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软件导刊
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高建平

月刊

1672-7800

softwaerguide@163.com

027-87821070

430071

湖北武汉洪山路2号湖北科教大厦D座5楼

软件导刊/Journal SoftWare Guide
查看更多>>《软件导刊》杂志是2002年经国家科技部和国家新闻出版总署批准，由湖北省科技厅主管、湖北省信息学会主办的全国性计算机软件类学术期刊。《软件导刊》杂志以服务计算机软件事业为使命，以“引领软件学科发展方向，响应软件产业发展潮流”为办刊宗旨，积极反映软件学科的新理论、新方法、新技术，把握学科发展趋势，促进学术交流，推动产业发展。
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    大数据应用云平台在重大疫情防控中的应用

    彭锋宋文欣孙浩峰刘丹...
    1-6页
    查看更多>>摘要：为了应对突如其来的新冠疫情,实现最大化的应急防控,积极响应"推进健康中国建设"号召,武汉市实施"智慧健康"项目,建立可持续发展的医疗服务平台.采用最新私有云平台架构与容器技术,实现医疗应用的PaaS平台,并将整个集群作为资源池支持弹性扩展,实现在多用户环境下资源共享.利用智领云BDOS大数据操作系统提供的微服务架构及统一的微服务发布应用、运维与监控平台,实现从负载均衡到缓存等多种中间件的系统集成.结果表明,在新冠疫情期间,系统在两天内实现快速弹性扩容,支撑数百万人在线核酸检测结果查询,系统资源使用率从10％增长到50％,系统支持弹性扩展,从三年规划变为一年规划,并实现按需扩容.基于容器化的PaaS云平台架构在进行应用级资源配置与共享时,能够有效解决资源利用率低的难点.

    大数据云平台容器化疫情防控智慧医疗

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    大数据服务平台下的应急响应物资调度优化研究

    李季明
    7-12页
    查看更多>>摘要：在抗击新型冠状病毒肺炎的战役中,大数据服务平台除了在疫情追踪、数据分析中发挥重要作用,作为后备保障的中坚力量,在物资综合调度方面也为抗疫提供了有力支撑.由于抗疫防控需要,需创新性采取"商超+社区"无接触式爱心物资配送方式,以保障居民生活物资供应.因此,依靠大数据服务平台,在综合配送过程中运输、库存管理和时间成本的基础上,提出混合整数规划(MIP)模型.由于现实需求的不确定性使配送工作更具挑战.借助随机优化理论,将MIP进一步转化为混合整数随机规划(MISP)模型.通过应急事件数据进行仿真案例实验,结果表明,MISP模型由于受随机需求波动的影响会相应付出一定代价,但可维持较高的稳健性.该模型能够寻找到更优的物资配送路径(服务水平上升5.31％),制订较好的物资配送方案.

    物资配送大数据服务平台路径规划

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    图数据模型及其在疫情追溯领域的应用研究

    沈阳李洪磊陈杰
    13-17页
    查看更多>>摘要：2019年年末爆发的新型冠状肺炎疫情,其蔓延范围和扩散速度给我国各行各业发展与稳定带来重大冲击.在本次疫情防控过程中,为达到"科学防控,精准施控"要求,充分应用大数据技术配合网格搜索和快速核酸检测成为一种有效方式.使用NEO4J图数据库技术建立一个构建基于图数据的疫情追溯数据模型,导入权威机构发布的地区疫情数据,通过该模型的更新、查询以及回溯功能,在短时间内精准定位高风险人群与地区并进行疫情追溯,为奋斗在抗击疫情一线的医务工作者和防疫工作人员提供信息决策支持.

    新冠肺炎疫情追溯图数据模型图数据库NEO4J

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    基于多源异构的医疗数据汇聚方法设计与应用

    徐娟魏子重高妍方包国峰...
    18-23页
    查看更多>>摘要：在当前新冠肺炎疫情下,为做好疫情防控工作、合理安排医疗资源,需以医院全视图数据为视角,完成多源异构医疗数据如患者全视角病历信息、疫情管控信息、卫生统计报表等的汇聚.以山东第一医科大学附属省立医院信息化建设为例,对后关系型数据、文档型数据、非结构化数据,提出基于时间戳、CDC、WebService结合ETL技术的增量汇聚方法,对汇聚的数据进行标准化清洗,实现数据抽取.基于多种增量汇聚方法形成独立的临床信息数据库,存储以病人为中心的全程临床数据,诸如医嘱、电子病历、PACS等临床数据,用于病人的全视图信息共享及用于医院的临床业务监管、BI分析、科研教学支持等.多源异构医疗数据的汇聚方法对建设临床数据中心有重要意义,能满足医院日常运营决策、医疗服务质量、区域医疗单位数据共通,为公共卫生部门决策、疫情管控等场景提供数据辅助决策支撑.

    多源异构数据汇聚数据抽取临床数据中心集成平台

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    基于Django的校园疫情防控系统设计与实现

    徐秀芳夏旻徐森裴森森...
    24-30页
    查看更多>>摘要：2020年初,为应对新冠肺炎疫情,在学校疫情防控小组指导下,紧急开发健康报送系统.根据疫情防控管理需求,分析不同用户权限及其功能,采用Django框架、MariaDB数据库、DCDN全站加速、容器、对象存储等技术,设计开发具有健康报送、个人健康码、地点码、人流预估、轨迹分析、接触人群追踪、数据可视化等功能的校园疫情防控系统,高效整合校园用户健康信息,提供实时可视化图表及风险数据统计,为疫情防控提供决策支持.

    Django校园疫情防控健康报送轨迹分析决策支持

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    大数据、AI平台支撑下的智慧金融产品研发与实践

    陈强代仕娅
    31-39页
    查看更多>>摘要：为提升大数据、人工智能等技术的金融场景应用质效,提高金融服务敏捷化、智能化水平,搭建整合数据采集存储、批流一体化计算能力的大数据基础服务平台,建设集成主流机器学习框架及基础算法模型、具备全流程建模能力的人工智能基础服务平台,并在平台基础上构建场景化数据资产及应用算法模型,推出面向不同业务场景的智能化产品.实践结果表明,不同场景的智能化产品使投研效率提高数十倍,助力理财业务实现15％左右增长,会计风险核查准确率提高到90％以上.基于大数据、AI平台的研发范式,能推动智慧金融产品高效、敏捷落地与应用,有助于推动银行智慧化转型、高质量发展.

    智慧金融大数据平台AI平台垂直架构

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    基于Bi-LSTM和Attention的智能合约分类

    王灿王冬
    40-43页
    查看更多>>摘要：针对区块链技术存在智能合约服务困难问题,提出基于注意力机制和双向长短期记忆神经网络的智能合约分类.运用Bi-LSTM网络从智能合约源代码和账户信息两个角度进行建模,提取出智能合约的最大特征信息.加入注意力机制的Bi-LSTM模型在Dataset-E、Dataset-N和Dataset-EO数据集上正确率分别达到89.8％、87.9％和85.0％,比同样条件下传统的CNN模型提高6.4％、5.5％和3.7％.仿真结果表明该智能合约分类能捕获到关键特征,提高效率和准确度.

    智能合约分类区块链技术双向长短期记忆神经网络注意力机制代码语义特征账户特征

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    NLP在中医医案症状信息自动化抽取中的应用研究

    屈丹丹杨涛胡孔法
    44-48页
    查看更多>>摘要：从自然语言处理技术(NLP)入手,对比TFIDF与Word2vec方法抽取结果,探讨更适用于中医医案症状信息自动化抽取的研究思路,为发展中医医案的自动化分析提供参考.在构建好的医案词典基础上,利用TFIDF与Word2vec方法分别对心系医案数据进行症状抽取,并对结果进行对比分析.在医案中,病人发病往往伴有心悸、胸闷、胸痛、气喘、头晕等症状,且发现症状与症状之间也存在某些联系.实验评估结果表明,Word2vec方法抽取的精确率和召回率均高于TFIDF方法抽取的结果.相比TFIDF方法,将Word2vec方法应用于中医医案症状信息自动化抽取任务中效果更佳.

    中医医案自然语言处理自动化抽取

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    基于长效递归深度卷积网络的实时人物动作识别

    史佳成陈志胡宸王仁杰...
    49-53页
    查看更多>>摘要：为高准确度识别实时人物动作模式,对长效递归卷积网络(LRCN)进行改进,得到长效递归深度卷积网络(LRDCN).LRDCN使用多帧叠加的RGB图像与光流图像作为网络输入,将基于RGB图像的人体动作特征与基于光流图像的人体动作特征进行加权融合,结合卷积神经网络(CNN)对Two-stream算法进行扩展作为最终的人体动作特征,传入长效递归深度卷积网络进行序列学习,得出实时动作序列.在UCF-101和Weizman数据集上训练LRDCN,分别测试单一动作识别准确度与动作序列检测精确度.实验结果表明,神经网络层数增加不会引起梯度爆炸问题,单一动作识别准确率达到91.2％,动作序列识别准确率达到93.8％.LRDCN不仅能精确识别单个动作及动作序列,并且对长视频序列有较高的适应性.

    人物动作识别深度学习特征提取动作分类序列学习

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    基于深度卷积生成对抗网络的电力负荷数据生成

    刘牮李佳伟
    54-58页
    查看更多>>摘要：随着社会经济的发展,人们对于电能的需求不断增加,电力系统的可靠性与稳定性显得愈加重要,电力负荷数据在保障电力系统安全运行中具有十分重要的作用.为了得到大量精确的数据,提出一种基于深度卷积生成对抗网络的电力负荷数据生成新方法,并以南京市2002-2003年的网供负荷数据作为原始电力数据样本,生成新的电力负荷数据,之后通过经验模态分解及相关性分析对结果进行处理,并与传统方法进行比较.从结果来看,原始的电力负荷数据与生成的电力负荷数据之间的皮尔逊相关性系数高达0.971,优于传统方法的0.949和0.968,证明基于深度卷积生成对抗网络的模型在数据匮乏的场景下能更好地生成大量准确的电力负荷数据.

    对抗神经网络负荷生成EMD模态分析相关性分析

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