软件工程硕士论文模板(10篇)

导言:作为写作爱好者,不可错过为您精心挑选的10篇软件工程硕士论文,它们将为您的写作提供全新的视角,我们衷心期待您的阅读,并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

2组建专兼职结合的国际化、工业化高水平师资队伍

3校企合作,加强企业实践教学

4与国外大学合作,联合培养软件工程硕士

5完善质量保障体系,加强过程管理借鉴

欧美教学质量保证的成功经验,哈工大软件学院建立完善且适合自身特点的国际化、工业化人才培养质量保证体系。学院成立教学指导委员会和教学督导委员会,在各个培养环节上严把质量关,把规定、培训、预防、跟踪、反馈、控制等质量保证活动渗透到教学执行过程中的每个环节。加强实践教学环节的监督检查,有效保证教学质量和人才培养质量的稳步提高。为提高软件工程硕士的指导质量,学院成立了若干个指导教师组,每个指导教师组负责一个专业方向的硕士指导,设组长1人,负责本组指导教师的组织和督导。每名硕士研究生指导教师每年指导的硕士研究生不超过4人。学院组织专家组审核学位论文。只有通过了专家组的审核,学生方可申请学位论文答辩。另外,硕士研究生开题、中期检查和结题验收、论文等环节也有详细的规章制度、严格的过程管理,这是提升硕士研究生培养质量的有效手段。

6成果与特色

在软件工程硕士研究生培养的实践中,哈工大软件学院在以下几个方面取得了优异的成绩,形成了自己的特色,积累了丰富的经验。(1)面向软件产业的人才需求,校企合作,形成较为完善的应用型硕士研究生的工业化人才培养体系,开展多种形式的校企合作,建立有自身特色、符合国际化标准、满足软件企业需求的工业化人才培养计划。(2)创立软件工程国际化人才培养模式和教育体系;实现“跨学科融合,双边对等招生,联合培养,融合文化”的“MSE+X”软件工程硕士跨国联合培养模式,为学生提供国际化学习环境。(3)建立与国际接轨的办学机制和教育质量保证体系,实施课程考核累加计分制等教学管理新制度。(4)培养了一大批具有国际竞争力、满足企业需求的高级软件人才。

1.1对2006,2007,2008年各年硕士生论文选题与开题进行总体评价。包括各专业的评价和各年的总体评价。

1.2对2006,2007,2008年各年硕士论文评分的评价。包括各专业与各年的总体评价。

1.4对2006,2007,2008年复审(毕业后的重新评阅)论文的评价。包括各专业与各年的总体评价。

2问题分析

该题目解决的关键是建立合理的评价尺度函数,将题中所给的评价等级转化为相应的量化分数。再应用excel表本身的统计功能或其他统计软件加以统计汇总。根据各专业各年级的汇总结果给出相应的评价。并根据评价结果分析原因,提出改进方案。

3模型假设

3.1假设题目所给的数据真实可靠。

3.2假设评委的评分都是按照表3的要求进行评分的。

3.3假设问题三中硕士生得分受到随机因素的干扰服从零均值的正态分布。

3.4假设参与盲审教授水平和人格基本一致。

4模型建立与求解

4.1问题一的回答根据题目给出选题、开题的评价尺度函数,如选题评价函数可表为f(X)=n1X=1n2X=2n3X=3n4X=4,其中X为选题评价等级,X=1表示有理论价值,X=2表示有应用价值,X=3表示有理论和应用价值,X=4表示有什么价值。分析其含义可知,不能把X=3看成前来者的简单叠加,从现实角度讲,理论与实践二者占一就应该被肯定。所以最低应将前两者定为合格,而且二者大体相等,也可进一步假设当前的科学研究更倾向于应用研究而使其分值稍高;或者由于研究者倾向于应用而更应该鼓励理论研究,故使理论分值相应提高。对于X=3的情形可视为锦上添花,至少应在良好等级以上。而X=4应定为不及格。由于所选择的评价尺度不同,量化结果可能会有所不同,但大体结论应差不多。例如n1、n2取合格和良好的中点75,n3取良好和特优的中点85,n4=50。然后可直接调用excel的if函数编辑上述分段函数,例如IF(R2=3,85,IF(R2=4,50,75))。那么各专业、各年的分可轻易获得,对其进行评价就要消除人数因素,可取其平均得分所在等级进行整体评价,如按照我们的标准,专业1在2006年平均选题得分为82.8,2007年85,2008年为82,都处在良好以上。

参考文献:

[1]姜启源,谢金星,叶俊.数学模型(第三版)[M].北京:高等教育出版社,2003.

[2]魏宗舒.概率论与数理统计教程[M].北京:高等教育出版社,2006.

学位论文是计算机类工程硕士培养过程中非常重要的一个环节,一定程度上决定着工程硕士的培养质量。但是随着招生规模的不断扩大,计算机类工程硕士学位论文出现了一些问题,应引起重视。为了能培养出满足用人单位需求的合格人才,需要找出现阶段影响工程硕士论文质量的因素,并从管理上、制度上、教育过程的各环节上加以改进。

1影响计算机类工程硕士论文质量的原因

1.1工程硕士进校不离岗的学习方式

1.2学习意识淡薄

部分工程硕士学习目的主要是想拿文凭,用于晋升职称,涨工资,对于是否学到知识学生自己不重视。出现了部分工程硕士找人做论文、不上课等现象。

1.3部分用人单位不重视

用人单位是用人的主体,应当对工程硕士的论文、学习素质最重视,但是由于经验不足等原因,有些用人单位没有提供完善的培养体系。主要体现在:(1)未对工程硕士学习和论文情况进行考核,只认学位证,其它不管;(2)对用人单位企业导师不考核,无激励措施,企业导师只是挂名,有的工程硕士只是在答辩前才临时找。(3)在工程硕士论文和上课期间提供方便较少。

1.4导师指导力度不够

导师是学生论文的重要影响因素。但在实际指导过程中也存在一些问题。主要体现在:(1)导师缺乏实际工程经验;(2)学生在工作单位,与导师接触少,有的学校导师和学生基本不见面,只在答辩前见面;(3)导师要上课、搞研究,对工学硕士较为重视,对工程硕士不够重视。

1.5教学学院放松要求

由于工程硕士多为企事业单位职工,管理相对比较困难,因此,专业领域所在学院往往放松对工程硕士论文、教学的要求,不严格管控。造成论文质量下降,教学效果不佳。论文内容空洞,有时尚不及本科生论文,缺课现象,考试抄袭现象时有存在。

1.6办学学校放松管理

随着工程硕士办学自的下放,各办学学校出于多方面的考虑,希望扩大招生人数,宽进宽出现象普遍存在。(1)为了多招生,放弃生源质量;(2)对学院教学、论文无评估和管控措施。(3)管理人员不专业,很多未受过研究生教育,对硕士的培养过程不了解,自身能力受限,外行管内行。

1.7教育部门监控不到位

教育部门将工程硕士办学自下放,但工硕管控措施缺乏,无法真正把握各高校的论文、招生、教学的真实情况。

2提高计算机类工程硕士论文质量应采取的措施

工程硕士的论文和培养质量是教育部门、办学高校、教学学院、校内导师、单位导师、工程硕士等工程硕士培养教育链条上所有因素综合作用的结果。所有要素协同工作,每个要素各尽其职,才能真正提高工程硕士论文质量和培养质量。

2.1企事业用人单位

2.2学生个人

学生个人应树立终身学习的现代观念,端正学习态度,放弃只拿文凭、涨工资、评职称的功利主义思想,明确知识经济时代每个人需要终身学习的社会现实和需求。积极主动地提高自身素质,把工程硕士学习作为提高个人素质的一个重要途径,认真学习,虚心向任课老师,企事业导师,校内导师请教,积极主动与他们联系,加强学习交流。

2.3教学学院

2.4办学学校

2.5教育部门

政府主管教育的机构应定期对每个学校的工硕招生情况、培养情况、论文情况进行定期评估和监控。督促各学校提高办学质量。对各学校进行奖惩,对评估期间培养质量优异的学校给予于肯定、表彰和奖励。对办学质量差的学校给予警告,限制整改或终止办学资格。

计算机类工程硕士论文质量保证体系覆盖工程硕士培养的全过程和工程硕士培养链条的各个环节,各方应积极合作,提高工程硕士论文质量和培养质量。

(一)鉴别身份

在应用数据库时,有一个验证程序,针对全部用户,即鉴别使用用户的身份。在端口计算机和访问计算机的身份鉴别中要使用身份鉴别。当我们想要使用计算机时,用户需要连接相应的HTTP和SSH,输入用户名和密码,来鉴别用户的身份。使用的人需要严格保守密码,同时存留在对应的服务器上。将编程技术运用到计算机数据的使用和建立中,能够实现企业关联数据和内部文件的安全管理,以免由于企业信息泄露,给企业造成经济损失。

(二)可用性

将编程技术运用到数据库系统中,其可用性十分强。成功解决不均衡的负载和一些数据库中的故障等问题是对可用性的要求。当计算机的主接口出现了问题,留作备用的接口将会自动替代问题接口进行工作,这样可以使其他故障不对其产生作用,保证网络在工作过程中的持续稳定性。另外,接收大量的网络数据时,主接口就可以在备用接口的帮助下,完成数据的接收和传输工作,确保计算机能够正常运作。

(三)隐藏信息的特性

在进行通讯连接时,由于计算机中NAT技术的作用,内部网络中的网址会被隐藏,此时显示在数据中的结果是通过公共网络网址进行访问的,这就是编程技术的隐藏性。换句话说,企业的平常管理工作中,用户可以使用计算机直接访问外部网络,然而对企业内部网络的搜索和查看,这些是外部网络无法实现的,成功实现了安全管理及保密企业信息。

二、计算机软件工程的数据库编程技术

(一)设计、开发编程技术

(二)加密数据库文件

(三)设计存储模式

如今的生活中,由于计算机的使用越来越普遍,数据库技术就要保护更多的网络信息数据。一方面,软件系统的设计要以软件功能系统的选取为重点,也可以将其他工程项目设计过程中的理念运用其中,优化设计方案,从而使设计出的数据库能够更加稳定的运行;另一方面,在数据库进行实际存储时,可以将各类信息进行分类存储,方便人们二次使用数据。最后,将优化的数据系统运用到数据库存储模式中,在数据库开始使用后,可以将产生的问题尽早优化,同时还能够将没有解决的问题尽早发现,以使数据库的存储更加方便用户使用。

三、结语

由此可见,将数据库编程技术分析工作做好,意义十分重大。这对于计算机数据库实际应用的提高十分有利,可以扩大编程技术的运用优势,在国家信息化发展方面,提供更多的技术方面支持。所以,基于计算机软件工程的数据库编程技术在今后的计算机研究工作中应予以更多的重视,并科学的评测此类技术的实际运用效果,用以增加适用范围,使其在国家经济社会的发展中发挥作用。

软件工程硕士论文参考文献:

[1]张学立,田林琳.基于计算机软件工程的数据库编程技术浅谈[J].时代农机,2018,45(11):163.

【引言】随着我国信息技术的进步,数据挖掘技术得到广泛应用,在软件工程中需要对数据信息进行搜集、分类与整理,通过数据挖掘技术的应用可以有效提高工作效率,推动软件工程的有序发展。我国对数据挖掘技术的应用与研究虽然处于初级阶段,但通过不断的经验积累也能够发挥技术的更多价值。

1数据挖掘技术概述

数据挖掘技术指的是在信息技术发展背景下,对信息数据展开处理的技术。与过去的信息处理技术相比,数据挖掘技术功能更加强大,可以应用在各个领域,无论是数据处理、数据转换还是数据分析,都能够完成相互之间的联系,并对数据进行最终评估。将数据挖掘技术应用在软件工程中,能够提高企业处理信息数据的效率,避免操作失误,保护企业数据准确[1]。

2数据挖掘技术在软件工程中的重要性分析

2.1高效整合多样化信息数据

由于数据挖掘技术的功能比较多,其中包含了传统处理技术的功能,实现多样化信息的收集与分类,并将数据按照类别存储与整理。数据挖掘技术可以在多样化数据中实现数据的系统化管理,为人们进行数据查阅工作带来方便。在软件工程中应用该技术,方便信息数据的高效整合,帮助企业全方位了解信息与数据[2]。

2.2保证信息数据的准确率

3数据挖掘技术在软件工程中的应用分析

3.1系统结构

数据挖掘技术应用流程主要分为三个阶段:数据预处理、数据挖掘、模式评估与知识表示。在数据预处理阶段中,高效得到原始数据的根本原因在于确定任务处理对象,得到符合软件工程需求的数据。通过数据清洗弥补原始数据存在的缺陷,确保数据的完整性。数据抽取需要从数据库中选择与软件工程任务相符合的信息。数据转换需要将数据格式加以转化,实现数据的适用性。在数据挖掘中需要制定一定的挖掘任务,通过对数据的分类与评价总结,合理应用运算方法进行数据推敲。在模式评估与知识表示中,其实际用途在于挖掘成功的表达,将兴趣度作为衡量标准,提高数据表达的识别能力。

3.2软件管理

为了让数据挖掘技术更好地应用在软件工程中,需要从软件管理角度入手,采用以下两方面举措。一方面,深入挖掘数据的组织关系,另一方面,挖掘版本控制信息。软件工程系统比较繁琐,挖掘组织关系时较为困难,人们需要合理调配各项信息,以此作为挖掘的依据。如果以软件工程管理流程作为主题,对电子邮件与共享文件展开组织关系挖掘,可以有效避免系统流程发生混乱,保护软件管理的秩序。当信息数据发生变化时,应用数据挖掘技术进行软件管理,将版本控制作为重要依据,将数据挖掘技术与版本控制相联系,降低系统运行成本,并达到警示的效果,提高软件工程的管理水平。

3.3软件开发

在软件工程初期阶段,人们将数据挖掘技术看成数据库,随着技术的发展,软件工程发展到现实应用,系统和现实共同发展。软件工程将各项指标与要求紧密结合,研发出最新产品,以往的软件工程中软件开发十分困难,而如今应用数据挖掘技术,可以将其与数据库相融合,发挥数据库内信息的最大价值,有效推动软件开发的进步。不仅如此,软件工程可以对信息进行更深层次的挖掘,充分发挥软件工程的价值,利用数据挖掘技术实现数据的更新,保证软件开发质量,优化软件操作流程。在技术的支持下,人们可以合理划分软件内部,方便及时发现问题,并展开积极有效的问题处理。利用数据挖掘技术可以进行网站设计,对网站内容进行挖掘,特别是对文本内容的挖掘,随后整合网站信息,通过自动归类技术实现信息的层次性组织。在软件或网站管理中,应用数据挖掘技术可以根据用户对网站的访问记录,进行记录信息挖掘,从中了解用户对该网站内容的兴趣,进而对用户提供信息推送服务和定制服务,以此吸引更多用户访问该网站。

3.4聚类

在数据挖掘技术中聚类指的是对各个环节数据加以分析,结合软件工程的具体要求实现数据细化,以类型细化作为基础,为原始数据类型做出保障。通过聚类可以让同种类型数据具有相似性特点,在存在相似性的同时,也存在一定的差异,突出各自的特点。应用数据挖掘技术实现聚类划分时,面对的对象无法预测,与其他算法相比,聚类拥有更加广泛的应用范围,进行数据分析时更加独特,挖掘信息数据时可以确保检测结果的有效性与真实性。

4结论

总而言之,随着信息技术的深入发展,人们已经步入信息时代,数据挖掘技术也成为对信息数据展开处理和存储的有效方式。在软件工程中应用数据挖掘技术,有利于提高软件开发效率,提升软件管理质量,加强数据挖掘力度,使数据挖掘技术发挥巨大效果,人们可以应用数据挖掘技术完成数据的聚类和网站设计,为人们的生活带来便利。

软件工程硕士论文参考文献:

[1]张立鉴.数据挖掘技术在软件工程中的应用研究[J].网络安全技术与应用,2019(6):47-48.

[前言]当今,由于对社会经济的发展有着先导性和战略性,软件业已成为信息产业的重要支柱和国民经济新的增长点。软件工程在软件开发中起着重要的作用,对软件产业的形成及发展起着决定性的推动作用。与其他产业相比,软件产业的发展更加依赖于人力资源,软件产业的竞争越来越集中到对人才的竞争。因此,软件工程人员队伍的成长,特别是高层次软件工程人员队伍的成长显得更为紧迫。软件工程学科发展也非常迅速。新的理论、方法和工具层出不穷,其中有很多已经应用到企业的实际工作中。这就对软件工程的教育提出了很大的挑战,软件工程的教学面临越来越大的压力。因此,有必要在教学内容、教学方法上进行改革,积极探索MOOC、开放式、案例式、翻转课堂等新形式[1-3]。

一、翻转课堂教学模式的含义与特点

(一)含义

(二)特点

二、基于“对分易”网络教学平台的翻转课堂教学模式的构建

(一)课前任务设计

(二)课上任务设计

从目前使用效果来看,利用“翻转课堂”使得学生有更多的自主学习的机会,并能主动参与到项目的设计与开发的过程中,能切实有效地激发学生对软件项目开发的积极性,并能在软件工程教学的过程中取得良好的教学成果;“翻转课堂”在课程考核中使用软件项目开发考核方式,能有效与案例教学相结合,在学生专注进行软件开发的同时,还能将书本上的软件工程理论用于实践,并加以总结,以答辩的方式呈现出来,提高了学生的表达能力,是课程教学的一项突破与进步。当然,目前这项教学改革工作还处于摸索阶段,要想全面推广翻转课堂教学,还需要我们在具体实践过程中不断探索和改进。

[软件工程硕士论文参考文献]

[1]田和强,苏春建,李桂莉,等.基于翻转课堂的机械类专业CAD/CAE软件课程教学设计[J].教育教学论坛,2014(37):158-159.

2数据库文件建立

2.1类型比较

2.2创建数据库

3对数据库文件的访问

3.1面向对象的数据库存储模式选择

分区之后就可以进行数据库存储模式状态,但是这项功能又存在多方面的安全问题。数据库的存储的作用就是对用户的各项权限进行一定的限制,以保证系统能够稳定运行,这种访问权限是被分为多个访问级别,不同类型的访问用户,进入系统的页面信息也会有所区别,主要目的还是在于保证系统的安全和稳定。建立了文件类型数据库后,更加有利于文件的访问,在进行系统的功能设计时需要重点针对这一方面,要做好合理优化系统资源,保证系统高效稳定运行。

3.2数据库文件的加密保护

3.3数据存储模式使用方法比较

使用方法的对比过程影响着系统运行的稳定性,同时在软件处于工作状态下进行判断系统是否处于不稳定运行的状态,最终技术人员根据出现的具体问题进而采取相应的改进措施。同在网络如何进行选取完全看之前设计时的功能选择,以及在实际使用过程中所遇到的具体问题决定的,最终可以达到提高系统稳定性的作用,而这种解决策略在防止计算机病毒的入侵系统这一方面起到了很好的作用,也在保障数据库的信息安全方面起到了很关键的作用,一般性的软件技术问题,在这种模式下软件都能稳定运行,此时在系统获得到信息后能够自动进行选择分类,这样就能保证数据库调动数据的效率和速度,同时软件也会根据具体要求进行自动更新,而这都需要各系统间高效配合才能实现。同时系统会对各模式进行筛选,找出其中的问题,优化整个运行系统。

3.4开发设计中的编程技术选择

4结语

软件工程硕士论文参考文献

[1]范丽萍.基于计算机软件工程的数据库编程技术[J].电子技术与软件工程,2017(1):164-165.

2存在的问题

此外,根据实际的学生和用人单位的反馈意见,该方案在具体实施过程中也存在一些不足和欠考虑的地方,具体如下:

(1)合作企业更换频繁,缺乏长期合作。目前学校选择合作企业的方式,主要采用企业到校宣讲,之后学生根据个人情况进行报名,学校根据学生报名情况确定合作企业的方式。这种方式尽管从公平、公正的角度,最大限度的给予了学生自由选择的机会,但是由于学生缺乏社会经验,容易受到上一届或者前几届师兄师姐的言论影响,主观因素占主导地位,从而导致了合作企业每年更换频繁,学校和企业之间难以形成长期的合作,不利于学校和企业的长远发展。

3改进措施

(3)个性化制定教学内容,做到全员覆盖。对于教学内容单一,容易出现一刀切的情况,学校可释放更多的权力给合作企业。合作企业可根据学生生源的质量、知识水平层次等因素,制定多样的个性化的教学内容。如对那些基础知识薄弱、能力稍弱的学生,可加大知识补强阶段的授课力度,实训内容以知识补强为主;而对那些基础知识掌握扎实、实践能力较强的学生,可安排具有一定挑战性、难度较高的项目,或者补充一些新的科技前沿知识或应用给这些学生。让所有的学生均可以通过实习实训有所收获,了解当前的技术发展情况和社会需求状况。

大数据技术事实上是将人类日常生活中产生的各种数字信息,将这些信息收集起来之后分类处理,设定不同类别的存储空间,按照类别存储。大数据技术从功能的角度出发可以划分为多个类别,诸如分析技术、机器学习技术、遗传算法技术、自然语音处理技术等。应用大数据技术分析,就是基于当前的科学技术发展起来的一种分析技术。它主要依靠现代科技手段发挥技术的作用,特别网络技术发挥着基础性的作用。整理基础数据,对数据信息进行分类整理,应用相应的计算机算法,将相似特性的数据划分为一类,最终得到大量的数据,应用大数据技术对这些数据进行分析。大数据分析应用于互联网行业中,所发挥的优势是有目共睹的,而且还不断地引入新技术,在软件工程技术中应用,对该技术的发展起到了促进作用[1]。

2大数据背景下的软件工程基础

处于大数据时代环境中,软件工程的发展中关乎到不同的领域,需要高度重视。大数据技术具有专业性的特点,还具有很强的实用性价值。在软件工程技术的研究中,要从应用需求出发不断创新软件技术,对于传统的技术要不断摒弃,对软件工程的发展创造良好的客观条件。大数据技术环境下,软件工程基础是基于互联网技术建立起来的,对各种数据信息系统化管理,根据需要进行处理,对工业的发展非常有利[2]。在软件工程技术中,大数据的安全性问题是需要高度重视的,否则,就会对软件工程技术造成不良影响,引起严重的后果。

2.1软件服务工程

在软件工程的研究范畴中,软件服务工程的数量不断增多。软件工程服务化方向发展,就是发挥服务的作用,使其成为软件开发的基本原则,按照服务项目内容为用户展开服务。由于软件工程发展的主题有所,服务内容也要做出相应的调整,同城是对软件工程的进行技术维护。在具体的服务工作中,需要软件开发人员使用分布式应用程序,在管理工作中采用虚拟操作的方法为用户2019.08提供服务[3]。软件工程技术应用中,结合使用大数据技术,可以对网络数据进行编程,使得软件具有互操作性,对于数据主动协调,使其符合动态场景的变化节奏,软件系统的集成度有所提高。

2.2软件开源

软件开源更为注重用户对软件技术的体验。在对软件开源进行研究的过程中,采用常规的方法,虽然获得一定的成果,但是应用价值不是很高。一些研究人员在研究软件工程技术的时候,就是将软件开源作为突破口,将开发项目划分为多个模块,将每个模块分给指定的研究人员进行开发。

2.3群体软件工程

群体软件工程是通过网络的方式进行软件开发,具体的实施中采用工程众包的形式,使得软件开发技术发挥作用。群体软件工程是一个分布式软件开发模型,这个工程项目的运行中,可以通过网络实现,对各项任务进行分配,也可以进行创造性的查询,通过众包解决软件开发过程中遇到的一些困难和重要问题。同时,在软件工程开发过程中,软件工程可以在任何阶段通过众包进行开发[4]。

3大数据与软件工程技术的未来发展方向

3.1大数据与软件工程技术开放式的发展

大数据技术的主要前提是大量的数据流,需要技术不断地升级和创新,寻求开发的研究途径是非常必要的。计算机网络的发展意味着计算机可以在开放的环境中相互通信,共享数据资源,软件等信息的有效利用能力也会有所提升。通过网络运行可以增加利润,使得用户的各种需求得到满足,提高资源的利用率。

3.2大数据与软件工程技术融合到其他领域

软件工程技术在当今许多科学领域有着广泛的应用。由于软件工程技术给予各个领域非常大的帮助,从航空到生活中都发挥着软件工程技术的作用[5]。应用程序的运行,可以使用数据平台对信息进行收集并分析。比如,用户在进行股票交易的过程中应用大数据技术,可以使用软件工程技术构建数据模型,通过对数据模型的分析,预测股票的变化趋势。

4众包软件服务工程中的大数据技术

在软件开发过程中,必须有足够的硬件和软件基础来支持数据流,随着数据流的量逐渐增多,对硬件和软件就有了新的要求。专家学者在分析数据流的时候,还对在线服务进行了研究。数据流是重点内容,主要是对数据流的使用方法进行研究,对支撑数据流的软件和硬件进行研究[6]。从软件工程开发的角度而言,软件运行中都会产生大量的数据流,包括服务端、用户端等,都会有很多的数据信息产生,这些数据流对软件和硬件的使用寿命起到了决定性的作用。软件工程的开发中,要做好数据流的管理工作。有必要对原始数据进行深入的研究,为提高软件的使用寿命创造条件,对数据流的分析要高度重视[7]。

5密集型数据科研第四范式

在当今大数据时代,软件工程技术的研究已经区域复杂。随着数据的指数的不断增长,软件技术对硬件设备数据处理能力产生一定的影响。因此,在对软件工程技术的研究中,就需要对大数据技术的特点进行研究,基于此研究软件工程技术,使得硬件设备的数据处理能力有所提高。在研发开发软件技术的过程中,要从应用领域的需求出发对大数据技术进行分析,在大数据开发理论的基础上创新软件开发理论,促进软件技术更好地发展。

软件工程主要是研究如何运用工程化的方法来构建与维护高质量、实用性软件的一门学科。软件工程专业教学涉及到了软件开发工具、数据库、系统平台、程序设计语言等多个方面,它的主要教学思想是将软件当成是一种工程产品来进行研究,对软件开发与维护的各项难题进行探讨与分析。软件工程是逐渐从网络信息技术的发展过程中衍生出来的,对软件的开发与应用,方便了用户更加快捷高效地使用网络,使得社会的信息化程度开始不断提高。

2.开发应用网络教育资源的可行性

开发应用网络教育资源,首先需要以网络教育为基础,设计全新的教学模式、教学内容等。网络教育资源类属于一种计算机软件,它也适用于软件工程的开发思想与设计方法。因此,基于软件工程基础来开发应用网络教育资源,具有很高的可行性。计算机软件在具体开发与应用的过程中,通常需要按照软件工程的基本方法与基本思想来进行。所以,我们对网络教育资源的开发与应用也需要通过软件工程的方法与思想去组织。高校在具体开发应用网络教育资源时,需要将软件工程开发方法与教学设计方法有机融合在一起。网络教育资源的设计核心,就是需要按照教学设计方法来对网络教育资源的教学过程、教学内容等进行控制。我们在具体开发网络教育资源时,需要遵循软件工程的基本方法,有效利用软件工程开发思想与开发技术来提升网络教育资源的开发效率,提高网络教育资源的实际质量。

3.开发应用软件工程网络教育资源的基本流程

3.1需求分析

高校开发应用软件工程网络教育资源,首先是建立在软件工程硕士论文实践教学需求的基础之上。工程设计开发的起点便是需求分析,这也是软件工程开发与应用中的一个重要环节。高校教师在实施软件工程教学的过程中,需要以用户的需求为导向,根据市场变化情况来调整教学策略。在开发应用网络教育资源的过程中,需要利用需求分析理论来有效把握住用户的心理,能够通过市场分析来把握市场的需求,从而才能有效整合教育资源,优化网络教育资源的配置,避免产生重复建设的现象。需求分析的实际结果,通常会直接影响到网络教育资源在设计阶段对各类媒体的选择、教学情景的设置、教学策略的制定上面。因此,高校的软件工程专业教师只有在充分把握教学需求的基础上,才能根据学生的实际情况来确定网络教育资源的开发类型与开发主题,从而根据开发应用软件工程网络教育资源的基本提纲来实现对资源的整体规划,进而在软件工程实践教学过程中,使资源利用达到最大化与最优化。

3.2教学设计

3.3设计结构功能

设计结构功能主要是为了构建网络教育资源各个单元模块的基本框架,同时对各类教学素材进行细化,使得开发出的软件工程网络教育资源具有清晰、明确的层次结构,符合软件工程教学内容的内在逻辑,也能够契合学生的思维特点与认知方式。因为网络教育资源通常是以模块的形式呈现的,这就要求教师将教育资源的应用控制在学生能够理解与记忆的范围内,从而按照一定的教学程序进行优化组合。

THE END
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2.社区Edge AI是边缘计算的研究方向之一,它将人工智能算法和模型推送到边缘设备,使其具备处理复杂数据的能力。随着硬件的不断进步,越来越多的智能设备能够在本地进行推理和决策,而无需将数据发送到云端。Intel和NVIDIA等公司也在加速边缘计算硬件的研发,提升计算能力以应对复杂的AI任务。 https://open.alipay.com/portal/forum/post/192201027
3.中国建设银行申请数据分析方法相关专利,能解决无法及时有效识别和发专利摘要显示,本申请提供了一种数据分析方法、装置、设备、介质及产品。属于网络安全技术领域,该方法包括:获取各机构报送的各机构的从业人员的行为数据;对行为数据进行数据清洗和数据格式转换后,存入空白数据集中,得到行为数据集;采用关联规则挖掘算法挖掘行为数据集中行为数据之间的关联性,得到目标关联规则;根据聚类分析算https://www.163.com/dy/article/JJN5Q8DK0519QIKK.html
4.科学网—人工智能赋能科学与工程前沿——知识与数据融合之径人类的认知过程是从数据、信息、知识到智慧螺旋上升的,数据驱动的人工智能在这段时间已明显发现短板,数据和物理规律、数据与模型、物理信息神经网络等等旨在知识和数据双驱动的人工智能被提上日程。 但知识与数据如何双驱动属于探索的“前沿”。在数据集、特征工程、激活函数、网络结构(比如,约束条件,网络参数)、损失函https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=32670&do=blog&id=1465224
5.恒生活:人工智能升级传统商业智能太原新闻网在商业智能中,AI可以通过自动化数据挖掘、实时数据分析等技术,为企业提供更加及时、准确的数据支持和分析结果。 三、人工智能升级商业智能的优势 提高效率和准确性 AI技术能够自动化处理大量数据,提高数据处理和报表生成的效率。 AI的预测和决策支持功能能够为企业提供更加准确的业务洞察和决策依据。 http://www.tynews.com.cn/system/2024/12/16/030834478.shtml
6.电子商务运营与管理练习题库及答案3. 在电子商务运营中,客户关系管理主要包括客户信息管理。() 4. 电子商务运营策略包括安全策略。() 5. 电子商务运营成功的关键因素是广告投放。() 6. 电子商务运营的法律法规包括《中华人民共和国反不正当竞争法》。() 7. 电子商务运营中的知识产权保护措施包括数据挖掘。() 8. 电子商务运营中的物流管理不包https://wenku.baidu.com/view/0c23642ede88d0d233d4b14e852458fb760b38d3.html
7.10.ChatGPT实战:10个实用技巧和窍门(10/10)简洁性:用户不需要进行复杂的查询操作,只需提出问题即可。 扩展性:如果需要更详细的信息,可以通过调整max_tokens参数来增加生成文本的长度。 使用ChatGPT快速获取信息的技巧可以应用于多种场景,包括学术研究、市场分析、技术问题解答等,大大提高了信息检索的效率和便捷性。 https://cloud.tencent.com/developer/article/2478408
8.数据挖掘主要包含哪些功能?数据挖掘的功能数据挖掘的功能主要包括,数据分类、数据估计、数据预测、数据关联分组、数据聚类,及数据循序样式采矿等六大功能。 数据分类 数据分类为数据挖掘中常见的功能之一,顾名思义即是将分析对象依不同的属性分类加以定义,建立不同的类组。数据挖掘中的分类是指针对未发生的结果进行预测分类,主要包括归纳和推论两步骤,其主要目https://blog.csdn.net/duozhishidai/article/details/87968943
9.数据挖掘的功能不包括下列哪种分析?A聚类分析B关联分析C数据挖掘的功能不包括下列哪种分析? A、聚类分析 B、关联分析 C、挖掘分析 D、分类分析 点击查看答案进入小程序搜题 你可能喜欢 霍兰德职业倾向测验结果不是简单的类型对应,这一测试只提供了一些适合的职业方向,并不代表最终的定位。( ) 点击查看答案进入小程序搜题 ( )由电位移矢量和电场强度的关系式可知,二者https://m.ppkao.com/wangke/daan/a0fbb091e7a44f7f9c79fcf582a2db67
10.数据挖掘的功能不包括()A聚类B概念描述C偏差检测D数据存储数据挖掘的功能不包括( )A.聚类 B.概念描述 C.偏差检测 D.数据存储该题目是单项选择题,请记得只要选择1个答案!正确答案 点击免费查看答案 试题上传试题纠错TAGS数据挖掘发掘功能不包括聚类概念描述 关键词试题汇总大全本题目来自[12题库]本页地址:https://www.12tiku.com/newtiku/919819/27403562.htmlhttps://m.12tiku.com/newtiku/919819/27403562.html
11.数据挖掘论文1.Intelligent Miner这是IBM公司的数据挖掘产品,它提供了很多数据挖掘算法,包括关联、分类、回归、预测模型、偏离检测、序列模式分析和聚类。有2个特点:一是它的数据挖掘算法的可伸缩性;二是它与IBM/DB/2关系数据库系统紧密地结合在一起。 2.EineSet是由SGI公司开发的,它也提供了多种数据挖掘方法,包括关联分析和https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
12.数据挖掘的主要功能包括()。数据挖掘的主要功能包括( )。 A. 关联分析 B. 趋势分析 C. 分类和预测 D. 聚类分析 E. 离群点分析 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 参考答案: A C D E 复制 纠错 参考解析: 关联分析;分类和预测;聚类分析 AI解析https://www.shuashuati.com/ti/066734b2c76544febe60ea86e6715b2f.html
13.数据仓库和数据挖掘12篇(全文)(一) 数据挖掘的功能特征 (1) 自动预测趋势和行为:数据挖掘摒弃了以往的采用大量手工方式分析问题的路线, 能够自动的从大型的数据库中找到预测性信息。迅速而直接的根据数据本身, 得出结论。 (2) 关联分析:数据关联是数据库中一类存在的可被发现的重要知识。假若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性, 就可以称https://www.99xueshu.com/w/ikeyy9nb2adc.html
14.急诊业务系统有哪些功能急诊科需要对患者的病情、治疗效果以及医疗资源的利用情况进行统计分析,以便及时发现并解决存在的问题。系统可以提供常规的统计分析功能,包括患者的年龄段、病种分布、病床使用率等等。 小标题二:数据挖掘分析 通过对急诊科的大量数据进行挖掘和分析,可以发现一些隐藏的规律和特征,为急救工作提供更加精准的指导和支持。系统https://h.chanjet.com/ask/c56fea98ed6b6.html
15.2022年泸州公需科目答案51教学网2.信息检索和数据挖掘都是从数据中发现有价值的“东西"A.正确 正确答案:A 3.百度搜索引擎是一个集信息控集、信息存储、信息组织。信息交流等信息功能为-体的,具备强大信息辅助功能的网络信息工具。A.正确 正确答案:A 4.本讲是到习近平总书记在党的十九大报告中指出:“有事好商量众人的事情由众人商量是人民民主https://www.51jiaoxue.cn/post/1321.html
16.大连理工大学学科评价中心数据库与数据平台简介2.2数据挖掘功能 数据挖掘功能主要包括学科研究方向分析、高层次人才分析、学科诊断性分析、学科发展趋势分析。 图2-3展示了数据库的学科方向分析功能,主要通过带有论文关键字和教师姓名的中外文学术论文数据,借用知识图谱等分析工具,分析不同高校某一学科的领域及研究热点。该功能还能实现研究领域和热点的地区与全国对比、http://xkpj.dlut.edu.cn/info/1072/1599.htm
17.怎么激活RapidMiner数据挖掘软件RapidMiner安装激活教程详解今天新片场素材小编给大家分享得是RapidMiner 9的激活教程,此教程可以帮助大家,只需要简单的复制粘贴即可免费使用全部功能,下面有详细的激活教程,需要的朋友不要错过哦! RapidMiner下载地址: RapidMiner(数据挖掘) v9.10 32位 英文破解版 附激活教程 类型:数据库类 https://edu.xinpianchang.com/article/baike-1672.html
18.样题47.箱式穿梭车系统组成不包括()。 储存与搬运系统 发货系统 托盘式穿梭车系统 收货系统 48.()借鉴仿生学思想,用数学语言抽象描述知识,用以模仿生物体系和人类的智能机制。 自动识别技术 物流仿真技术 人工智能技术 数据挖掘技术 49.()是指企业必须拥有的终极信念,是企业哲学中起主导性作用的重要组成部分。 核心价值https://www.wjx.cn/jq/98260724.aspx
19.单细胞分析的相关数据库教程其中scRNASeqDB主要收录的是来自GEO的生物医学单细胞测序数据。 CellMarker:CellMarkers可以查看不同细胞群体的marker基因,或者输入一个基因,数据库就可以告诉我们该基因属于哪种组织、哪种细胞。 ArrayExpress:这个数据库的优势在于能够做简单数据挖掘,有专门的单细胞测序板块、方便用户使用有整理好的数据供下载分析挖掘,http://m.yunbios.net/Database-on-single-cell-analysis.html
20.数据挖掘有哪些功能导读随着大数据发展越来越好,数据挖掘成为了未来发展的一大趋势,数据挖掘和分析技术在各行业发挥着重要作用,小编为大家整理了数据挖掘的具体功能介绍,一起来看看吧。 数据挖掘有哪些功能: 数据挖掘通过预测未来趋势及行为,做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识,主要有以下五https://www.baijiao.org/school/zhengzhouxinyingdajiaoyu/news/14499.html
21.定量数据分析工具有哪些帆软数字化转型知识库SAS提供了丰富的统计分析和数据挖掘功能,包括描述统计、回归分析、时间序列分析、因子分析、聚类分析等。SAS的核心功能是其强大的数据处理和分析能力,用户可以通过编写SAS程序对数据进行处理和分析。SAS还支持多种数据格式的导入和导出,包括Excel、CSV、TXT等,用户可以方便地将数据导入到SAS中进行分析。https://www.fanruan.com/blog/article/107356/