ChatModeler:基于大语言模型的人机协作迭代式需求获取和建模方法

需求获取和建模是需求工程中的关键步骤,影响后续系统设计与实现.传统的需求获取和建模方法通常由需求提供者、需求分析师等多类干系人共同协作、反复迭代完成,需要耗费大量的人力.如何减轻需求提供者与需求分析师的负担、提高获取和建模的效率有着重要意义.现有工作中有的使用知识库来提供更多知识,以辅助获取或者建模,有的利用自然语言处理等技术对获取或者建模过程进行自动化,但是它们并没有减轻需求提供者的负担.利用大语言模型(large language models,LLMs)的生成能力,提供了一种人机协作的迭代式需求获取和建模框架ChatModeler.具体来说,根据真实世界中需求团队的分工及协作关系,将部分需求提供者、需求分析师等角色的工作由大语言模型承担,而需求提供者只需要进行确认.为大语言模型扮演的各种角色进行了提示词设计,该提示词会随需求的元模型而变化.ChatModeler在7个需求案例上与3种需求模型的自动建模方法进行了14组对比实验,证明了ChatModeler在降低需求提供者的负担和生成高质量需求模型2个方面上的优越性.

基于贝叶斯优化集成学习的WSN关键节点识别

在无线传感器网络中,关键节点检测用于识别和维护网络中对数据传输和网络稳定性最为关键的节点是一个热点问题。通过贝叶斯优化算法优化模型的超参数,提出一种基于集成学习的关键节点识别模型,利用不同网络规模的数据集生成关键节点标签确保超参数最优性,进而提高模型整体性能。在特征提取阶段,设计提取了7个特征,以提高模型识别的准确度。两组仿真实验证明,与其他五种常用关键节点检测算法相比,该模型在网络结构和节点能耗两方面均显示出明显优势。

猪全基因组范围ETS基因家族成员的鉴定、进化与表达分析

ETS转录因子家族在动物中广泛存在,参与细胞分化调控、细胞周期控制、细胞凋亡等多个生物学过程。文章采用生物信息学方法系统分析猪ETS家族成员进化关系和调控图谱,结合RNA-Seq数据分析其组织表达规律。研究利用Pfam鉴定ETS保守结构域序列检索猪(Sus scrofa)蛋白序列,最终在猪基因组上鉴定得到23个ETS家族基因。分析ETS家族基因、蛋白一级结构和高级结构及亚细胞定位预测。基于最大似然法,构建ETS家族系统发育树发现,可分为11个子家族,子家族成员保守结构域、基因结构、理化性质相似。通过生信分析构建由ETS家族、靶基因和miRNA构成的基因调控网络,筛选出40个"ETS家族基因-miRNA-靶基因"前馈回路。转录表达谱提示ETS家族基因在成年公猪和母猪28种不同类型组织中均有表达,且ETS1基因在免疫组织(淋巴、脾脏)和外周血单核细胞中高表达,SPIC基因在免疫组织(淋巴、脾脏)高表达。研究结果为揭示ETS家族成员生物学功能奠定基础。

一类蒙文词切分方法构造及智能词切分系统设计

实用高效的蒙古文词切分方法是实现蒙古文信息处理的前提和基础.研究提出从3种基本的蒙古文词切分方法,组合成12种蒙古文词切分方法.应用数据包络分析(DEA)方法,提出用于蒙古文词切分方法综合评价的数学模型和有效性计量公式,并围绕蒙古文切词方法的智能选择问题,提出基于国际标准编码的蒙古文词切分系统的设计方法和整体框架.

基于团块多尺度光流方向直方图的人群异常行为检测

如何进行适应不同场景的人群异常检测是视频监控领域的研究难点。目前主流的人群行为特征表达式是基于HOF的,其中基于多尺度MHOF是主流方法,但由于多尺度MHOF特征是基于等距划分场景区域的局部特征,因而不是人类观察外界场景的方式。团块特征是基本符合人类观察事物的方式,因此提出基于Blob团块的MHOF特征提取算法,并联合Hog特征,应用多层递归神经网络提出了异常行为检测的算法框架。在3个数据集上进行实验,结果表明,该算法优于基于多尺度MHOF特征的异常行为检测方法。

软件工程课程教学培养学生沟通合作能力的实践探索

沟通合作是学生专业学习和发展应具备的重要能力。师范类专业认证将沟通合作能力作为师范生毕业要求之一,要求学生能够理解学习共同体的作用,具有团队协作精神,掌握沟通合作技能,具有小组互助和合作学习体验。软件工程是计算机科学与技术(师范)专业的核心课程,具有实践性强和需要学生通过合作研究、小组学习开展实践的特点。借助基于小组协作的敏捷式软件项目开发与实践方法,结合OBE理念,探索计算机科学与技术专业软件工程课程在师范类专业认证背景下学生团队协作意识的养成和沟通合作技能的训练。教学实践表明,借助自主学习、小组协作、汇报交流等活动,学生能够以小组为单位完成适当规模的软件项目,而且学生沟通合作意识和沟通技能得到增强。