摘要：创意软件课程教学是一个建构式学习的过程,学生首先深入学习、观察和实践目标领域知识,其次进行主观的知识建构与过程实践。软件创作的源头通常是设计者内心创作冲动的表达;创意软件的动机是用户需求驱动的工程过程与系统实现。创意软件课程通过创新教学激发创意软件的活力,软件工程则为创意实现提供了理论和实践基础。为此,以AI赋能创意软件通识课程的设计为主题,在概念设计、创意生成与评估方面分享课程实践方案,针对课程让有创意的人来设计软件、设计能产生创意的软件、设计一个便于产生创意的环境这3个目标,提出了一个智能教学助手系统的设计。通过结合智能问答、课程管理、创意软件实现等模块,优化教师教学流程,为学生个性化学习提供支持。

摘要：SRT立方根算法在多媒体、计算机图形学等领域发挥着重要作用。虽然现有算法可通过增加基数以加快计算速度,但仍存在初始化处理缺乏、商位选择表设计复杂及实现困难的问题。研究设计并实现基数为4的SRT立方根算法。首先,提出一种高基数SRT立方根初始化算法,保证后续迭代计算的可执行性;设计基数为4的SRT立方根算法的商位选择表,为商位选择提供必要条件;优化即时转换算法,能够避免转换过程中出现多次进位的情况。其次,基于PyRTL工具改进并实现了上述基数为4的SRT立方根算法,有效缓解了高基数SRT立方根算法困难的问题。最后,与现有基数为2的SRT立方根算法进行对比,以证明该算法的有效性和优越性。

摘要：作为互联网数据传输的“最后一公里”,终端网络看似简单却构成99%的性能瓶颈.经典设计面向典型设备常规环境,难以兼顾多样化场景,导致严重性能落差.通过云端汇聚并深度诊断大规模终端网络异常,在可用、可靠、可信3个关键维度揭示经典设计多处重要缺陷,采用跨层跨代的协同强化方法针对性修复(如时变非齐次4G/5G双连接管理方法最小化断网概率),实现无场景预设的自调控机制设计.应用于公安部高速网络、1700万“测网速”app用户、七千万小米手机、一亿百度手机卫士用户以及九亿WiFi设备.近年来进一步开展基于云端模拟器的前瞻网络设计,无需真实用户设备参与即可发现并修复潜在缺陷,让终端网络设计“生于云、长于云”.研究成果应用于华为DevEco Studio集成开发环境、腾讯应用市场、谷歌安卓模拟器及字节跳动多款流行应用(如抖音和今日头条).

摘要：随着业务过程的逐步成熟以及市场法规的持续变化,围绕同一业务主题会形成大量不同版本的过程模型。基于这些过程模型之间的结构相似性,为了改进模型存储,方便用户追溯变更历史,对过程模型存储机制进行了研究。在使用Petri网表示过程模型的基础上,应用图编辑算法中的贪心算法设计相似性算法度量模型之间的结构相似性,进而提出五种过程模型存储方案并设计实验,对各方案进行了比较。结果显示,结合用户需求,应用不同的存储方案可以在响应时间和存储空间上取得较好的平衡。

摘要：针对当前企业和政府对分布式工作流应用的需求,给出了一个基于Java管理扩展框架和观察者模式的可自管理的分布式工作流引擎的设计与实现。在该实现中,以观察者模式为主控引擎与各个执行引擎进行分布式协作。利用Java管理扩展框架通知模型和Java管理扩展框架时间服务实现观察者模式的异步特性。主控引擎充当目标对象,所有的执行引擎充当观察者并关注主控引擎的状态改变。主控引擎的调度机采用轮转法为所有的实例活动动态分配执行引擎。执行引擎通过在启动时自动注册到主控引擎,关闭时自动从主控引擎注销,实现了整个系统的可自管理性,而以工作流命名空间的形式对工作流相关数据的封装和企业级Java bean容器提供的良好的事务特性,保证了整个系统的可靠性。

摘要：针对计算机网络流量异常检测中缺乏标注信息的挑战,该文提出一种基于评分迭代的无监督异常检测方法。设计了基于自编码器的异常评分迭代过程来学习通用异常特征,获取其初始异常评分。设计了基于深度序数回归模型的异常评分迭代过程来学习判别异常特征,进一步提高异常评分准确性。另外,还通过深度模型、多视图特征、集成学习提高检测准确率。在多个数据集上的实验表明,在无标注信息的情况下,该方法的性能相比对照方法具有明显优势,可以有效地用于现实网络流量异常检测。

摘要：三维模型前朝向的识别是场景合成与重建的基础.针对现有三维模型前朝向识别算法依赖于模型在场景中上下文关系、计算过程复杂等问题,提出一种基于随机森林的三维人造模型前朝向识别算法.首先通过模型简化和计算模型方向包围盒得到候选面;然后基于物体功能设计和心理学等对模型进行形状分析,为候选面提取一组与之相关联的特征;最后利用随机森林理论训练前朝向判别分类器,实现对模型的前朝向识别.实验结果表明,该算法对模型前朝向识别正确率达到80%,能够很好地处理室内场景绝大种类模型,包括目前方法计算错误的模型.

摘要：企业信息移动平台的核心是如何设计系统的元数据结构和操作结构,以达到广泛适用于企业资源规划/管理信息系统等信息系统数据移动化和移动用户信息定制个性化的要求。本文在概述了企业信息移动化的需求和内容后,针对企业内部信息移动和企业移动信息个性化定制等需求,提出了移动信息化的平台结构,给出了移动平台的功能设计、相应的数据库结构和系统的实现,最后探讨了企业信息移动的发展方向。

摘要：针对抠图算法中的“溢色”现象,提出一种同时预测前景、背景和透明度图的算法,并设计了一个结合粗糙语义的自动抠图网络.该算法包括2个阶段:粗糙语义生成阶段和同时预测前背景的抠图阶段.在粗糙语义生成阶段,利用语义分割网络得到中间结果,再通过一个粗糙语义信息融合模块,在多个尺度上对语义信息进行粗略估计;在抠图阶段,利用一个编码器-解码器结构的神经网络对粗糙的语义信息进行编解码,最终得到前景、背景和透明度图的预测.上述2阶段网络可以更加准确地提取出前景物体,得到的透明度图可直接应用于影视特效、图像处理等下游任务.在Adobe数据集和Distinction-646数据集上的实验结果表明,所提算法的绝对误差和分别为42.5和50.3,梯度误差分别为27.1和28.0;抠图的细节也更为准确.

摘要：随着大数据技术在不同领域的快速应用,构建大数据应用系统的开发与运行一体化平台,降低大数据技术在各行各业应用普及的门槛,为面向领域的大数据应用系统的快捷开发和高效运行提供方法、工具和平台支撑,成为大数据产业发展的迫切需求.由于大数据固有的复杂性、动态性、多样性及其价值独创性,目前尚未形成系统化的大数据软件开发方法,难以满足不同领域对大数据全生命周期处理的多样化需求.大数据时代的软件工程面临的挑战,体现在互为依赖的两方面:面向大数据全生命周期的集成设计开发环境和基于软件生命周期的系统运行分析工具.结合特定领域的实际需求,研究面向领域的大数据应用系统开发与运行一体化平台技术,覆盖大数据生命周期(获取、清洗、集成、分析、呈现)以及软件生命周期(设计、开发、运行、优化),形成自管理、自适应、自优化的平台化解决方案.在此基础上,开展面向装备物联网及气象民生服务的大数据示范应用,以验证平台的有效性.