浅谈实验室管理系统的设计与开发

本文就实验室管理系统的设计与开发问题展开讨论,对实验室管理系统做了简单的介绍和分析,并重点对其设计原则和数据库的设计等问题做了重点的讨论,对其所包含的几个主要的管理内容进行了介绍。

浅谈软件工程知识对于程序员的益处

怎么写出一段好的代码在软件设计中是一个战术问题，而软件工程知识在软件设计中是站在战略的高度给我们的开发做指导，本文从软件系统生存周期的5个阶段分析软件工程知识对程序员的指导作用。

基于Babel的公共构件程序设计

由于并行程序设计的特殊性,开发并行高性能科学计算的程序要比开发传统的串行程序难得多。虽然并行科学计算函数库的出现在一定程度上降低了并行科学计算程序设计工作量,但是程序开发人员仍旧需要掌握相当多的并行及分布式计算方面的专业知识,开发这些程序的难度并没有显著降低。

ASP.NET存取SQL数据库图片的方法

本文研究的是在ASP.NET开发网站的过程中用IMAGE字段如何将图片以二进制流存入SQL数据库中,从页面准备和数据库建表开始,到以语句读入图片内容保存到数据库中,从数据数据库中输出图片都提供了详细的说明。

UML模型到OWL本体知识库的转换研究

UML是标准的对象建模语言,已成为公认的建模标准,但UML模型的推理能力较弱。OWL表示的本体可以描述类与类之间的各种关系,从语义上建立类信息的全面描述,其表达能力及推理能力都较强。本文比较分析了UML类和OWL类的异同,阐述了UML类可向OWL类转换原理。通过OWL DL定义了UML的类图,描述了类和子类的关系。以学生本体为例,实现了UML类图的OWL本体形式化表示,进而将UML模型转换为相应的OWL本体,实现了UML类图中知识的再利用,为本体建设提供了新的途径。

机器学习及其算法和发展分析

随着机器学习理论性研究的快速发展,在生产生活中得到了广泛应用,为人们的生活和工作提供了很多便利。基于此,笔者分析了机器学习及其具体算法,以系统化角度对机器学习发展及分类进行了分析。针对机器学习的发展进行了合理论述,详细探讨了其学习愿景和应用,旨在为合理开展机器学习提供有力参考。

一种模糊时态描述逻辑

针对现实生活中信息的时间性和模糊性,在模糊描述逻辑和时态逻辑的基础上,提出了一种模糊时态描述逻辑FTDL,并给出了其语法和语义的相关说明。与模糊描述逻辑FALC相比,FTDL的提出为语义Web服务的建模和推理提供了一种有效的途径。

大数据下的机器学习算法

计算机技术发展应用,机器学习已经成为计算机科学的主要构成部分。人们日常生活工作中数据量呈现爆炸式增长,人们已经步入大数据时代,在此背景下,提高机器学习效率是现阶段计算机工作人员的主要难题。文章主要以大数据概述为切入点,对大数据背景下机器学习算法的主要研究方向以及机器学生算法进行分析,以望促进大数据下的机器学习的发展,更好服务于人们。

一种基于本体的概念相似度计算及其应用

概念的语义相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。本文提出了基于语义相似度和相关度的综合概念相似度计算方法,考虑了语义距离和本体库特征,加入概念的信息重合度、概念的深度、概念的密度和不对称因子的辅助影响。通过实验和两种传统的语义相似度计算方法进行对比,本方法能更好地区分本体树中不同关系的概念对,验证了该方法的有效性。

计算机辅助教学的应用现状分析与问题探讨

本文分析了计算机辅助教学的应用现状,从理论基础、方法、工具、环境等方面讨论计算机辅助教学的误区和问题,提出提高计算机辅助教学效果的有效方法。

从对象模型到关系模型的映射方法

围绕实例讨论对象模型转换为关系数据库模型的过程,从类到关系模式的映射、类之间关系的映射、操作映射等方面提出一些有效的转换规则.使用迭代的思想提出应从范式理论、时间与空间平衡、对象模型与关系模型的数据描述差异来优化关系模型.

软件设计模式浏览器的UML模型

针对软件设计模式的应用中的一个瓶颈,提出软件设计模式浏览器研制。使用软件设计模式的思想,从功能模型、对象模型等方面提出软件设计模式浏览器的UML模型。采用层次结构对软件设计模式的信息进行组织。为软件设计模式的学习、选择、应用提供了一个有效的工具。

任意类型文件的数据库存取模型

为了保证文件的安全性并便于管理,经常需要把文件存入数据库。讨论了实现文件存储于数据库的一种通用存取模型,根据这一模型实现文件存储于数据库的算法。

高职院校C语言课程教学探索

C语言是高职院校计算机专业的必修课,是学生学习程序设计的入门课程.加强C语言课程的实践教学,提高课程的教学质量,对高职院校教育培养人才有着重要的意义.在C语言课程的教学中,应培养学生兴趣,重视算法编程思想,加强实验的教学和考核.

机器学习在校园安全门禁系统中的应用研究

随着高校的扩建,校园安全已成为校园管理工作中的重要问题。现有的大部分门禁系统仅记录各类人员出入校园的时间信息,信息数量大,且未进行有效利用。校园安全工作要稳定有效地持续进行,则需要利用计算机平台,将过去的人工管理方式逐步转变为基于大数据和机器学习的智能化的管理、决策方式。本文基于机器学习,对校园安全门禁系统方法的选择和系统的现实意义进行了探讨,以期为相关系统分析与设计提供参考。