摘要：综合课程设计是电子科技大学信息与软件工程学院的实践类核心课程,采用教师出课题、学生做课题的形式执行,要求学生在指导教师的要求下使用软件工程思想完整实现一个系统。设计一个综合课程设计课题——基于区块链的电子证件系统的设计与实现,旨在培养学生使用之前所学专业知识,结合当今大热的区块链技术,综合解决复杂软件工程问题的能力。从课题背景、研究意义、总体设计、网络架构、核心技术的设计与实现等方面对该系统进行详细介绍,为学生的课题执行提供实验指导。

摘要：利用软件工程中的重构技术,提出一种基于抽象数据视图的系统转换模型。采用抽象数据状态图与经典重构策略相结合的方式对系统进行重构,通过映射方法平滑地将Web应用程序转换为富互联网应用(RIA)程序。实验结果表明,该模型能够提升用户界面的质量与易用性,降低设计与开发过程中的工作量。

摘要：该文针对新工科软件专业图像分类任务的新生项目课程存在的3个问题进行分析设计,包括Python语言不熟悉,图像分类入门时间短以及实操环境学生难以搭建,提出了基于百度的AI Studio平台和以PaddleHub预训练模型的应用为中心的课程教学设计,包括融合线性代数的实际应用,预训练模型fine-tune实践以及组队分工线上线下结合学习等,后续可以改进为由学生自主选择设计识别任务内容。该课程设计内容有助于学生奠定工程基础,提高专业技能,培养团队合作能力,最终达到增强专业兴趣和专业信心的课程设计目标。

摘要：综合课程设计是电子科技大学信息与软件工程学院的实践类核心课程,采用老师出课题、学生做课题的形式执行,要求学生在指导老师的要求下使用软件工程思想完整实现一个系统。综合课程设计课题"多平台会议室管理系统"属于学院开展的实践类课程中的综合课程设计Ⅰ,该课题旨在培养学生使用所学知识,进行多平台Web软件项目开发,提高学生工程能力。该文将从课题背景、研究意义、总体设计、核心技术的设计与实现等方面对该系统进行详细介绍,为学生的课题执行提供指导。

摘要：模糊图像边缘的像素特征较为复杂,一般需要采用多个阈值作为分隔约束条件的方法来进行图像边缘分割,但是该方法存在诸如多阈值无法形成统一标准、边缘提取过程需要多次校对,以及效率较低等缺点。提出一种基于多阈值归一化分割的模糊图像边缘分割算法,通过设计超像素网格对模糊图像边缘特征的像素进行匹配,分析模糊图像的反调张量信息,并根据不同张量信息对多阈值进行归一化,以及采用灰度窗口相关系数匹配方法,将获得的多阈值归一化结果分别覆盖图中的单一目标对象,以实现模糊图像的边缘分割。实验表明,利用该算法进行模糊图像边缘分割能较好地获取图像的边缘细节特征,使得边缘具有更好的连线段连通性和宽度一致性。

摘要：相较于传统的无线电数据特征提取方法,深度学习具有高效灵活的特点,其可以有效提高调制数据识别的性能。然而在实践中,收集大量可靠的无线电调制样本数据有时代价是昂贵和困难的,这在很大程度上限制了深度学习模型的性能。本文提出了基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的无线电调制数据增扩模型RMAbGAN(Radio Modulation data Augmentation based on Generative Adversarial Networks),该模型通过挖掘不同信噪比与调制方式下的无线电调制数据特征差异,生成符合调制方式与信噪比特点的无线电调制数据,模型中的生成器部分捕获无线电调制数据分布特征,辨识器部分优化生成器性能,两者相互博弈性能不断提升;在此基础上,对无线电数据采样特点与无线电数据传统增强方法进行深度分析与研究,发现了无线电调制数据蕴含的空域特征与时序特征,设计出了能深刻捕获无线电数据空域特征与时序特征的无线电数据分类模型AMCST(Automatic Modulation Classification based Spatial and Temporal feature)。通过大量的对比实验,表明相较于基于旋转变换的无线电调制数据增扩模型,RMAbGAN模型在无线电调制数据增扩方面更具有鲁棒性和泛化能力,可以实现更高的调制分类准确率。此外,相较基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的调制分类模型、基于残差网络(Residual Networks,ResNet)的调制分类模型等传统模型,AMCST模型在调制数据分类方面更具有稳定性和可用性,同时也具有更高的分类准确率。

摘要：不平衡数据是机器学习中普遍存在的问题并得到广泛研究,即少数类的样本数量远远小于多数类样本的数量.传统基于最小化错误率方法的不足在于:分类结果会倾向于多数类,造成少数类的精度降低,通常还存在时间复杂度较高的问题.为解决上述问题,提出一种基于样本空间分布的数据采样方法,伪负样本采样方法.伪负样本指被标记为负样本(多数类)但与正样本(少数类)有很大相关性的样本.算法主要包括3个关键步骤:1)计算正样本的空间分布中心并得到每个正样本到空间中心的平均距离;2)以同样的距离计算方法计算每个负样本到空间分布中心的距离,并与平均距离进行比较,将其距离小于平均距离的负样本标记为伪负样本;3)将伪负样本从负样本集中删除并加入到正样本集中.算法的优势在于不改变原始数据集的数量,因此不会引入噪声样本或导致潜在信息丢失;在不降低整体分类精度的情况下,提高少数类的精确度.此外,其时间复杂度较低.经过13个数据进行多角度实验,表明伪负样本采样方法具有较高的预测准确性.

摘要：针对工科学科基础实验教学中固定题目、过程模型、知识点、技术应用和考核中一报告定终身的“4固定1单一”问题,以工程能力提升为目标导向,基于软件工程全生命周期,构建了“5阶协同”的全生命周期实验教学模式,并基于此设计了“二要素,量、质结合”的过程和结果考核相结合的评价考核模式。该教学模式将授课教师设计固定实验转变为学生自主设计,能够培养学生探究性学习、创新型、自主性学习能力。通过OBE达成度、成绩正态分布结果进行验证,学习效果有效提升。

摘要：针对现有边缘计算基础网关服务器既不具备安全、稳定、可靠与通用性强等特点,又无法支持边缘计算场景的计算任务等问题,文中首次在基于ARM架构的鲲鹏920芯片的长虹天宫边缘计算服务器TG225B1上,设计并实现了适用于边缘计算场景的iBMC软硬件架构。该架构采用ARM国产化硬件底座,支持边缘网关硬件管理,实现工控多协议的自适应交互框架。对符合性、功能、性能、易用性、维护性、可靠性、兼容性等指标进行测试,表明iBMC架构能较好满足边缘计算服务器的需求。

摘要：本文分析了Redis在不同读写速率下性能下降的原因,对比了现阶段国内外解决方案。接着设计了自适应的备份任务分配方法,以降低AOF保存方式下的磁盘占用和恢复时间。该方案可使所有已完成事务都能保存为备份文件,从而使存储任务达到一个较高的可靠性。该方案能够广泛应用在高访问压力和高可靠性要求的网络环境中,为应用运行提供稳定的环境和可靠的数据分析依据。