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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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85 篇 期刊文献
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- 1 篇 地质资源与地质工...
- 1 篇 船舶与海洋工程
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- 10 篇 教育学
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- 1 篇 法学
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主题

126 篇 vue框架
23 篇 springboot框架
13 篇 spring boot框架
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2 篇 交互流建模语言if...
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机构

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4 篇 井冈山大学
3 篇 北京邮电大学
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2 篇 河北工程大学
2 篇 四川轻化工大学
2 篇 西南民族大学
2 篇 江门开放大学
2 篇 五邑大学
2 篇 中国地质大学
2 篇 沈阳理工大学
2 篇 江苏龙虎网信息科...
2 篇 厦门理工学院
2 篇 天津农学院
2 篇 天津科技大学
2 篇 南宁职业技术学院
2 篇 大连交通大学
1 篇 河北软件职业技术...

作者

4 篇 李金忠
2 篇 李志鸿
2 篇 li jinzhong
2 篇 li jin-zhong
2 篇 燕紫君
2 篇 李琳
2 篇 王晓荃
2 篇 龙华秋
2 篇 宁竞
2 篇 孙迎军
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1 篇 zhu peiqi
1 篇 朱自林
1 篇 yang sen
1 篇 duan yuanmei
1 篇 李英玲
1 篇 杨斌
1 篇 马宏臻
1 篇 李延会
1 篇 程文静

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126 篇 中文

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基于改进YOLOv3模型的姿态识别系统设计与实现

基于改进YOLOv3模型的姿态识别系统设计与实现

引用

作者：王春辉北京工业大学

学位级别：硕士

如今视频监控在日常生活中已随处可见,而智能视频监控系统的应用却未能满足用户期望,面临着实时检测、及时预警、行为数据统计等困难。智能视频监控系统的研究已经受到较多的关注,而相关技术还有很大的发展空间。在目标检测与识别方面,... 详细信息

如今视频监控在日常生活中已随处可见,而智能视频监控系统的应用却未能满足用户期望,面临着实时检测、及时预警、行为数据统计等困难。智能视频监控系统的研究已经受到较多的关注,而相关技术还有很大的发展空间。在目标检测与识别方面,传统算法面临着需要手工输入特征且检测速度慢等弊端,而卷积神经网络算法以其智能化特征提取和识别的特性受到了广大研究人员的青睐。针对教室监控视频特定姿态检测项目,本文以深度学习模型YOLOv3为基础构造实时姿态检测的深度神经网络,提出使用合成模拟图像与改进损失函数的方法提升对小物体和困难样本的检测与识别,并将提出的算法在针对本系统设计的教室视频数据集上进行实验验证。同时根据系统实际需求进行设计,实现一套功能较全的姿态识别系统。首先构建特有的学生姿态数据集,并针对“抬头”、“低头”、“说话”三种姿态的数据量不平衡问题,提出合成模拟图像的方法增加样本数量,提升样本占比较低的“说话”姿态数据量在数据集中的影响。其次详细分析了YOLOv3网络结构并追踪物体检测流程,针对密集场景下的小物体检测误差大和样本比例失调产生的需要优化训练效率和识别精度问题,提出结合数据集特征重新聚类以及使用改进的损失函数改造神经网络模型的方法。为验证改进方法的有效性,设计三组对比实验,并对这三组实验的训练过程及性能分别进行数据化分析与比较,证明模型训练效率和检测准确率的提升。同时通过展示性能最优的模型识别效果证明模型能够基本满足应用需求。最后,从智能视频监控系统的实际功能需求出发,使用Springboot、vue、Mybatis等目前流行的前沿性系统框架设计并研发一套集视频管理、姿态识别、数据统计与分析功能于一体的姿态识别系统,并从功能和性能两方面进行测试验证该姿态识别系统能够满足实际使用需求。通过理论描述与实验结果分析可知,改进的特定姿态识别算法适用于教室监控视频的特定姿态检测,鲁棒性高且识别速度较快,对应用于教室监控视频的深度学习算法的进一步研究有重要意义。同时,研发的基于B/S模式的姿态识别系统具有实时检测、姿态数据统计分析功能,对于智能视频监控系统的发展具有一定的参考价值。

关键词： YOLOv3 姿态识别视频监控系统 Springboot框架 vue框架

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涉海类数据竞赛平台的设计与开发

涉海类数据竞赛平台的设计与开发

引用

作者：王宁浙江海洋大学

学位级别：硕士

近年来,我国发布了建设海洋强国的战略规划,涉海类数据不断积累,却缺少一个高效的平台来处理这些数据。在大数据时代的背景下,数据竞赛平台正如火如荼地开展,但国内目前还没有专门为涉海类数据建立的竞赛平台。针对这两个问题,本文提出... 详细信息

近年来,我国发布了建设海洋强国的战略规划,涉海类数据不断积累,却缺少一个高效的平台来处理这些数据。在大数据时代的背景下,数据竞赛平台正如火如荼地开展,但国内目前还没有专门为涉海类数据建立的竞赛平台。针对这两个问题,本文提出建立一个涉海类数据竞赛平台。本文设计并实现了涉海类数据竞赛平台,开发的主要工作包括需求分析、功能设计、实现与测试等模块,主要技术为SSM框架以及时下流行的vue框架。系统实现了发布赛事、报名参赛、参赛作品申报、赛事结果公布、排行榜和技术圈交流等功能,主要的竞赛分类有海洋水产类竞赛、海洋船舶类竞赛、渔业环境安全类竞赛、企业悬赏类竞赛和课题分解类竞赛。平台通过这些涉海类数据竞赛的发布,让更多的学生参与其中,进而提高涉海类数据的应用价值。本平台以竞赛的方式吸引众多的在校学生深入了解涉海类数据,使他们更加积极地投身到分析、利用、挖掘涉海类数据的工作中去;课题分解类竞赛将涉海类大数据课题或项目划分成小竞赛,可以更快速解决问题;涉海类中小企业以悬赏的方式获得更多解决难题的方案,使三方互利共赢,形成大学、产业和研究合作创新的新模式。

关键词：数据竞赛涉海类数据 vue框架

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面向智慧农业的vue3可视化编辑系统开发

面向智慧农业的Vue3可视化编辑系统开发

引用

作者：黄颖湖北大学

学位级别：硕士

面向智慧农业的vue3可视化编辑系统是一个创新的解决方案,旨在通过先进的Web技术提高农业管理和生产的效率。由于农业可视化应用类型繁杂,现有农业可视化平台存在可维护性和扩展性差、数据更新准确性和完整性一般、代码开发重复使用率低... 详细信息

面向智慧农业的vue3可视化编辑系统是一个创新的解决方案,旨在通过先进的Web技术提高农业管理和生产的效率。由于农业可视化应用类型繁杂,现有农业可视化平台存在可维护性和扩展性差、数据更新准确性和完整性一般、代码开发重复使用率低,部署成本高等问题。基于模块化和组件化的开发、前后端分离的架构解决以上问题。因此本文采用vue3框架,利用其响应式和组件化的特点,搭建了一个直观、易用的界面,用于创建、编辑和展示农业数据的可视化编辑系统。主要的研究内容如下: (1)对虚拟DOM的优化改进。针对虚拟DOM操作会出现冗余的现象,重新编写diff算法中的update Children函数。通过为节点添加唯一的key属性值并创建key与index的映射表,减少双端对比中会出现的频繁移动节点的现象,以此减少不必要的DOM操作,可以很好的在本文的业务场景下应用。 (2)实现了一种创新的解决方案,完成了可视化编辑系统的设计和搭建。系统核心功能包括组件管理、页面编辑、页面管理和数据管理模块,使用组件能够实现自由组合和自定义数据,以展示土壤湿度、作物生长情况、气象条件等关键农业信息。系统支持拖拽式的页面布局和丰富的属性配置,实现“无代码”或“低代码”数据可视化,提升农业可视化应用的代码复用率。本文的智慧农业可视化编辑系统平台为实现可持续农业生产和智能化农业升级提供了技术支持。本系统针对前端的渲染做出优化,在Chrome浏览器中完成对系统的非功能性测试和功能测试,在忽略与后端进行数据交互对页面加载时间的影响的前提下,90%的页面可以在2 s内完成页面渲染,同时在前端渲染性能优化上时间提升了53%。

关键词：智慧农业 vue框架虚拟DOM diff算法可视化编辑

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基于低代码的管理系统模板库的设计与实现

基于低代码的管理系统模板库的设计与实现

引用

作者：闫丹丹西安电子科技大学

学位级别：硕士

在科技化高速发展的时代,随着大数据、智能终端和网络通信技术的不断进步,互联网和各行各业的联系愈发紧密,Web系统的使用需求与日俱增。为了更好的为用户供服务,高企业核心竞争力,管理企业结构,后台管理系统成为企业不可或缺的一部分... 详细信息

在科技化高速发展的时代,随着大数据、智能终端和网络通信技术的不断进步,互联网和各行各业的联系愈发紧密,Web系统的使用需求与日俱增。为了更好的为用户供服务,高企业核心竞争力,管理企业结构,后台管理系统成为企业不可或缺的一部分。通过对常见管理系统进行调研和分析,不难发现管理系统中页面结构相对固定,大多为两栏布局;供功能比较类似,本质上是对数据的增删改查操作,页面样式要求不高,整体需求量庞大。本文针对管理系统页面功能和样式的稳定性,以减少代码冗余、增加代码可维护性、减轻数据可视化难度为出发点,对常见管理系统和网页构建工具进行深入调研和分析,运用软件工程思想,设计并实现基于低代码的管理系统模板库。首先,为解决传统管理系统开发中,由于组件粒度过小,造成的重复性编码问题,本文基于组件化设计原则和面向对象思想设计并实现大量管理系统常用功能组件和页面模板,主要包括用于数据展示的图表组件和表格组件、用于前后端交互的网络请求组件、用于数据加密传输的接口加密组件,以及系统首页、数据统计、个人中心、用户管理等常见页面模板,并在页面模板中对其简单业务逻辑进行实现。开发人员使用时,只需要传入规定的参数即可快速高效的完成管理系统构建。其次,由于在中大型项目中团队开发人员水平不一,代码风格不同,造成代码质量难以保证、维护难度高的问题。同时前端开发技术繁杂且技术更新快,开发人员需要不断学习新技术,增加了开发人员的学习压力。为此,本文设计并实现低代码开发方式,基于本系统供的组件库和模板库,开发人员只需要根据规定的JSON配置方式进行页面设计,系统自动将其转化为vue代码并将页面设计结果展示在预览区,页面设计结束后,开发人员可以保存该页面的vue代码以便在项目中使用。最后,为满足管理系统中对大量数据进行可视化的需求,让开发人员只关注于代码书写,而不必额外了解数据可视化和数据分析方面的知识,本系统基于Seq2Seq模型,结合注意力机制和波束搜索算法实现数据智能可视化推荐功能。用户使用时只需要传入数据,系统在后台调用推荐模型为其生成可用的可视化图表列表,并将该列表展示在页面上,用户可以保存图表源码以便在自身项目中使用。目前本系统已通过功能性测试和非功能性测试,测试结果表明本系统功能完成度高,具有缩减开发成本、减少开发人员压力、降低学习成本等特点,能够有效高后台管理系统的开发效率和可维护性。

关键词：低代码组件库 vue框架智能可视化推荐模板库

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蔬菜质量安全追溯系统的设计与实现

蔬菜质量安全追溯系统的设计与实现

引用

作者：王雪山东师范大学

学位级别：硕士

在我们国家蔬菜生产规模非常庞大,蔬菜生产中的安全问题是关乎我国居民身体健康的重要因素,但是由于近年来质量安全问题频频出现,因此需要完善的监管控制体系来保证食品安全,从蔬菜的生产到加工再到运输销售阶段,构建详细的信息采集流... 详细信息

在我们国家蔬菜生产规模非常庞大,蔬菜生产中的安全问题是关乎我国居民身体健康的重要因素,但是由于近年来质量安全问题频频出现,因此需要完善的监管控制体系来保证食品安全,从蔬菜的生产到加工再到运输销售阶段,构建详细的信息采集流程进行监管和数据查询。本文设计并实现基于前后端分离技术架构的蔬菜质量安全追溯平台,该系统能够加强生产商监管,能够帮助消费者简单方便的查询所购买的蔬菜产品信息来源,根据所购买的产品追溯码,可以查询出蔬菜从生产、加工及物流销售环节的各部分信息,从源头上减少了蔬菜质量安全问题,保障蔬菜产品质量。本文首先对问题现状进行调研,介绍了蔬菜质量安全追溯系统的相关原理以及实现该系统所需要的相关主流技术,然后进行系统需求分析,根据需求分析设计出一套系统的技术架构,该系统采用前后端分离的方式,前端通过如今热门的前端三大框架之一的vue框架进行设计开发,后端通过SSH三层体系结构进行设计开发,通过数据模型对象的传递进行前后端数据交互。在系统功能中,系统主要面向四类用户,政府质检部门,生产销售商,消费者以及系统管理员,不同用户有自己的相应权限对应相应的功能界面。该系统实现蔬菜全生命周期的信息采集,添加追溯码功能的相关设计及实现,实现正向管理监控,逆向追溯查询的双向追溯功能。该系统在架构和功能方面做出了如下工作:首先,首次将前后端分离架构运用在蔬菜质量安全追溯系统中,提高了系统的效率及安全性,降低了开发成本,增强了网页功能效果,将该系统的结构性提高了一个等级。其次,将随机森林算法引入到质量安全追溯系统中,增加了地块分类功能,帮助用户分析产地质量评级,重点关注问题地块,有效的帮助生产商加强监督,从源头上控制产品质量,提高了蔬菜产品的质量安全保障,并且通过产地评级数据为用户推荐相应产品,更好的为消费者提供服务。

关键词：追溯系统前后端分离随机森林算法 vue框架 JAVA

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网上预约挂号系统的设计与实现

网上预约挂号系统的设计与实现

引用

作者：游国强华中科技大学

学位级别：硕士

由于我国人口基数庞大,地区之间经济发展水平差异明显,人均医疗资源十分有限且分布不均衡,一方面患者面临“就医难、挂号难、预约难”问题,另一方面医院存在“病源不足,资源闲置”的问题。如何在医患之间建立起有效的信息交流平台,解决... 详细信息

由于我国人口基数庞大,地区之间经济发展水平差异明显,人均医疗资源十分有限且分布不均衡,一方面患者面临“就医难、挂号难、预约难”问题,另一方面医院存在“病源不足,资源闲置”的问题。如何在医患之间建立起有效的信息交流平台,解决患者和医院面临的问题,不仅会产生经济效益,而且会带来积极的社会效应。因此,利用软件工程技术,开发一个功能完备、服务患者和医院的网上预约挂号系统具有重要意义。网上预约挂号系统分为两个子系统,其一是供系统管理员使用的后台管理子系统,包括了统计模块、用户模块以及订单模块等多个功能模块;另一是供患者使用的前台用户子系统,该部分包括用户登录和注册、用户认证、添加患者、医院选择、科室选择、排班选择、订单支付、取消预约等多个模块。本系统后端使用的是Spring Boot与Spring Cloud相结合的方式搭建,前端采用vue框架搭建,采用My SQL数据库保存医院数据、订单数据、支付数据、退款数据、用户数据、患者数据、数据字典数据等,Mongo DB数据库保存医院、科室和排班数据,Redis数据库用于保存短信验证码、微信登录等各种支付形式的二维码,使用MP持久层框架来操作My SQL中的数据模型,Nacos作为注册中心,在阿里云OSS建立文件系统用于保存患者的证件照片等信息,阿里云短信服务实现手机登录功能。对网上预约挂号系统进行的功能和性能测试表明,在并发量为3000的情况下,系统的各项功能都能够正常运行,且各种请求接口的最大响应时间都在1秒钟左右。网上预约挂号系统实现了预期的设计目标,在实际应用中对于解决医患双方面临的问题产生了积极的作用。

关键词：预约挂号 Spring Boot框架 vue框架 Redis数据库

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特定病种的健康档案管理系统的设计与实现

特定病种的健康档案管理系统的设计与实现

引用

作者：董丽楠北京邮电大学

学位级别：硕士

伴随着经济的发展、医疗资源的普及、健康意识的提高和糖尿病等慢病发病率的上升,越来越多的健康管理系统出现在我们的生活中。随着机器学习技术的发展,疾病预测近年来也迅速成为国内外学者的研究重点。将机器学习的分类预测技术应用于... 详细信息

伴随着经济的发展、医疗资源的普及、健康意识的提高和糖尿病等慢病发病率的上升,越来越多的健康管理系统出现在我们的生活中。随着机器学习技术的发展,疾病预测近年来也迅速成为国内外学者的研究重点。将机器学习的分类预测技术应用于健康管理系统中可以有效地为用户提供风险评估,无论是在科技角度、医疗角度还是经济角度都具有很高的价值。本文设计并实现的以糖尿病为主的特定病种的健康档案管理系统主要目标是利用基于MVM(Model-View-ViewModel)模式的vue框架技术,为数据量庞大且分类复杂的健康数据管理提供高效便捷且性能良好的实现方案;利用前端可视化技术将健康数据进行汇总分析展示;利用人工神经网络模型实现糖尿病的风险预测功能。本文的主要工作包括:(1)本文对分类预测相关算法进行研究,针对公开糖尿病数据集进行人工神经网络、逻辑回归模型、支持向量机模型和K近邻模型的建构,通过模型评价指标的对比分析后选择各方面表现都较好的人工神经网络模型应用于系统的糖尿病预测分析模块。(2)本文按照软件工程的标准流程,从需求分析,设计,实现,测试四个阶段对特定病种的健康档案管理系统的建设进行详细的阐述。在需求分析阶段对系统进行了功能需求分析后从性能,易用性,兼容性和安全性四个角度分析非功能性需求。在需求分析的基础上确定了系统架构,系统前端采用基于MVVM的vue框架,后台选择PHP语言进行开发。对系统的功能模块以时序图的形式进行设计,对系统涉及的实体及其关系进行分析,设计了数据库ER图,并选择主要的数据库表进行了详细的介绍。最后对系统的实现过程进行介绍,以系统界面截图的形式展示了系统的实现效果并对系统进行功能性和非功能性测试。全面的功能用例测试结果表明系统所有模块功能正常运行,非功能性测试结果也符合系统需求,系统性能良好。

关键词：健康管理人工神经网络 vue框架 MVVM架构

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基于Web平台的购物网站的设计与实现

基于Web平台的购物网站的设计与实现

引用

作者：张玉华中科技大学

学位级别：硕士

随着经济和科技的不断发展,我们迎来了全民网上购物的大时代。淘宝、京东、拼多多、唯品会、美团、饿了么、闲鱼……等等电商平台喷涌而出更有取代线下网店的趋势,他们的出现使得平民百姓的日常生活更加便利。由于电商网站近几年的飞速... 详细信息

随着经济和科技的不断发展,我们迎来了全民网上购物的大时代。淘宝、京东、拼多多、唯品会、美团、饿了么、闲鱼……等等电商平台喷涌而出更有取代线下网店的趋势,他们的出现使得平民百姓的日常生活更加便利。由于电商网站近几年的飞速发展和技术革新,让电商网站的建立变得更加简单,现在已经不是只有淘宝,京东几家独大,中小型公司完全可以构建属于自己的电商网站,形成自己的品牌效应,实现高效经营,例如周黑鸭、良品铺子、每日坚果、百草味、三只松鼠.......他们创建了网站对自家的产品进行销售。电商网站主要是使用C/S架构搭建的B2C模式的电子产品销售平台,采用前后端分离技术。前端页面使用标签语言—html和css对页面进行渲染,例如图片轮播特效,联动导航栏的特效,以及上下或左右布局,而一些随时会发生变动的数据从后端数据库中查询后返回到前端页面进行展示。为了更快速的进行开发,借用了流行的前端框架—vue框架进行前端页面开发,框架里面的动态绑定语法使用起来特别方便。在实现后端时,使用了包含丰富库的重量级后端框架Django Rest Framework,其强大的对象关系映射ORM功能使得对数据库的操作更加方便,可以不用修改部分代码就更换数据库,也可以不用直接执行sql语句而通过执行ORM代码就可建表,删除表,修改数据等等间接操纵数据库。确定了开发技术后进行需求分析和整个系统的设计,然后介绍了系统的实现过程,最后进行相应的验收测试。

关键词：购物 vue框架电商网站功能测试

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辽河流域水环境承载力评估预警系统

辽河流域水环境承载力评估预警系统

引用

作者：张旭东沈阳理工大学

学位级别：硕士

随着我国经济由快速发展转为高质量发展,研究如何有效改善生态环境,促进经济与环境两者间的协调发展具有重要的意义。开展水环境承载力评估预警可有效评估预测水环境对社会经济发展支撑程度,促进社会经济环境可持续发展。目前我国水环... 详细信息

随着我国经济由快速发展转为高质量发展,研究如何有效改善生态环境,促进经济与环境两者间的协调发展具有重要的意义。开展水环境承载力评估预警可有效评估预测水环境对社会经济发展支撑程度,促进社会经济环境可持续发展。目前我国水环境承载力以理论研究为主,一些水环境承载力系统未与地理信息可视化展示相结合,建立具有可视化展示功能的水环境承载力评估预警系统是提高水环境管理水平,解决水环境问题的重要技术手段。本文以辽河流域控制单元为研究对象,采集水文、水质、社会经济数据,通过查阅文献,分析水环境承载力相关理论方法,以及评估预警系统研发现状,在前人理论研究的基础上,开发出一套集信息管理、数值计算、评估预警等功能为一体的水环境承载力评估预警系统。(1)水环境承载力评估预警体系与技术选择。选择基于“三水”即水环境、水资源、水生态的水环境承载力评估预警体系,共17个指标及5个等级。采用熵值法对评估指标进行客观权重赋值,模糊综合评价法对水环境承载力进行评估,确定水环境承载力1级(不超载)、2级(临界超载)、3级(临界超载)、4级(超载)、5级(超载)评价等级。(2)系统开发技术选择与功能设计。采用Java语言编程,vue+Element UI框架设计前端页面,Spring Boot框架提供后端接口,My SQL框架构建数据库,Mybatis框架完成数据的前后端交互;根据用户需求,设计控制单元信息管理、评估指标数值计算、水环境承载力评估、水环境承载力预警、水环境承载力调控等功能。(3)系统功能开发与测试。采用Arc GIS For Java Script进行地理信息的可视化展示;设计信息编写模板,采用Easy Excel技术实现Excel信息表上传;以表格的形式可视化展示绿色、蓝色、黄色、橙色、红色5个等级水环境承载力评估预警结果;制定全面的测试用例,完成系统功能测试及响应速度、安全性、准确性等测试,测试结果显示系统功能运行正常、可视化界面清晰,满足用户需求。

关键词：水环境承载力 SpringBoot框架评估预警 vue框架

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面向RRAM测试数据的自动化分析系统设计

面向RRAM测试数据的自动化分析系统设计

引用

作者：王晓荃厦门理工学院

学位级别：硕士

随着信息技术和半导体产业的不断发展,信息可视化逐步成为大多产业的发展趋势。在半导体企业中也同样越来越重视信息化建设,大量且繁琐的芯片测试数据,难以被高效且有序地方式呈现,迫切需要进行信息化、可视化处理,从而优化半导体工程... 详细信息

随着信息技术和半导体产业的不断发展,信息可视化逐步成为大多产业的发展趋势。在半导体企业中也同样越来越重视信息化建设,大量且繁琐的芯片测试数据,难以被高效且有序地方式呈现,迫切需要进行信息化、可视化处理,从而优化半导体工程师的电路设计和提高器件结构的改进效率。目前,国内针对半导体数据的自动化分析系统还未普及,无法为工程师提供高效、详尽的芯片测试数据分析结果;大多工程师需要依靠传统的Excel等统计数据软件,来分析测试数据,导致企业生产效率低下、项目进度缓慢。阻变存储器(Resistive Random Access Memory,RRAM)作为新一代非失性存储器的典型代表,其测试数据包括初始电压、高/低阻窗口等,数据纷繁且数量巨大。为了合理整合测试数据且针对已有测试数据对之后RRAM的设计进行预判,本文旨在构建一套用于RRAM测试数据分析以及预测优化的信息系统。首先,本文设计了一个基于B/S架构的Web数据分析系统。系统结合RRAM器件理论和半导体晶圆生产流程,为企业和半导体工程师提供RRAM器件的测试数据统计、查询和数据可视化,并构建半导体器件的数据集,利用优化的BP神经网络,对RRAM的Set和Reset操作电压进行自动化判断。其次,本文基于RRAM测试数据,针对RRAM器件的Set和Reset操作电压数据设计了一套预测应用方法,即RRAM器件Set和Reset操作电压的自动化判断。其中,课题使用RRAM的直流扫频测试数据作为训练数据,并经过数据预处理、数据转换、数据标签设置等三个步骤,完成数据集的构建。DNN模型(Deep Neural Networks,深度神经网络)在多次调参、训练后,并融合遗传算法(GA,Genetic Algorithm),构建了优化的GA-DNN模型。GA-DNN模型在测试集相对误差绝对值小于15%的评估条件下,相对于BPNN模型和CNN模型,Set电压的预测精度,分别提升了11.38%和2.33%,Reset电压的预测精度分别提升了9.25%和2.54%,最后,本文将预测电压的特征范围以表格形式融入自动化处理系统中,为电路工程师提供改进设计参考。在此基础上,本文根据半导体晶圆的生产流程、编号、测试数据信息分析,进行了系统数据库的数据格式整理、表与表之间的逻辑关系设计以及系统结构设计。最终,本文采用B/S架构,并使用基于Python的Django框架和***前端框架作为系统的前后端框架,最终完成RRAM测试数据的自动化分析系统的构建。

关键词：阻变存储器自动化分析系统数据分析与可视化 Django框架 vue框架

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