问答系统需求分析
人工智能智能问答系统工程师项目总结
人工智能智能问答系统工程师项目总结项目简介：本项目是一次人工智能智能问答系统工程的开发，旨在构建一个自动化的问答系统，通过使用人工智能技术实现智能化的问答能力。
在项目中，我担任工程师角色，负责系统的设计、开发和测试等工作。
一、项目需求分析在项目初期，我与项目组成员共同进行了需求分析工作。
我们了解到，传统的静态Q&A系统已无法满足用户日益增长的信息需求，而人工智能技术的崛起为构建智能问答系统提供了新的机会。
在需求分析阶段，我们明确了以下几个问题：1. 系统需要具备自动问答的能力，能够根据用户的问题自动搜索相关答案。
2. 系统需要具备自然语言理解和处理的能力，能够分析和解析用户的问题。
3. 系统需要具备知识图谱和语义库，能够获取和整理相关知识。
4. 系统需要能够根据用户反馈进行持续学习和优化。
二、系统设计与开发在需求分析后，我开始进行系统设计与开发工作。
我采用了以下步骤来完成系统开发：1. 数据收集与准备：我利用网络爬虫技术，从各类来源收集了大量的问题与答案数据，并进行了数据清洗与预处理。
2. 自然语言理解与处理：我采用了深度学习模型，建立了一个自然语言处理模块，用于对用户问题进行语义理解与分析。
3. 知识图谱与语义库构建：我构建了一个知识图谱，将收集到的问题与答案数据与已有的知识进行关联。
同时，构建了一个语义库，用于存储问题与答案的语义信息。
4. 查询与匹配算法设计：我设计了一种高效的查询与匹配算法，用于根据用户问题快速检索相关答案。
5. 用户反馈与优化：系统上线后，我与用户进行了持续的交流，收集他们的反馈信息并进行了相应的优化，提高系统的准确性和响应速度。
三、系统测试与上线在系统开发阶段，我进行了多次的功能测试和性能测试。
通过持续的测试工作，我发现了一些潜在的问题并进行了修复和改进。
最终，我将系统上线，并将其集成到一个平台中，供用户使用。
四、项目总结与收获通过这次项目，我获得了很多宝贵的经验和技能：1. 深入理解了人工智能技术在智能问答领域的应用，学会了使用深度学习模型进行自然语言处理。
自动问答系统中的问题理解的研究的开题报告
自动问答系统中的问题理解的研究的开题报告题目：自动问答系统中的问题理解的研究一、研究背景和意义：随着互联网技术的发展，自动问答系统越来越受到人们的关注。
自动问答系统就是根据用户提出的问题，自动回答相应的答案，如若能够解决用户的问题，会极大优化人们的工作效率，而且在该领域具有重大的应用价值。
然而，目前自动问答系统在问题理解、答案生成、推荐等方面，仍存在较大的问题，因此，本文主要围绕自动问答系统中的问题理解这一方面进行深入研究。
二、文献综述：自动问答系统在英国、美国和日本等国家和地区得到了较为广泛的研究，其重要的一环就是问题理解。
目前自然语言处理技术的发展，为自动问答系统中的问题理解提供了极大的帮助。
具体而言，自然语言处理技术可以帮助自动问答系统对自然语言进行分析、理解和推理，从而更准确地解析用户的问题，进而更好地回答用户的问题。
三、研究问题和内容：本文主要围绕自动问答系统中的问题理解展开研究，旨在解决以下难点：1. 如何对用户提出的问题进行准确、全面的理解，以便更好地回答用户的问题？2. 如何在具体的应用场景下，针对特定的领域、语种和文化环境等不同条件进行问题理解和答案产生？3. 如何在自动问答系统中利用自然语言处理、机器学习等技术，从而优化问题理解和答案生成的效果？本文将通过分析自动问答系统中的问题理解需求和难点，开展对问题理解的方法、技术和应用的深入研究，从而为自动问答系统的设计和应用提供更加科学、有效的理论依据和操作指南。
四、研究方法和步骤：本文将采用文献综述、问题归纳、方案设计、实验验证等多种研究方法和步骤，进行自动问答系统中问题理解的研究。
具体而言，将从以下方面展开工作：1. 收集和分析相关文献，以充分了解自动问答系统中的问题理解和相关技术；2. 对自动问答系统中的问题理解进行分析和总结，找出需求和难点；3. 列出问题理解的方法、技术和应用方案，构建自动问答系统的问题理解模型；4. 通过实验验证，检验问题理解模型的性能和准确性；5. 对研究结果进行总结和分析，提出有关自动问答系统中问题理解的结论和建议。
面向校园咨询场景的自动问答系统设计
面向校园沟通场景的自动问答系统设计随着社会的不断进步和科技的快速发展，人工智能技术在各个领域的应用也越来越广泛。
在校园沟通场景中，学生、教师和家长们常常面临着各种各样的问题和困扰，而设计一个面向校园沟通场景的自动问答系统，可以极大地帮助他们快速获取所需信息，提高沟通效率，减轻沟通人员的工作压力。
本文将探讨这一主题，从技术、用户需求、系统设计等方面展开讨论。
1. 技术背景在设计面向校园沟通场景的自动问答系统时，首先需要考虑的是所采用的技术。
自然语言处理（NLP）和机器学习是其中的关键技术。
NLP技术可以帮助系统理解自然语言，从而更准确地理解用户提出的问题；而机器学习则可以通过大量的数据训练，使系统能够不断优化并提高问答的准确性。
知识图谱的应用也是非常关键的，它可以帮助系统将海量的知识进行结构化，从而更好地回答用户的问题。
2. 用户需求分析在设计自动问答系统时，必须充分考虑用户的需求。
校园沟通场景中，用户对系统的需求主要包括便捷性、准确性和全面性。
即用户希望能够通过简洁清晰的语言提出问题，系统能够准确理解并给出清晰明了的答案；用户也希望系统能够给出全面的信息，不仅包括基本信息，还包括相关细节和衍生问题的解答。
3. 系统设计在系统设计方面，需要考虑到系统的架构、数据管理、用户界面等方面。
系统架构应该具备弹性和可扩展性，能够应对不断增加的用户和问题；数据管理则需要高效地管理和维护知识图谱和训练数据；用户界面则应该友好、简洁、易于操作，能够满足用户的需求。
总结回顾面向校园沟通场景的自动问答系统设计，需要综合运用自然语言处理、机器学习和知识图谱等关键技术，充分考虑用户的需求，设计弹性和可扩展的系统架构，高效管理数据，并设计友好的用户界面。
只有这样，才能设计出一款能够快速、准确、全面回答用户问题的自动问答系统。
个人观点我认为，面向校园沟通场景的自动问答系统设计是一个非常有益的技术发展方向。
通过将先进的人工智能技术和校园用户的实际需求完美结合，可以帮助更多的用户解决问题，提高工作效率，减轻沟通压力。
《基于深度学习的金融问答系统的设计与实现》
《基于深度学习的金融问答系统的设计与实现》一、引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在金融领域的应用日益广泛。
为了提升用户体验，优化金融服务，本文设计并实现了一个基于深度学习的金融问答系统。
该系统通过深度学习技术对金融领域的问题进行自动回答，以提供准确、及时的信息。
二、系统需求分析（一）用户需求本系统旨在满足以下用户需求：快速获取金融信息、便捷地解决金融问题、提高金融知识水平。
（二）业务需求系统需具备以下业务需求：支持多种金融领域问题、提供准确答案、支持实时更新金融数据。
三、系统设计（一）系统架构本系统采用深度学习技术，结合自然语言处理（NLP）和知识图谱技术，实现金融问答系统的设计与实现。
系统架构包括数据预处理模块、模型训练模块、问答模块和用户交互模块。
（二）数据预处理数据预处理模块负责收集金融领域的数据，包括文本、图片等，并进行清洗、标注和特征提取。
通过构建金融领域的语料库，为模型训练提供高质量的样本数据。
（三）模型训练模型训练模块采用深度学习算法，如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等，对金融领域的问答数据进行训练。
通过不断优化模型参数，提高模型的准确率和泛化能力。
（四）问答模块问答模块负责接收用户的提问，并调用训练好的模型进行问题回答。
该模块采用自然语言处理技术，对用户问题进行解析和语义理解，生成准确的答案。
（五）用户交互模块用户交互模块负责与用户进行交互，包括接收用户提问、展示答案、提供反馈等。
该模块采用友好的界面设计，提高用户体验。
四、系统实现（一）数据采集与预处理本系统通过爬虫程序从金融网站、论坛等渠道收集数据，并进行清洗、标注和特征提取。
针对金融领域的文本数据，我们构建了专门的金融领域语料库，以便更好地支持模型的训练和推理。
（二）模型训练与优化本系统采用深度学习算法对金融领域的问答数据进行训练。
我们使用循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等模型进行训练，通过调整模型参数、增加样本数据等方式不断优化模型性能。
智能问答系统调研
智能问答系统调研在当今数字化和信息化的时代，智能问答系统已经成为了人们获取信息和解决问题的重要工具。
从在线客服到智能助手，从搜索引擎的智能提示到各种专业领域的咨询平台，智能问答系统的应用无处不在。
智能问答系统的定义和基本原理其实并不复杂。
简单来说，它就是一个能够理解用户提出的问题，并从大量的数据和知识中找到最相关、最准确的答案返回给用户的系统。
其背后的技术涵盖了自然语言处理、机器学习、知识图谱等多个领域。
智能问答系统的核心在于其对自然语言的理解能力。
自然语言具有极高的灵活性和多义性，一个词语在不同的语境中可能有完全不同的含义。
因此，系统需要具备强大的语义分析和上下文理解能力，才能准确把握用户的问题意图。
为了实现这一点，系统通常会使用词法分析、句法分析、语义角色标注等技术，将输入的文本转化为机器能够理解的形式。
知识图谱在智能问答系统中也扮演着至关重要的角色。
知识图谱可以看作是一个巨大的语义网络，其中包含了各种实体、概念以及它们之间的关系。
通过将用户的问题与知识图谱进行匹配和推理，系统能够更快速、更准确地找到答案。
例如，当用户询问“苹果公司的创始人是谁”时，系统可以在知识图谱中迅速定位到“苹果公司”这个实体，并找到与之相关的“创始人”关系，从而给出准确的回答“史蒂夫·乔布斯、史蒂夫·沃兹尼亚克和罗恩·韦恩”。
数据的质量和规模对于智能问答系统的性能有着决定性的影响。
大量的高质量数据可以让系统学习到更丰富的语言模式和知识，从而提高回答的准确性和全面性。
这些数据通常包括常见问题库、百科全书、新闻报道、论文等。
同时，数据的更新和维护也非常重要，以确保系统能够提供最新、最准确的信息。
不同类型的智能问答系统有着各自的特点和应用场景。
基于规则的问答系统是最早出现的类型之一，它通过事先设定好的规则和模板来回答问题。
这种系统的优点是回答准确、可控性强，但缺点是灵活性差，难以应对复杂多变的问题。
智能问答系统设计与实现
智能问答系统设计与实现一、引言随着人工智能技术的不断发展，人们对于智能问答系统的需求也越来越强烈。
智能问答系统是一种基于自然语言处理技术构建的智能化系统，在人们需要获取各种信息的情况下，能够高效地回答用户的问题。
本文将探讨智能问答系统的设计与实现。
二、需求分析在设计智能问答系统之前，需要对其需求进行分析。
智能问答系统需要满足以下几点要求：1.能够理解自然语言：智能问答系统需要具备自然语言处理技术，能够理解用户发出的问题，并给出正确的答案。
2.能够进行知识管理：智能问答系统需要能够管理用户提出的问题和相应的答案，方便用户以后查找。
3.能够进行对话交互：智能问答系统需要与用户进行对话交互，能够根据用户提出的问题，灵活地进行回答。
4.能够进行数据挖掘：智能问答系统需要能够从大量的数据中挖掘有用的信息，并将其呈现给用户，提高用户的满意度。
三、系统架构设计基于上述需求，智能问答系统的架构设计应当包括以下几个组成部分：1.自然语言处理模块：该模块能够对用户提出的问题进行语义分析，提取关键词，将问题转化为计算机可识别的形式。
2.知识管理模块：该模块能够对问题和答案进行分类、存储、检索和更新，方便用户随时查找。
3.对话交互模块：该模块能够与用户进行自然语言交互，根据用户提出的问题，提供正确的答案。
4.数据挖掘模块：该模块能够从大量数据中快速挖掘有用的信息，并将这些信息整理成可视化报表，提高用户的满意度。
四、系统实现在实现智能问答系统的过程中，可以采用以下技术：1.语义分析：采用自然语言处理技术，对用户提出的问题进行语义分析和关键词提取，将问题转化为计算机可识别的形式。
2.机器学习：采用机器学习技术，训练出适应各种问题的回答模型，并对回答模型进行不断地优化。
3.知识图谱：采用知识图谱技术，将知识组织成一张图谱，用于快速检索和查询。
4.数据挖掘：采用大数据技术，对大量的数据进行挖掘和整理，用于为用户提供有用的信息。
基于人工智能的智能客服与问答系统设计与实现
基于人工智能的智能客服与问答系统设计与实现随着技术的不断进步，人工智能技术正在逐渐渗透到各个领域。
其中，基于人工智能的智能客服和问答系统被广泛应用于企业、社交媒体、电商等。
这些系统利用自然语言处理、机器学习等技术，能够自动解答用户的问题、提供个性化的服务，有效提升客户体验。
本文将从设计和实现两个方面，深入探讨基于人工智能的智能客服和问答系统。
设计篇一、需求分析在设计智能客服和问答系统之前，首先需要进行需求分析，明确系统的功能和特点。
需要考虑的问题包括：1.用户群体设计系统时需要对用户进行分类，根据不同的用户特征提供不同的服务。
比如客户的个人资料、购买行为、浏览记录等。
2.问题分类将用户的问题进行分类，按照相似度、重要性等指标进行排序。
这能有效提升客户的服务体验。
3.自动回答系统应能够对大量的常见问题进行自动回答，提升回答速度的同时减轻人工客服的负担。
4.智能推荐通过用户行为、历史记录等数据，为用户推荐相关商品、服务等信息。
二、架构设计智能客服和问答系统的架构设计要考虑以下问题：1.数据采集数据采集是整个系统的核心，需要获取大量的用户数据、产品信息以及客服记录。
这些数据将作为机器学习算法的训练数据。
2.自然语言处理针对用户输入的问题，需要对其进行自然语言处理，将用户的自然语言转换为计算机可识别、可操作的数据。
3.机器学习算法机器学习算法对数据进行学习、处理以及推断，然后提供相应的答复。
4.基于推荐系统通过分析用户的历史记录，基于推荐系统为用户推荐最佳答案。
实现篇三、数据采集在数据采集这个部分，我们需要分别获取用户的个人资料、客户历史记录、产品信息、客服记录等大量数据。
对于个人资料，我们可以通过用户注册信息、第三方登录获取。
客户历史记录可以通过关联订单和物流记录获得。
产品信息可以通过产品详情页面获取，或者通过爬虫爬取其它电商平台的数据。
客服记录和客房人员信息可以通过联系平台获取。
四、自然语言处理自然语言处理可以分为自然语言理解和自然语言生成。
《系统分析师》论文真题汇编
《系统分析师》论文真题汇编《系统分析师》论文真题汇编问答题（共45题，共45分）1.论系统需求分析方法系统需求分析是开发人员经过调研和分析，准确理解用户和项目的功能、性能、可靠性等要求，将用户非形式的诉求表述转化为完整的需求定义，从而确定系统必须做什么的过程。
系统需求分析具体可分为功能性需求、非功能性需求与设计约束等三个方面。
请围绕“系统需求分析方法”论题，依次从以下三个方面进行论述。
1.概要叙述你参与管理和开发的软件项目以及你在其中所担任的主要工作。
2.详细论述系统需求分析的主要方法。
3.结合你具体参与管理和开发的实际软件项目，说明是如何使用系统需求分析方法进行系统需求分析的，说明具体实施过程以及应用效果。
2.论信息系统开发方法论信息系统的开发一般分为系统规划、需求定义、系统设计、实施和维护等主要五个阶段，每一个阶段都应该在科学方法论的指导下开展工作。
随着信息系统规模的变化和传统开发方法论的演变，信息系统开发过程经历了“自底向上”和“自顶向下”两种方式。
请围绕“信息系统开发方法论”论题，依次从以下三个方面进行论述。
1.概要叙述你参与分析和开发的信息系统以及你所担任的主要任务和开展的主要工作。
2.分别说明信息系统“自底向上”和“自顶向下”两种系统分析设计方式。
详细阐述系统遵循“自底向上”方式和“自顶向下”方式设计开发的优缺点。
3.详细说明你所参与的信息系统是如何遵循“自底向上”、“自顶向下”或综合“自底向上”和“自顶向下”两种方式进行的分析、设计和开发的。
3.论需求分析方法及应用需求分析是提炼、分析和仔细审查已经获取到的需求的过程。
需求分析的目的是确保所有的项目干系人（利益相关者）都理解需求的含义并找出其中的错误、遗漏或其他不足的地方。
需求分析的关键在于对问题域的研究与理解。
为了便于理解问题域，现代软件工程所推荐的需求分析方法是对问题域进行抽象，将其分解为若干个基本元素，然后对元素之间的关系进行建模。
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（3）硬件、软件、运行环境和开发环境的条件和限制:在window server 2003下使用,在sql server 2005 开发版或更高版本下使用.
客户端：
运行Android 系统的智能手机和Pad
ID编号+所属宿舍+收件人姓名+到达时间
位置
宿舍信息模块
名字
宿舍卫生评分
描述
宿舍卫生得分的显示
来源
由生活部更新
去处
宿舍卫生评分表
组成
宿舍号+时间+得分
位置
宿舍信息模块
名字
水量
描述
显示宿舍当学期剩余水量
来源
由宿舍管理员录入
去处
水量表
组成
宿舍号+时间+剩余水量
位置
宿舍信息模块
名字
宿舍信息
描述
提供宿舍电话号码及属于哪个班级
×
×
电量查询
√
×
×
水量查询
√
×
×
宿舍打分
×
×
√
评分结果查询
√
√
×
宿舍信息查询
×
√
×
4.
4.1
4.2
4.3
5.
5.1
A．要按照严格的数据格式输入，否则系统不给予相关的相应进行处理。
B．查询的时候要保证全率，所有的相应域包含的关键字的记录都应能查到。因为通常有文件的记录会很多，所以本系统采用了两种方法进行查询：直接查询与模糊查询。
6.2
客户端： cpu 500Mhz以上,内存256M,sd卡2g以上；
支持wifi支持3G
服务端：程序运行服务器的配置建议为双CPU3.0，内存为2.0G，硬盘共800G（每个盘200G），只开通80端口；
数据库服务器的配置建议为双CPU2.4，内存为1.0G, 硬盘共800G，只开通1433端口；
基于智能手机的C/S模式开发的自虐呢个及系统越来越受欢迎，开发基于智能手机客户端结合服务器端系统的开发前力日益增长
为了数据分析的方便，我们选择较为熟悉的宿舍管理体系，采用客服端服务端模式的整体系统，统筹管理。
1.3
需求：用户解决问题或许达到目标所需的条件或功能；系统或系统部件要满足合同、标准，规范或其它正式规定文档所需具有的条件或权能。
可维护性。本软件的组成程序为SQL语言，简单、直观又比较独立。因此保证了该软件系统的可维护性。
易读性。界面的明亮清晰、简单明了、新颖创新及流畅的界面转换给用户好的视觉感受。
可靠性。对于用户信息的收集不涉及个人私密；对于提供的资料信息真实可靠。
运行环境可转换性。不同的操作系统可以自由畅游该网站。
C/S:客户端/服务端模式
Java Web，SQL server 2005，Photoshop,Java, windows server 2003, J2EE
1.4
项目结合了物联网的特点，通过移动设备实现管理宿舍管理的思想
1.5
《Android 2.X应用开发实践》 林城 著 清华大学出版社
《数据库原理与应用SQL server 2005项目教程 》编者：郭庚麒 王槐彬
3.3
名字
学生信息
描述
提供学生详细信息
来源
原始数据
去处
学生信息表
组成
学号+姓名+性别+班级+手机号+宿舍号+籍贯
位置
学生信息模块
名字
电量
描述
显示宿舍当学期剩余电量
来源
由宿舍管理员录入
去处
电量表
组成
宿舍号+时间+剩余电量
位置
宿舍信息模块
名字
信件
描述
提供学生邮件信息
来源
由宿舍管理员实时更新
去处
信件表
组成
图3-3-2一层数据流图——PC服务端管理系统
(二) 二层数据流图
1.二层数据流图——Android客户端宿舍管理系统
图3-3-3二层数据流图——Android客户端宿舍管理系统
注:由于篇幅问题而重复表示1.5,1.6处理
2.二层数据流图——pc服务端宿舍管理系统
图3-3-4二层数据流图——pc服务端宿舍管理系统
c)电量/水量管理接口
d)信件管理
2.2
(一)、客户端功能说明：
a)查询宿舍学生信息。客户能够快速清晰查询宿舍成员信息，主要针对辅导员、学院领导和学生会点名，查询结果以表格形式显示。
b)每周宿舍卫生评分。客户能够对宿舍打分并同步到服务端，供服务端直接综合处理，主要针对生活部检查卫生，实现无纸化和透明化。
2.4
2.4.1
适应智能机硬件速度即可
2.4.2
一般要求响应时间<2s
2.4.3
对数据操作根据对象不同权限加以限制，禁止越权处理
3.
3.1
3.2
(一)顶层数据流图
顶层数据流图如下3-3-1图所示
图3-3-1顶层数据流图
注解：
查询 ：学生信息（信件）查询、宿舍信息（水电、评分）查询
结果 ：学生信息（信件）、宿舍信息（水电、评分）
从用户角度来描述软件产品必须完成的任务。
定义了软件开发人能手机的迅速发展，物联网的进一步发展，手机将成为重要的生活工具，用于人性化的管理。
所有的嵌入式设备，都可以改为Android平台。比如：
机顶盒、电话机、汽车电子、监控系统、智能交通物流、物联网、远程教育终端、远程医疗终端.....
查询 ：学生成员信息查询、宿舍评分信息查询
结果 ：学生成员信息、宿舍评分信息
打分信息 ：生活部卫生打分
打分 ：生活部卫生打分结果
管理实时信息 ：宿舍学生信息管理，信件水电信息管理
管理信息报表 ：宿舍学生信息，打分，信件水电信息报表
(二) 一层数据流图
一层数据流图如下图3-3-2所示
图3-3-2一层数据流图——Android客户端宿舍管理系统
5.2
该软件在时间特性上没有特殊的要求，因为这个系统不是实时系统。具体响应时间依不同的硬件环境而不同。
6.
6.1
简单优美的界面，给人耳目一新；简单的操作，让人们体现到从所没有的快感与新鲜；视觉美的冲击，给人们带来无限的遐想；信息化的界面，满足广大用户的阅读需求。满怀好奇地进入，收获意想不到的惊喜。友好的界面，给人亲切的感觉。
数据库服务器使用：SQL Server2005；
该软件通过ODBC接口同数据库相连接
6.4
7.
7.1
可使用性。保证管理员及用户不同区域的人群对于该系统可以顺畅无阻地浏览或进行管理，不存在任何界面切换或其他功能上的障碍。
安全保密。该软件系统分为两大块：管理员界面及用户界面。给不同模块分配不同的功能，保证了各施其政。
c)电量/水量使用查询及提醒。对宿舍电量水量查询，以便电量不足宿舍有准备，增强学生节电意识。
d)信件查询及新到信件通知。查询信件是否到达，以便及时领取。新邮件到达时，Android客户端自动发出新信件提醒消息。
(二)、服务端功能说明：
a)宿舍信息管理及接口。记录各宿舍信息情况，根据信息变化，及时更删改查，对宿舍实行有效管理；为客户端提供查询宿舍学生信息接口。
b)每周宿舍卫生评分管理下载接口。对客户端上传的数据同学处理成统一的图表形式，数据可直接打印下载；提供客户端对数据库更新接口。
c)电量/水量管理接口。
d)信件管理。对信件信息进行管理；提供信件查询接口
2.3
服务端：
（1）由于本系统服务端用Java Web的Struct架构，而数据库也将随之采用SQL Server2005。
问答系统需求分析
1
1.1
经过小组多番讨论，权衡利弊在对大学生活有了深入了解的基础上。我们决定研究问答系统，以加强对计算机软件工程的深入学习，增强对软件开发的认识。
软件需求分析是软件工程中重要的部分,我们根据不同层次，对软件需求进行划分满足业务需求、用户需求、功能需求。
定义了市场对软件的高层次目标要求。
中国水利水电出版社
《JSP编程技术》编者：杨学全 许杰 滕桂法 清华大学出版社
2.
2.1
手机宿舍管理系统的基本功能，如下：
(一)客户端：
a)查询宿舍学生信息（导员）
b)每周宿舍卫生评分（生活部）
c)电量/水量使用查询及提醒
d)信件查询及提醒
(二)服务端：
a)宿舍信息管理及接口
b)每周宿舍卫生评分管理下载接口
来源
由管理员录入
去处
宿舍信息表
组成
宿舍号+宿舍电话+所属班级
位置
宿舍信息模块
名字
用户
描述
分为学生、辅导员、管理员三类用户，拥有不同的权限
来源
由用户注册时自动写入
去处
用户表
组成
用户名+用户密码+拥有权限
位置
用户账号模块
3.8
Android客户端客户访问规则
条件
1.学生
2.辅导员
3.学生会
动作
信件查询
√
备分数据库配置建议为双CPU2.4，内存为2.0G,，硬盘共800G
任何PC平台均可以运行这些软件。
6.3
客户端： Android 1.6及其以上版本
服务端：操作系统使用：Windows XP，window server 2003及任何能运行Java虚拟机的平台
Web服务器使用操作系统：tomcat5.6，浏览器IE6.0极其以上