检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2015年第2期26卷 348-363页

作者：甘水滔秦晓军陈左宁王林章数学工程与先进计算国家重点实验室(无锡江南计算技术研究所) 江苏无锡214083 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

提出了一种基于特征矩阵的软件代码克隆检测方法.在此基础上,实现了针对多类脆弱性的检测模型.基于对脆弱代码的语法和语义特征分析,从语法分析树抽取特定的关键节点类型描述不同的脆弱性类型,将4种基本克隆类型细化拓展到更多类,通过... 详细信息

提出了一种基于特征矩阵的软件代码克隆检测方法.在此基础上,实现了针对多类脆弱性的检测模型.基于对脆弱代码的语法和语义特征分析,从语法分析树抽取特定的关键节点类型描述不同的脆弱性类型,将4种基本克隆类型细化拓展到更多类,通过遍历代码片段对应的语法分析树中关键节点的数量,构造对应的特征矩阵.从公开漏洞数据库中抽取部分实例作为基本知识库,通过对代码进行基于多种克隆类型的聚类计算,达到了从被测软件代码中检测脆弱代码的目的.与基于单一特征向量的检测方法相比,对脆弱性特征的描述更加精确,更具有针对性,并且弥补了形式化检测方法在脆弱性类型覆盖能力上的不足.在对android-kernel代码的测试中发现了9个脆弱性.对不同规模软件代码的测试结果表明,该方法的时间开销和被测代码规模成线性关系.

关键词：脆弱性检测代码克隆语法分析树特征矩阵

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于程序频谱的动态缺陷定位方法研究

引用

软件学报 2015年第2期26卷 390-412页

作者：陈翔鞠小林文万志顾庆南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

基于程序频谱的动态缺陷定位是软件自动化调试研究中的一个热点问题,通过搜集测试用例的程序频谱和执行结果,基于特定模型以定位缺陷语句在被测程序内的可能位置.对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行系统总结:首先,给出预... 详细信息

基于程序频谱的动态缺陷定位是软件自动化调试研究中的一个热点问题,通过搜集测试用例的程序频谱和执行结果,基于特定模型以定位缺陷语句在被测程序内的可能位置.对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行系统总结:首先,给出预备知识和基本假设;随后,提出缺陷定位研究框架并识别出框架内一系列可影响缺陷定位效果的内在影响因素,包括程序频谱构造方式、测试套件构成和维护、内在缺陷数量、测试用例预言设置、用户反馈和缺陷修复开销等;接着,对实证研究中采用的评测指标和评测程序进行总结和分析;然后,对缺陷定位方法在一些特定测试领域中的应用进行总结;最后,对该领域未来值得关注的研究方向进行了展望.

关键词：软件调试缺陷定位程序频谱测试用例测试用例预言

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

项目驱动的电子商务课程教学

引用

计算机教育 2016年第1期 94-96页

作者：许蕾李言辉南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学计算软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

针对计算机系电子商务课程的教学实际,探讨增强学生学习兴趣、提高学生学习效率的方法,提出将项目驱动引入电子商务教学,包括项目驱动教学的一般过程、实施中可能存在的问题以及对应的解决方案,方便学生高效地掌握、应用相关知识点,并... 详细信息

针对计算机系电子商务课程的教学实际,探讨增强学生学习兴趣、提高学生学习效率的方法,提出将项目驱动引入电子商务教学,包括项目驱动教学的一般过程、实施中可能存在的问题以及对应的解决方案,方便学生高效地掌握、应用相关知识点,并进一步提高学生分析、解决问题的学习能力和互助协作的团队工作能力。

关键词：项目驱动电子商务课堂教学

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

新的否定选择算法及其在疾病诊断中的应用

引用

计算机科学与探索 2015年第1期9卷 36-42页

作者：史乐柏文阳南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

针对现有的否定选择算法存在检测率较低,检测器集合过大等问题,提出了一种结合非自体信息和二次移动的实值否定选择算法(NTMV-detector)。该算法基于训练集中的非自体和随机的方法生成候选检测器中心。二次移动的主要思路是:如果候选检... 详细信息

针对现有的否定选择算法存在检测率较低,检测器集合过大等问题,提出了一种结合非自体信息和二次移动的实值否定选择算法(NTMV-detector)。该算法基于训练集中的非自体和随机的方法生成候选检测器中心。二次移动的主要思路是:如果候选检测器中心与成熟检测器匹配,把它移出成熟检测器集;然后通过离候选检测器中心最近的两个自体来微调检测器的位置,确定检测器半径。实验证明,该方法可以有效地提高疾病诊断的诊断率,降低误诊率。

关键词：否定选择算法检测器实值非自体信息

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

随机模型检验研究

引用

计算机学报 2015年第11期38卷 2145-2162页

作者：刘阳李宣东马艳王林章南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 新加坡国立大学计算学院计算机科学系新加坡117417 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016

随机模型检验作为模型检验理论的延伸和推广,可用于验证分析系统模型的定性或定量性质,其已经应用到随机分布式算法验证、通信协议性能分析甚至是系统生物学等跨学科领域.从20世纪90年代末至今,随机模型检验引起了形式验证等领域的广泛... 详细信息

随机模型检验作为模型检验理论的延伸和推广,可用于验证分析系统模型的定性或定量性质,其已经应用到随机分布式算法验证、通信协议性能分析甚至是系统生物学等跨学科领域.从20世纪90年代末至今,随机模型检验引起了形式验证等领域的广泛关注,并取得了很大的进展.该文追溯了随机模型检验的渊源,系统地概括了其最基本的原理及几类典型的PCTL、概率的LTL、PCTL*和CSL模型检验随机系统的算法框架.然后归纳总结了随机模型检验的主要研究方向及其进展,分析了基于随机模型检验的验证过程及其优势与劣势,并分类列出了目前出现的随机模型检验工具.最后介绍了随机模型检验的应用领域并指出了其未来的应用挑战.

关键词：形式验证马尔可夫随机过程随机模型检验定量分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双目融合与竞争的无参考立体图像质量评价方法

引用

宁波大学学报（理工版） 2016年第4期29卷 50-55页

作者：何美伶郁梅宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

根据人眼对立体图像的感知过程,提出了一种基于双目融合和竞争特性的无参考立体图像质量评价方法.首先将左右视点图像进行融合,对得到的独眼图进行Gabor特征提取;然后对左右视点图像的绝对差值图提取特征;最后将独眼图特征和绝对差值图... 详细信息

根据人眼对立体图像的感知过程,提出了一种基于双目融合和竞争特性的无参考立体图像质量评价方法.首先将左右视点图像进行融合,对得到的独眼图进行Gabor特征提取;然后对左右视点图像的绝对差值图提取特征;最后将独眼图特征和绝对差值图特征融合得到立体图像特征集,通过支持向量回归预测得到客观值.采用该方法对LIVE立体图像数据库进行评价,Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman等级相关系数(SROCC)均在0.94左右,优于其他参与对比的质量评价方法.表明该方法符合人眼视觉特性,能够很好地描述人眼感知特性.

关键词：立体图像质量评价无参考图像质量评价双目融合双目竞争独眼图

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向开放域问答的问题分类技术研究进展

引用

电子学报 2015年第8期43卷 1627-1636页

作者：杨思春戴新宇陈家骏安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

开放域问答是当前自然语言处理和信息检索领域的研究热点,作为开放域问答系统的重要组成部分,问题分类可以缩小答案的搜索空间并决定答案的选择策略.近年来,基于机器学习的问题分类技术受到广泛的关注,相关研究表明问题分类的准确性直... 详细信息

开放域问答是当前自然语言处理和信息检索领域的研究热点,作为开放域问答系统的重要组成部分,问题分类可以缩小答案的搜索空间并决定答案的选择策略.近年来,基于机器学习的问题分类技术受到广泛的关注,相关研究表明问题分类的准确性直接影响问答系统的整体性能.本文从分类体系与数据集、特征提取、分类器设计、性能评测等层面,总结了问题分类技术近年的主要研究成果.重点分析了各种基于监督学习的问题分类方法的特点和不足,讨论了核方法、半监督学习、主动学习、迁移学习等在问题分类中的应用,同时对问题分类技术未来研究动向进行了展望.

关键词：开放域问答问题分类机器学习特征提取分类器设计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多尺度粗糙表面的实时绘制方法

引用

中国图象图形学报 2015年第4期20卷 559-567页

作者：过洁潘金贵南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

目的大部分材质表面都具有一定的细微结构,而这些细微结构的存在增加了真实感图形绘制的复杂性。方法首先将材质表面的细微结构分为3类:宏观结构、介观结构和微观结构,并对每类结构分别建模:宏观结构采用三角面片建模,介观结构则采用法... 详细信息

目的大部分材质表面都具有一定的细微结构,而这些细微结构的存在增加了真实感图形绘制的复杂性。方法首先将材质表面的细微结构分为3类:宏观结构、介观结构和微观结构,并对每类结构分别建模:宏观结构采用三角面片建模,介观结构则采用法向图表示,而微观结构直接采用单一的粗糙度表达。然后针对每种结构,分别获得它们的法向分布函数(NDF),并用混合v MF分布拟合。最终屏幕空间每个像素内的法向分布用3个尺度NDF的卷积操作近似获得。此外,在处理环境光照时引入抛物面图(PM)和summed-area table(SAT),满足了动态场景的实时绘制需求。结果实验结果表明本文方法可以在不同视点范围下生成高真实感的反射效果,并获得实时的绘制性能。结论本文提出的实时绘制方法能够处理表面材质结构复杂的3维模型在环境光下的真实感反射效果,并支持动态光照和形变物体。

关键词：多尺度粗糙表面动态光照实时绘制滤波

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

中断驱动的嵌入式系统数据竞争检测工具

引用

计算机科学与探索 2015年第8期9卷 914-925页

作者：陈园军石浚菁王林章李宣东南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

中断驱动的嵌入式系统广泛应用于对安全和稳定性要求极高的领域,但因系统设计复杂,运行环境多样等原因,中断不确定性导致的严重故障时有发生,数据竞争是较为棘手的问题之一。已有工作对中断导致的数据竞争检测做了许多尝试,但目前还没... 详细信息

中断驱动的嵌入式系统广泛应用于对安全和稳定性要求极高的领域,但因系统设计复杂,运行环境多样等原因,中断不确定性导致的严重故障时有发生,数据竞争是较为棘手的问题之一。已有工作对中断导致的数据竞争检测做了许多尝试,但目前还没有比较易用的解决方案。为了解决这类问题,提出了一种基于控制流图的静态检测方法。该方法通过对源程序进行预处理分析,检测出程序中使用的共享资源和中断使能操作;根据预处理的结果,构建出源程序对应的简要控制流图;通过对简要控制流图的抢占关系分析,得到可能会导致竞争关系的执行序列。实验结果表明,该方法能有效检测出程序中潜在的竞争关系,并指明该潜在竞争的发生路径,帮助软件测试人员对故障进行确认和修复。

关键词：中断竞争嵌入式系统中断驱动测试

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于海量医疗数据的症状自查服务云框架设计

引用

计算机科学与探索 2015年第9期9卷 1056-1065页

作者：周作建林文敏王斌斌潘金贵南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046 南京大学计算机科学与技术系南京210046

随着当前社会"亚健康"人群的增加,症状自查服务显得愈发重要。各地基于居民健康档案的区域卫生信息平台的建立,为症状自查服务实现提供了数据基础,但是人们仍面临着海量电子病历的获取、存储、搜索以及数据分析计算等诸多挑... 详细信息

随着当前社会"亚健康"人群的增加,症状自查服务显得愈发重要。各地基于居民健康档案的区域卫生信息平台的建立,为症状自查服务实现提供了数据基础,但是人们仍面临着海量电子病历的获取、存储、搜索以及数据分析计算等诸多挑战。鉴于上述问题,提出了一种基于云框架的症状自查服务模型。首先建立了Hadoop集群,用来存储海量医疗数据以及建立索引,提高电子病历的搜索响应时间。其次设计了基于Lucene的分布式搜索节点集群,用来对海量的电子病历进行实时检索、数据分析和隐私过滤。此外,对症状自查服务的实现进行了讨论,包括搜索节点的选择、病历索引文件的建立、病历相似度的计算及排序方法。最后,通过实验证实了症状自查服务的云框架模型具有可扩展性和有效性。

关键词：云框架症状自查服务海量医疗数据 Hadoop Lucene

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：