24、面向对象软件工程与业务解决方案的前沿探索

面向对象软件工程与业务解决方案的前沿探索

1. 引言

随着互联网成为商业交易的重要媒介,电子商务日益盛行。任何拥有信用卡和联网设备的人都可能成为潜在客户,这促使企业纷纷投身电子商务领域。为实现这一目标,构建基于网络、具有吸引力且技术稳健的应用程序至关重要。目前,软件行业投入大量资金研究新工具和开发方法,以合理成本构建这些应用。同时,面向对象和基于组件的解决方案展现出良好前景,不过应用的复杂性也在增加,涉及架构、安全、服务质量等多方面的异质性问题。

2. QAOOSE 研讨会

2.1 研讨会概况

QAOOSE 研讨会邀请了研究人员和学生围绕相关主题开展研究,并分享成果。

2.2 贡献论文列表

  • 展示的立场论文
    • 《Extending Software Quality Predictive Models Using Domain Knowledge》,作者 Houari Sahraoui、Mohamed Adel Serhani 和 Mounir Boukadoum
    • 《Empirical Validation of Measures for Class Diagram Structural Complexity through Controlled Experiments》,作者 Marcela Genero 和 Mario Piattini
    • 《A Change Impact Model Encompassing Ripple Effect and Regression Testing》,作者 Hind Kabaili、Rudolf K. Keller 和 F. Lustman
    • 《Measuring Quality of Database Schemas by Reviewing Concept, Criteria and Tools》,作者 Olaf Herden
    • 《Towards a Model for Object - Oriented Design Measurement》,作者 Ralf Reissing
    • 《Towards a Metrics Suite for Evaluating Factorization and Generalization in Class Hierarchies》,作者 M. Dao、M. Huchard、H. Leblanc、T. Libourel 和 C. Roume
  • 接受但未展示的立场论文
    • 《Estimating Relative Size When Alternative Designs Exist》,作者 D. Janaki Ram 和 S.V.G.K. Raju
    • 《A Quantitative Assessment of the Complexity of Static Conceptual Schemata for Reference Types of Front - Office》,作者 Geert Poels、Guido Dedene 和 Stijn Viaene
  • 教程技术报告 :《Using OCL to Formalize Object Oriented Metrics Definitions》,作者 Fernando Brito e Abreu

2.3 参会人员列表

姓名 所属机构 邮箱地址
Brito e Abreu, Fernando UNL & INESC, Portugal fba@inesc.pt
Dao, Michel France Télécom R&D, France michel.dao@francetelecom.com
Genero, Marcela University of Castilla - La Mancha, Spain mgenero@inf - cr.uclm.es
Herden, Olaf OFFIS, Germany olaf.herden@offis.de
Josset, François Xavier BOUYGUES, France fxjosset@bouygyes.com
Kabaili, Hind University of Montreal, Canada kabaili@iro.umontreal.ca
Lahire, Philippe University of Nice, France philippe.lahire@unice.fr
Libourel, Therese LIRMM, France libourel@lirmm.fr
Piattini, Mario University of Castilla - La Mancha, Spain mpiattini@inf - cr.uclm.es
Poels, Geert VLEKHO Business School, Belgium gpoels@vlekho.wenk.be
Reissing, Ralf University of Stuttgart, Germany reissing@informatik.uni - stuttgart.de
Roume, Cyril LIRMM, France roume@lirmm.fr
Sahraoui, Houari University of Montreal, Canada sahraouh@iro.umontreal.ca
Van Belle, Werner Vrije Universiteit Brussel, Belgium werner.van.belle@vub.ac.be

3. WOOBS 研讨会

3.1 研讨会简介

ECOOP’01 面向对象业务解决方案研讨会(WOOBS)并非纯粹的学术会议,而是产业界和学术界人士交流想法、经验并建立关系网络的活动。会议有关于服务质量的特邀演讲、十二场展示以及热烈的讨论。主要结论强调了多组织基于网络系统在当今电子商务世界的重要性,引出了面向网络编程这一跨学科范式的研究。

3.2 特邀演讲

特邀演讲嘉宾 Kurt Geihs 教授是柏林工业大学计算机科学教授,研究集中在分布式系统和操作系统。他在演讲中强调了服务质量(QoS)在下一代电子商务应用开发中的重要性,这对传统中间件设计原则提出了挑战。他围绕 MAQS 和 QCCS 两个项目展开讨论:
- MAQS 项目
- 目标 :将 QoS 问题集成到面向对象的中间件(如 CORBA)中。
- 设计/实现阶段 :需提供合适格式的 QoS 规范,便于协商、监控和适应,并能映射到编程语言。
- 运行阶段 :QoS 感知交互分为连接建立、交互和关闭三个步骤。连接建立时,客户端和服务器协商服务质量;交互时进行监控,必要时重新协商;交互结束后释放资源并计费。
- 成果 :基于 MAQS 项目构建了 QoS 集成框架原型,核心是扩展的 CORBA IDL(QIDL),用于定义 QoS 接口。团队用该框架构建了多个 QoS 工件,如多播和组管理协议、流和负载均衡机制,负载均衡成果应用于与德国银行的合作项目。
- 当前工作 :完善构建实际应用所需的基础设施,改进协商组件以适用于开放分布式系统。
- QCCS 项目
- 目标 :研究基于组件的软件开发新方法,使 QoS 问题能独立于功能进行建模。
- 质量方面 :处理功能行为、结构属性、同步属性和使用约束等质量问题。
- 合同分类 :基本合同(定义语法接口)、同步合同(规定不同节点组件的同步协作)和 QoS 合同(描述性能或可靠性等问题)。
- 案例 :以数据库复制数据为例,客户端可根据需求选择不同的 QoS 合同。
- 技术应用 :采用面向方面编程(AOP)分离 QoS 问题和功能,结合 UML 多视图建模能力和 OCL 规范合同。
- 验证应用 :将方法和工具应用于工作流系统和基于互联网的信息系统进行验证。

3.3 贡献论文

提交了四十多篇论文,经评审后十三篇被接受展示:
- 《On Defining and Building Object - Oriented Views for Advanced Applications》 :当代信息系统需访问公司/机构内不同格式和复杂度的数据,数据异质性导致访问困难。有虚拟和数据仓库两种集成方法,对象导向视图在集成复杂结构数据方面有前景。论文介绍了对象导向视图在对象关系数据仓库系统中的概念、物化和维护问题,以及实现的原型系统和实验结果。
- 《CBR - BDI Agents for an E - Commerce Environment》 :展示了如何使用基于案例推理系统构建深思熟虑的代理,介绍了深思熟虑的代理和基于案例推理系统。

下面用 mermaid 绘制一个简单的流程图,展示 MAQS 项目运行阶段 QoS 感知交互的步骤:

graph LR
    A[连接建立] --> B[交互]
    B --> C[关闭]
    A -->|协商服务质量| D(客户端)
    A -->|协商服务质量| E(服务器)
    B -->|监控| F{是否需重新协商}
    F -->|是| G[重新协商]
    F -->|否| B
    C --> H[释放资源]
    C --> I[计费]

4. 技术分析与对比

4.1 不同项目技术对比

项目 目标 关键技术 应用场景
MAQS 将 QoS 集成到面向对象中间件 基于 MICO 实现的 QIDL 扩展 分布式系统,如与德国银行合作的投资银行应用
QCCS 独立建模 QoS 进行组件化软件开发 面向方面编程(AOP)、UML 多视图建模、OCL 规范 工作流系统、互联网信息系统

4.2 数据集成方法对比

方法 优点 缺点 适用场景
虚拟方法 灵活,无需物理存储数据 性能可能受数据源影响 数据实时性要求高,数据源变化频繁
数据仓库方法 查询性能好 数据更新可能不及时 数据分析为主,对数据实时性要求不高

5. 实际应用与案例分析

5.1 MAQS 项目在银行业的应用

在与德国银行的合作项目中,MAQS 项目的负载均衡机制发挥了重要作用。以下是具体的应用步骤:
1. 需求分析 :银行分析投资银行应用的性能瓶颈,确定需要提高响应时间的业务场景。
2. 框架部署 :将基于 MAQS 项目构建的 QoS 集成框架部署到银行的系统环境中。
3. 参数配置 :根据银行的业务需求和系统资源,配置 QIDL 中定义的 QoS 参数。
4. 测试与优化 :进行系统测试,根据测试结果调整参数,优化负载均衡效果。
5. 上线运行 :将优化后的系统正式投入使用,持续监控系统性能。

5.2 QCCS 项目在工作流系统中的应用

QCCS 项目在工作流系统中的应用流程如下:
1. 组件设计 :根据工作流系统的业务流程,设计具有不同功能的组件。
2. 合同定义 :为每个组件定义相应的合同,包括基本合同、同步合同和 QoS 合同。
3. AOP 应用 :使用面向方面编程(AOP)技术,将 QoS 相关的代码与功能代码分离。
4. UML 建模 :利用 UML 的多视图建模能力,对系统进行整体建模。
5. OCL 规范 :使用 OCL 对合同中的操作进行规范,确保组件的行为符合预期。
6. 系统集成与测试 :将设计好的组件集成到工作流系统中,进行系统测试和优化。

6. 未来趋势与展望

6.1 技术趋势

  • 面向网络编程 :随着多组织基于网络系统在电子商务中的重要性日益凸显,面向网络编程将成为未来的研究热点。它将整合多种技术,如代理、面向方面编程、数据库等,以满足复杂的业务需求。
  • 服务质量优化 :服务质量(QoS)将继续是电子商务应用开发的关键因素。未来的研究将致力于提高 QoS 管理的效率和灵活性,以应对不断变化的网络环境和业务需求。
  • 跨学科融合 :软件工程将与其他学科,如管理学、经济学等进行更深入的融合,以解决复杂的业务问题。

6.2 应用前景

  • 电子商务 :面向对象和基于组件的解决方案将进一步推动电子商务的发展,提高应用的性能和可维护性。
  • 企业信息系统 :在企业信息系统中,多组织基于网络系统的应用将越来越广泛,促进企业间的协作和信息共享。
  • 智能代理 :智能代理技术将在电子商务和企业信息系统中发挥重要作用,实现自动化的业务流程和决策支持。

下面用 mermaid 绘制一个流程图,展示未来技术趋势与应用前景的关系:

graph LR
    A[面向网络编程] --> B[电子商务]
    A --> C[企业信息系统]
    A --> D[智能代理]
    E[服务质量优化] --> B
    E --> C
    E --> D
    F[跨学科融合] --> B
    F --> C
    F --> D

综上所述,面向对象软件工程和业务解决方案在电子商务和企业信息系统领域具有广阔的应用前景。通过不断探索和研究新的技术和方法,我们可以更好地应对日益复杂的业务需求和技术挑战。

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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。 学术研究创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI安全工程的结合。 培训教育: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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