15、系统需求细化与用例分析

系统需求细化与用例分析

1. 投资回报计算需求细化

1.1 需求背景

在完成用例的初步填充工作后,系统的基本架构仍分为数据收集和报告两部分。其中,投资回报报告这一重要部分值得深入研究。投资回报数据用于描述投资的表现,物业经理通过计算来评估投资绩效,并预测投资变化(如提高租赁价格)对绩效的影响。内部收益率(IRR)是完成这项任务的标准商业计算方法,过去运营经理在电子表格中计算IRR,这一过程耗时且易出错,因此有必要在系统中添加此计算功能。

1.2 初始用例:计算内部收益率(IRR)

用例名称 计算内部收益率(IRR)
描述 IRR是基于定期现金流的标准商业计算,用于描述投资回报率(%),此计算将用于多个报告。
参与者 报告用例
触发条件 生成包含IRR的报告。
前置条件 完成此计算需要一组现金流,其中至少包含一个负现金流。
基本事件流程 1. 系统检查所需数据是否可用:
a. 序列中的第一个现金流必须为负。
b. 现金流必须形成定期序列(如每月、每周、每年等)。
c. 注意,在程序员
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 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:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 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,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究教育: 支持计算机视觉环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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