期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
CoPenML:基于XML的笔式用户界面构件体系结构
被引量：
5
1
作者
李杰
秦严严
+1 位作者
田丰
戴国忠
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2005年第7期1143-1152,共10页
笔式用户界面在许多领域得到了广泛应用,但现有的笔式界面技术不能支持高层次、多领域的可视化界面制作,很难实现面向软件构件的重用.因而提出一个新的解决方案,面向构件的体系结构CoPenML.该方案基于XML语言抽象描述了笔式界面的配置组...
笔式用户界面在许多领域得到了广泛应用,但现有的笔式界面技术不能支持高层次、多领域的可视化界面制作,很难实现面向软件构件的重用.因而提出一个新的解决方案,面向构件的体系结构CoPenML.该方案基于XML语言抽象描述了笔式界面的配置组成.可用于快速生成界面原型及二次开发接口,并且在系统实现级以及场景图级两个层面上实现软件构件的重用.设计了CoPenML的体系结构并给出了界面描述语言规范.最后开发了基于CoPenML的笔式界面制作环境以及相关工具.结果表明该方案对于笔式用户界面制作是十分有效的.
展开更多
关键词
笔式用户界面
CoPenML
构件式开发
声明性语言
软件重用
XML模式
在线阅读
下载PDF
职称材料
面向AI的数据管理技术综述
被引量：
30
2
作者
李国良
周煊赫
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期21-40,共20页
人工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中.然而,现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战:第一,现有的AI技术使用门槛高,依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序,因此很难被广泛应用到非计算机领...
人工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中.然而,现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战:第一,现有的AI技术使用门槛高,依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序,因此很难被广泛应用到非计算机领域;第二,现有的AI算法训练效率低,造成了大量计算资源的浪费,甚至延误决策时机;第三,现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据,如果数据质量较低,可能带来计算结果的错误.数据库技术可以有效解决这3个难题,因此目前,面向AI的数据管理得到了广泛关注.首先给出AI中数据管理的整体框架,然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面,最后展望未来的研究方向和所面临的挑战.
展开更多
关键词
数据管理技术
人工智能
声明性语言
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
CoPenML:基于XML的笔式用户界面构件体系结构
被引量：
5
1
作者
李杰
秦严严
田丰
戴国忠
机构
中国科学院软件研究所人机交互技术与智能信息处理实验室
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2005年第7期1143-1152,共10页
基金
国家"九七三"重点基础研究发展规划基金项目(2002CB312103)
文摘
笔式用户界面在许多领域得到了广泛应用,但现有的笔式界面技术不能支持高层次、多领域的可视化界面制作,很难实现面向软件构件的重用.因而提出一个新的解决方案,面向构件的体系结构CoPenML.该方案基于XML语言抽象描述了笔式界面的配置组成.可用于快速生成界面原型及二次开发接口,并且在系统实现级以及场景图级两个层面上实现软件构件的重用.设计了CoPenML的体系结构并给出了界面描述语言规范.最后开发了基于CoPenML的笔式界面制作环境以及相关工具.结果表明该方案对于笔式用户界面制作是十分有效的.
关键词
笔式用户界面
CoPenML
构件式开发
声明性语言
软件重用
XML模式
Keywords
Pen UI
CoPenML
component-based development
declarative language
reuse of software
XML schema
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
面向AI的数据管理技术综述
被引量：
30
2
作者
李国良
周煊赫
机构
清华大学计算机科学与技术系
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期21-40,共20页
基金
国家自然科学基金(61925205,61632016)。
文摘
人工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中.然而,现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战:第一,现有的AI技术使用门槛高,依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序,因此很难被广泛应用到非计算机领域;第二,现有的AI算法训练效率低,造成了大量计算资源的浪费,甚至延误决策时机;第三,现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据,如果数据质量较低,可能带来计算结果的错误.数据库技术可以有效解决这3个难题,因此目前,面向AI的数据管理得到了广泛关注.首先给出AI中数据管理的整体框架,然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面,最后展望未来的研究方向和所面临的挑战.
关键词
数据管理技术
人工智能
声明性语言
Keywords
data management technology
artificial intelligence
declarative language
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CoPenML:基于XML的笔式用户界面构件体系结构
李杰
秦严严
田丰
戴国忠
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2005
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向AI的数据管理技术综述
李国良
周煊赫
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
30
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
