检索结果-内蒙古大学图书馆

西南民族大学学报（自然科学版） 2022年第3期48卷 313-321页

作者：李英玲牛美雅兰宏富西南民族大学计算机科学与工程学院四川成都610041 西南民族大学计算机系统国家民委重点实验室四川成都610041

随着物联网、人工智能等信息技术的发展,企业对在线办公的使用便捷性、安全性等方面提出了更高的要求.为了解决现有办公软件安装和操作繁琐、人性化和安全性方面不足等问题,本研究设计并实现一个基于uni-app和SpringBoot框架的移动智能... 详细信息

随着物联网、人工智能等信息技术的发展,企业对在线办公的使用便捷性、安全性等方面提出了更高的要求.为了解决现有办公软件安装和操作繁琐、人性化和安全性方面不足等问题,本研究设计并实现一个基于uni-app和SpringBoot框架的移动智能办公系统.该系统采用Shiro和JWT技术实现了用户身份认证和权限授权;使用Docker构建人脸识别运行环境,实现拍照签到,并采用GPS定位和本地宝技术,实现员工签到地疫情风险管理;采用轮询机制实现消息的自动接收和推送,并通过异步多线程向RabbitMQ发送公告以实现消息数据的缓存,从而减少数据库写入压力.经测试表明,本系统可有效地进行身份认证与授权、消息的自动推送与接收、视频会议的创建与编辑、拍照签到、签到地疫情风险管理、考勤统计等,数据传输稳定性好,人机操作界面稳定易用.因此,本系统能有效地提高团队间的沟通效率和在线办公质量,并提供更人性化和便捷的用户体验,对推进在线办公智能化、信息化建设具有重要意义.

关键词：办公系统微信平台 uni-app框架 SpringBoot框架 Shiro和JWT技术

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基于自适应非对称卷积网络的精神分裂症MRI图像分类研究

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西南民族大学学报（自然科学版） 2023年第4期49卷 429-438页

作者：焦玉宏校景中谭颖西南民族大学计算机系统国家民委重点实验室四川成都610041 西南民族大学计算机科学与工程学院四川成都610041 成都东软学院计算机与软件学院四川成都611844

针对精神分裂症的发病机制尚不清楚,难以精准治疗的问题,首次提出了一种自适应非对称卷积网络用于精神分裂症MRI图像分类研究.首先,基于熵值对三种切片图像进行数据筛选,以获取更为全面、丰富的特征信息.然后,利用自适应非对称卷积灵活... 详细信息

针对精神分裂症的发病机制尚不清楚,难以精准治疗的问题,首次提出了一种自适应非对称卷积网络用于精神分裂症MRI图像分类研究.首先,基于熵值对三种切片图像进行数据筛选,以获取更为全面、丰富的特征信息.然后,利用自适应非对称卷积灵活地确定特征之间的连接状态,并在不增加额外参数的情况下增强特征表示能力.最后,将高阶特征投影到分类目标空间进行疾病分类.在两个公开数据集上评估了该模型的有效性,分别获得了95.77%和96.99%的平均准确率,与传统的卷积神经网络相比提高了3%~6%的分类准确率.分析表明,提出的方法可以动态地关注局部特征和全局特征,从而挖掘更有效的特征信息,为精神分裂症的识别诊断提供了一种新的思路和方法.

关键词：结构磁共振成像分类精神分裂症卷积神经网络

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基于CodeBERT的代码提交分类研究

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西南民族大学学报（自然科学版） 2023年第2期49卷 189-196页

作者：李英玲兰宏富李苒黄闽英西南民族大学计算机科学与工程学院四川成都610041 西南民族大学计算机系统国家民委重点实验室四川成都610041 西南民族大学商学院四川成都610041

理解软件仓库中执行的软件维护活动,有助于确保高效的演化和开发活动.对代码提交(commit)进行准确地分类,能帮助软件管理人员更合理地进行资源分配,从而减少维护成本.然而,已有研究忽视了提交说明中关键词的上下文信息,或者未考虑变更... 详细信息

理解软件仓库中执行的软件维护活动,有助于确保高效的演化和开发活动.对代码提交(commit)进行准确地分类,能帮助软件管理人员更合理地进行资源分配,从而减少维护成本.然而,已有研究忽视了提交说明中关键词的上下文信息,或者未考虑变更代码的语义信息,导致不准确的提交分类.提出了基于预训练模型CodeBERT的代码提交分类模型(CBEC),该模型首先获取公开数据集中commits的code diff信息,准备提交说明和diff信息对,并进行词元化表示;接着使用CodeBERT模型学习提交说明和diff信息的语义深度表示,同时从多个维度提取提交相关的手工设计特征;最后,融合commit的语义特征和传统手工特征,构建提交分类模型.提出的模型与当前具有代表性的2个方法进行比较,从准确率、精准率和召回率来看,分别高出基线方法5.0%~26.8%、4.9%~27.2%、5.4%~27.3%.能帮助软件从业者更好地理解和识别代码提交的变更意图,有利于提高开发效益.

关键词：提交分类 CodeBERT 迁移学习卷积神经网络

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基于LSTM的空气质量预测模型

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西南民族大学学报（自然科学版） 2023年第1期49卷 67-73页

作者：李高平邱治邦苗加庆王静任小洁程日鑫西南民族大学数学学院四川成都610041 西南民族大学计算机科学与工程学院计算机系统国家民委重点实验室四川成都610041 西南民族大学药学院四川成都610041

为了准确预测空气质量,结合实际的天气污染情况,在WRF-CMAQ等一次预报模型的基础上,利用神经网络、机器学习方法中的LSTM算法以及线性学习方法,针对大量的数据进行二次数学建模来提升预测的准确性,同时解决了对现实中存在数据不全导致... 详细信息

为了准确预测空气质量,结合实际的天气污染情况,在WRF-CMAQ等一次预报模型的基础上,利用神经网络、机器学习方法中的LSTM算法以及线性学习方法,针对大量的数据进行二次数学建模来提升预测的准确性,同时解决了对现实中存在数据不全导致无法预测的问题.根据预测数据和实际数据对比,建立的空气质量预测模型预测出的数据与真实值的误差均在2%以内.

关键词：机器学习深度学习线性回归统计相关性

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智能穿戴式复健数据追踪与辅助诊疗平台

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西南民族大学学报（自然科学版） 2021年第4期47卷 404-417页

作者：杜垚李明泽卢玉澄刘晨飞鲍安琪王洪葆西南民族大学计算机系统国家民委重点实验室四川成都610041 西南民族大学数学学院四川成都610225 西南民族大学计算机科学与工程学院四川成都610225 西南民族大学电气工程学院四川成都610225

为了解决物理治疗师和复健者难以保持高效长期联系的问题,本项目拟搭建智能穿戴式复健数据追踪与辅助诊疗平台.首先通过理论研究,将整个项目分为硬件模块、平台模块、算法模块和软件模块.硬件模块由可穿戴传感支具和体感交互设备组成,... 详细信息

为了解决物理治疗师和复健者难以保持高效长期联系的问题,本项目拟搭建智能穿戴式复健数据追踪与辅助诊疗平台.首先通过理论研究,将整个项目分为硬件模块、平台模块、算法模块和软件模块.硬件模块由可穿戴传感支具和体感交互设备组成,能够通过传感器将训练数据采集后发送到云端存储;平台模块为复健者与治疗师搭建沟通桥梁;算法模块和软件模块,基于训练和体感交互数据搭建,使得平台能够以Web端和移动端两种方式呈现.基于此系统,复健者康复状态能通过数据交互被治疗师实时监测,并由治疗师更有针对性的更新康复训练计划.

关键词：数据追踪康复训练特征提取

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基于SpringBoot+Vue新冠疫苗接种全过程管理系统

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西南民族大学学报（自然科学版） 2022年第2期48卷 181-189页

作者：贾黎刘忠超李英玲中国电子科技集团公司第十研究所四川成都610041 西南民族大学计算机科学与工程学院四川成都610041 西南民族大学计算机系统国家民委重点实验室四川成都610041

新冠疫苗大规模接种后,传统的手动登记方式无法实现对单支疫苗从生产到接种,以及接种者的跟踪管理,容易造成登记信息的缺失和遗漏,更不利于对大规模疫苗和接种数据的统计和分析.因此,本系统采用前后端分离开发模式,前端使用Vue+Elment-U... 详细信息

新冠疫苗大规模接种后,传统的手动登记方式无法实现对单支疫苗从生产到接种,以及接种者的跟踪管理,容易造成登记信息的缺失和遗漏,更不利于对大规模疫苗和接种数据的统计和分析.因此,本系统采用前后端分离开发模式,前端使用Vue+Elment-UI技术,后端使用SpringBoot+Mybatis-Plus框架,设计并实现新冠疫苗接种全过程管理系统,实现从疫苗出厂物流和疫苗仓储管理,到疫苗接种和接种后跟踪,再到接种者论坛管理,旨在达到对疫苗“全过程、可追踪”的管理目标.本系统具备极强的可行性与实用性,能减轻医护人员在疫苗管理方面手动记录和整理过于繁琐的问题,为医护人员、接种者提供便捷化、信息化的疫苗接种平台.另外,本系统能对疫苗全过程数据进行收集,为科研工作提供强有力的数据分析支持.

关键词：新冠疫苗接种全过程管理 SpringBoot框架 Vue框架

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