基于ODBC的《计算机组成原理》学习与模拟考试系统开发与设计

该系统主要是面向基于网络的计算机组成原理自主学习设计的,它主要由登录系统、学习系统、考试系统和分数查询等模块构成,系统利用ODBC函数及Authorware7.0的系统函数来实现其主要功能,通过对Access数据库的调用、查询及随机函数等方法来实现该系统。

基于MVC模式的Struts框架在电子商务系统中的应用

详细介绍了MVC设计模式和Struts框架的工作原理,将实现MVC设计模式的Struts框架引入到电子商务系统的开发中,并结合一个具体实例详细讨论了如何应用Struts框架实现MVC设计模式,体现了软件框架结构和组件技术重用的优越性,提高了软件开发的效率,使得程序易于扩展和维护。

基于用例驱动和UML的教学信息反馈平台的分析与设计

基于对UML的面向对象的软件系统分析、设计等开发技术学习和研究的基础上,详细介绍了用例驱动和用例分析的软件系统分析方法,以及UML中多种模型图的使用方法和适用范围;并将UML的设计思想用在一个简单实用的教学信息反馈平台的原型建模上,以期对应用UML进行建模的工作者有所帮助.

基于.NET技术实现三层架构的成绩提交管理系统

成绩管理的自动化是信息化教务工作的关键环节之一。本文基于ASP.NET+ADO.NET技术,利用三层架构优化系统结构设计,开发了成绩提交管理系统(SMSS),为学生、教师、教学秘书之间及时地信息反馈建立了畅通的网络渠道,进一步提高了教师和教务人员的工作效率。

LCV模型在医学图像分割中的应用

针对C-V模型不能充分利用图像局部区域灰度变化信息从而导致难以准确分割灰度不均物体等缺陷,提出一种基于局部区域的C-V(LCV)模型。利用计算局部窗函数内的加权灰度均值来取代全局均值,并加入约束水平集函数为符号距离函数的能量项,从而避免水平集函数的重新初始化。对医学图像的分割结果证明LCV模型在分割灰度不均物体方面优于C-V模型,其分割效率高于LBF模型。

水平集函数规则化的C-V主动轮廓模型

Chan与Vese提出的C-V主动轮廓模型采用传统的水平集方法实现,为了保证水平集函数演化的稳定性,需要加入轮廓的长度项来规则化水平集函数,且在演化的过程中要周期性重新初始化为符号距离函数,从而大大增加了计算量和实现的复杂度。提出一种新的规则化水平集函数的方法,不但可以保证水平集函数演化稳定,而且避免了重新初始化。实验结果表明:该方法稳健、快速。

可扩展传感器网络模拟器SensorSSF及性能预测

仿真模型越来越复杂,受单机计算能力和存储容量的限制,模拟需要花费的时间也越来越长。PDES(Parallel Discrete Event Simulation)策略能够加快仿真程序的执行,因此一度成为研究热点。但是,并行仿真最终并没有在工业界得到广泛应用,其原因在于:并行仿真建模理论缺乏,并行仿真性能具有不可预测性,以及并行程序行为的不可预测性。本文在讨论模拟器并行化的一般方法基础上,给出了一个基于SSF的传感器网络并行仿真环境SensorSSF。SensorSSF设计遵循:可扩展性和简洁性。可扩展性保证CPU执行时间随求解问题的规模和仿真模型的复杂度线性增长;简洁性使得仿真应用人员无需了解太多并行程序设计知识,就可以编写出高效的仿真程序。实验结果表明,SensorSSF具有良好的可扩展性,同NS2相比具有较好的时间特性。

梯度向量场通量能量驱动的主动轮廓模型

提出了一种基于梯度向量场通量能量的水平集图像分割算法。通过加入约束符号距离函数的能量项,并极小化该能量函数得到的变分表达式主要具有4条优于传统主动轮廓模型的优点。一是可以克服分割弱边界目标的困难;二是水平集函数不但可以灵活初始化,而且可避免在演化过程中重新初始化为符号距离函数;三是水平集函数数值化可采用简单的有限差分方法,计算效率得到了极大的提高;四是仅用一个初始轮廓就可以自动检测带孔目标的内轮廓。对合成和真实图像的分割结果表明:对弱边界目标和灰度分布不均目标的分割效果分别优于测地线模型(GAC)和C-V主动轮廓模型。

《数据结构》教学方法浅谈

"数据结构"课程是计算机程序设计的重要理论技术基础,因此,对其教学方法进行多方面的研究是目前应加以重视的重要课题。本文针对"数据结构"教学中发现的学生缺乏学习兴趣、理论基础薄弱、解决实际问题能力差的情况进行了分析,同时讨论了为了让学生扎实掌握理论知识,应该注重归纳、小结和实验教学,从而加深学生对理论知识的理解。

基于.net架构的考试成绩管理系统

考试成绩管理系统采用最新的ASP.net+ADO.net技术,SQL Server 2000作为后台数据库,利用三层架构优化系统结构设计。该系统实现了对考试成绩的查询和统计,以此来分析教学策略,改善教学质量。