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《软件导刊》

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《软件导刊》是关于软件开发与管理的学术期刊，以服务于软件的提供者与应用者、增强产业发展能力为宗旨，及时向读者传递软件行业的主流技术、研究热点、企业管理理念和项目管理模式，准确反映行业动态与最新发展趋势...查看详情>>
  • 曾用名 教育技术导刊；湖北电化教育
  • 主办单位湖北省科技信息研究院
  • 国际标准连续出版物号1672-7800
  • 国内统一连续出版物号42-1671/TP
  • 出版周期月刊
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一种改进图神经网络的虚假评论检测方法
1
作者 袁紫烟 任勋益 黄家铭 《软件导刊》 2024年第3期27-33,共7页
电商平台中的虚假评论存在误导消费者购买决策、损害消费者和合法商家权益的问题。现有的虚假评论识别方法难以发现虚假评论之间的隐含关联。为了提高虚假评论检测的分类效果,提出一种基于TrustRank算法和图神经网络的虚假评论检测方法... 电商平台中的虚假评论存在误导消费者购买决策、损害消费者和合法商家权益的问题。现有的虚假评论识别方法难以发现虚假评论之间的隐含关联。为了提高虚假评论检测的分类效果,提出一种基于TrustRank算法和图神经网络的虚假评论检测方法。首先,通过构建虚假评论相关特征,计算出特征的重要性分数;其次,结合改进Trust⁃Rank方法计算评论的可疑值,利用自适应邻域采样策略对图中节点进行有偏向和自适应地选择并生成目标节点的邻域,以此改进GraphSAGE的随机采样算法;最后,使用Yelp数据集对该模型进行验证。结果表明,TR-GraphSAGE模型相比于LSTM、TextCNN、GCN和GraphSAGE,在准确率、召回率与F13个方面分别提升了5.86%、15.01%和10.12%。TR-GraphSAGE模型能够降低噪音对预测的影响,保证邻域信息的质量和数量,从而提高关联特征表示质量,为虚假评论检测提供了一种新方法。 展开更多
关键词 虚假检测 TrustRank 图神经网络 特征工程 GraphSAGE
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UML类图的一致性分析
2
作者 谢嘉成 蒋建民 +1 位作者 陈华豪 唐国富 《软件导刊》 2024年第2期40-47,共8页
在面向对象开发过程中,UML类图作为表达系统静态结构的最主要方式,蕴含着大量结构信息,使得软件开发阶段各种层次类图之间的一致性难以得到保证。为保证UML类图的一致性,通常将形式化方法与UML类图结合起来对类图精化过程进行分析验证... 在面向对象开发过程中,UML类图作为表达系统静态结构的最主要方式,蕴含着大量结构信息,使得软件开发阶段各种层次类图之间的一致性难以得到保证。为保证UML类图的一致性,通常将形式化方法与UML类图结合起来对类图精化过程进行分析验证。然而在形式化过程中往往存在UML类图模型信息丢失或增加的问题。引入形式化模型统一结构不会丢失或增加信息,为此首先将UML类图描述为统一结构,给出精化函数的定义;其次给出验证精化函数有效性的算法;最后在开发的原型工具上进行实例验证。对精化过程的验证实验结果表明,该方法可以帮助设计人员及时发现并处理类图中存在的不一致现象。 展开更多
关键词 UML 类图 一致性 精化 形式化
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一种圆形锚框的Faster R-CNN小目标检测算法
3
作者 闫春相 徐遵义 +1 位作者 刘康宁 李晨 《软件导刊》 2024年第1期128-134,共7页
小目标检测的主要任务是检测图像中尺寸小于32×32像素的目标并对其分类。由于传统矩形锚框结构检测小目标时匹配不准确,小目标在通用数据集中数量较少且分布不均匀,导致模型检测效果较差。为此,在Faster RCNN的基础上,提出一种圆... 小目标检测的主要任务是检测图像中尺寸小于32×32像素的目标并对其分类。由于传统矩形锚框结构检测小目标时匹配不准确,小目标在通用数据集中数量较少且分布不均匀,导致模型检测效果较差。为此,在Faster RCNN的基础上,提出一种圆形锚框的小目标检测方法。在RPN阶段采用圆形锚框定位感兴趣区域,通过新的面积交并比计算方法与损失函数减少模型参数量与锚框回归阶段的偏移计算,以增强模型对被检测目标的拟合能力,提升模型检测精度和效率。同时,为了解决现有公开数据集中小目标占比较少及分布不均匀问题,在MS COCO 2017数据集上进行数据增强操作,仅保留其中的小目标并将标注信息修改为对小目标包裹率较高的圆形包围框。实验表明,采用圆形锚框方法与数据增强方法在检测小目标时检测效果较好,检测效率、速度均明显优于Faster R-CNN,APS、检测速度分别提升4.1%与4 FPS。 展开更多
关键词 小目标检测 Faster R-CNN 圆形锚框 数据增强 圆交并比
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基于OBE理念的计算机网络课程教学改革与实践
4
作者 熊骏 金文 +1 位作者 丁飞 王凯 《软件导刊》 2024年第1期204-208,共5页
计算机网络是网络工程专业的重要基础课程,针对传统课程教学和实验教学中存在的问题,以工程教育专业认证为背景并基于OBE教育理念对计算机网络教学进行改革。由课程设计框架为切入点,从教学目标、教学过程、教学评价三方面进行教学改革... 计算机网络是网络工程专业的重要基础课程,针对传统课程教学和实验教学中存在的问题,以工程教育专业认证为背景并基于OBE教育理念对计算机网络教学进行改革。由课程设计框架为切入点,从教学目标、教学过程、教学评价三方面进行教学改革与实践。以毕业要求为出发点优化计算机网络课程的教学目标,明确符合国家、社会预期需求的专业能力;以教学目标为框架,对教学过程中的短板进行针对性加强和补全,保障教学目标的实现;设计基于OBE理念的教学质量评价体系,并基于评价结果对课程进行持续改进。结果表明,该课程在课堂实践、上机测试、试卷测试等方面的达成度均有所提高,为学生专业素质的提升奠定了良好基础。 展开更多
关键词 课程教学 实验教学 成果导向 教学目标 计算机网络
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基于深度学习的短时交通流预测方法综述与仿真研究
5
作者 朱仕威 叶宝林 吴维敏 《软件导刊》 2024年第2期182-193,共12页
近年来,随着城市路网交通检测设备和城市数据存储基础设施的升级换代以及深度学习技术的快速发展,应用深度学习技术解决城市路网短时交通流预测问题已成为智能交通领域的一个研究热点。不同于传统短时交通流预测方法,基于深度学习的短... 近年来,随着城市路网交通检测设备和城市数据存储基础设施的升级换代以及深度学习技术的快速发展,应用深度学习技术解决城市路网短时交通流预测问题已成为智能交通领域的一个研究热点。不同于传统短时交通流预测方法,基于深度学习的短时交通流预测方法能充分利用海量交通流数据,深入挖掘路网中不同交通节点间流量的隐藏特征与复杂时空关联,能有效提升预测短时交通流的精度。首先,简要回顾短时交通流预测方法的发展历史,重点分析、讨论基于深度学习模型的短时交通流预测方法最新技术进展和理论研究结果。其次,梳理、总结国内外广泛用于验证算法有效性和进行比较分析的公开交通流数据集。再次,阐述基于深度学习模型的短时交通流预测算法解决实际交通流预测问题的具体过程和详细步骤,基于公开测试数据集PEMS04分别对基于深度学习模型长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的短时交通流预测算法进行仿真研究,以验证算法的有效性及其相较于传统方法的优势。最后,总结、展望基于深度学习模型的短时交通流预测方法在实际应用中存在的挑战和未来研究方向。 展开更多
关键词 短时交通流预测 深度学习 时间序列 交通数据集 卷积神经网络
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“地球空间信息领域软件工程”专题征文
6
《软件导刊》 2023年第6期F0003-F0003,共1页
软件是新一代信息技术的灵魂,是数字经济发展的基础,是制造强国、网络强国、数字中国建设的关键支撑。地球空间信息软件是国家信息化建设的基础性和关键支撑软件。然而,我国地球空间信息软件的基础架构、关键技术等方面存在瓶颈,技术创... 软件是新一代信息技术的灵魂,是数字经济发展的基础,是制造强国、网络强国、数字中国建设的关键支撑。地球空间信息软件是国家信息化建设的基础性和关键支撑软件。然而,我国地球空间信息软件的基础架构、关键技术等方面存在瓶颈,技术创新体系和产业生态函待优化。为深入探讨地球空间信息软件发展现状、热点问题,以及自主创新的未来发展之路,解决我国在该领域关键核心技术方面存在的难题,《软件导刊》开设“地球空间信息领域软件工程”专题,面向学术界与产业界征文,热欢迎相关领域人员踊跃投稿! 展开更多
关键词 软件工程 支撑软件 基础架构 产业生态 制造强国 技术创新体系 新一代信息技术 专题征文
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心音智能听诊技术的研究现状与应用展望
7
作者 王志 张菲菲 +4 位作者 陈始圆 陈扶明 袁履凡 季云峰 李川涛 《软件导刊》 2023年第7期212-219,共8页
心血管疾病(CVD)已成为人类健康最大的威胁之一,因此准确检测早期病情对降低心血管疾病的死亡率具有至关重要的意义。电子听诊、远程听诊和智能听诊的需求日益增加,通过回顾性研究现阶段电子听诊器及智能听诊算法在心脏疾病诊断的研究... 心血管疾病(CVD)已成为人类健康最大的威胁之一,因此准确检测早期病情对降低心血管疾病的死亡率具有至关重要的意义。电子听诊、远程听诊和智能听诊的需求日益增加,通过回顾性研究现阶段电子听诊器及智能听诊算法在心脏疾病诊断的研究和应用,较为全面地列举了现有电子听诊器及心音数据库,归纳了心音智能听诊亟需解决的一些关键技术,在算法方面为提升智能听诊准确率提供建议,还对电子听诊和智能听诊的发展方向提供建议。 展开更多
关键词 心脏疾病 心音 智能听诊 电子听诊器 深度学习 机器学习
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基于生成对抗网络的脑电波去噪处理研究
8
作者 文斗 杨青 +2 位作者 王亚群 李晨 李铭 《软件导刊》 2023年第5期14-22,共9页
脑电波采集过程往往会包含生理噪声和外部噪声,外部噪声目前可以通过滤波进行消除,去除生理噪声通常采用的方法是自适应滤波器、空间滤波和主成分分析,但这些方法需要一定的信号作为先决条件,并且去噪性能有限。近年来,深度学习技术开... 脑电波采集过程往往会包含生理噪声和外部噪声,外部噪声目前可以通过滤波进行消除,去除生理噪声通常采用的方法是自适应滤波器、空间滤波和主成分分析,但这些方法需要一定的信号作为先决条件,并且去噪性能有限。近年来,深度学习技术开始运用于脑电波去噪,而且在去噪性能上得到了一定提升。鉴于在生成对抗网络(GAN)的判别器和生成器博弈过程中,生成样本具有逐渐向真实样本逼近的特点,设计一种基于卷积神经网络(CNN)的生成对抗网络模型,用于消除脑电波生理噪声中的肌源性噪声和眼源性噪声,同时在GAN的生成器网络中引入新的损失函数,使去噪后的数据与原始数据更加接近。设计的GAN-1D-CNN模型在去除肌源性噪声上的相关系数达到0.945,在去除眼源性噪声上的相关系数达到0.894。实验结果表明,GAN-1D-CNN模型对脑电波的去噪能力得到了增强,相关性能指标都优于现有基准数据集上的去噪方法。 展开更多
关键词 脑电波 生成对抗网络 卷积神经网络 去噪 伪影消除
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深度融合网络在街道场景中的应用
9
作者 许鸿奎 郭文涛 +2 位作者 李振业 郭旭斌 赵京政 《软件导刊》 2023年第11期168-173,共6页
针对轻量化网络结构从特征图提取有效语义信息不足,以及语义信息与空间细节信息融合模块设计不合理而导致分割精度降低的问题,设计一个深度融合空洞金字塔和一个语义融合模块,以进一步提取语义信息并进行深度融合。主干网络中采用双分... 针对轻量化网络结构从特征图提取有效语义信息不足,以及语义信息与空间细节信息融合模块设计不合理而导致分割精度降低的问题,设计一个深度融合空洞金字塔和一个语义融合模块,以进一步提取语义信息并进行深度融合。主干网络中采用双分支深度融合网络,通过设计的深度融合空洞金字塔结构进一步提取信息,在空间信息与语义信息融合的过程中,采用语义融合模块将深层次的语义信息与浅层次的空间信息进行自底向上逐步融合的方式,从而提高网络语义分割性能。最后,将所设计的网络结构在城市景观数据集上进行实验,取得了77.6%的平均交并比,对比其他网络结构,其能够有效提高分割结果。 展开更多
关键词 轻量化网络 双分支网络 空洞金字塔 信息提取 深度融合
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基于物联网的育肥猪舍环境适宜性评价系统研究与设计
10
作者 王松奇 赵骏驰 +2 位作者 陈冲 顾春雷 徐顾伟 《软件导刊》 2023年第5期91-96,共6页
为准确评价育肥猪舍环境状况,设计包含3层架构的基于物联网的猪舍环境远程监测系统。感知层以PLC为主控制器,通过百叶箱传感器检测猪舍内部温度、湿度和有害气体浓度等环境参数,并将其显示在触摸屏中;传输层采用GPRS实现远程数据传输;... 为准确评价育肥猪舍环境状况,设计包含3层架构的基于物联网的猪舍环境远程监测系统。感知层以PLC为主控制器,通过百叶箱传感器检测猪舍内部温度、湿度和有害气体浓度等环境参数,并将其显示在触摸屏中;传输层采用GPRS实现远程数据传输;应用层采用Visual Studio开发上位机服务器软件与Android手机客户端,远程监控猪舍环境。同时,建立猪舍模糊综合评价模型,制定猪舍环境适宜性评价标准,利用模糊层次分析法确定评价因素指标权重,使用π型函数作为隶属度函数。对江苏省宜兴市某生猪养殖场育肥猪舍环境适宜性进行模糊综合评价,结果表明该模型可为猪舍环境提前预警与控制提供科学依据。 展开更多
关键词 模糊层次分析 物联网 模糊综合评价 环境适宜性 评价系统
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大坝缺陷识别系统设计与实现
11
作者 葛从兵 陈剑 严吉皞 《软件导刊》 2023年第5期84-90,共7页
针对采用巡检图像识别大坝缺陷存在专业性强、工作量大、时效性差等问题,应用目标识别、迁移学习等技术,以及TensorFlow深度学习框架和Django Web服务框架,开发基于B/S架构的大坝缺陷识别系统,采用120个裂缝样本和85个破损样本进行实验... 针对采用巡检图像识别大坝缺陷存在专业性强、工作量大、时效性差等问题,应用目标识别、迁移学习等技术,以及TensorFlow深度学习框架和Django Web服务框架,开发基于B/S架构的大坝缺陷识别系统,采用120个裂缝样本和85个破损样本进行实验。实验结果表明,在训练样本较少的情况下,采用Faster R-CNN和Mask R-CNN预训练模型可以训练出性能较好的大坝缺陷识别模型,能够识别巡检图像中的缺陷。在训练样本较多、缺陷分类合理、缺陷标注准确的情况下,该系统可训练出性能优越的单缺陷识别模型和多缺陷识别模型,供手机、摄像机、无人机等终端使用。 展开更多
关键词 大坝缺陷 目标识别 TensorFlow 迁移学习 DJANGO
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学科竞赛与课程设计有机融合的计算机组成原理实验教学探索 被引量：1
12
作者 樊彦恩 张俊霞 《软件导刊》 2023年第6期182-186,共5页
针对教育部提出的培养计算机专业学生系统能力的要求,分析“龙芯杯”全国大学生计算机系统能力培养大赛赛事特点和技术方案,结合中国科学技术大学计算机科学与技术系计算机组成原理实验教学现状,提出将竞赛与教学进行有机结合,更新和扩... 针对教育部提出的培养计算机专业学生系统能力的要求,分析“龙芯杯”全国大学生计算机系统能力培养大赛赛事特点和技术方案,结合中国科学技术大学计算机科学与技术系计算机组成原理实验教学现状,提出将竞赛与教学进行有机结合,更新和扩充教学内容,量化实验评分标准,以赛促学、赛教融合,从而达到培养学生系统观以及创新能力与工程实践能力的目的。 展开更多
关键词 计算机组成原理 学科竞赛 课程设计 系统能力
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游戏化编程提升学生计算思维能力的实践路径研究
13
作者 纪鑫琰 李鸿科 赵瑞 《软件导刊》 2023年第2期208-211,共4页
新一轮义务教育课程标准提出要大力发展学生核心素养,其中计算思维既是智能化时代学生的必备素养,又是学生必备的能力。为此,基于游戏化编程探究合适的教学模式以提升中低年龄段学生的计算思维。首先,分析编程教学对提升学生计算思维的... 新一轮义务教育课程标准提出要大力发展学生核心素养,其中计算思维既是智能化时代学生的必备素养,又是学生必备的能力。为此,基于游戏化编程探究合适的教学模式以提升中低年龄段学生的计算思维。首先,分析编程教学对提升学生计算思维的作用。然后,讨论游戏化编程的特点及提升学生计算思维的可行性。最后,对游戏化编程的教学实践策略进行研究。实践表明,所提方法能提升学生编程教学体验和计算思维能力。以期为各高校进行针对性教学提供参考。 展开更多
关键词 游戏化编程 计算思维 教学实践 计算机教学
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数据驱动的众测工人管理模式研究
14
作者 黄静旋 林怡坤 邓志敏 《软件导刊》 2023年第12期139-146,共8页
众测作为一种软件测试新方法,将分散的公众资源进行集合配置。公众在线接受任务后完成特定的软件测试,以发现传统测试发现不了或者无法实现相应功能的软件缺陷。针对众测过程中众测工人能力水平参差不齐、等级划分不够准确,以及在实际... 众测作为一种软件测试新方法,将分散的公众资源进行集合配置。公众在线接受任务后完成特定的软件测试,以发现传统测试发现不了或者无法实现相应功能的软件缺陷。针对众测过程中众测工人能力水平参差不齐、等级划分不够准确,以及在实际项目中众测工人积极性不高等问题,首先分别对影响众测工人能力水平和参与任务积极性的因素进行分析,提出计算众测工人能力水平的指标和方法,构建有效的众测工人管理模式;然后在计算出的众测工人能力水平值基础之上对工人等级进行划分,以便于更好地对众测工人和测试任务进行管理,提高众测工人参与测试任务的积极性。基于群智众测平台50个真实测试任务的人员和任务数据,利用SPSS工具对数据进行分析,并将分析结果应用于该方法中。结果显示,该方法能够有效计算工人能力水平值,提升工人参与任务的积极性。 展开更多
关键词 众测 数据驱动 软件测试 人员管理
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机器学习预测校级计算教学平台作业运行时间研究
15
作者 于潇雪 韦建文 +4 位作者 张战炳 高亦沁 林新华 周云 周衍晓 《软件导刊》 2023年第11期104-109,共6页
机器学习方法在预测作业运行时间中被广泛采用,但在实际使用中,算例数据收集、预测方法选择、作业特征提取、小样本数据预测准确度提升等,仍是亟待解决的问题。以上海交通大学校级计算教学平台使用负载中占比相当大的高斯应用为例,基于S... 机器学习方法在预测作业运行时间中被广泛采用,但在实际使用中,算例数据收集、预测方法选择、作业特征提取、小样本数据预测准确度提升等,仍是亟待解决的问题。以上海交通大学校级计算教学平台使用负载中占比相当大的高斯应用为例,基于SLURM作业调度系统的前后处理机制设计了高斯算例收集系统,评估了不同机器学习方法结合不同特征采集方式对于预测作业运行时间的适用性。最终,在5314个样本数据集上,基于决策树和深度神经网络结合Text-CNN提取特征及加入库伦矩阵F范数的方法分别获得71.87%和84.93%的准确度,优于传统支持向量机方法;在仅有118个样本的小数据集上,使用迁移学习方法复用预训练参数分别获得65.2%和63.3%的准确度,优于从零开始训练的方法;使用Text-CNN能够避免one-hot编码导致的稀疏矩阵特征且拓展性更强;引入库伦矩阵F范数对提高准确度发挥了重要作用。 展开更多
关键词 机器学习 计算教学平台 作业调度系统 运行时间 高斯应用
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数据结构课程中理论证明的不足及加强策略
16
作者 程欣宇 张丽 +1 位作者 汪健 叶晨 《软件导刊》 2023年第6期135-138,共4页
列举数据结构课程不够重视理论证明的现象,如各种最小生成树、最优编码树、最短路径、排序稳定性等,强调如何运用数据结构实现相应的算法,针对手工演示和代码实现进行考核,导致学生仅仅学会固定方法,缺乏理论正确性的证明能力,进一步影... 列举数据结构课程不够重视理论证明的现象,如各种最小生成树、最优编码树、最短路径、排序稳定性等,强调如何运用数据结构实现相应的算法,针对手工演示和代码实现进行考核,导致学生仅仅学会固定方法,缺乏理论正确性的证明能力,进一步影响了学生的创新和迁移能力。分析上述现象的形成原因,指出相应的中长期危害性,提出指导思想和实际操作层面的改进策略。特别地,提出一种针对正确性质疑的启发式教学模式,从粗略到细致不断构造质疑,攻击算法正确性,从而引导学生而不是由教师给出证明过程,避免将学生当成数据操作的“工具人”和代码编写的“搬运工”,更有效地培养学生的基础理论能力和持续创新能力。 展开更多
关键词 数据结构课程 理论证明 理论正确性 教学设计 创新能力
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事件抽取技术综述及应用
17
作者 肖乐 岳思雯 《软件导刊》 2023年第2期218-224,共7页
事件抽取是信息抽取的主要任务之一,也是构建知识图谱的关键技术。事件抽取旨在从非结构化的自然语言中抽取出特定类型的事件信息,在监控监测、风险分析、决策支持等领域有重要应用价值。根据不同方法,将事件抽取相关研究分为基于数据... 事件抽取是信息抽取的主要任务之一,也是构建知识图谱的关键技术。事件抽取旨在从非结构化的自然语言中抽取出特定类型的事件信息,在监控监测、风险分析、决策支持等领域有重要应用价值。根据不同方法,将事件抽取相关研究分为基于数据驱动、基于知识驱动和混合抽取3类并进行比较分析。以基于飞行器维修知识图谱的决策支持系统为例,对事件抽取技术在飞行器维修领域的应用进行详细阐述,并指出当前存在的问题及未来发展方向。 展开更多
关键词 事件抽取 知识图谱 自然语言处理 飞行器维修
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基于LLVM驱动程序的编译原理实践教学改革
18
作者 徐伟 刘硕 张昱 《软件导刊》 2023年第6期191-195,共5页
为了提高编译原理课程实践的高阶性、创新性和挑战度,设计基于自研开源编译器LLVM的驱动程序及编译实验,并将所设计的实验方案进行实践教学。给出基于LLVM驱动程序的编译实验的实验框架、实验组织和考核形式,最后结合实际教学效果,提出... 为了提高编译原理课程实践的高阶性、创新性和挑战度,设计基于自研开源编译器LLVM的驱动程序及编译实验,并将所设计的实验方案进行实践教学。给出基于LLVM驱动程序的编译实验的实验框架、实验组织和考核形式,最后结合实际教学效果,提出下一步改进方向。 展开更多
关键词 编译原理 开源编译器 驱动程序 实验方案
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基于YOLOV4的港口作业人员检测系统研究 被引量：2
19
作者 程国安 王浩 王胜科 《软件导刊》 2022年第3期95-99,共5页
随着经济高速发展,经略海洋与海洋经济发展成为国家重要发展战略,港口设施建设和完善对于海洋经济发展有着重要作用。然而,港口重型机械以及轮机操作对作业人员安全有潜在威胁,智能化、信息化码头建设势在必行。近年计算机视觉和深度学... 随着经济高速发展,经略海洋与海洋经济发展成为国家重要发展战略,港口设施建设和完善对于海洋经济发展有着重要作用。然而,港口重型机械以及轮机操作对作业人员安全有潜在威胁,智能化、信息化码头建设势在必行。近年计算机视觉和深度学习技术快速发展,为港口应用智能视觉技术提供了有力的技术支撑。基于深度学习框架YOLOV4搭建了港口作业人员目标检测平台,在自建港口收集并整理了一个大规模作业人员视频数据集,在该数据集上实现不同作业场景下港口作业人员的精确检测。在自建港口作业人员数据集上将FasterRCNN、SSD和YOLOV4三种目标检测框架进行实验对比,结果表明,YOLOV4的平均检测准确率优于其它目标检测框架。基于YOLOV4的港口作业人员检测系统应用提高了港口信息化建设进度,提高了港口作业人员的安全性。 展开更多
关键词 港口作业 目标检测 YOLOV4 计算机视觉
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结合代价敏感与集成算法的个人信用评估模型 被引量：1
20
作者 张怡 罗康洋 谢晓金 《软件导刊》 2022年第4期186-191,共6页
针对个人信用数据存在连续型和离散型交织并存以及类不平衡问题,为提高信用评估分类效果,提出一种结合代价敏感和集成算法的个人信用评估分类模型。通过集成信息价值、互信息、信息增益率和基尼指数特征,选择算法生成最优特征子集。结... 针对个人信用数据存在连续型和离散型交织并存以及类不平衡问题,为提高信用评估分类效果,提出一种结合代价敏感和集成算法的个人信用评估分类模型。通过集成信息价值、互信息、信息增益率和基尼指数特征,选择算法生成最优特征子集。结合代价敏感构建以L1-逻辑回归、弹性网-逻辑回归、贝叶斯、决策树和神经网络为基模型的集成模型,并辅之动态加权投票策略。实证结果表明,将集成特征选择算法的模型指标G-means和F-value与原始特征集相比,分别提升了8%和18%,与mRMR特征选择后模型的预测性能相比也有一定提升,且该模型具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 信用评估 代价敏感 集成学习 特征选择 机器学习
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