基于SSM框架的语音管理平台的设计与开发
这是一篇关于SSM框架,语音管理,Vue框架,MySQL,数据的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,大数据、人工智能领域正在引发新一轮的技术变革,语音作为人工智能研究领域不可或缺的一部分,愈加的受到社会的关注。目前国内外各大语音技术厂商正利用深度学习、机器学习推动语音向更加智能化的方向发展。与此同时,随着语音技术的迭代更新,语音的应用领域、应用场景愈加广泛,语音面临的互联网发展环境愈加的复杂多变,语音的服务管理面临严峻问题。本文基于SSM框架设计开发的语音管理平台系统很好的缓解了该问题带来的压力,对语音的服务管理工作具有重要的现实意义。本文详述该系统平台在现有软硬件开发环境的基础上,基于J2EE开发平台,利用SSM、Vue框架对整个系统进行架构实现的过程。具体工作如下:(1)分析介绍系统开发所需的核心技术,确定系统开发框架和数据库,对系统平台进行整体架构,并绘制系统开发的整体技术路线;(2)剖析系统的功能需求,构建系统的可行性需求方案;对系统的各功能模块进行合理的逻辑设计,对系统的MySQL数据库进行详细搭建;(3)对系统各功能模块进行详细分析,逻辑编码开发,最终实现了平台管理、语音数据反馈管理、技术资源管理、测试与质检管理、互动管理等各功能模块。该系统平台将语音服务的各业务操作整合到系统平台进行综合治理,较好的解决了语音用户众多难以管理,语音数据庞大难以监管,语音服务流程繁琐效率低等语音服务管理问题,很好的满足了系统的开发需求。经测试系统运行效果良好,具备实用性。
地震大数据机器学习平台
这是一篇关于地震大数据存储方案,HBase,人工智能,Vue框架,Django框架,大数据平台的论文, 主要内容为地震是一种常见的自然灾害,全球每年大概有500万次左右的地震发生,给人类社会带来严重的经济损失和人员伤亡。我国对于地震的相关研究从未停下脚步,自1980年开始到现在全国已经建设了数以千计的地震观测台站,积累了大量的形变、地电、地磁、重力、流体等学科的前兆观测数据。这些数据对于地震行业的研究人员来说具有重要的研究意义,如何存储、如何快速地分析数据,是地震工作者面临的一个难题。大数据技术的出现使得海量地震数据的存储难题迎来了希望曙光,不仅如此,人工智能时代的到来促进了机器学习与深度学习等技术的发展,这为地震数据分析提供了新的思路。对于地震行业工作者来说,利用大数据与人工智能技术搭建一个集数据存取、处理、分析于一体的地震大数据机器学习平台可以对其研究工作起到很大的帮助作用。在数据存储方面,论文提出了一种基于HBase的地震前兆时间序列观测数据存储策略。设计HBase存储模型的关键在于设计合理的Rowkey,地震前兆时间序列观测数据具有多种采样率,以天为单位将Rowkey设计为:台站ID＿测点ID＿测项ID＿采样率＿数据日期,其中时间精确到天合并1天内的观测数据作为1条记录。基于HBase的存储方案无论在查询操作方面,还是在插入操作方面,都表现出了很好的性能,可以满足地震行业人员对于科研的需要。在数据分析方面,论文提出了一种基于模板文件的具备高扩展性的算法模型实现方案。根据对传统机器学习、深度学习的研究,将地震数据分析核心业务功能抽象为数据集选取模块、算法模型设置模块、超参数设置模块、模型训练与结果展示模块四部分,用户只需要提供算法的模板文件、前端解析规则文件以及对应的python算法程序就可以订制属于自己的算法模型,这也是平台的创新性所在。该方案为地震大数据平台的各类地震监测、预报及数据管理部门提供数据挖掘、深度分析等大数据服务提供相应的技术探索及验证。在开发技术方面,平台采用了B/S架构模式。Web前端使用Vue,服务器端使用Django框架结合Spark组件进行实现,具有简单易用、高性能、可扩展性强等特点。地震大数据机器学习平台的研究与实现就是为了给地震研究人员提供一个方便、快捷、可靠的地震大数据处理平台,该研究将极大地节省地震行业研究人员的时间,提高其工作效率,进而促进我国地震行业的研究与发展。
特定病种的健康档案管理系统的设计与实现
这是一篇关于健康管理,人工神经网络,Vue框架,MVVM架构的论文, 主要内容为伴随着经济的发展、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。
基于大数据环境的数据血缘分析系统的设计与实现
这是一篇关于大数据,大数据治理,数据血缘分析,Spring Boot框架,Vue框架的论文, 主要内容为在当前大数据环境下,数据呈现爆炸式增长的场面。为了更好地进行大数据治理、挖掘数据中的价值,保证数据质量并且提高数据的可信度是非常重要的。使用数据血缘分析这一手段可以确保上述过程顺利完成。数据血缘分析通过梳理数据之间的血缘关系,清晰地展示了数据从源头一直到当前形式的整个转化过程,使得数据可溯源、可验证,在很大程度上提高了数据的质量,解决了数据的不确定性和不可信等问题。汇添富作为一家金融公司,其报表数据的准确性十分关键。为了提升数据的可信度,同时解决数据在加工过程中可能出现的问题,进行数据血缘分析十分必要。本文分析了国内外关于数据血缘的研究现状及应用,并且结合汇添富的实际业务背景和需求,设计并实现了基于大数据环境的数据血缘分析系统。数据血缘分析系统采用前后端分离的方式开发,前端基于Vue框架构建页面,后端基于Spring Boot框架开发,提供RESTFul接口供前端访问。系统主要分为数据血缘链路、监控和调度三个模块,主要面向开发人员和调度人员。数据血缘链路模块使得用户可以清晰地看到数据实体的加工过程,方便对数据进行验证,通过数据血缘链路直观地展示数据的血缘关系;监控模块实现对数据操作的监控,动态显示数据操作状态为成功或者失败;调度模块对失败的数据操作执行调度,使得数据操作状态恢复成功,及时保证了数据的准确性。该数据血缘分析系统即将在公司内部上线,目前在测试数据环境下使用良好。根据反馈,数据血缘分析系统极大地提高了调度人员的工作效率,同时为业务人员和开发人员之间建立了快速通道,达到了企业对其基本需求。
基于SSM框架的语音管理平台的设计与开发
这是一篇关于SSM框架,语音管理,Vue框架,MySQL,数据的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,大数据、人工智能领域正在引发新一轮的技术变革,语音作为人工智能研究领域不可或缺的一部分,愈加的受到社会的关注。目前国内外各大语音技术厂商正利用深度学习、机器学习推动语音向更加智能化的方向发展。与此同时,随着语音技术的迭代更新,语音的应用领域、应用场景愈加广泛,语音面临的互联网发展环境愈加的复杂多变,语音的服务管理面临严峻问题。本文基于SSM框架设计开发的语音管理平台系统很好的缓解了该问题带来的压力,对语音的服务管理工作具有重要的现实意义。本文详述该系统平台在现有软硬件开发环境的基础上,基于J2EE开发平台,利用SSM、Vue框架对整个系统进行架构实现的过程。具体工作如下:(1)分析介绍系统开发所需的核心技术,确定系统开发框架和数据库,对系统平台进行整体架构,并绘制系统开发的整体技术路线;(2)剖析系统的功能需求,构建系统的可行性需求方案;对系统的各功能模块进行合理的逻辑设计,对系统的MySQL数据库进行详细搭建;(3)对系统各功能模块进行详细分析,逻辑编码开发,最终实现了平台管理、语音数据反馈管理、技术资源管理、测试与质检管理、互动管理等各功能模块。该系统平台将语音服务的各业务操作整合到系统平台进行综合治理,较好的解决了语音用户众多难以管理,语音数据庞大难以监管,语音服务流程繁琐效率低等语音服务管理问题,很好的满足了系统的开发需求。经测试系统运行效果良好,具备实用性。
面向RRAM测试数据的自动化分析系统设计
这是一篇关于阻变存储器,自动化分析系统,数据分析与可视化,Django框架,Vue框架的论文, 主要内容为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Vue.js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。
在线商品限时购活动管理系统的设计与实现
这是一篇关于限时购活动管理,前后端分离框架,Node中间层,Vue框架的论文, 主要内容为限时购物活动是刺激用户消费的促销方式之一,在各大电商平台均受到广泛欢迎。在限时购活动正式开始之前通常需要收集参加活动的商品信息,早期的商品信息收集方式,主要是通过线下分发报名表格,待商品信息确认完毕后回收表格并人工统计报名商品信息。通过人工的手段进行商品信息处理,既麻烦又消耗运营人力。为提升管理体验和工作效率,开发一个功能完善的限时购活动管理系统就显得尤为必要。限时购活动管理系统主要负责促销类型为限时购物活动的商品信息收集,该系统的主要涉及到:活动信息管理、坑位分配管理、商品报名管理和审核管理等功能模块。在面向对象设计方法的基础上,系统采用前后端分离架构,根据系统具体功能,可纵向分为三层:展现层(浏览器)、业务逻辑层(Node服务器)、数据控制层(基于Java的App服务器)。在技术选型方面,Kapp架构以其可扩展、易上手的优势成为本系统构建浏览器和Node中间层的技术框架,在Node中间层中对浏览器页面的数据进行一部分处理,可以有效地降低服务器的数据处理压力。浏览器端则采用支持数据驱动和单页面应用的用户界面构建框架Vue来完成前端页面的展示和数据监听,以优化系统可用性和交互。Dubbo分布式服务框架以其远程通讯、集群容错等显著特点成为构建数据控制层的首选。系统为限时购活动提供了完整的业务处理流程。使用者通过简单明晰的线上操作流程,即可在线获取活动商品信息,收集商品数据,省去了繁杂的Excel表格处理工序,极大地提高了使用者的工作效率。同时,系统节省了大量的活动预备时间,活动报名到活动开始时间之内的缓冲期得到释放,对帮助公司节省人力与提升相关人员工作质量有明显的作用。
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