检索结果-内蒙古大学图书馆

上海大学学报（自然科学版） 2012年第2期18卷 156-162页

作者：戴雨婷缪淮扣梅佳高洪皓上海大学计算机工程与科学学院上海200072 上海市计算机软件评测重点实验室上海201114

采用LSC(live sequence chart)描述基于场景的需求规格说明,根据设计模型必须满足需求规格说明的一致性原理,针对安全性、可达性、活性等性质,设计3种用于自动生成和抽取性质的覆盖准则,并根据准则从LSC需求规格说明中抽取与设计模型相... 详细信息

采用LSC(live sequence chart)描述基于场景的需求规格说明,根据设计模型必须满足需求规格说明的一致性原理,针对安全性、可达性、活性等性质,设计3种用于自动生成和抽取性质的覆盖准则,并根据准则从LSC需求规格说明中抽取与设计模型相关的性质.抽取的结果可用于自动化验证,为验证需求模型与设计模型的一致性提供保障.

关键词： LSC 模型验证性质抽取一致性

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一种Web应用测试生成与约简方法

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上海大学学报（自然科学版） 2012年第2期18卷 163-169,173页

作者：晏霞敏曾红卫刘攀贺斌上海大学计算机工程与科学学院上海200072 上海市计算机软件评测重点实验室上海201114

软件测试是保证软件质量的一种重要手段,而复杂的Web应用对测试提出了新的要求.提出一种Web应用测试生成与约简方法,该方法对Web应用导航进行形式建模,使用模型检验导航安全性质所输出的反例分化模型,然后根据分化模型产生测试序列,依据... 详细信息

软件测试是保证软件质量的一种重要手段,而复杂的Web应用对测试提出了新的要求.提出一种Web应用测试生成与约简方法,该方法对Web应用导航进行形式建模,使用模型检验导航安全性质所输出的反例分化模型,然后根据分化模型产生测试序列,依据Web应用的特性对测试序列集进行约简.实例演示表明该方法的有效性.

关键词： Web应用模型检验模型分化测试序列冗余约简

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基于静态检测的C++内存泄漏分析

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计算机工程与科学 2017年第1期39卷 118-124页

作者：陈贝许庆国上海大学计算机工程与科学学院上海200444 上海市计算机软件评测重点实验室上海200444

C++是一种非常流行的计算机编程语言,在使用的过程中容易出现内存泄漏问题,而该问题往往难以识别。给出了一种对C++内存泄漏问题进行分析的方法,该方法得到C++源代码的抽象语法树,从抽象语法树中提取程序控制流图,然后将类的构造函数、... 详细信息

C++是一种非常流行的计算机编程语言,在使用的过程中容易出现内存泄漏问题,而该问题往往难以识别。给出了一种对C++内存泄漏问题进行分析的方法,该方法得到C++源代码的抽象语法树,从抽象语法树中提取程序控制流图,然后将类的构造函数、普通成员函数以及析构函数的程序控制流图相互连接形成新的程序控制流图,并设计算法对控制流图进行检测。最后通过一些内存泄漏的典型实例进行测试,实验表明本方法有效。

关键词：内存泄漏静态检测抽象语法树控制流图

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RDMA技术在数据中心中的应用研究

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计算机应用与软件 2021年第3期38卷 22-25,45页

作者：涂晓军孙权蔡立志中国银联股份有限公司上海201201 复旦大学上海200433 上海计算机软件技术开发中心上海市计算机软件评测重点实验室上海201112

随着云计算向数据化智能化的方向演进,数据的流转与有效利用将为业务带来核心价值。大规模深度学习、机器训练等应用是极其依赖算力的,大量的信息交互对网络提出了很高的要求,由此需要一个低时延、无丢包、高吞吐的算力网络。考察RDMA[1... 详细信息

随着云计算向数据化智能化的方向演进,数据的流转与有效利用将为业务带来核心价值。大规模深度学习、机器训练等应用是极其依赖算力的,大量的信息交互对网络提出了很高的要求,由此需要一个低时延、无丢包、高吞吐的算力网络。考察RDMA[1]技术在数据中心中的应用,并分析其对于未来云数据中心高性能集群计算的影响。

关键词： RDMA 低延时大算力网络

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基于深度学习的细粒度皮肤癌图像分类研究

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计算机应用与软件 2023年第6期40卷 140-146,204页

作者：蔡立志章伟陈敏刚王乃琪上海计算机软件技术开发中心上海市计算机软件评测重点实验室上海201112 华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

基于深度学习的皮肤癌计算机辅助诊断技术在提高诊断准确率和效率方面取得了重大进展。以卷积神经网络为代表的深度学习技术已成为医疗影像分类识别中的主流技术。由于不同皮肤疾病图像特征的相似性,皮肤癌图像的分类问题属于图像的细... 详细信息

基于深度学习的皮肤癌计算机辅助诊断技术在提高诊断准确率和效率方面取得了重大进展。以卷积神经网络为代表的深度学习技术已成为医疗影像分类识别中的主流技术。由于不同皮肤疾病图像特征的相似性,皮肤癌图像的分类问题属于图像的细粒度分类问题,使用传统卷积神经网络并不能达到预期的效果,因为它忽略了医疗影像数据集自身的特性。以ResNet50模型作为特征提取网络,设计Navigator、Teacher、Scrutinizer网络,构建面向细粒度皮肤疾病诊断的NTS-Net网络,并融合皮肤图像元数据特征(metadata)。对比于通用的卷积神经模型取得更好的效果,在ISIC国际皮肤癌图像数据集上达到90%以上的精度。

关键词：计算机辅助诊断卷积神经网络细粒度分类

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一个Peer-to-Peer环境下综合信誉计算模型

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华东理工大学学报（自然科学版） 2010年第6期36卷 801-806页

作者：孙华虞慧群杨年华华东理工大学计算机科学与工程系上海200237 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 上海市计算机软件评测重点实验室上海201112

为了有效地评估P2P网络中节点的信誉,提出了一种基于激励与惩罚机制的信誉计算模型。该信誉模型的计算数据源包括节点的直接交易经历和其他节点的推荐数据,推荐数据包括推荐节点与目标节点的直接交易经历以及它们在交易前曾经查询的数... 详细信息

为了有效地评估P2P网络中节点的信誉,提出了一种基于激励与惩罚机制的信誉计算模型。该信誉模型的计算数据源包括节点的直接交易经历和其他节点的推荐数据,推荐数据包括推荐节点与目标节点的直接交易经历以及它们在交易前曾经查询的数据。通过赋予这些数据不同的权重,使用相对的激励与惩罚机制综合计算节点的信誉。实验结果表明:该模型不仅可以遏制恶意节点,而且可以保证较高的交易成功率。

关键词： P2P 信誉推荐激励惩罚

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融合定向自注意机制的代码完成方法

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小型微型计算机系统 2020年第5期41卷 1078-1083页

作者：虞慧群黄家杰范贵生刁旭炀华东理工大学计算机科学与工程系上海200237 上海市计算机软件评测重点实验室上海201112

智能代码完成是现代智能软件开发中的重要组成部分,但对于动态类型编程语言来说可能具有挑战性.基于学习大型代码库有助于促进动态类型编程语言的代码完成.然而,即使具有注意机制的标准神经语言模型同样丢失了代码的时间顺序信息和代码... 详细信息

智能代码完成是现代智能软件开发中的重要组成部分,但对于动态类型编程语言来说可能具有挑战性.基于学习大型代码库有助于促进动态类型编程语言的代码完成.然而,即使具有注意机制的标准神经语言模型同样丢失了代码的时间顺序信息和代码之间的远程依赖关系.本文使用抽象语法树将源代码转换为单词序列,受到程序源代码结构顺序信息以及定向自注意网络的启发,本文提出使用定向自注意机制来捕捉源代码的时间顺序信息以及代码上下文的远程依赖关系,更好地用于进行代码完成.两个基准数据集上的实验证明了本文的定向自注意机制对代码完成任务的有效性.

关键词：代码完成代码依赖自注意机制时间顺序信息抽象语法树

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基于多策略的私有云资源弹性调度方法

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计算机应用 2017年第A01期37卷 34-38页

作者：戴炳荣李超旷志光宋俊典上海计算机软件技术开发中心上海201112 上海市计算机软件评测重点实验室上海201112 上海海事大学信息工程学院上海201306

针对云计算环境下资源使用呈现的动态、随机、异构等特性,以及资源需求的不断提升给基础资源的管理、调度带来的巨大挑战及问题,提出了基于多策略的私有云资源弹性调度方法。首先在传统协作模型研究的基础上,通过提炼和概括云计算调度... 详细信息

针对云计算环境下资源使用呈现的动态、随机、异构等特性,以及资源需求的不断提升给基础资源的管理、调度带来的巨大挑战及问题,提出了基于多策略的私有云资源弹性调度方法。首先在传统协作模型研究的基础上,通过提炼和概括云计算调度的主要组成构件,提出私有云资源调度总体框架;其次,在调度总体框架基础上,以资源的协同管理为核心,给出面向多触发条件的协同调度流程;最后,给出了触发条件中应用集群负载的计算方法。实验结果表明,提出的弹性调度方法能够自动实现虚拟机资源调度,从而优化应用集群CPU、内存、网络等性能。所提方法具有较强的可行性和实用性。

关键词：云计算基础设施即服务弹性调度协同机制 CloudStack

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一种基于图卷积神经网络的网络小贷反欺诈方案

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计算机应用与软件 2024年第5期41卷 92-95,117页

作者：毛巧儿刘晓强李柏岩蔡立志胡芸东华大学计算机科学与技术学院上海201620 上海市计算机软件评测重点实验室上海201112

针对网络小额贷款团伙欺诈的现象,提出一种基于图卷积神经网络的网络小贷反欺诈方案。根据信贷领域知识自顶向下定义知识图谱,通过电话联系等数据搭建用户关系网络;对数据进行预处理,获取欺诈风险特征;将关系网络的邻接矩阵及特征作为... 详细信息

针对网络小额贷款团伙欺诈的现象,提出一种基于图卷积神经网络的网络小贷反欺诈方案。根据信贷领域知识自顶向下定义知识图谱,通过电话联系等数据搭建用户关系网络;对数据进行预处理,获取欺诈风险特征;将关系网络的邻接矩阵及特征作为图卷积网络的输入,聚合二阶邻居的特征传播计算未知标签节点的违约概率。实验表明,与DeepWalk模型结合逻辑回归、XGBoost、GBDT分类器相比,该方法在KS值上分别提高0.214、0.168、0.076,提高了正负样本区分度,能够有效识别团伙欺诈。

关键词：图神经网络反欺诈网络小贷知识图谱

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基于信任度的并行化社区发现算法

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计算机工程 2015年第4期41卷 81-86,91页

作者：余紫丹虞慧群华东理工大学计算机科学与工程系上海200237 上海市计算机软件评测重点实验室上海201112

现有的社交网络快速划分社区算法存在质量低、不能充分利用节点链接信息的问题,而效果较好的划分算法也存在时间复杂度高、无法应用于大规模社交网络的问题。为此,提出一种基于MapReduce的社区发现算法。利用PGP算法内信任者推荐模型迭... 详细信息

现有的社交网络快速划分社区算法存在质量低、不能充分利用节点链接信息的问题,而效果较好的划分算法也存在时间复杂度高、无法应用于大规模社交网络的问题。为此,提出一种基于MapReduce的社区发现算法。利用PGP算法内信任者推荐模型迭代计算用户之间的信任强度,通过社区传播的方式聚合节点。在经典数据集上和大规模新浪微博数据集上进行实验,结果表明,该算法能有效度量用户间的信任度,得到准确的社区发现结果。

关键词：社交网络社区发现信任度并行化信任推荐微博

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