摘要：对基于角色的访问控制(RBAC)模型进行了延伸和拓展,提出了一种细粒度权限控制的改进模型FG-RBAC,并在此模型基础上设计开发了一套能为企业信息系统(EIS)开发者和用户提供更简单、更实用、更快速的数据级权限管理解决方案的管理框架。该框架已在若干个国有大型企业集团EIS的权限管理中获得成功应用。

摘要：采用商业有限元软件ProCAST,建立了激光相变硬化温度场的3维数值模拟模型,对球墨铸铁QT600-3进行激光相变硬化的数值模拟研究,计算了表面淬火的温度场,根据温度场预测了硬化层的深度和宽度。激光功率在800～1 000 W之间,激光扫描速度在2.000～2.667 mm/s之间,光斑直径在4～5 mm之间时,计算得到的硬化层深度在0.20～0.64 mm之间,硬化层宽度在2.0～3.7 mm之间。球墨铸铁数值模拟结果与试验基本吻合,两者变化趋势一致。

摘要：随着教育信息技术的发展和教育观念的更新,学校和教师越来越重视学生的个性化发展和综合素质的提高,当前新工科背景下高校课堂教学模式改革与创新势在必行.研究了新工科背景下对计算机应用基础公共课教学提出的新标准,以及基于翻转课堂重构“以人为本”的混合式教学模式,并把该教学模式引入到我校计算机应用基础公共课教学中.探究了新工科背景下“以人为本”的混合式教学模式实施策略,实现了“以学生为主体,以教师为主导”的教学理念.经过实践,验证了其可操作性及效果.

摘要：“I/O接口综合设计实验”虚拟仿真项目在原有经典接口实验项目基础上,融合先进的虚拟仿真技术扩展硬件实验系统的功能和灵活度,方便学生深入理解实验原理,开展综合性创新实验;采用线上线下优势互补的混合式互动式教学,教学设计注重增强师生互动,蕴含思政教育元素,同时结合电子设计开发需求,能够更积极主动地应对未来高危、极端环境下,实验高成本和高消耗带来的困难和挑战。

摘要：微信小程序具有即用即走、分享方便、开发成本低等优势,可以用很低的开发成本开发出一个跨平台的网络应用程序.微信小程序的原生应用适用于轻量级的应用.现有的应用系统处理高校就业信息数据有存取难、统计难、可视化难的问题,为了契合低成本、高可靠、快速开发的需求,以及保证就业数据与生源数据的安全性,采用微信小程序结合Python语言、Django框架进行开发.实现了就业数据的自动获取,减少了重复的数据统计;同时实现了数据分析和实时展示的可视化图表,就业趋势直观.利用Django强大的Web框架,可以迅速加载且兼容移动端.在相关高校的应用结果表明平台运行正常、可靠、稳定,符合实际应用需求.

摘要：选取1990-2014年间国内外有关学术创业的102篇重要文献进行扎根分析,提炼出298个编码、8个概念和4个主范畴,将学术创业的边界扩展至社会创业,在此基础上,重新审视学术创业绩效并澄清研究争议,归纳出学术创业的研究逻辑,并提出未来研究的5个新的研究命题。

摘要：以模具制造企业中的备件管理系统为研究背景,重点分析模具制造企业备件的主要特征,结合传统ABC分类法和BP神经网络的基本原理,提出了基于BP神经网络算法的备件ABCD分类法,通过对样本数据进行多次网络训练,最终确定理想分类模型,同时对此分类模型进行精度检验,证实其精度达到预期目标。

摘要：在金融软件测试中,面对大规模复杂的金融算法以及大量的回归测试,自动化测试有着相当的重要的作用。通过介绍自动化测试的相关知识,结合金融软件的特点,搭建相应的金融软件自动化测试环境,并使用一个实例来展示功能自动化测试在金融软件测试中的应用。实验结果表明,自动化测试显著提高金融软件测试的效率和准确率,节省人力和成本。讨论了自动化测试实施的难点和有待改进的地方。

摘要：深入推进和开展创新教育是高校发展的本真意蕴和应然路向。"设计工厂"是跨学科的学生团队与行业合作伙伴一起解决复杂问题的共创空间,是高校开展创新教育的有效模式,设计工厂的全球网络逐步形成,设计工厂活动已经遍布全球五大洲的大学或研究机构。新西兰怀卡托理工学院设计工厂是设计工厂全球网络的成员之一,该学院以"设计工厂"为平台载体实施创新教育,注重跨学科学生团队的融合、企业的深度参与和政府的大力支持,构建了高校、企业、社区、政府等多元主体参与的共创空间,形成了"问题、方法、技能、实践、文化"五位一体的良好创新教育生态体系,"设计工厂"模式给予我国开展创新创业教育很好的借鉴。

摘要：云计算系统的高效能调度优化是当前重要的研究课题,面向异构云环境的多目标优化调度方法研究具有重要意义.云计算环境下的能耗和性能优化管理是NP-HARD的多目标组合优化问题,目前一般启发式调度系统大多采用带约束的性能或能耗的单目标优化计算方法,不能完全满足复杂云计算系统资源约束动态性与管理需求多样性的需求.基于传统进化优化的随机搜索算法应用于云环境下的DAG任务的多目标调度优化,计算开销大、计算实时性不足,文中提出了新的Memetic优化方法以解决异构云环境多目标调度优化问题.首先,文中针对异构云环境多目标调度优化问题,构建了一般性的数学定义;其次,针对该问题设计了多目标Memetic优化算法,采用基于解结构相关信息的Memetic局部搜索算子加速调度方案的局部优化能力,以提高算法的收敛速度、降低计算开销.实验结果表明,应用所提出的多目标Memetic优化算法进行异构云环境能耗和性能多目标调度优化,比传统方法具有更好的计算效率、解集多样性与收敛性能.