:6][字数:3171点击:10][字数:2066点击:0][字数:2004点击:7][字数:3165点击:16][字数:3687点击:8][字数:1701点击:2][字数:1520点击:10][字数:1131点击:16][字数:1998点击:12][字数:3008点击:13][字数:1234点击:0][字数:1274点击:7][字数:2342点击:5][字数:1531点击:7][字数:1140点击:15][字数:1262点击:6][字数:1152点击:8][字数:2418点击:1][字数:1106点击:2]

春采茶、夏避暑、秋观堡、冬泡泉”，秋季，到大田游览土堡，正当时。

大田土堡始于宋元时期，盛行于明清时期，系当地先民为抗击匪寇修筑的。大田土堡有别于闽西、闽南的土楼，江西赣南的围屋，广东的围龙屋和碉楼，四川、西藏的碉房，是一种土生土长的防御性乡土建筑。大田县境内现存土堡不到百座，居全省之首，主要集中在建设、广平、太华、均溪、济阳等乡镇。大田土堡是福建现存最集中、数量最多、年代最早、结构最复杂、文化内涵最丰富的土堡群，被列为2009年第三次全国文物普查重要新发现。目前，大田县正在致力将大田土堡群申报为国家级文物保护单位。

看点：

安良堡 位于桃源镇东坂村，建在坡度陡高的大山余脉坡面上，分三个大台基，两边14级阶级状土台逐级构筑。为当地熊氏祖先于清嘉庆所建，建堡人依安良除暴、平安如意之意，取名“安良堡”。该堡由进堡的瘦窄高埂小道、深溪沟、独木桥、高金刚墙、双重堡门、依山而建的堡墙、上下堂、墙上包房等组成，占地面积1200平方米。三级大台基、前低后高、阶级跑马场、墙上包房、崇尚道教是该堡的最大特色。

芳联堡 位于均溪镇许思坑村，建在高耸的大山余脉坡底田边，为清代张氏宗亲历时5年建成。前方后圆，由进堡小道、双重护堡壕、半月池、门厅似的堡门、内空坪、上下堂、天井、后楼、花台、护厝、堡内防火墙、火药库等组成，占地约3000平方米。三合土抹面的堡墙，三明土堡唯一一例的双重外凸的碉式角楼，生活功能区分明，装饰艺术精美、建筑风水讲究是该堡的最大特点。

泰安堡 位于太华镇小华村，建在青山环抱的山坡梯田中，系清代林氏宗亲合族构建。当时社会动荡，人们非常渴望“国泰民安”的景象，故取名“泰安堡”。该堡占地1000平方米，由堡前溪沟、窄小通道、高大厚重的堡墙、三重堡门、双石阶、四周依墙而建的楼屋、三个大小相间的碉式角楼等组成。三重堡门、三个大小相间的碉式角楼、中天井为最大特色。泰安堡与正对着的广崇堡相结合，形成系列防御建筑（配合型防御建筑），集防御、居住功能为一体，充分体现了建筑主人居安思危的理念。

大田土堡群散落全县，均是浏览、观光、研究的好去处。目前大田县已对安良堡、芳联堡、光裕堡、广崇堡、琵琶堡、绍恢堡、泰安堡等多座土堡进行抢救性修复，并申报国家级文物保护单位，规划投资建设大田土堡博物馆。先期重点规划对芳联堡、安良堡进行景点建设，开通旅游公路、铺设游步道、整治景区环境、完善基础设施，让游客感受独特的闽中古建筑及民俗文化韵味。

土堡旅游小贴士

1、大田土堡分布较散，建议游客选择其中具有代表性的几座土堡游玩，如芳联堡、泰安堡、琵琶堡、安良堡等。

2、土堡大多分布在各乡镇田间，道路交通条件有限，请自驾车游客注意交通安全。

3、目前土堡群正在申报国家级文物保护单位，请保持土堡建筑、墙体、格局的完整性。

4、推荐土堡一日游线路之一：

上午：游览均溪镇周田村双龙桥后，参观大田规模最大、最具特色的土堡——芳联堡，之后驱车至湖美乡游览国家水利风景区——闽湖，中午在湖美渔家乐安排午餐；

下午：驱车至太华镇参观七大土堡之一的泰安堡，之后步行参观广崇堡、步云楼。然后，来到太华镇魁城村参观连战先生的远祖宗祠——福建连氏大宗祠，观摩连战先生亲笔题写的“连氏龙井大宗祠”题匾。晚餐时，驱车回到石牌镇品尝海峡西岸百佳特色品牌名菜——石牌大骨头肉，再返程。