面向竞技体育的低代码训练平台服务端设计与实现
这是一篇关于低代码开发,微服务,数字化体育训练,轨迹预测的论文, 主要内容为在以体育发展为核心的体育强国战略与数字化创新发展思路的背景下,竞技体育训练的精确化、科学化成为必然的发展趋势。在体育专业领域使用传统的软件开发方式面临跨学科专业知识差距大导致开发成本大,周期长的问题。近年来,低代码应用开发技术发展迅速,其极大的降低了软件应用的开发门槛。本课题将低代码应用开发技术与竞技体育运动队的训练与管理工作相结合,提出了一套面向竞技体育的低代码训练平台,本文着重于其服务端的设计与实现。该训练平台结合了传统数字化平台与低代码应用开发技术的优势,可以实现运动队应用交由非计算机专业的体育专业人员进行开发,打破了专业领域知识壁垒。同时基于优秀的行人轨迹预测模型,实现基于位置数据的运动员轨迹预测功能。结合数据可视化技术,提供教练、队医等团队成员进行数据分析,提升决策的实效性、精确性、科学性。本文依照软件工程的开发流程和思想,设计了运动队自定义应用的概念、数据结构、存储模式及交互逻辑并实现了平台的服务端系统。文章首先对系统多种技术方案进行了对比,并与国内高水平运动队进行沟通,完成需求分析,然后基于需求分析结果进行了系统的概要设计,对系统体系结构和数据存储模型进行了分析和设计。整个系统以自定义应用为核心,使用Node.js作为服务端开发语言、半结构化数据进行数据的描述与存储。详细设计部分使用时序图详细描述了系统部分重点功能的内部模块交互逻辑,并对运动员轨迹预测方法进行了分析并使用NBA数据集进行训练和验证,证明了该方法的有效性。此外,为保证软件质量,最后对系统进行了功能性测试和非功能性测试。当前本系统的开发和测试工作已全部完成,已经构建一套完整的运动队自定义应用交付给北京体育大学进行测试。目前平台运行稳定,用户反馈较好,具备较好的应用价值和前景。
面向竞技体育的低代码训练平台服务端设计与实现
这是一篇关于低代码开发,微服务,数字化体育训练,轨迹预测的论文, 主要内容为在以体育发展为核心的体育强国战略与数字化创新发展思路的背景下,竞技体育训练的精确化、科学化成为必然的发展趋势。在体育专业领域使用传统的软件开发方式面临跨学科专业知识差距大导致开发成本大,周期长的问题。近年来,低代码应用开发技术发展迅速,其极大的降低了软件应用的开发门槛。本课题将低代码应用开发技术与竞技体育运动队的训练与管理工作相结合,提出了一套面向竞技体育的低代码训练平台,本文着重于其服务端的设计与实现。该训练平台结合了传统数字化平台与低代码应用开发技术的优势,可以实现运动队应用交由非计算机专业的体育专业人员进行开发,打破了专业领域知识壁垒。同时基于优秀的行人轨迹预测模型,实现基于位置数据的运动员轨迹预测功能。结合数据可视化技术,提供教练、队医等团队成员进行数据分析,提升决策的实效性、精确性、科学性。本文依照软件工程的开发流程和思想,设计了运动队自定义应用的概念、数据结构、存储模式及交互逻辑并实现了平台的服务端系统。文章首先对系统多种技术方案进行了对比,并与国内高水平运动队进行沟通,完成需求分析,然后基于需求分析结果进行了系统的概要设计,对系统体系结构和数据存储模型进行了分析和设计。整个系统以自定义应用为核心,使用Node.js作为服务端开发语言、半结构化数据进行数据的描述与存储。详细设计部分使用时序图详细描述了系统部分重点功能的内部模块交互逻辑,并对运动员轨迹预测方法进行了分析并使用NBA数据集进行训练和验证,证明了该方法的有效性。此外,为保证软件质量,最后对系统进行了功能性测试和非功能性测试。当前本系统的开发和测试工作已全部完成,已经构建一套完整的运动队自定义应用交付给北京体育大学进行测试。目前平台运行稳定,用户反馈较好,具备较好的应用价值和前景。
面向人机物融合应用的轻量化开发方法
这是一篇关于软件定义资源,模型驱动开发,低代码开发,模型即服务的论文, 主要内容为人机物融合的计算环境下,底层基础设施由人、机、物三种资源构成。这些资源的服务具有异构性,且数量和种类繁多,使得资源调度的复杂性大大增加,难以高效管理资源。而且现有软件开发平台缺乏根据不同的应用需求和场景对各类人机物资源进行灵活定制和快速交付的手段。这些问题制约了人机物融合应用的发展。为此,本文展开了面向人机物融合应用的轻量化开发方法的研究,具体工作内容如下:(1)设计了人机物资源的软件定义方法SD-HCPR。本方法提供了基于资源本体模型的资源封装方法,使得基础设施中的人机物资源可以封装为更细粒度的资源组件,并通过标准的语义接口进行资源的配置和管理。资源本体模型是对资源概念和关系的形式化表达,通过在资源模型上的共享理解来实现异构资源间的互操作;该方法还提供了基于代理和任务的人力资源模型,以解决人类作为一种服务被动接受系统控制和协调时,与其它异构资源的互操作性问题。最重要的是,其核心作用是将领域知识和操作知识分离,以屏蔽上层应用对资源异构的感知,并使得基础设施能以服务的方式共享计算和感知资源。(2)设计了一种模型驱动的人机物服务编排方法。本方法是面向服务架构与模型驱动开发相结合的软件开发方法,也是低代码开发人机物融合应用的关键技术。该方法旨在提供模型即服务的应用交付方式,并为此设计了可视化的服务编排模型BPMN-HCP。该模型是一种基于元模型的BPMN扩展,并和BPMN模型在编排语义和视觉表现上保持一致性。这些特性使得其不仅能与BPMN生态兼容,还能够克服BPMN无法表示人机物服务特殊概念的不足;此外,该方法提供了一种自动转换服务编排模型为可执行代码的方法。其通过设计与平台兼容的BPMN转换方法,实现了从领域业务流程模型到通用业务流程模型的自动转换,以此达到可执行代码的自动生成。(3)基于上述两方法,本文构建了一个低代码平台,用于开发面向人机物融合应用,其中包括资源层和应用层。资源层由资源注册和资源管理模块构成,应用层由可视化建模终端、模型转换工具以及业务流程执行引擎构成。该平台以智慧产业园区为应用场景,并以面向场景的人机物资源联动作为示例。其旨在验证SD-HCPR对资源调度简化、资源利用率提高和管理效率改进的效果,同时评估BPMN-HCP在实现人机物融合应用快速交付方面的可用性。
面向竞技体育的低代码训练平台服务端设计与实现
这是一篇关于低代码开发,微服务,数字化体育训练,轨迹预测的论文, 主要内容为在以体育发展为核心的体育强国战略与数字化创新发展思路的背景下,竞技体育训练的精确化、科学化成为必然的发展趋势。在体育专业领域使用传统的软件开发方式面临跨学科专业知识差距大导致开发成本大,周期长的问题。近年来,低代码应用开发技术发展迅速,其极大的降低了软件应用的开发门槛。本课题将低代码应用开发技术与竞技体育运动队的训练与管理工作相结合,提出了一套面向竞技体育的低代码训练平台,本文着重于其服务端的设计与实现。该训练平台结合了传统数字化平台与低代码应用开发技术的优势,可以实现运动队应用交由非计算机专业的体育专业人员进行开发,打破了专业领域知识壁垒。同时基于优秀的行人轨迹预测模型,实现基于位置数据的运动员轨迹预测功能。结合数据可视化技术,提供教练、队医等团队成员进行数据分析,提升决策的实效性、精确性、科学性。本文依照软件工程的开发流程和思想,设计了运动队自定义应用的概念、数据结构、存储模式及交互逻辑并实现了平台的服务端系统。文章首先对系统多种技术方案进行了对比,并与国内高水平运动队进行沟通,完成需求分析,然后基于需求分析结果进行了系统的概要设计,对系统体系结构和数据存储模型进行了分析和设计。整个系统以自定义应用为核心,使用Node.js作为服务端开发语言、半结构化数据进行数据的描述与存储。详细设计部分使用时序图详细描述了系统部分重点功能的内部模块交互逻辑,并对运动员轨迹预测方法进行了分析并使用NBA数据集进行训练和验证,证明了该方法的有效性。此外,为保证软件质量,最后对系统进行了功能性测试和非功能性测试。当前本系统的开发和测试工作已全部完成,已经构建一套完整的运动队自定义应用交付给北京体育大学进行测试。目前平台运行稳定,用户反馈较好,具备较好的应用价值和前景。
面向人机物融合应用的轻量化开发方法
这是一篇关于软件定义资源,模型驱动开发,低代码开发,模型即服务的论文, 主要内容为人机物融合的计算环境下,底层基础设施由人、机、物三种资源构成。这些资源的服务具有异构性,且数量和种类繁多,使得资源调度的复杂性大大增加,难以高效管理资源。而且现有软件开发平台缺乏根据不同的应用需求和场景对各类人机物资源进行灵活定制和快速交付的手段。这些问题制约了人机物融合应用的发展。为此,本文展开了面向人机物融合应用的轻量化开发方法的研究,具体工作内容如下:(1)设计了人机物资源的软件定义方法SD-HCPR。本方法提供了基于资源本体模型的资源封装方法,使得基础设施中的人机物资源可以封装为更细粒度的资源组件,并通过标准的语义接口进行资源的配置和管理。资源本体模型是对资源概念和关系的形式化表达,通过在资源模型上的共享理解来实现异构资源间的互操作;该方法还提供了基于代理和任务的人力资源模型,以解决人类作为一种服务被动接受系统控制和协调时,与其它异构资源的互操作性问题。最重要的是,其核心作用是将领域知识和操作知识分离,以屏蔽上层应用对资源异构的感知,并使得基础设施能以服务的方式共享计算和感知资源。(2)设计了一种模型驱动的人机物服务编排方法。本方法是面向服务架构与模型驱动开发相结合的软件开发方法,也是低代码开发人机物融合应用的关键技术。该方法旨在提供模型即服务的应用交付方式,并为此设计了可视化的服务编排模型BPMN-HCP。该模型是一种基于元模型的BPMN扩展,并和BPMN模型在编排语义和视觉表现上保持一致性。这些特性使得其不仅能与BPMN生态兼容,还能够克服BPMN无法表示人机物服务特殊概念的不足;此外,该方法提供了一种自动转换服务编排模型为可执行代码的方法。其通过设计与平台兼容的BPMN转换方法,实现了从领域业务流程模型到通用业务流程模型的自动转换,以此达到可执行代码的自动生成。(3)基于上述两方法,本文构建了一个低代码平台,用于开发面向人机物融合应用,其中包括资源层和应用层。资源层由资源注册和资源管理模块构成,应用层由可视化建模终端、模型转换工具以及业务流程执行引擎构成。该平台以智慧产业园区为应用场景,并以面向场景的人机物资源联动作为示例。其旨在验证SD-HCPR对资源调度简化、资源利用率提高和管理效率改进的效果,同时评估BPMN-HCP在实现人机物融合应用快速交付方面的可用性。
面向竞技体育的低代码训练平台服务端设计与实现
这是一篇关于低代码开发,微服务,数字化体育训练,轨迹预测的论文, 主要内容为在以体育发展为核心的体育强国战略与数字化创新发展思路的背景下,竞技体育训练的精确化、科学化成为必然的发展趋势。在体育专业领域使用传统的软件开发方式面临跨学科专业知识差距大导致开发成本大,周期长的问题。近年来,低代码应用开发技术发展迅速,其极大的降低了软件应用的开发门槛。本课题将低代码应用开发技术与竞技体育运动队的训练与管理工作相结合,提出了一套面向竞技体育的低代码训练平台,本文着重于其服务端的设计与实现。该训练平台结合了传统数字化平台与低代码应用开发技术的优势,可以实现运动队应用交由非计算机专业的体育专业人员进行开发,打破了专业领域知识壁垒。同时基于优秀的行人轨迹预测模型,实现基于位置数据的运动员轨迹预测功能。结合数据可视化技术,提供教练、队医等团队成员进行数据分析,提升决策的实效性、精确性、科学性。本文依照软件工程的开发流程和思想,设计了运动队自定义应用的概念、数据结构、存储模式及交互逻辑并实现了平台的服务端系统。文章首先对系统多种技术方案进行了对比,并与国内高水平运动队进行沟通,完成需求分析,然后基于需求分析结果进行了系统的概要设计,对系统体系结构和数据存储模型进行了分析和设计。整个系统以自定义应用为核心,使用Node.js作为服务端开发语言、半结构化数据进行数据的描述与存储。详细设计部分使用时序图详细描述了系统部分重点功能的内部模块交互逻辑,并对运动员轨迹预测方法进行了分析并使用NBA数据集进行训练和验证,证明了该方法的有效性。此外,为保证软件质量,最后对系统进行了功能性测试和非功能性测试。当前本系统的开发和测试工作已全部完成,已经构建一套完整的运动队自定义应用交付给北京体育大学进行测试。目前平台运行稳定,用户反馈较好,具备较好的应用价值和前景。
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