摘要：为解决人脸表情识别时存在的参数量大、速度低和表情区域特征表示力不足的问题,提出一种基于深度二值卷积网络的人脸表情识别方法.首先设计一个二值卷积与传统卷积并行运算的轻量化网络模型BRNet,以降低网络模型参数的复杂度,从而提升识别的速度;然后构建一个动态半径策略提取表情二值特征,并形成表情区域注意权重,实现表情局部特征与人脸全局特征的有效融合;最后设计交叉熵和L2损失,快速实现了表情图像的准确分类.实验结果表明,所提方法在常用的CK+和Oulu-CASIA表情库上的平均识别率分别达到99.25%和93.85%,皆优于同类轻量级卷积网络;网络参数量和计算量为5.0×10^(5)B和2.1×10^(5)B,而EfficientFace模型的计算量约为该方法的77倍,证明了所提方法在表情识别中的有效性和轻量性.

摘要：软件可用性工程是当前软件开发的重要研究领域,研究者试图通过对软件可用性特征的分析提高使用者使用效率,改善软件质量。本文针对软件使用过程中的用户操作特征,采用 Markov模型对用户软件操作过程进行聚类和建模。并在此基础上根据用户模型的概率描述指标,提出了相应的在线模型更新算法和帮助系统设计方法。在实际软件设计过程中设计实现了以此为理论基础的试验系统,取得了较好的应用效果。

摘要：由于UML模型在设计过程中产生,作为测试模型不需要额外的开支,因此以UML作为测试模型的研究很多。目前的研究方法大多数采用灰盒测试方法[1]对各种模型的条件、节点、方法等进行遍历,得到测试场景。然而在实际中,通过这些方法从UML模型中会得到很多的测试场景,目的就是要对找出的灰盒测试用例进行优先级判断,找出较为重要的测试用例,这些测试用例能为实际的测试过程提供着重测试的依据。