摘要：通过分析传统软件设计模式下单体应用系统在维护、扩展性、稳定性等方面不足,提出一种面向微服务的通用考核系统的设计方法,将系统核心功能按微服务组件化设计,采用Spring Cloud框架构建微服务,使用Zuul组件作为服务网关封装系统内部微服务架构,为服务调用者提供统一API路由访问,完成如身份验证、监控、负载均衡、缓存、请求分片与管理、静态响应处理,通过服务调用限流、熔断机制、负载均衡等措施,大大提升系统的并发性、稳定性,论文采用的微服务构建方法在对传统单体应用系统升级改造具有一定的通用性和借鉴作用。

摘要：目的利用合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像进行舰船目标检测是实施海洋监视的重要手段。基于深度学习的目标检测模型在自然图像目标检测任务中取得了巨大成功,但由于自然图像与SAR图像的差异,不能将其直接迁移到SAR图像目标检测中。针对SAR图像目标检测实际应用中对速度和精度的需求,借鉴经典的单阶段目标检测模型(single shot detector,SSD)框架,提出一种基于特征优化的轻量化SAR图像舰船目标检测网络。方法改进模型并精简网络结构,提出一种数据驱动的目标分布聚类算法,学习SAR数据集的目标尺度、长宽比分布特性,用于网络参数设定;对卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取的特征进行优化,提出一种双向高低层特征融合机制,将高层特征的语义信息通过语义聚合模块加成到低层特征中,在低层特征中提取特征平均图,处理后作为高层特征的注意力权重图对高层特征进行逐像素加权,将低层特征丰富的空间信息融入到高层特征中。结果利用公开的SAR舰船目标检测数据集(SAR ship detection dataset,SSDD)进行实验,与原始的SSD模型相比,轻量化结构设计在不损失检测精度的前提下,样本测试时间仅为SSD的65%;双向特征融合机制将平均精确度(average precision,AP)值由77.93%提升至80.13%,训练和测试时间分别为SSD的64.1%和72.6%;与公开的基于深度学习的SAR舰船目标检测方法相比,本文方法在速度和精度上都取得了最佳性能,AP值较精度次优模型提升了1.23%,训练和测试时间较精度次优模型分别提升了559.34 ms和175.35 ms。结论实验充分验证了本文所提模型的有效性,本文模型兼具检测速度与精度优势,具有很强的实用性。

摘要：雷达半实物仿真是通过微电子技术、计算机技术和信号处理技术等各种技术来复现雷达信号的产生、传递等动态过程,作为雷达系统测试的有效手段,半实物雷达在雷达系统的研制和调试过程中具有重要作用,半实物雷达仿真测试更是系统功能实现的关键环节。文章基于半实物雷达系统对射频信号发生模块、试验数据采集模块、数据回放模块进行结构与参数的设计,最终完成了各个模块的开发与集成,实现了半实物雷达仿真测试系统的设计。

摘要：为解决信息系统的并发处理瓶颈问题,分析选课系统中典型的高并法发访问应用场景,提出采用Redis的系统设计与实现方法,将选课课程与课程表查询等热点数据存放于Redis缓存,借助于Quartz和Lua脚本,完成热点数据加载、存储与并发操作,保证数据一致性,通过使用Jmeter压力测试工具进行实验,表明论文提出的系统设计方法较传统数据库操作数据方法处理能力有明显提升,可支持并发较高的访问与数据处理,提升系统的并发性和吞吐量。

摘要：针对构建分布式微服务中数据一致性问题,本文总结了在处理分布式计算中数据一致性问题遵循原则,分析实现微服务的幂等性设计重要性,提出了一种采用事务型消息队列解决分布式微服务典型应用场景中数据一致性问题的方法,并给出RocketMQ实现方式及原理,实验表明事务型消息可以较好解决分布式数据一致性问题,最后分析了上述方法的优缺点,本文提出的在分布式微服务构建中数据一致性处理方法应用中具有一定的借鉴作用.

摘要：设计提出了1种针对高光谱图像分类任务的3D-MSCNN模型。在PCA降维的基础上,利用3D空谱特征提取网络和2D多尺度特征提取网络实现高光谱图像特征提取,充分发挥高光谱图像空谱信息价值,增强对不同尺度地表覆盖的表达能力。最后,利用Softmax分类损失函数实现高光谱图像分类任务。实验结果表明,本文算法在In⁃dian Pines和Pavia University数据集上都取得了较好的分类效果。与CD-CNN、3D-CNN、SS-Net和HybirdSN等方法相比,本文算法能够有效提升总体精度、平均精度和Kappa系数等客观评价指标。