InfoQ中文站第47周精彩新闻回顾

本周技术亮点包括Qi4j引入面向组合编程、微软发布VisualStudio2008和.NETFramework3.5、Ruby.NET提升互操作性并新增窗体设计器支持、OASIS举办OpenCSA在线研讨会、探讨测试驱动开发与需求的关系以及WorldReady的Internet服务总线概念。

InfoQ中文站第47周最佳新闻回顾,包括《Qi4j提出面向组合编程思想》、《微软发布Visual Studio 2008和.NET Framework 3.5》、《Ruby.NET 0.9改善.NET互操作,并添加窗体设计器支持》、《OASIS发布了OpenCSA在线研讨会》、《测试驱动开发?还是测试驱动需求?》和《World Ready的Internet服务总线》等。

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Java:Qi4j提出面向组合编程思想
本周Rickard Oberg在oredev上宣布推出Qi4j,并宣称“类已死,接口万岁”。Qi4j带来了面向组合编程的新思想,提出类中不再放有任何的行为,取而代之的是,类成为混入(mixins)的‘组合’,并在类中使用标注定义接口。

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.NET:微软发布Visual Studio 2008和.NET Framework 3.5
今天微软向开发者们发布了Visual Studio 2008和.NET Framework 3.5。这次发布比预计要大大提前,而且包含了之前许诺的所有特性。

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Ruby:Ruby.NET 0.9改善.NET互操作,并添加窗体设计器支持
Ruby.NET项目刚刚发布了0.9版本,它可以将Ruby源代码编译在.NET CIL之上运行。新的版本改善了与.NET平台集成,并且几乎完全实现了Ruby的标准库。在发布的同时,Ruby.NET提供了可以集成在Visual Studio之上的窗体设计器,以帮助开发者构建具备GUI界面的Ruby应用。

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SOA:OASIS发布了OpenCSA在线研讨会
为了进一步帮助传播SCA标准化成果和对社区进行培训,OASIS围绕OpenSCA的各种规范宣布了一系列在线研讨会。

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Agile:测试驱动开发?还是测试驱动需求?
从哪开始练习测试驱动开发?和需求一起,还是设计?或者是另一种方式,自顶向下或向底向上?当你不用代码写第一个测试时,这个测试应该怎么表现出来呢?在敏捷社区中,这两种方法都被实践过,但在如何提供更大的价值这一点上没有达成一致。

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Architecture:World Ready的Internet服务总线
IT圈里从来不缺少概念,虽然ESB(Enterprise Service Bus)已经被提出快8年了,但在众多厂商的追捧下,Enterprise-class似乎有些过时了,取而代之的是world ready,相应的ESB也升级为ISB(Internet Service Bus)。

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【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 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、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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