14、面向组件编程与高级关注点分离研讨会成果解读

面向组件编程与高级关注点分离研讨会成果解读

在软件开发领域,面向组件编程和高级关注点分离是两个备受关注的话题。相关的研讨会汇聚了众多专家和学者,共同探讨这两个领域的最新进展和挑战。

面向组件编程研讨会

WCOP 2001 研讨会明确聚焦于软件架构与组件软件之间的联系,探讨它们是否是同一事物的两面。会议设置了严格的参与规则,参会人数限制为 25 人,需提交立场声明并通过审核,且每个通过审核的提交最多两名作者可参与。

本次研讨会收到了来自 9 个国家的 17 篇高质量论文,其中 15 篇被接受并在会议上展示和发表。约 35 名来自世界各地的参与者参加了此次研讨会。会议安排了四个上午的展示环节、一个下午的分组讨论环节以及一个总结下午分组讨论结果并探讨未来方向的环节。

展示环节

展示环节分为四个部分,涵盖了容器、动态重新配置、一致性和质量等方面。
- 容器 :该部分有三篇论文。Ralf Reussner 的论文引入了参数化契约的概念,认为若能表达参数依赖,更细粒度的组件将成为可能;Denis Conan 等人的论文探讨了在容器中集成非功能属性,以解决技术和业务生命周期要求之间的不匹配问题;Ran Rinat 和 Scott Smith 的论文介绍了他们的 Cell 项目,细胞组件具有独特的后期链接时间接口,支持组件实例按需发现和连接。
- 动态重新配置 :此部分有四篇论文。Pascal Costanza 的论文关注对象的动态替换,提出分离对象身份和实现类的关键思想;Chris Salzmann 的论文考虑了适用于广域组件系统的架构抽象,确定了沙箱、通

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
一、基础信息 数据集名称:可回收材料目标检测数据集 图片数量: - 训练集:7,701张图片 - 验证集:733张图片 - 测试集:367张图片 - 总计:8,801张图片 分类类别: - carton(纸板):常见可回收包装材料 - metal(金属):如铝罐和铁制品等可回收金属 - papel(纸):纸张类可回收材料 - plastico(塑料):塑料瓶和容器等可回收塑料 - vidrio(玻璃):玻璃瓶和罐等可回收玻璃 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动识别和分类可回收材料的AI模型,用于智能垃圾桶或回收站,提升垃圾处理效率。 环保可持续发展应用: 集成至环保设备或移动应用,提供实时材料识别功能,促进垃圾分类和资源回收,支持绿色倡议。 学术工业研究: 支持计算机视觉在环境科学和废物管理领域的研究,推动AI技术在环保中的创新应用。 教育培训: 可用于学校或社区项目,作为垃圾分类教育的视觉辅助工具,提高公众环保意识。 三、数据集优势 精准标注多样性: 标注采用YOLO格式,确保边界框定位准确,类别覆盖五种常见可回收材料,具有高度实用性。 数据规模合理: 拥有超过8,000张图片,训练集、验证集和测试集分布均衡,支持有效的模型训练和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),可直接用于目标检测模型开发,加速应用部署。 环保价值突出: 专注于可回收材料识别,有助于减少垃圾污染、促进循环经济,具有显著的社会和环境效益。
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