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软件质量问题难以预知。软件质量保障技术,包括测试、调试、重现等,可以有效降低人力消耗,提升软件生产效率。本报告围绕现代软件的质量保障的智能化,介绍程序分析驱动的软件质量保障的实践基础,及近期对该领域研究的浅显思考。
2023年11月28日早上,意大利萨莱诺大学Aniello Castiglione教授就“协作服务的安全性研究”这一主题与浙江工商大学计算机科学与技术学院教师和研究生进行了分享和交流。本次讲座由浙江工商大学计算机科学与技术学院邵俊老师主持。
近日,第十二届“中国软件杯”大学生软件设计大赛在南京举行落下帷幕。苏州大学获得三等奖3项和最佳学校组织奖。
近日,第16届IEEE国际会议ICST 2023在爱尔兰首都都柏林成功召开。计算机系大四学生梁家源受邀参加会议并作时长20分钟的学术报告,介绍论文“RIDA: Cross-App Record and Replay for Android”。指导老师为计算机系助理教授刘烨庞。
2023年3月6日,第三届“火焰杯”软件测试开发选拔赛颁奖仪式在南方科技大学工学院南楼511会议室隆重举行。组委会成员测吧(北京)科技有限公司项目总监王雪冬担任颁奖嘉宾,为计算机系20级黄柯睿同学颁发第三届“火焰杯”软件测试开发选拔赛一等奖奖项,为刘烨庞助理教授颁发赛事优秀指导老师奖项。黄柯睿同学于2022年12月获得该赛事全国总决赛第一名。
2022年11月15日,以“聚焦根技术,激发新动能”为主题的软件根技术发展论坛通过线上方式成功举办。此次论坛由中国国际数字经济博览会组委会主办,中国软件行业协会承办,河北省软件集成电路信息服务协会协办。
2022年12月2日,计算机系党总支书记、副系主任王琦副教授在工学院南楼551会议室为19级徐驰同学颁发第二届“火焰杯”软件测试开发选拔赛一等奖奖项,为刘烨庞助理教授颁发赛事优秀指导老师奖项。徐驰同学于2022年4月获得该赛事全国总决赛第一名,由于疫情原因,组委会未能线下进行颁奖,委托王琦老师代颁。
北京信息科技大学计算机学院特色研究方向:1.信息检索技术与大数据应用;2.语言信息处理及智能化技术;3.文档信息处理与知识管理;4.网络安全体系结构;5.软件测试技术;6.计算机辅助材料基因工程。
刘书勇,男,副教授,博士,硕士生导师,计算机教育与实验创新中心主任,党支部书记。研究方向:嵌入式系统与物联网、人工智能、大数据、可重构计算。主持和参与研究省部级以上项目10余项,其中主持研究4项。获得省部级教学和科研奖项5项,以第一作者或通信作者发表论文10余篇,编著教材2部,授权发明专利1项,软件著作权3项,负责组织和指导学院大学生课外科创活动,指导学生参与国家级创新创业竞赛获奖60余项,所主讲...
2022年7月23日至7月25日,由中国大学生计算机设计大赛组织委员会主办,山东大学承办,科大讯飞、高寻真源(山东)教育科技有限公司、山东思盟电子科技有限公司协办的2022年(第15届)中国大学生计算机设计大赛济南决赛区比赛在山东大学成功举办,共有来自569所高校的1376件参赛作品进入济南决赛区线上答辩环节。大赛赛程共3天,于23日开幕后进行为期2天的参赛选手线上答辩,并于25日举行特色作品点评...
2022年5月18日,由中国软件行业协会主办,中国软件行业协会信息主管(CIO)分会承办,数字产业创新研究中心、锦囊专家协办的2022中国国际软件发展大会CIO高峰论坛成功于线上举办。会议由中国软件行业协会信息主管(CIO)分会秘书长、锦囊专家创始人、数字产业创新研究中心秘书长李圆主持。本次论坛以“勇立潮头,乘势而上”为主题,众位嘉宾以主题演讲和高峰对话的形式分享了企业数字化转型方法与案例,探讨了...
记者2022年2月17日从工业和信息化部了解到,工业和信息化部信息通信管理局会同国家互联网信息办公室网络安全协调局起草的《关于进一步规范移动智能终端应用软件预置行为的通告(征求意见稿)》公开征求意见。征求意见稿提出,移动智能终端预置应用软件应遵循依法合规、用户至上、安全便捷、最小必要的原则,依法维护用户知情权、选择权,保障用户合法权益。
山东大学软件学院软件体系结构团队面向服务计算、云计算、人工智能、大数据、社交网络技术领域,重点研究企业网络关系分析、多Agent智能在线算法、云资源并行调度优化、时序数据快速分类、工业大数据分析等科学问题,解决智能软件服务系统和云边端协同中的理论、技术和应用问题。团队承担了关系网络分析、随机网络优化、服务开发技术、数据化企业、面向对象开发技术等骨干课程,在研国家重点研发计划 、国家自然科学基金、国...
磨粒图谱智能智能检测系统采用先进的机器视觉、深度学习、满足工艺要求的数据扩增技术、消息服务等,构建适合大型设备状态诊断的磨粒图谱智能检测系统。系统针对正常、疲劳、严重滑动、切削、球状、铜合金等磨粒,采用大规模数据扩增技术,基于深度卷积神经网络并结合特征金字塔、视觉注意力等小目标检测技术,训练的模型对于不同尺度的工业弱目标具有很强的检测能力。
射线底片缺陷智能检测系统基于NB/T 47013.2—2015标准,采用大规模缺陷数据库并进行人工标记,送入深度卷积神经网络进行学习,通过学习率、RPN推荐尺寸和比例等超参数优化,集成有视觉注意力、小样本学习、数据扩增、特征金字塔网络、粗细两阶段网络模型、多种特征提取骨干网络等关键技术,开发针对X射线焊缝的高精度缺陷检测模型。

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