2023秋软工实践团队作业——beta冲刺
团队作业——beta冲刺
博客要求
博客提交截止日期:2023-12-16 24:00
请大家在此次作业的开头添加格式描述
| 这个作业属于哪个课程 | <班级的链接> |
|---|---|
| 这个作业要求在哪里 | <作业要求的链接> |
| 团队名称 | <写上团队名称即可> |
| 这个作业的目标 | <写上具体方面> |
| 作业正文 | .... |
| 其他参考文献 | ... |
内容要求
-
列出alpha冲刺后项目所存在的问题清单,并针对alpha冲刺的问题给出团队的探索思路和解决过程。
-
给出UML设计图,系统模块的类图,软件的用例图、时序图、状态图、活动图,需要对改进完善的部分进行加粗等操作在文档中强调体现。
-
介绍项目的现实进展,需要附上主要/特色功能界面截图以及功能介绍,并体现出对alpha冲刺不足的改进部分。完成部署上线的需要附上小程序的二维码、网址或其他可供用户使用的方式。
-
对项目中的关键模块制作自动化单元测试,并截图展示。
-
团队协作记录及成员的体会及收获总结(>200字)。
-
最后附带团队项目的github仓库链接,并及时将完善的文档,代码等更新到团队仓库。
-
在alpha冲刺的vlog基础上,进行更新剪辑,新增beta冲刺的过程记录,注意与alpha冲刺过程区分,时长仍为5min±1s
答辩要求
时长要求
4分钟PPT演示+5分钟项目展示+3分钟答辩。(答辩总时长严格限制在12min内,超时将扣除一定分数)
PPT要求(4min,20')
-
项目的成员分工、项目的实际进度曲线、燃尽图。
-
遇到哪些问题,以及是怎么解决的
-
项目的实际架构:前后端开发框架,使用到的技术,部署的流程等
-
描述项目的测试工作安排、测试工具选择和运用、项目测试评述
项目展示要求(5min,65')
-
需要提前进行展示演练,可采用投屏等方式,注意准备过程所需时间算入总答辩时长。
-
展示时需要覆盖该项目所有主要功能页面以及特色功能。
评分标准:
-
上线运行:10'
-
整体流畅:10'
-
页面美观:15'
-
操作逻辑合理:15'
-
特色功能:15'
答辩要求(3min,15')
-
回答老师、助教、其他同学的提问时,做到保持礼貌,先答后辩,条理清晰。
-
每个问题问答时长不超过一分钟。
-
其他组的同学可进行提问。
相关推荐
园区管理如何通过数据分析提升招商效率与运营质量?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
央企如何利用数据分析工具优化科技研发方向与产业布局?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
基于ADMM应用于水蜜桃采摘配送联合优化问题研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了基于交替方向乘子法(ADMM)的水蜜桃采摘与配送联合优化问题,并提供了完整的Matlab代码实现。通过构建整合农业生产中采摘任务分配与物流配送路径规划的数学模型,采用ADMM算法进行分布式求解,显著提升了计算效率与问题扩展性。文中系统阐述了问题建模过程、目标函数与约束条件的设计、ADMM算法的迭代求解机制,并通过仿真实验验证了该方法在降低整体运营成本与提升供应链响应速度方面的有效性,为智慧农业背景下的农产品供应链一体化优化提供了理论支持与实践范例。; 适合人群:具备一定运筹优化、农业工程或物流管理基础知识,熟悉Matlab编程的高校研究生、科研人员及农业科技企业技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智慧农业场景下的作物采摘与冷链物流联合调度;②作为学习ADMM算法在分布式优化中应用的教学案例;③为解决类似农产品供应链优化问题提供模型与代码参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块阅读,重点关注问题建模与ADMM算法实现部分,可通过修改参数或测试不同规模案例来加深理解,并尝试将其拓展至其他农作物或更复杂的供应链网络中。
新能源纯电动汽车驾驶员模块、整车控制器、减速器模块、车速模块等建模Simulink仿真模型
内容概要:本文详细介绍了一个基于Simulink的新能源纯电动汽车仿真模型,重点涵盖了驾驶员模块、整车控制器、减速器模块和车速模块等核心部件的建模与仿真。该模型采用模块化设计理念,实现了对电动汽车动力传动系统与整车控制逻辑的高精度模拟,可用于车辆动力学分析、控制策略验证及系统性能评估。模型紧密结合工程实际需求,构建了完整的仿真框架,支持在不同驾驶工况(如加速、减速、爬坡等)下测试车辆动态响应,有效提升了整车控制系统的设计效率与可靠性,具有较强的工程应用价值。; 适合人群:具备一定车辆工程或自动化背景,从事新能源汽车控制、系统仿真或机电一体化研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①用于新能源汽车整车控制策略的开发与验证;②支持动力系统匹配分析与性能优化;③适用于教学演示、科研项目及工程原型开发中的动态仿真需求。; 阅读建议:建议使用者熟悉Simulink基本操作与车辆动力学基础知识,结合实际控制需求逐步调试各模块参数,并通过典型工况(如加速、减速、爬坡)验证模型的有效性与稳定性。
技术转移机构如何精准定位潜在技术需求,拓展服务范围?.docx
技术转移机构如何精准定位潜在技术需求,拓展服务范围?


