SigmaPlot软件在物理化学实验中的应用

SigmaPlot软件功能强大,使用方便、快捷,普遍用于数据分析和科研绘图。将其应用到物理化学实验数据处理、计算以及对所作的图形进行线性拟合、非线性曲线拟合,不仅简化了数据处理的过程,而且还提高了分析结果的准确度,同时也可以培养学生运用现代技术手段学习物理化学实验科学规律的能力。该文以物理化学实验教学中相关实验数据处理为例,探讨了SigmaPlot在物理化学实验教学中运用的基本原理和方法。

椅式环己烷三维结构模型在SigmaPlot软件中的实现

通过SigmaPlot软件的应用实例,介绍了该软件的三维、二维离散数据绘图功能,研究了构造模型的方法、操作步骤。结果表明,利用该软件的绘图功能可成功构造椅式环己烷三维结构模型,并且给出此模型在不同平面上的投影图。

SigmaPlot软件在化学实验数据处理中的应用

SigmaPlot是功能强大的数据分析和科学绘图软件,通过实例,初步介绍了SigmaPlot处理实验数据的方法和结果。结果表明,用SigmaPlot对实验数据作处理,解决了化学实验中数据多、处理麻烦、手工作图误差大等问题,使处理过程简单、快捷,提高了效率和准确性。

SigmaPlot软件在相图绘制中的应用

为了能快速、精确地绘制满意的二元、三元系的平衡相图,本文应用SigmaPlot软件处理二元、三元相图实验数据及绘制图相图。结果表明,用SigmaPlot对实验数据作处理,解决了实验中数据多、处理麻烦、手工作图误差大等问题,使处理过程简单、快捷,提高了效率和准确性。

利用Sigmaplot软件制作百分比堆积面积图形

简要介绍了Sigmaplot软件的功能及其特点,并以数据转换、数据输入、图形制作及图形格式设置为制作顺序详细说明了百分比堆积面积图形的生成过程。

SigmaPlot软件在医学研究生中的教学实践与体会

SigmaPlot是一款常用的科研数据分析与图形可视化软件包,在我教研室设置的研究生医学数据统计分析软件选修课中是一个重要的讲授内容。本文介绍了SigmaPlot的功能特点和在医学研究生中的教学实践,从数据管理、统计分析、统计制图三个方面总结了SigmaPlot的教学体会,以期为SigmaPlot在医学研究生科研能力培养中发挥更重要的作用。

基于细粒度代码表示和特征融合的即时软件缺陷预测方法

即时软件缺陷预测指在软件更改初次提交之际预测该更改引入缺陷的倾向。此类预测针对单一程序变更,而非在粗粒度上进行。由于其即时性和可追溯性,该技术已在持续测试等领域得到广泛应用。目前的研究中,提取变更代码表示的方法粒度较粗,仅标出了变更行,而没有进行细粒度的标记。此外,现有的使用提交内容进行缺陷预测的方法,仅仅是把提交消息与变更代码的特征进行简单拼接,缺失了在特征空间上的深度对齐,这使得在提交消息质量参差不齐的情况下,会出现预测结果易受噪声干扰的情形,并且现有方法也未将领域专家设计的人工特征以及变更内容中的语义语法信息综合起来进行预测。为了解决上述问题,提出了一种基于细粒度代码表征和特征融合的即时软件缺陷预测方法。通过引入新的变更嵌入计算方法来在细粒度上表示变更代码。同时,引入特征对齐模块,降低提交消息中噪声对方法性能的影响。此外,使用神经网络从人工设计的特征中学习专业知识,充分利用现有特征进行预测。实验结果表明,相较于现有方法,该方法在3个性能指标上均有显著提升。

基于项目精化的“软件工程”课程教学方法探索

“软件工程”是计算机相关专业的核心课程之一,对于培养学生的工程素质和实践能力具有重要意义。然而,在传统课程教学中,由于教学计划和课时安排的限制,学生的课程设计往往显得仓促且碎片化,容易导致对项目理解不够深入、软件作品不够完善等问题,从而影响学生对软件工程方法论的理解。为了解决这些问题,文章提出了一种基于项目精化的“软件工程”课程教学方法。该方法通过一个贯穿始终的项目,将所有软件专业课程设计有机串联,不同课程聚焦于项目的不同部分进行深入优化,最终在“软件工程”课程实践阶段完成整个项目的开发和部署,从而形成一个较为完整的项目开发闭环。实践表明,这种方法不仅能够提升学生的学习动力和成就感,还能加深其对项目的理解,强化软件工程方法论的应用意识,并有效培养学生的实践能力、团队协作能力和创新思维能力,为“软件工程”课程教学提供了新的思路。

高职软件技术专业“三维度三阶段三融入”核心素养培育研究

针对高职软件技术专业核心素养培育中存在的问题,以学生发展为中心,我国提出了软件技术专业“三维度三阶段三融入”核心素养培育模式。该模式明确了新时代高职软件技术专业三维度核心素养培育的现实要求和深远意义,系统设计学生“准职业人”“职业人”“企业人”三个不同阶段核心素养培育的实施路径,实施“三融入”核心素养培育工程,切实提高了人才培养质量,实现了高职软件技术专业学生的可持续发展。

一种近红外光谱定量分析软件预测性能评价方法

常用的多元分析模型评价指标尚缺乏评价近红外分析软件多项重要预测性能指标的能力,成为近红外光谱仪预测性能以及实际近红外应用中模型适用性评价的痛点。为此,旨在发展一种近红外定量分析软件预测性能的评价方法。以近红外测定汽油烯烃浓度为研究对象,收集了192个国Ⅵ汽油样品,包括92#、95#和98#;采集其近红外光谱;按照GB/T 30519-2014测定其烯烃浓度作为参考值,分别使用两种不同的多元分析软件(1种是偏最小二乘(PLS)建模软件,另1种是非PLS的软件),建立了两个校正模型。研究发现,与参考值相比,PLS模型对低浓度样品预测值呈正偏差,高浓度的呈负偏差,即“均值化”现象。常用的模型预测性能评价指标尚不能评价模型预测值的均值化程度,也不能评价:(1)预测值与参考值偏差大于参考方法再现性的样本占比,(2)模型泛化能力。本文针对上述问题,提出了4项新评价指标包括均值化指数(AE)、预测偏差超限值样本占比(Ratio)、异常样本预测偏差(DAS)和孤立样品预测偏差(DIS)。综合常用的评价指标和新评价指标(共12项),对仪器选型的近红外光谱定量分析软件预测性能的评价、实际近红外分析应用中模型适用性的评价均具有实际意义,对近红外分析学术研究也具参考意义。

现代远程教育在高职软件实操课中的应用研究

软件实操类课程通常以面授的形式进行,因为这类课程需要及时的沟通、反馈和反复的操作练习,但在只能进行远程教育的情况下,想要获得与面授相同的效果,就要进行深入的探讨和研究。本文以工程造价专业所使用的广联达云计价平台GCCP6.0为依托,以大量实践经验为研究基础,探寻现代远程教育在高职软件实操课中的有效应用方法。该方法使得软件实操课这类不适合远程教育的课程也能很好地进行线上教学,并收获不错的教学效果。

基于手机拍照结合Image J软件对干辣椒外观品质的分级研究

干辣椒外观形状和色泽是其品质分类的重要指标。目前GB 10465—1989《辣椒干》中对干辣椒外观形状和色泽的检测方式还停留在人工检测阶段,通常受到主观感知、误差、视觉生理等多种因素影响,未形成科学标准化的检测方法。该研究利用手机拍照对干辣椒获取图像,通过Image J软件进行图像处理,提出了一种便捷、快速、准确的干辣椒外观形状相关特征量的测定方法。与游标卡尺法、剪纸法等人工测量相比,该方法更方便快速,可用于干辣椒的长度、宽度、面积等表型指标的测量。同时,通过构建红绿蓝(RGB)色彩模型获得干辣椒的外观颜色特征参数,色泽分选采用R/(G+B)比率为分级依据,结合干辣椒宽长比和面积可以将干辣椒分为优质、合格、不合格3个等级。

面向项目群的嵌入式软件配置管理

随着电子装备体系化发展,项目群成为装备研发的主流模式。同时,装备硬件高度集成化,嵌入式软件占比高、规模大,软件质量对装备效能发挥的影响越来越重要。为提升嵌入式软件质量,提出一种适用于装备项目群的嵌入式软件配置管理方法。该方法围绕分机定义嵌入式软件配置项,通过组建各级软件配置管理机构,利用基线把控分机整体的软件状态,构建物料清单(Bill of Material, BOM)结构树管理产品复用等手段,自顶向下实施技术状态管理。最终实现嵌入式软件提质增效,且能适应项目群资源紧张和软件高质量要求,沉淀的实践经验丰富了组织资产,为企业项目群嵌入式软件技术状态管理提供指导。

NESMA方法精准助力银行软件度量

随着社会的飞速发展,新技术新发明不断涌现,银行信息化建设投入也随之持续加大。面对这一形势,银行研发中心急需自我革新,优化软件建设成本分配,统一度量方法,推动创新和转型。文章以S银行为例,探讨了NESMA功能点法在信贷研发中的应用。NESMA方法精准助力信贷项目开发和采购,在银行软件度量方面具有重要价值。银行研发中心应继续深化NESMA功能点法的应用,以更高效、更精准的方式推进软件建设,为银行的创新发展提供有力支撑。

基于可信计算的电力系统软件供应链安全防护解决方案

随着信息技术和物联网的快速发展,电力行业的信息化水平逐渐提高,电力供应链的数字化、智能化程度日益加深。然而,随之而来的安全问题也日益突出,尤其在电力系统软件供应链中,涉及供应商管理、研发生产、安全检测等多个环节,任何安全漏洞都可能导致严重的安全事故。为了提高电力系统软件供应链的安全性,本文先对电力系统供应链的业务特征进行了分析,并针对供应链管控缺失、终端接入安全风险增加和关键控制业务缺乏安全认证等问题,提出了基于可信计算的电力系统软件供应链安全防护解决方案,设计了从供应链源头到设备终端的全链条认证与安全防护架构,保障了关键业务数据的完整性、机密性和合规性,为电力系统的安全运行提供了强有力的保障。

基于全对测试的汽车软件测试用例开发

应用全对测试方法,对汽车软件的测试用例开发进行研究,以保证测试覆盖度和提高测试效率为目标,开发自动化工具并加以应用。文章以使用语音助手播放音乐为例,先分析用户的使用场景和使用习惯,识别出可能的因子和水平;再使用自动化工具生成典型测试用例,并定义每个测试用例的期望表现;接下来进行测试,通过比较实际表现和期望表现,得到每个用例的测试结果;最后根据测试结果计算每两个因子的各水平组合的失效率,得到响应表;如果响应表中发现缺陷,则优化软件再次开展测试,直到响应表中没有缺陷,也就是软件在测试中没有任何问题为止。通过该实例的详细阐述,说明全对测试方法在汽车软件测试中的作用和价值,已成为提升测试覆盖率和效率的重要助力。

软件定义网络在数据中心网络中的集成与性能优化

近年来,随着人工智能和云服务需求的持续增长,数据中心迅速扩张,同时面临更多的挑战。当前,数据中心网络技术存在能耗高和网络负载不均衡的问题,且传统数据中心往往采用专用的复杂合并硬件,如网络负载平衡器和网络能量优化器等。对此,文章提出了一种综合考虑能量优化与负载均衡的交通流管理策略。利用软件定义网络(SDN)的优势,该策略为实现负载均衡和能量优化提供了契机。具体而言,它采用基于最大可用带宽的多径路由方式来转发流量,达到了网络负载均衡的目的。

软件定义网络下的计算机精准流表匹配算法技术

文章深入探讨了软件定义网络下的计算机精准流表匹配算法。首先,阐述了该领域的技术现状,包括基于哈希表、树结构、布隆过滤器和正则表达式的流表匹配算法;其次,分析了性能、可扩展性及安全性等方面的挑战。针对这些挑战,提出了相应对策,包括算法改进、硬件加速和缓存机制等性能优化策略,分布式架构、动态调整及负载均衡等可扩展性提升措施,以及访问控制、加密技术与安全监测等安全保障机制。通过对这些内容的研究,为软件定义网络下的流表匹配算法发展提供了理论支持和实践指导。

基于改进的图注意机制模型的安卓恶意软件检测方法研究

在当下恶意软件蔓延的背景下,恶意软件检测需求不断增加。提出一种基于改进的图注意机制模型的安卓恶意软件检测方法,通过静态分析提取API调用图,显示出应用程序的行为。通过使用SDNE图嵌入算法,从API调用图中进行结构特征和内容特征的学习。在模型学习的过程中,采用一种计算双向图注意力权重的策略,旨在提高对相似节点的保留,并增强节点属性之间的相似性。最后,借助自注意力卷积层生成权重自适应的表示,并在池化层中生成图嵌入表示,以用于检测任务。基于CICMalDroid 2020数据集显示,该方法在安卓恶意软件检测领域表现出较高的有效性,准确率达到97.90%。与原有的图注意力网络模型相比,准确率提升0.03%,验证了该方法的实用性和有效性。该研究成果显示出该方法在应对不断增长的恶意软件威胁方面具有潜力,可为安卓恶意软件检测提供更准确和可靠的解决方案。

地震监测站点巡检最优路线规划软件设计与开发

随着地震监测工作的日益重要,巡检路线的规划对于提高巡检工作效率和确保产出准确连续的观测数据具有关键作用。本文通过介绍地震监测站点巡检的重要性和现有巡检方式的局限性,探讨地震监测站点巡检最优路线规划软件的设计与开发。文中阐述了软件的设计理念、主要功能和技术实现,对关键模块的设计进行了详细说明,指出优化巡检线路过程中应特别注意的问题,并展望了软件未来的应用前景。该软件的成功开发和应用,将为地震监测站点的巡检工作提供强有力的技术支持,同时也为其他领域的巡检路线规划提供了有益的参考。