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991.
面向对象的软件测试技术探讨 总被引:4,自引:2,他引:4
面向对象软件的特征是程序具有更好的结构和更规范的编程风格,但在很大程度上又增加了软件测试的复杂性,给软件测试带来了新的挑战.通过分析面向对象软件的特点及其对软件测试的影响,讨论了面向对象软件测试的内容、测试层次及类级、类族级和系统级的测试方法. 相似文献
992.
993.
采用定量分析的方法对中国非英语专业大学生在英语阅读测试中策略使用的情况进行调查研究,调研结果为:中国非英语专业大学生在英语阅读测试中采用的认知策略多于元认知策略;阅读策略对阅读成绩有一定的预测能力;总体上,高分组和低分组在元认识策略使用上存在显著差异。研究结果对阅读教学和策略训练有一定的指导意义。 相似文献
994.
为了使虚拟实验室适合远程网络教学的需要,使它能够在网络上工作,利用DODM技术以C/S方式实现了组件化的虚拟实验室. 相似文献
995.
996.
虚拟黑客机器人技术是人工智能与黑客攻击技术的结合。描述了如何实现虚拟黑客机器人提出了软件理论架构,阐述了虚拟黑客机器人为用户提供的服务,如:资产探测、风险量化、安全验证等。最后,分析了虚拟黑客机器人技术的优势及难点。 相似文献
997.
语言能力测试常用于评估低龄儿童的词汇储备等能力,运用语音识别等人工智能技术能够提高语言能力测试的工作效率,从而让更多的语言发育迟缓儿童能被尽早发现并得到治疗.低龄儿童语音相较于成人语音更难识别,且缺乏相关公开数据集,为了解决语言能力测试场景下的低龄儿童语音词汇识别问题,采集72名2~3岁儿童的语音数据,对具有参数少、计算成本低等特点的MobileNet模型进行了改进,并使用模型无关的元学习方法(MAML)优化改进模型,使改进模型适用于小样本环境下的低龄儿童语音词汇识别.实验证明,相关改进措施均能提高模型的儿童语音词汇识别性能. 相似文献
998.
根据水质时间序列多尺度、非平稳特性,并基于“分解-预测-重构”思想,提出小波包分解(WPD)-人工蜂鸟算法(AHA)-极限学习机(ELM)组合多步预测模型,并应用于云南省昆明西苑隧道断面pH值、CODmn、DO、NH3-N多步预测.首先介绍AHA原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对AHA进行仿真测试,并与灰狼优化(GWO)算法、旗鱼优化(SFO)算法、粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较;其次利用WPD对水质时序数据进行小波包分解,以降低水质序列数据的复杂度;并在延迟时间为1的情况下,采用Cao方法确定各子序列分量的输入、输出;最后通过各分量训练样本构建ELM适应度函数,采用AHA对适应度函数进行寻优,利用寻优获得的最佳ELM输入层权值和隐含层偏值建立WPD-AHA-ELM模型对各子序列分量进行超前1步至超前5步预测,将预测结果加和重构得到最终多步预测结果.结果表明:AHA具有较好的寻优精度和全局搜索能力,寻优精度优于GWO、SFO、PSO算法.WPD-AHA-ELM模型对实例断面pH、CODmn、DO、NH3-N超前1步至超前5步... 相似文献
999.
采用TMS320DM365多媒体处理器设计并实现了一种集音视频采集、编码、压缩、本地存储、RTP/RTCP,RTSP传输的嵌入式前端服务器.该监控系统在PC或者Android系统的PDA上实时接收并播放音视频流,实现了音视频实时监控;可用于小型企业安防,智能家居等监控领域.经VLC播放器统计信息中音视频丢帧数统计测试,音视频还原流畅,同步效果良好. 相似文献
1000.