摘要：车载设备作为列控系统的关键设备之一,其测试需求在不断迭代。测试案例重构通过更新原有组合测试集覆盖变更的测试需求,实现对测试案例的高效重用,对生成演化后的测试集具有重要意义。根据车载设备输入模型的变化情况,提出一种基于模型演化的测试集重构方法。首先,通过比较演化前后组合模型的差异性,辨识出失效和新增的测试需求,并结合测试参数、参数取值、约束可能出现的演化情况分析两类测试需求的具体构成;其次,基于演化后的组合模型,依次采取修改、扩充、新增3个步骤重构原有测试集,修改不满足变更测试需求的原有案例,扩充新增参数取值,新增案例覆盖剩余测试需求;之后,根据约束间的相容性,将互不干扰的多条约束置于1条测试案例集中处理以精简测试集;最终,得到完备覆盖所有演化后测试需求的组合测试集。以车载设备模式转换等3种场景为例,对本方法进行了验证,研究结果表明:相较于现有方法,本方法能更充分地重用原有案例,测试集总体重合度提高了7.82%,后续人工修改测试案例文档的工作量相应减少,时间成本可降低18.26%。

摘要：随着生成对抗网络(GAN)的发展,基于单样本的无监督图像到图像翻译(UI2I)取得了重大进展。然而,以前方法无法捕获图像中的复杂纹理并保留原始内容信息。为解决这个问题,提出了一种基于尺度可变U-Net结构(Scale—Unet)的新型单样本图像翻译结构SUGAN。所提出的SUGAN使用Scale—Unet作为生成器,利用多尺度结构和渐进方法不断改进网络结构,以从粗到细地学习图像特征。同时,提出了尺度像素损失scale-pixel来更好地约束保留原始内容信息,防止信息丢失。实验表明,与SinGAN、TuiGAN、TSIT、StyTR2等公共数据集Summer■Winter、Horse■Zebra上的方法相比,该方法生成图像的SIFID值平均降低了30%。所提方法可更好地保留图像内容信息,同时生成详细逼真的高质量图像。

摘要：当今信息技术飞速发展,对学生创新应用能力的要求不断提升,传统的Microsoft Office高级应用课程教学已经无法满足现今学生的学习需求与市场的职业要求。学科竞赛是实现素质教育和培养创新人才的重要手段。本文以石河子大学《Microsoft Office高级应用》课程为例,尝试探索如何在Microsoft Office高级应用课程教学中融入全国高校计算机能力挑战赛、中国大学生计算机设计大赛等学科竞赛,提出融合学科竞赛的以项目驱动为核心,注重过程性评价,强化团队协作与反思总结的课程教学改革方案。研究结果表明,将Microsoft Office高级应用课程教学与学科竞赛相互融合,以赛促学,以赛督学,能够有效激发学生学习兴趣,培养学生的实践能力、创新思维和综合素质,提高教学质量,学生满意度高。本研究为Microsoft Office高级应用课程的教学改革提供了新的视角和实践路径。

摘要：数据多尺度挖掘是指在数据挖掘过程中考虑不同尺度的数据信息,由于数据中存在大量特征,为了提高信息处理效率,且更精准地划分数据类型,提出一种小样本机器学习算法下数据多尺度挖掘方法。将使用者的部分动作抽象,建立网站页面会话用于学习不同的事件内容,获得小样本数据信息。通过复值函数构建Hibert空间,计算出样本元素再生核,提取小样本数据特征;利用特征向量构造特征矩阵调节数据间平衡性,得到数据相对熵。建立多尺度信息数据库,使用机器学习下逻辑回归离散化数据特征值,挖掘复杂项集指标的支持度,实现精准的数据多尺度挖掘。通过实验证明,所提方法数据分类效果好,挖掘准确率高,耗费时间少。

摘要：常见的定位技术用于笼内小鼠跟踪准确度不高。为提高笼内小鼠定位准确性,提出了一种基于射频识别(RFID)技术的笼内小鼠定位跟踪和行为分析系统,通过放置在饲养笼下方的RFID读写器天线阵列板实现定位跟踪,上位机软件可实时显示小鼠的活动轨迹图以便科研人员对小鼠进行行为分析。通过模拟实验和生物实验,该系统可准确定位4×6阵列中小鼠位置,定位准确率可达95%以上,其中,组成阵列的单元格尺寸仅为45 mm×45 mm。

摘要：程序设计课程是大部分工科专业的基础课程,对后续专业课程学习非常重要。为了提高课程的教学效果,结合学习通和在线判题系统对课程内容、实践环节等进行研究与探索,根据学校教学特点设计了一款在线判题系统。该系统基于ThinkPHP框架搭建,使用目前流行的B/S架构,最终以网页形式提供给教师与学生实践操作。学生通过该系统能获得测评实时反馈,增强了学习自主性,提高了编程能力,并减少了教师的工作量。

摘要：以提升网络入侵检测技术水平为目的,设计基于人工智能技术的轻量级网络入侵检测系统。该系统数据采集层利用若干个用户探针连接IDS检测服务器后,使用网络数据包捕获模块捕获用户网络运行数据,再通过传输层内防火墙、核心交换机和MQTT/CoAP通信协议将用户网络运行数据发送到逻辑运算层内,该层利用数据预处理模块对用户网络运行数据进行去噪预处理后,将其输入到基于人工智能的网络入侵检测模块内,通过该模块输出轻量级网络入侵检测结果,然后将检测结果发送到展示层,通过入侵告警信息、数据可视化展示等模块实现人机交互。实验表明:该系统运行较为稳定,可有效检测不同类型网络入侵的同时,其检测及时性和入侵告警能力较好,应用效果良好。

摘要：缝纫设备的智能运维与管理,关键在于解决非结构化文本的信息挖掘及语言模型构建问题。这对于加快设备缺陷和故障诊断速度、提高诊断准确性及实现设备检修的智能辅助决策,具有重要意义。该研究提出了通过基于BERT的条件随机场(bidirectional encoder representations from transformers-conditional random field,BERT-CRF)的实体抽取模型抽取关键实体信息,如设备名称、属性等,再通过基于双向门控循环单元注意力机制(bidirectional gated recurrent unit-attention,BiGRU-Attention)的关系抽取模型有效捕捉实体之间的语义关联,为缝纫设备知识图谱的构建提供支持。针对缝纫设备文本分析场景,模型在缝纫设备文本实体识别、信息抽取和故障诊断等任务场景进行了专门的训练和优化。与现有的深度学习算法相比,该研究所提方法在验证集和测试集上实现了20%到30%的性能提升,体现了其在召回率和精确度上的显著优势。缝纫设备知识的非结构化文本信息挖掘,可为平缝设备数据集成、设备故障运维、平缝工艺路线设计等方面的知识图谱构建提供参考。

摘要：针对石英晶体微天平(QCM)传感器应用于气体检测需要高精度频率测量,设计了一种基于FPGA的高精度频率测量系统;提出了一种基于锁相环的等精度频率测量方法,降低了频率测量的理论相对误差;设计了频率测量系统整体架构,根据整体架构完成了基于FPGA的高精度频率测量系统硬件电路,设计了一种包括频率测量、通讯、程序固化等模块的嵌入式软件,实现了基于FPGA的高精度频率测量系统的集成,并将其应用于基于QCM的二氧化碳气体浓度检测;实验结果表明,频率系统测量绝对误差不超过0.35 Hz,误差平均值为0.268 Hz,最大相对误差为3.5×10^(-8),频率测量分辨率可以达到0.1 Hz,该系统测量误差较小,稳定性较好,在基于QCM的二氧化碳气体浓度检测中具有较好的应用前景。

摘要：为了实现人居环境下高精度二氧化碳气体检测,设计了一种基于共价有机框架材料COF-5的石英晶体微天平(QCM)二氧化碳气体传感器及检测系统。分析了QCM质量灵敏度分布原理并进行了有限元仿真分析,利用超声法合成敏感材料,采用滴涂法制备基于金电极的QCM二氧化碳气体传感器,并设计了一种基于FPGA的二氧化碳气体检测系统。实验测试结果表明:开发的二氧化碳气体传感器及检测系统在二氧化碳气体浓度为2000~5000 ppm下表现出良好的线性响应,拟合曲线相关系数为0.988,系统灵敏度为0.034 Hz/ppm,响应时间为32 s,恢复时间为20 s,表现出良好的动态响应性能,系统最大绝对误差小于±25 ppm,且系统具有较好的重复性及选择性。