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1.
基于构件技术的教务信息系统的设计与实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
软件复用通过设计组件来搭建新的系统,构件是软件复用的基础元素。通过软件复用可以大大减少软件开发中的重复劳动,提高开发效率,并保证软件的质量。本文基于复用及组件技术设计了教务信息系统,对基于组件技术的开发过程进行了分析,并指出了在实现中遇到的技术问题及解决方法,为管理信息系统的设计与实现提供了参考模型与技术指导。  相似文献
2.
3.
王赞 《网友世界》2014,(16):232-232
近20年来,在教育改革的推动下,我国教育改革与实验虽然取得了可喜的成果,但一些改革由于缺乏配套的措施而使结果不甚理想。随着新一轮课程改革的深入,经过研究实践和探索,本文从理论和实践两个方面,对教育教学评价的发展趋势进行了简明的评论,在吸收传统教育教学评价成果的基础上,对新的教育教学评价体系的提出了设想。  相似文献
4.
王赞 《网友世界》2014,(18):285-285
当今社会,高等教育教学的管理成为了当代高等教育的重大理论与实践问题,得到了高校教师与高校学生的广泛关注。教育教学管理是高等教育的生命线,也是其实现长久发展的基础。本文在介绍高等教育教学质量管理概念的基础上,对其内容进行了深入的阐述,进而提出了合理的教育教学管理策略,为今后我国高等教育教学质量管理的发展提供了理论依据。  相似文献
5.
丢包现象严重影响VoIP的通话语音质量。WSOLA(Waveform Similarity Based Overlap-Add)算法是一种基于接收端的丢包隐藏方法,可以较好地提高语音质量。在介绍WSOLA算法原理的基础上,针对该算法中计算互相关系数所需计算量较大,会增加过多计算延时的问题,提出一种互相关系数计算的改进方法。最后通过仿真对重建语音信号质量进行了对比。  相似文献
6.
在医学图像三维可视化中,移动立方体算法(Marching Cubes,MC)是面绘制的经典算法。针对MC算法计算插值点导致执行速度慢、效率不高的缺点,提出一种基于最近邻逼近的MC算法,该方法在n次等分点量化序列中寻找等值面最近邻点代替线性或非线性插值,既避免了插值的大量计算又保证了误差精度,还可改善三角面片结构。利用可视化工具开发包VTK对人体脸部和脚部CT数据集进行三维重建,实验表明改进算法明显缩短了绘制时间,提高了重建效率。  相似文献
7.
Adaboost算法具有很好的实时性,但是也存在检测过程中鲁棒性不强,遇到遮挡问题检测失效等问题。针对这些问题,提出了基于改进Adaboost的人脸检测算法,该算法结合了Camshift人脸跟踪算法并改进了原算法中的颜色直方图模型。以实际人脸检测与跟踪实验为例,证明了该算法在人脸自动检测跟踪过程中具有速度快、准确度高,能有效克服检测过程中遮挡以及类肤色干扰问题等。  相似文献
8.
对空间复用多天线系统线性接收机进行了深入分析,针对其虽应用简便却未能很好地利用分集增益的问题,提出了一种基于误码率准则的分集复用模式快速选择算法.所提算法通过低复杂度的判决准则对多天线系统分集复用模式进行选择,并将少量的信息反馈回发送端,达到充分利用多天线系统分集与复用增益的目的.与以往算法相比,所提算法可以更好地利用系统的瞬时分集增益,而且具有较低的计算复杂度,很好地满足了多天线通信系统对实时性和快速性的要求.仿真结果验证了算法的有效性和可行性.  相似文献
9.
何吉元  孟昭鹏  陈翔  王赞  樊向宇 《软件学报》2017,28(6):1455-1473
软件缺陷预测方法可以在项目的开发初期,通过预先识别出所有可能含有缺陷的软件模块来优化测试资源的分配。早期的缺陷预测研究大多集中于同项目缺陷预测,但同项目缺陷预测需要充足的历史数据,而在实际应用中可能需要预测的项目的历史数据较为稀缺,或这个项目是一个全新项目。因此跨项目缺陷预测问题成为当前软件缺陷预测领域内的一个研究热点,其研究挑战在于源项目与目标项目数据集间存在的分布差异性以及数据集内存在的类不平衡问题。受到基于搜索的软件工程思想的启发,论文提出了一种基于搜索的半监督集成跨项目软件缺陷预测方法S3EL。该方法首先通过调整训练集中各类数据的分布比例,构建出多个朴素贝叶斯基分类器,随后利用具有全局搜索能力的遗传算法,基于少量已标记目标实例对上述基分类器进行集成,并构建出最终的缺陷预测模型。在Promise数据集及AEEEM数据集上和多个经典的跨项目缺陷预测方法(Burak过滤法、Peters过滤法、TCA+、CODEP及HYDRA)进行了对比。以F1值作为评测指标,结果表明在大部分情况下,S3EL方法可以取得最好的预测性能。  相似文献
10.
王赞  樊向宇  邹雨果  陈翔 《软件学报》2016,27(4):879-900
基于程序频谱的缺陷定位方法可以有效地辅助开发人员定位软件内部缺陷,但大部分已有自动化方法在解决多缺陷定位问题时表现不佳,部分效果尚可的方法因复杂度较高或需要开发人员较多交互而仍需进一步改善.为改善上述问题,提出一种基于遗传算法的多缺陷定位方法 GAMFal,具体来说:首先基于搜索的软件工程思想对多缺陷定位问题进行建模,构建了候选缺陷分布的染色体编码方式,并基于扩展的Ochiai系数计算个体的适应度值;随后使用遗传算法在解空间中搜索具有最高适应度值的候选缺陷分布,在终止条件被满足后返回最优解种群;最后根据这个种群对程序实体进行排序.这样开发人员可以依次对程序实体进行检查并最终确定多个缺陷的具体位置.实证研究以Siemens套件中的7个程序和Linux的3个程序(gzip、grep和sed)作为评测对象,并扩展传统的定位方法评测标准EXAM至EXAMF和EXAML,通过与其他经典的缺陷定位方法(Tarantula、Improved Tarantula及Ochiai)进行对比,并通过Friedman检测和最小显著性差异测试可得,提出的GAMFal方法在整体定位效率方面优于传统方法,且需要更少的人工交互.除此之外,GAMFal的执行时间也在可接受的范围之内.  相似文献
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