本书围绕基于面向对象方法学的软件开发过程，介绍了各个典型环节和各个环节中采用的技术，并给出了一个详细完整的案例。主要内容为：面向对象软件工程基本概念和统一建模语言UML的介绍，在此基础上，对软件开发计划、需求定义、分析、设计、构造、测试、交付和总结等各个阶段的步骤、采用的技术和交付物进行了阐述。书中给出了一个详细的案例，与每一个环节相对应。读者可以通过学习前半部分的指南并参考后半部分的案例了解软件开发过程的组织和实施的具体方式。本书可以作为高等院校计算机科学与技术、软件工程以及其他相关学科的“软件工程“课程的配套教材，也可供研究生、工程技术人员进行参考

转炉冶炼终点碳曲线拟合模型避开了熔池初始碳含量难以精准确定的问题,假设吹炼后期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命中率分别为85.9%和81.2%.运用熔渣分子理论,基于冶炼热轧板材(SPHC)的渣组元成分,计算得出渣中FeO的活度为0.241.出钢温度为1686℃时,C和Fe元素选择性氧化的临界碳质量分数为0.033%.本文在传统指数模型的基础上,充分考虑了枪位、顶吹流量、底吹流量等操作参数对熔池脱碳速率的影响,建立了基于熔池混匀度的指数模型.基于熔池混匀度的指数模型与其他烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有所提高.以新钢生产热轧板材(目标碳质量分数为0.06%)时的烟气数据为研究对象建模,终点碳质量分数预报误差在±0.02%之间的有75炉次,占验证数据量的88.2%

学科基础课平台必修课 《高等数学 A1》 《高等数学 A2》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 《大学物理实验》 《C++程序设计》 《C++程序设计实验》 《C++程序设计实训》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《离散数学Ⅰ》 《计算机组成原理 I》 《数据结构 I》 《数据结构 I 实验》 《计算机网络原理Ⅰ》 《操作系统 I》 《操作系统Ⅰ》 《电工电子技术 C》 《复变函数与积分变换》 学科基础课平台选修课 《数字逻辑》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实验》 《管理信息系统》 《管理信息系统实训》 《数据库原理 A》 《编译原理》 《物联网工程导论》 《软件工程概论 A》 《汇编语言与接口技术》 《算法分析与设计》 《数字通信原理》 专业课平台必修课 《计算机体系结构》 《嵌入式系统概论》 《软件设计与规范》 《计算机类认识实习》 《计算机生产实习》 《计算机毕业实习》 《计算机毕业设计（论文）I》 《计算机毕业设计（论文）II》 专业课平台选修课 《单片机原理及应用》 《嵌入式操作系统》 《嵌入式系统设计》 《软件项目管理》 《软件测试技术与工具》课程实验 《单元测试实训》 《集成测试实训》 《软件测试设计与文档规范实训》 《信息服务概论》 《离散数学 II》 《操作系统原理Ⅱ》 《数据结构Ⅱ》 《计算机组成原理Ⅱ》 《计算机网络原理Ⅱ》 《Oracle 高级数据库开发设计》 《C#程序设计》 《基于组件的软件开发》 《UML 软件建模》

EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模 型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件 方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因:首先,我们 可能要分析持有某项资产的风险;其次,预测置信区间可能是时变性 的,所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间;第三,如果 误差的异方差是能适当控制的,我们就能得到更有效的估计

本文旨在研究夹杂-细晶粒区-鱼眼诱发疲劳失效的超长寿命预测模型.基于Cr-Ni-W合金钢疲劳试验结果,结合局部应力-寿命法和位错-能量法,分别构建了局部裂纹萌生寿命模型(LCIL)和考虑夹杂及细晶粒区影响的裂纹萌生寿命模型(IFCIL),并与Tanaka-Mura模型(T-M)进行了对比分析.其次,分别对细晶粒区内的小裂纹扩展行为和细晶粒区外鱼眼内的长裂纹扩展行为进行建模,最终形成了包含裂纹萌生和扩展在内的全寿命预测模型.结果表明,考虑夹杂及细晶粒区影响的裂纹萌生寿命模型(IFCIL)有较高的预测精度;对应细晶粒区的裂纹萌生寿命几乎等同于全寿命;裂纹扩展寿命仅占据全寿命很小的一部分;预测结果全部处于2倍偏差以内,即全寿命模型可有效地用于夹杂-细晶粒区-鱼眼诱发失效的超长寿命预测

本书主要内容涵盖了桁架、刚架、拱和连续梁等结构形式的静力学和动力学。阐述了各种结构在静定和超静定状态下的内力、变形、影响线的分析方法和能量原理；介绍了结构动力学的基础知识和结构理论的最新发展。本书通篇贯穿了理论联系实际、注重工程应用的学术思想；在保持内容完整性和知识系统性的前提下，特别关注工程实际问题的处理。对于工程中经常遇到的结构形式和载荷状况如何建模、如何选取适当的分析方法以及对计算结果的检验和判断等问题，都进行了详细的讨论。本书的知识体系与结构力学教材基本一致

裂隙粗糙度是影响裂隙岩体渗流特性和流体流动复杂性的重要因素，为了深入研究单轴压缩条件下粗糙度对渗透系数的影响，采用3D打印技术和数字建模方法制备了粗糙度不同的裂隙试样，通过自制的试验装置对不同法向压力下的裂隙试样进行了试验。结果表明，在没有法向压力的条件下，随着粗糙度的增加，渗透系数以负指数函数形式减小，采用Forchheimer方程定量的分析了渗流流量与水力梯度之间的非线性关系，Forchheimer方程可以很好地描述粗糙裂隙表面的流动过程，线性项系数随着粗糙度的增大而减小，非线性项系数随着粗糙度的增大而增大；在恒定法向压力且大于水压的条件下，裂隙试样的渗透系数随着粗糙度的增大线性减小，随着水压的增大，粗糙度对渗透系数的影响作用增强；定义了系数$\\delta $

以物流信息系统为实例,针对原有物流信息系统存在灵活性差等一系列问题,通过深入分析面向服务的体系结构(SOA)的相关理论,利用网络服务技术,提出了一种基于SOA架构的企业应用设计流程和建模方法.讨论了在跨语言、跨操作系统的平台下实现\订单处理\业务流程的问题:通过应用面向网络服务的业务流程执行语言(BPEL)组合、编排和协调本地的网络服务和其他异构平台的网络服务来实现面向服务体系结构.SOA技术使物流信息系统能够更容易地跨平台以服务形式访问商务,基于此架构模式开发的应用系统加快了应用程序的开发过程,并使非程序员也可以创建和重用信息技术资产

分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战