摘要：雨天作为最常见的恶劣天气,对图像造成的退化效应主要包括雨线对背景的遮挡、雨线累积形成的雨雾效应,从而导致很多为清晰成像条件设计的视觉系统运行效果大打折扣。为了实现雨线和雨雾同时去除、更鲁棒地处理各种真实雨天场景,该文提出了一种雨密度分类引导的双阶段雨天图像复原方法。该方法结合雨天物理模型先验与cGAN网络优化,综合考虑不同模式的雨线与雨雾,利用单独的雨密度分类网络为优化阶段提供引导信息,可以实现不同密度的雨线和雨雾图像复原。在公开合成数据集和真实雨天图像上进行了大量实验,定量和定性的结果均表明了所提方法在去雨有效性和泛化性上的优势。

摘要：介绍了测试自动机的测试驱动器设计与实现技术,给出了测试驱动器接口的测试用例、测试输出的形式化定义,提出了一种通用的“客户/服务”测试驱动模型及其实现技术。

摘要：讨论信息系统盒子结构分析与设计中三种基本结构:黑盒、状态机和白盒,分析利用盒子结构设计信息系统的原理;利用盒子结构分析方法,设计一个设备租赁系统,采用BDL语言描述系统的主要部件。给出用盒子结构方法设计的评价。

摘要：为了提高Docker容器服务器集群的抗并发性和缩短平均响应时间,文中设计了一种动态负载容器服务器的算法DLOAD(Dynamic Loading Algorithm)。该算法在WRR负载算法的基础上引用了实时权值的概念,弥补了WRR算法在权值给定方面的不足,优化了Docker容器服务器的负载算法。DLOAD算法将记录服务器的资源信息,将容器连接数占比、CPU利用率、内存利用率、网络IO占比、磁盘IO占比和平均响应时间作为算法参数,计算出Docker容器服务器的实时权值,并将实时权值记录到负载服务器的权值表中。负载服务器查询权值表后调用WRR算法,推荐最优的Docker容器服务器ID进行负载。通过仿真实验,从Docker容器服务器的平均响应时间和吞吐量这两个方面对改进前后的算法进行分析和对比,得出改进后的DLOAD算法能够更加高效地缩短服务器的平均响应时间和改善抗并发性,有效提升了容器服务器的性能。

摘要：软件测试是提高软件质量和可靠性的重要手段,软件测试自动化的关键技术之一是要设计一种好的测试驱动,测试驱动设计得好坏直接决定了整个测试的效率,Binder曾提出了多种测试驱动模型,这些驱动模型各有特点。结合Binder提出的测试驱动模型进行了有效的改进,在模型改进的基础上设计了一个有效的原型系统,并给出了原型系统设计的关键技术。

摘要：为解决智能停车系统中停取车指令的跨平台接收问题以及保证指令接收的准确率,设计并实现了一种智能停车异步消息中间件(SCAMM)。SCAMM通过Java NIO事件驱动模型来实现异步通信,完成了对基于长度的自定义协议封装模块、基于双向通道、异步通信的消息管理模块和消息转发模块的实现,同时使用基于长度的协议解码器来处理消息的粘包、拆包问题。SCAMM具有良好的适配性,提供了基于Java的客户端以及基于C#的中控端。实验证明,对比其他开源消息中间件,SCAMM在智能停车系统的应用中能够明显提高指令接收的准确率,保证智能停车系统稳定高效的运行。