基于类型辅助引导的代码注释生成模型

代码注释生成方法通常基于结构-序列(Structure-Sequence, Struct2Seq)框架,但忽略了代码注释的类型信息,例如操作符、字符串等。由于类型信息之间的层次具有依赖性,将类型信息引入已有的Struct2Seq框架并不适用。为了解决上述问题,提出一种基于类型辅助引导的代码注释生成(Code Comment Generation based on Type-assisted Guidance, CCG-TG)模型,将源代码视为带有类型信息的n元树。该模型包含一个关联类型编码器和一个限制类型解码器,可以对源代码进行自适应总结。此外,提出一种多级强化学习(Multi-level Reinforcement Learning, MRL)方法来优化所提模型的训练过程。在多个数据集上进行实验,与多种基准模型对比,证明所提CCG-TG模型在所有评价指标上的性能最优。

人工智能赋能教学质量管理的实施策略探讨

人工智能赋能教学质量管理是指在教学质量管理的过程和结果中,充分利用人工智能技术的功能和优势,实现教学质量管理的智能化、数据化、个性化、自适应化,提高教学质量管理的效率和质量,促进教学质量管理的改革和创新的一种教学质量管理模式。文章从探析人工智能可以为教学质量管理提供哪些服务,提出了人工智能赋能教学质量管理的四大原则,探讨了人工智能赋能教学质量管理的实施策略,包括建立人工智能赋能教学质量管理的组织和机制、创设人工智能赋能教学质量管理的平台和系统、营造人工智能赋能教学质量管理的文化和氛围等三个方面,以期为人工智能赋能教学质量管理的理论和实践提供参考和借鉴。

基于计算机模拟技术的电机外壳注塑成型工艺优化研究

基于计算机模拟技术模拟某电机外壳的注塑成型过程,以最大翘曲变形量为目标,探究工艺参数优化方案。通过对比流动前沿温度、注射压力和翘曲变形量,确定最佳的进胶方案。针对初始工艺下最大翘曲变形量不满足要求的问题,设计正交试验并进行分析。结果表明:熔体温度对最大翘曲变形量影响极显著,模具温度和注射压力对最大翘曲变形量影响显著,而保压压力对最大翘曲变形量的影响不显著。优化工艺参数组合为A_(2)B_(3)C_(2)D_(3)。优化工艺下最大翘曲变形量为0.526 mm,相比优化前降低26.8%,并达到设计指标要求。通过实际试模,验证优化工艺具有可行性。