基于Spring Cloud的多语言问卷系统的设计与实现
这是一篇关于问卷调查,微服务,Spring Cloud,多语言的论文, 主要内容为互联网技术的飞速发展,推动了人们生活和生产方式的变化,也对问卷的调查方式有了深刻的影响。基于互联网技术的问卷调查系统迅速发展,传统的纸质问卷调查方式逐步被基于互联网技术的问卷调查方式所取代。在系统界面方面,现有的互联网问卷系统多是单语言系统界面,很难应对跨语言人群的调查研究;在主观题作答方面,问卷系统采用文字输入的方式进行作答,对接受调查者的文字输入和文字组织能力有一定的要求;在系统架构方面,问卷系统依旧是采用单体架构技术进行设计和开发,不利于系统功能的扩展。基于当前的互联网问卷系统存在的上述问题,本文研究了基于微服务架构的和同多语言问卷调查系统,采用Spring Cloud作为系统实现框架,融入Thymeleaf.Bootstrap、MyBatis等在内的多种技术对该系统进行实现。本文提出了一种基于实体的微服务划分方法,以系统中存在的实体为依据,将同一实体所对应的功能封装在一起,构成一个微服务。与现有基于业务逻辑和数据流等的微服务划分方法相比,基于实体的微服务划分方法更加简单和易于用户理解。在微服务划分方面,本文以系统实体为依据,划分出六个实体微服务;以系统语言控制为依据,划分出四个系统语言控制微服务,详见第四章第四节。在系统设计方面,本文通过数据库(表)、系统架构图、功能流程图等对系统进行设计。在系统实现方面,本文实现了四种语言(汉语、藏语、蒙语、维语)的系统界面,采用语音录入方式作答主观题,为用户提供了不同的系统交互体验。通过对系统进行测试的结果可知,本文设计实现的基于Spring Cloud的和同多语言问卷调查系统成功实现了系统需求分析中预期的系统功能,同时,系统也具有良好的并发性。实验结果验证了微服务架构在多语言系统应用中的可行性,为集成多种语言界面的系统开发进行了探索,具有良好的研究和应用价值。
基于Spring Cloud的多语言问卷系统的设计与实现
这是一篇关于问卷调查,微服务,Spring Cloud,多语言的论文, 主要内容为互联网技术的飞速发展,推动了人们生活和生产方式的变化,也对问卷的调查方式有了深刻的影响。基于互联网技术的问卷调查系统迅速发展,传统的纸质问卷调查方式逐步被基于互联网技术的问卷调查方式所取代。在系统界面方面,现有的互联网问卷系统多是单语言系统界面,很难应对跨语言人群的调查研究;在主观题作答方面,问卷系统采用文字输入的方式进行作答,对接受调查者的文字输入和文字组织能力有一定的要求;在系统架构方面,问卷系统依旧是采用单体架构技术进行设计和开发,不利于系统功能的扩展。基于当前的互联网问卷系统存在的上述问题,本文研究了基于微服务架构的和同多语言问卷调查系统,采用Spring Cloud作为系统实现框架,融入Thymeleaf.Bootstrap、MyBatis等在内的多种技术对该系统进行实现。本文提出了一种基于实体的微服务划分方法,以系统中存在的实体为依据,将同一实体所对应的功能封装在一起,构成一个微服务。与现有基于业务逻辑和数据流等的微服务划分方法相比,基于实体的微服务划分方法更加简单和易于用户理解。在微服务划分方面,本文以系统实体为依据,划分出六个实体微服务;以系统语言控制为依据,划分出四个系统语言控制微服务,详见第四章第四节。在系统设计方面,本文通过数据库(表)、系统架构图、功能流程图等对系统进行设计。在系统实现方面,本文实现了四种语言(汉语、藏语、蒙语、维语)的系统界面,采用语音录入方式作答主观题,为用户提供了不同的系统交互体验。通过对系统进行测试的结果可知,本文设计实现的基于Spring Cloud的和同多语言问卷调查系统成功实现了系统需求分析中预期的系统功能,同时,系统也具有良好的并发性。实验结果验证了微服务架构在多语言系统应用中的可行性,为集成多种语言界面的系统开发进行了探索,具有良好的研究和应用价值。
计算机配件推荐销售系统的设计与实现
这是一篇关于配件管理,推荐销售,多语言,DDD领域驱动设计的论文, 主要内容为随着互联网信息时代的推行,中国的计算机市场迅速崛起,与此同时,计算机配件的销量作为该产业链的一个重要组成部分,也表现出了强势增长的势头。联想集团作为全球电脑市场的领导企业,对于计算机配件销售份额占比增大的现象,表示出了高度的重视。本文中的计算机配件推荐销售系统来源于实习单位联想(北京)有限公司。本系统是一个B2B项目,其意义在于:第一,旨在统一管理产品信息,实现产品信息的高效维护。将配件产品按照所属类别、使用情景、分属系列等几个方面进行分类管理。第二,实现在不同分类情景下推荐产品的功能,根据联想的全球业务现状,在不同地区、不同国家下推荐的数据可以进行不同的设置。第三,充分考虑选购配件过程中的用户体验,提供智能便捷查找产品的方式,支持对同类型产品的比较,并实现购物车管理功能,完成计算机配件产品的销售。本系统基于ASP.NET平台,采用DDD领域驱动设计架构及MySQL数据库进行开发。前端采用React技术,使用组件化的思想开发;后端基于C#语言,通过Entity Framework与数据库进行交互。论文的主要工作包括,首先介绍了该课题的研究背景、内容及意义,及用到的相关技术。其次从系统的前台和后台进行描述,明确该系统的功能性及非功能性需求。考虑到对于联想目前系统的兼容性,和未来配件数据的重用性,计算机配件推荐销售系统将从媒体库子系统和智能购买子系统,两个子系统下进行设计和实现。在系统概要设计部分,完成技术和交互架构,功能模块划分,数据库及接口的设计;在详细设计与实现部分,根据系统设计中对两个子系统功能模块的划分,通过类图、流程图、展示图描述的方法分别对两个子系统的模块进行详细设计与实现。最后,从功能性测试和非功能性测试两大方面完成测试,确保该系统的质量。目前,该计算机配件推荐销售系统已在联想业务下的146个国家同步上线使用,并获得了来自业务人员的一致好评。提升了人员对产品的自信度,为企业进一步增加配件销量奠定了基础。此外,该系统还将在今后继续优化和完善。
基于Spring Cloud的多语言问卷系统的设计与实现
这是一篇关于问卷调查,微服务,Spring Cloud,多语言的论文, 主要内容为互联网技术的飞速发展,推动了人们生活和生产方式的变化,也对问卷的调查方式有了深刻的影响。基于互联网技术的问卷调查系统迅速发展,传统的纸质问卷调查方式逐步被基于互联网技术的问卷调查方式所取代。在系统界面方面,现有的互联网问卷系统多是单语言系统界面,很难应对跨语言人群的调查研究;在主观题作答方面,问卷系统采用文字输入的方式进行作答,对接受调查者的文字输入和文字组织能力有一定的要求;在系统架构方面,问卷系统依旧是采用单体架构技术进行设计和开发,不利于系统功能的扩展。基于当前的互联网问卷系统存在的上述问题,本文研究了基于微服务架构的和同多语言问卷调查系统,采用Spring Cloud作为系统实现框架,融入Thymeleaf.Bootstrap、MyBatis等在内的多种技术对该系统进行实现。本文提出了一种基于实体的微服务划分方法,以系统中存在的实体为依据,将同一实体所对应的功能封装在一起,构成一个微服务。与现有基于业务逻辑和数据流等的微服务划分方法相比,基于实体的微服务划分方法更加简单和易于用户理解。在微服务划分方面,本文以系统实体为依据,划分出六个实体微服务;以系统语言控制为依据,划分出四个系统语言控制微服务,详见第四章第四节。在系统设计方面,本文通过数据库(表)、系统架构图、功能流程图等对系统进行设计。在系统实现方面,本文实现了四种语言(汉语、藏语、蒙语、维语)的系统界面,采用语音录入方式作答主观题,为用户提供了不同的系统交互体验。通过对系统进行测试的结果可知,本文设计实现的基于Spring Cloud的和同多语言问卷调查系统成功实现了系统需求分析中预期的系统功能,同时,系统也具有良好的并发性。实验结果验证了微服务架构在多语言系统应用中的可行性,为集成多种语言界面的系统开发进行了探索,具有良好的研究和应用价值。
基于J2EE的Web应用系统的多语言实现
这是一篇关于Web应用系统,多语言,全球化,国际化,本地化,J2EE的论文, 主要内容为以传统的方法开发支持多语言的软件产品,针对每个民族或国家对代码进行重写或者修改,以满足当地市场需求,这种方法的开发周期、开发成本非常高,同时,未来产品的维护和升级也要巨大的投入。开发国际化的软件,轻松地实现软件的多语言,可以高效、快速地加速开发进度,并且大大降低了整体的费用。本论文从软件国际化面临的问题入手、分析软件国际化所必须解决的问题,提出了软件国际化开发模型和解决方法;论文基于J2EE架构开发的多媒体网络教学系统,研究了基于J2EE架构开发的国际化软件的分层国际化模型和实现方法,并实现多媒体网络教学系统的多语言支持,现已实现简体中文、中国西藏文、英文、日文、德文的语言支持。 论文共分七部分进行论述。首先介绍与软件国际化相关的理论基础,已经现在国内、外研究的现状。第二章从软件国际化面临的问题入手、分析软件国际化所必须解决的问题。第三章主要是研究了基于J2EE架构开发的国际化软件的分层国际化模型和实现方法,分别对表示层、业务层、核心代码、数据库如何实现国际化上提出解决模型与方法。第四章探讨了如何设计多语言的界面问题。第五章详细地描述了以上理论和方法如何在多媒体网络教学系统上实现。第六章主要说明如何保证国际化软件的质量,从国际化和本地化的测试目的、方法、策略上进行了研究。 作者独立完成了多媒体网络教学系统国际化研发的全过程,并研究了研究了基于J2EE架构开发的国际化软件的分层国际化模型和实现方法以及如何开展国际化和本地化测试。期望基于J2EE的软件国际化开发模型、方法和过程,为解决基于J2EE跨民族的信息化交互系统有一定的借鉴意义。
基于Spring Cloud的多语言问卷系统的设计与实现
这是一篇关于问卷调查,微服务,Spring Cloud,多语言的论文, 主要内容为互联网技术的飞速发展,推动了人们生活和生产方式的变化,也对问卷的调查方式有了深刻的影响。基于互联网技术的问卷调查系统迅速发展,传统的纸质问卷调查方式逐步被基于互联网技术的问卷调查方式所取代。在系统界面方面,现有的互联网问卷系统多是单语言系统界面,很难应对跨语言人群的调查研究;在主观题作答方面,问卷系统采用文字输入的方式进行作答,对接受调查者的文字输入和文字组织能力有一定的要求;在系统架构方面,问卷系统依旧是采用单体架构技术进行设计和开发,不利于系统功能的扩展。基于当前的互联网问卷系统存在的上述问题,本文研究了基于微服务架构的和同多语言问卷调查系统,采用Spring Cloud作为系统实现框架,融入Thymeleaf.Bootstrap、MyBatis等在内的多种技术对该系统进行实现。本文提出了一种基于实体的微服务划分方法,以系统中存在的实体为依据,将同一实体所对应的功能封装在一起,构成一个微服务。与现有基于业务逻辑和数据流等的微服务划分方法相比,基于实体的微服务划分方法更加简单和易于用户理解。在微服务划分方面,本文以系统实体为依据,划分出六个实体微服务;以系统语言控制为依据,划分出四个系统语言控制微服务,详见第四章第四节。在系统设计方面,本文通过数据库(表)、系统架构图、功能流程图等对系统进行设计。在系统实现方面,本文实现了四种语言(汉语、藏语、蒙语、维语)的系统界面,采用语音录入方式作答主观题,为用户提供了不同的系统交互体验。通过对系统进行测试的结果可知,本文设计实现的基于Spring Cloud的和同多语言问卷调查系统成功实现了系统需求分析中预期的系统功能,同时,系统也具有良好的并发性。实验结果验证了微服务架构在多语言系统应用中的可行性,为集成多种语言界面的系统开发进行了探索,具有良好的研究和应用价值。
计算机配件推荐销售系统的设计与实现
这是一篇关于配件管理,推荐销售,多语言,DDD领域驱动设计的论文, 主要内容为随着互联网信息时代的推行,中国的计算机市场迅速崛起,与此同时,计算机配件的销量作为该产业链的一个重要组成部分,也表现出了强势增长的势头。联想集团作为全球电脑市场的领导企业,对于计算机配件销售份额占比增大的现象,表示出了高度的重视。本文中的计算机配件推荐销售系统来源于实习单位联想(北京)有限公司。本系统是一个B2B项目,其意义在于:第一,旨在统一管理产品信息,实现产品信息的高效维护。将配件产品按照所属类别、使用情景、分属系列等几个方面进行分类管理。第二,实现在不同分类情景下推荐产品的功能,根据联想的全球业务现状,在不同地区、不同国家下推荐的数据可以进行不同的设置。第三,充分考虑选购配件过程中的用户体验,提供智能便捷查找产品的方式,支持对同类型产品的比较,并实现购物车管理功能,完成计算机配件产品的销售。本系统基于ASP.NET平台,采用DDD领域驱动设计架构及MySQL数据库进行开发。前端采用React技术,使用组件化的思想开发;后端基于C#语言,通过Entity Framework与数据库进行交互。论文的主要工作包括,首先介绍了该课题的研究背景、内容及意义,及用到的相关技术。其次从系统的前台和后台进行描述,明确该系统的功能性及非功能性需求。考虑到对于联想目前系统的兼容性,和未来配件数据的重用性,计算机配件推荐销售系统将从媒体库子系统和智能购买子系统,两个子系统下进行设计和实现。在系统概要设计部分,完成技术和交互架构,功能模块划分,数据库及接口的设计;在详细设计与实现部分,根据系统设计中对两个子系统功能模块的划分,通过类图、流程图、展示图描述的方法分别对两个子系统的模块进行详细设计与实现。最后,从功能性测试和非功能性测试两大方面完成测试,确保该系统的质量。目前,该计算机配件推荐销售系统已在联想业务下的146个国家同步上线使用,并获得了来自业务人员的一致好评。提升了人员对产品的自信度,为企业进一步增加配件销量奠定了基础。此外,该系统还将在今后继续优化和完善。
基于表示学习的多语言知识库问答模型研究
这是一篇关于问答系统,表示学习,知识图谱,多语言,迁移学习的论文, 主要内容为在信息严重过载的互联网时代,作为用户获取信息重要途径的搜索引擎无法自动过滤嘈杂的信息,甚至可能返回误导用户行为的信息。因此如何在工作、学习和生活中快速地获取准确的信息成为互联网用户的急迫的诉求。能够理解用户搜索意图并直接返回答案的问答系统显然能在一定程度上满足用户对查询效率的要求,同时与知识图谱相结合的知识库问答系统具有一定的知识性,也能够在一定程度上避免返回误导用户的答案。由于丰富的英语文本数据资源,目前知识库问答的相关研究大都集中于英语问答,中文和其他语言的知识库问答的数据和研究都相对较少。在上述背景下,本文研究的对象为多语言情境下的知识库问答,借助于丰富的英文资源通过迁移学习使得问答模型具有能够接收和处理多种语言形式问题的输入,以及转换和输出对应语言形式答案的能力。在单语言情境下,基于词汇表示学习、知识图谱表示学习和深度学习相关技术,通过匹配问题表示和三元组表示获取问题的答案;在单语言知识库问答模型的基础上,将多语言情境分为基于词汇对齐的多语言知识库问答和基于知识图谱对齐的多语言知识库问答。其中基于词汇对齐的多语言情境研究任务是针对不同语言形式的问题输出单一语言的答案;而基于知识图谱对齐的多语言情境的研究任务进一步地针对不同语言表示的问题的输入,模型输出对应语言形式的答案。因此,本文的研究工作及创新点可分为以下三个部分:1)在基于表示学习的单语言知识库问答情境下,本文提出基于知识图谱表示学习、词汇表示学习的问答框架(Knowledge Graph and Word Embedding based Question Answering,KGWE-QA),从知识图谱表示学习和词汇表示学习两个方面系统地比较研究各表示学习模型其对知识库问答模型的影响。同时探讨注意力机制、负采样机制等因素对模型效果的影响,为多语言情境下的知识库问题提供研究基础。2)在基于词汇对齐的多语言知识库问答情境下,首先基于生成对抗网络提出一种新的词汇对齐模型(Word Alignment Model,WAM),以无监督学习的方式实现多语言词汇对齐。之后将词汇对齐模型与KGWE-QA框架整合,提出基于词汇对齐的问答框架(Alignment based Question Answering,AQA),通过WAM模型将中英文两种语言形式的问题表示统一到同一空间中,并通过多语言迁移学习使得问答模型具有接受多语言问题输入的能力,同时比较不同的词汇对齐模型在知识库问答任务中的效果。3)在基于知识图谱对齐的多语言知识库问答情境下,首先提出由知识图谱嵌入模块和向量空间对齐模块两个部分组成的知识图谱对齐模型(Knowledge Graph Alignment Model,KGAM),实现多语言知识图谱实体的对齐。之后将知识图谱对齐模型与AQA框架整合,提出基于知识图谱对齐、词汇对齐学习的问答框架(Joint Alignment based Question Answering,JAQA),在问答模型得出英语实体答案后,通过KGAM模型将两种语言的知识图谱实体表示统一到同一空间中,通过实体相似度获得对应中文语言的答案,从而使得问答模型具有输出多语言答案的能力。
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