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本发明属于3D打印技术领域，具体公开了一种用于伽马刀手术的定位头模，包括左面模、右面模和后模，左面模、右面模和后模均采用3D打印成型，后模与患者头颅枕骨相对的部位贴合，左面模与患者左颧骨、左眉弓及下颚左半部相对的部位贴合，右面模与患者右颧骨、右眉弓及下颚右半部相对的部位贴合；左面模和右面模可拆卸连接，左面模和右面模均与后模可拆卸连接，安装拆卸方便，降低风险。本发明还公开了一种三维成像与成型系统，包括箱体，在箱体内设有第一成型舱、第二成型舱、第三成型舱和控制舱；成型舱内设有成型床和喷头；控制舱内设有控制单元、数据处理单元及任务管理单元，可同时完成三部分面模的打印，提高打印效率。

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本实用新型公开了一种科技论文任务管理装置，包括壳体，所述壳体内部的底端对称设置有放置仓，且放置仓的内部皆对称设置有转辊，所述转辊的顶部皆设置有卡槽，且卡槽的内部皆设置有压块，所述转辊的一端皆延伸至放置仓的外侧，且放置仓外侧的转辊上皆设置有旋钮。本实用新型安装有两组放置仓，并在放置仓的内部皆设置有两组转辊，通过转辊上的卡槽与压块配合使用，能够对论文任务制定表与论文时间规定表进行固定，并通过转辊上的旋钮，能够对每个阶段的论文任务与任务完成周期进行自动调整，方便对书写者进行提示，同时壳体内部的倒计时器的设置，能够更加直观地对阶段性任务完成的时间进行显示，提高了警示效果。

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本发明公开了一种基于负载预测的边缘计算平台容器部署方法及系统，包括多个计算节点和一个中心节点，计算节点上搭载一个原始负载监测系统，原始负载监测系统分别于节点负载预测系统连接，并通过节点负载预测系统上传至中心服务器，中心节点上搭载了节点负载预测系统和计算任务管理系统，节点负载预测系统上设置有对应各计算节点的LSTM模型，节点负载预测系统接收节点原始负载信息并将预测的结果发送至计算任务管理系统；计算任务管理系统负责容器的部署，计算任务管理系统根据接收的信息反馈节点号、任务时间给节点负载预测系统，并下发容器到可用的计算节点。本发明合理的部署容器至各计算节点，降低了计算任务的成本。

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近年来，人工智能与其相适应的计算机软件技术飞速发展，大量的测试需求如雨后春笋般出现。传统软件测试中的手工测试俨然无法满足眼前的发展需求，于是自动化测试技术应运而生。国内外目前存在诸多自动化测试的工具和框架，且匹配的相关技术也稳步发展。本文提出了一个面向语音识别结果的自动化测试管理系统，其目的主要是针对语音识别自动化测试过程中各个步骤的统一管理。 该系统的实现主要是基于Django框架，结合采用传统的MVC作为设计模式进行开发与实现，模块实现过程中涉及到Tensorflow训练的深度神经网络、长短期记忆网络的训练、Sclite计算工具的使用以及测试用例集筛选等技术的运用。该系统的需求主要来源于实际生产要求、对测试工作人员访谈调研和为了避免语音文件的逐条手工测试，其核心功能是将面向语音识别结果的测试，流程化、统一化、自动化，将测试人员需要人工进行的一部分工作转换为测试管理系统自主完成。具体功能模块包括测试用例表的管理、约简测试用例集、执行测试、测试任务管理、生成测试报告、发送邮件报告至指定邮箱和执行定时任务等。在此基础上，系统引入了为识别文本添加标点的创新性功能，以便于在测试结束后，对识别结果进行人工的标注比对，进而有助于后期对识别模型的优化提升。在系统设计过程中，首先使用UML用例图进行功能的描述，之后按照交互、结构、行为模型一一对所包含模块进行分析。详细设计部分，通过软件体系结构描述和功能模块的描述得到了对系统的整体透视，之后通过类图和顺序图针对其中的主要功能模块进行分析，并且给出了模块的界面截图。其中预测标点采用LSTM神经网络的搭建和训练来实现，测试用例集约简使用了基于精简需求集的测试用例约简算法。除此之外，并对系统的数据库存储进行简要的介绍。论文结尾处，对系统的预期功能予以测试，并结合性能测试，对系统进行了整体评估。 经过对系统整体地进行从需求到设计的分析、实现以及最终的测试，实现了一个具有对语音识别结果可进行自动化测试的测试管理系统。系统性能及功能达到预期效果，实际生产中使用情况满足测试使用需求。在此基础上，仍有很多值得优化和思考提升的地方，尽可能使测试最大程度的自动化，希望在往后的工作中不断提升和改进。

Keyword ：

Django 深度神经网络 添加标点 语音识别结果 自动化测试

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在无人机电力巡线出现之前，都是采用传统的人工电力巡线，在一些比较偏僻或地形复杂的区域，线路巡检需要耗费大量的人力物力。当遇到狂风暴雨等恶劣的气候条件时，巡检人员就不能按照计划进行巡检。随着无人机技术的发展，无人机电力巡线逐渐成为了研究热点，无人机具有低成本、机动性强、便于维护的特点，在电力巡线上发挥着越来越重要的作用。针对无人机电力巡检还存在的设备出入库管理欠规范、巡检作业不规范和巡检数据应用难的问题，本文设计并实现了无人机电力线路巡检管理系统。 本文首先以无人机电力巡检作业规范为基础对电力线路巡检系统进行了详细的需求分析，将用户分为巡检作业人员、巡检班组班长和系统管理员。其次，根据性能要求和业务需求对系统的架构进行了设计，将系统分为作业人员子系统，班组作业管理子系统和综合管理子系统。然后，根据不同子系统的业务设计了任务执行模块、任务提交模块、任务策略配置模块、任务管理模块、设备管理模块、系统管理模块和数据查询模块七大功能模块，其中对任务及设备的管理采用工作流的方式，保证任务及设备状态可以得到有效的监督，提高员工的工作效率。最后，以三层架构的模式对系统的各个模块进行了开发，详细论述了论文的业务逻辑和核心代码，给出运行效果图，编写测试用例对系统进行了单元测试、功能测试及非功能测试，评估了系统的实际运行情况。 本系统以规范化的管理保证了电力线路巡检工作的高效可控，保证了设备的出入库安全，提高了无人机电力线路巡检的效率，同时，该系统提供了简洁、友好的人机交互界面。测试结果表明，系统运行方便可靠，具有较高的自动化程度，结果符合预期效果，具有一定的实用价值。

Keyword ：

电力线路巡检 工作流 无人机 作业管理

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摘 要 移动公司的销售与其他行业的销售有较大的不同，其由各个营业网点主要完成移动公司的销售工作，公司销售人员多为外勤办公，较为分散，不容易管理，在考勤、任务派单等方面存在着较多问题。论文研究基于移动端的销售小助手系统，构建了移动端与Web端相结合模式，为移动公司的销售工作提供辅助平台。 论文立足于移动公司外勤销售需求，从考勤、任务派单、巡检工作等需求进行分析，通过用例图，完成了考勤管理、网点管理、任务派单管理、巡检工作管理以及数据报表等功能的分析，从系统性能方面完成了非功能性需求分析。对移动业务销售小助手系统的总体进行了设计，首先完成了软件体系的设计，进一步划分了系统所包括的模块结构，在各模块中，选取比较典型功能对其进行详细设计的描述，通过考勤管理，掌握了外勤人员的考勤情况和活动轨迹，通过任务派单和巡检工作管理建立了基于移动端外勤业务办公系统，体现了移动平台的便利性。在设计部分，最后完成了系统数据库的设计。随后，采用JavaEE框架，完成了各模块的技术实现。 论文最后，选取了典型功能完成了系统的功能和性能的测试，其结果验证了实现的功能符合需求分析阶段的预期，系统运行稳定。系统为移动公司的销售外勤考核、任务派发以及巡检工作监管等工作提供辅助决策。

Keyword ：

JavaEE 任务管理 销售管理 巡检管理

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软件开发管理在软件开发过程中的重要性越来越得到重视，而软件开发任务管理是开发管理的基础。在小型开发团队的日常工作当中，软件开发任务管理系统的应用可以帮助团队实现软件开发过程中的信息化管理，减轻开发管理压力，加强对软件项目开发进度的控制。同时该系统结合了软件度量来分析开发过程中的数据，可以更好的帮助小型开发团队及时发现开发过程中的问题，提高团队生产力，不断完善团队开发流程。 本文结合所学习的知识，以面向对象技术、UML建模，结合Qt开发框架及RabbitMQ为基础完成了结合度量的任务管理系统的分析、设计和实现工作。首先是系统分析，通过分析系统要解决的问题和建设要求，划分了开发管理、度量管理、用户管理在内的系统用例，并分析了系统的功能模型、结构模型及行为模型，给出了用例图、类图及活动图。其次是系统的设计，包括概要设计、详细设计和数据库设计。概要设计中给出了软件的体系结构及功能结构；详细设计中给出了三个模块中主要功能的功能设计并详细说明了度量的设计；数据库的设计从概念数据模型及物理模型两个方面进行了描述。然后是系统的实现，分别对三个模块的主要功能的实现进行了说明，并给出了实现的主要代码，以及运行截图。最后是系统的测试，包括功能测试和非功能测试。功能测试中给出了三个模块主要功能的测试用例及其结果的描述；非功能测试中用性能测试工具对非功能需求进行了测试。 本软件开发任务管理系统最终实现了对开发过程中的开发任务管理以及度量管理。软件开发任务管理是软件开发管理的基础，将软件开发过程中的数据信息化有助于提高团队的开发效率。对于小型团队而言，开发过程中的数据更容易收集并实现对其的细化分析。通过对这些数据的统计与分析，可以实现团队中的每个人都进行度量。通过不断的度量使团队成员能够更好的发现开发过程中的问题，帮助团队成员不断的提高个人生产力，从而提高团队的开发效率。

Keyword ：

度量管理 任务管理 软件度量

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随着互联网技术的飞速发展，人们对软件质量要求越来越高，为保证软件质量和减少软件开发成本，提高软件测试的效率就变得十分重要，而通过传统方式，开发软件系统既会造成异地部署和升级不便，还会使在执行测试在执行时系统资源利用率不高。开发一套面向测试任务的容器管理系统就显得十分有必要。 本文通对容器管理方面的研究，完成了面向测试任务的容器管理系统。本系统以容器为依托，旨在提高单位在执行测试的时候资源利用率和方便测试系统需要异地部署。论文首先研究了容器管理工具，对容器资源调度的四种策略进行了分析。使用UML建立的系统功能模型、系统交互模型，明确了系统的范围边界、实体对象及关系、用户与系统的交互行为。系统采用B/S体系结构，按照功能功能把系统分为系统服务、工作节点管理、容器编排管理、测试任务管理和用户管理五个功能模块，而且对每个模块设计了类模型和主要功能时序图。系统以HTML5和CSS为界面设计语言，以go和Python为后端开发语言，以JavaScript为逻辑开发语言，综合资源动态调度策略完成了系统的实现。 本文最后对所开发的各个功能模块及整个系统进行了功能测试和性能测试，结果表明，该面向测试任务的容器管理系统能够满足用户的需求，可以满足用户在执行多个任务时系统能够满足资源的高效利用和负载均衡。

Keyword ：

负载均衡 容器 资源调度

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近年来，人工智能以其迅猛的速度渗透着各个行业，这其中以教育行业尤为突出。教育行业中，教学信息化，学习信息化，考试信息化已经成为时下许多智能化产品的代名词。无纸化考试平台就是一个旨在实现全方位地考试线上操作的平台，这些考试系统中，阅卷者往往要对其中的文本进行审阅，例如对作文进行打分，点评。经调查，目前这些考试系统对文本类的考题答案，反馈不够。本文工作依托无纸化考试平台项目，为其提供作文评语自动生成的业务支持，设计和实现包含了由此业务衍生出的其他业务管理模块的评语自动生成系统。 为了对无纸化考试平台的作文批改模块进行补充和支持，本文首先对系统相关的技术和理论进行介绍，接着对评语自动生成系统进行了需求分析，包括了功能性的分析和非功能性的分析。然后，对系统描述了系统的详细架构设计、功能模块设计和数据库设计，系统被划分为权限管理、语料管理、属性和标签管理、标注管理、模型管理和任务管理这六大部分。系统设计了五层体系结构，自底向上分别为基础支持层，包含MySQL数据库、文件系统等；模型与算法层，包含自主设计的基于作文语料库的文本分类算法、基于选择的文体相似度比较算法、基于HAN模型的改进的情感分析算法设计和经典的LDA模型；任务调度层，包含文本分类任务、主题提取任务、评语自动生成任务和情感倾向分析任务；业务逻辑层为系统设计的六大管理部分；表现层是本系统的界面，与用户进行互动。最后，本文展示了系统以及相关算法的实现，并测试了系统的主要功能和核心算法的表现。本文研究和设计了一个基于选择的作文评语自动生成的模型，包括了一个全新的文本分类模型、改进的情感分析模型和主题模型。该模型用来解决无纸化考试平台中对文本类考题答案反馈匮乏的问题，同时也帮助该平台更好地实现自动化。 本文工作基于无纸化考试平台，设计和实现了一个作文评语自动生成系统。该系统为传统的无纸化考试平台提供更多的文本类考题反馈，节约了阅卷者的时间，提高了工作效率，同时在考虑安全性的前提下，为依赖项目提供支持和补充。

Keyword ：

改进的情感分析模型 评语自动生成 文本分类模型 无纸化考试平台 主题模型

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随着互联网的普及和大数据技术的广泛应用，用户及企业数据的应用价值、数据价值越来越高，同时带来的数据泄露风险也越来越高。特别是高校内数据一旦泄露，将会造成不可回逆的严重后果。在高校信息化建设过程中，对开发和测试环境下敏感数据的安全防护有比较迫切的解决需求。 本文通过研究数据脱敏技术，设计与实现了针对于高校校园网日志数据的、基于Spark技术的数据脱敏系统。本文主要解决的问题是后台服务器的设计、Spark-ETL架构设计、脱敏方法的设计、脱敏任务的设计等几个方面的内容。本文首先研究了大数据技术下的Hadoop和Spark技术，重点研究了Spark-ETL数据处理框架并对数据脱敏原理进行了深入了解。而后本文详细分析了数据脱敏系统需要实现的功能，将系统分为脱敏配置管理，数据库管理，脱敏任务管理，权限管理以及敏感数据识别五大功能模块。按照对数据脱敏系统进行的需求分析，以及各个模块之间对应的关系，对系统进行了架构设计，明确了数据脱敏系统与Spark-ETL数据处理框架之间的信息交互流程。然后使用UML中的顺序图和类图对各个功能模块进行详细设计。并根据数据脱敏系统对数据存储和处理的要求，设计了数据脱敏系统的物理模型和数据库概念模型。然后使用Spring MVC和MyBatis技术对数据脱敏系统各个功能模块进行了代码实现。最后对各个功能模块和Spark-ETL框架进行联调和测试，对出现的BUG根据需求进行分析和解决，并且对各个模块实际运行效果进行展示。 本数据脱敏系统很好的完成了高校校园网数据安全防护的设计目标，对高校校园网日志数据中的敏感数据字段进行了较为针对性的处理，为高校信息化建设过程中的数据和信息安全防护领域提供了现实的借鉴意义。

Keyword ：

Spark Spark-ETL 大数据 数据脱敏 校园网日志

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