全国高校软件测试开发教育峰会在昆举办

1月27日,全国高校软件测试开发教育峰会在昆明举行,专家们分享了软件测试新趋势,强调高校在人才培养中的关键角色,探讨了产教融合和深化实践的重要性,为软件测试行业的发展贡献力量。

本文转自掌上春城讯

1月27日,全国高校软件测试开发教育峰会在昆明举办,来自全国40余所高校的专家、学者和业界人士齐聚一堂,分享最新软件测试开发趋势,探讨相关教育和实践的未来发展。

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软件是新一代信息技术的灵魂,是数字经济发展的基础,是制造强国、网络强国、数字中国建设的关键支撑,软件测试是保障软件质量的重要环节。为了推动软件测试开发行业的发展,增强软件测试开发技术、项目实践与教学经验的交流,云南大学软件学院、中国劳动关系学院计算机学院、东莞理工学院计算机科学与技术学院、河北工程技术学院软件学院、测吧(北京)科技有限公司特联合主办本次全国高校软件测试开发教育峰会。

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峰会上,中国劳动关系学院计算机学院院长周百顺、河北工程技术学院软件学院院长赵冬梅、东莞理工学院计算机科学与技术学院副院长刘文果等专家分别进行了致辞。赵冬梅在致辞中表示,高校在软件测试开发人才培养方面发挥着重要的作用。通过峰会的深度交流,希望行业专家和同仁能够充分发挥自身优势和作用,进一步加强与企业行业协会等相关单位的合作,建立实验平台、联合实验室等合作平台,加强软件测试开发教育教学实践环节,提高学生实操能力和实践能力,培养更多适应行业需求的高素质软件测试开发人才。

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同济大学特聘教授朱少民、中国劳动关系学院计算机学院副教授张伟等多位专家、学者分别围绕智能时代软件测试专业人才的培养、软件测试课程体系构建与毕业生能力培养、面向未来职业发展的软件测试教育与实践、产教融合软件测试人才培养模式、深度学习在软件测试中的应用、基于“赛教融合”的软件测试人才培养教学探索、面向高水平应用的软件测试试验教学探索等主题进行深入交流和分享。

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此外,峰会期间,还由企业嘉宾进行了师资培训;由高校专家进行了教学交流,让与会者充分了解软件测试开发领域的最新教学成果和实践教学经验;《火焰杯》软件开发选拔赛组委会还为对大赛做出努力的专家、学者颁发“卓越贡献奖”。

测吧(北京)科技有限公司项目总监王雪冬表示,本次峰会不仅让参会者分享了最新的软件测试开发趋势,以及探讨相关教育和实践的未来发展,还促进了高校之间的交流与合作,为推动软件测试开发领域的发展提供了平台 ,为软件测试开发行业的高质量发展贡献了力量。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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