SOME PROBLEMS IN PARTIAL ABSTRACT DATA TYPE

In this paper, we discuss some characteristic properties of partial abstract data type (PADT) and show the diffrence between PADT and abstract data type (ADT) in specification of programming language. Finally, we clarify that PADT is necessary in programming language description.

支持增量式编程的多模态网络环境

当前,多模态网络编程模型与底层硬件紧耦合、强相关,导致网络程序呈现扁平化和单片化特征.因此,持续开发模态程序效率低下且极易出错,制约了网元设备的可用性和可靠性.为此,本文提出面向多模态网络的编程环境(PINet’s Programming Environment,PPE),支持增量式开发网络协议与功能.基于“巨型交换机”思想,PPE提出了一种平台无关的编程模型及语言,支持模块化编程和跨平台移植,通过模块单元的灵活组合提高网络程序的开发效率.同时,针对上述模型设计了前后端分离的编译系统框架.该系统自动化解析并组合分布式的模态程序,通过优化报文处理逻辑自动适配硬件资源约束.实验结果表明,在不影响硬件性能的基础上,PPE能够降低20%的程序开发量,同时引入编译时延和资源开销在合理范围内.

基于混合图表示的软件变更预测方法

软件变更预测旨在识别出具有变更倾向的模块,可以帮助软件管理者和开发人员有效地分配资源,降低维护开销.从代码中提取有效的特征在构建准确的预测模型中起着重要作用.近年来,研究人员从利用传统的手工特征进行预测转向具有强大表示能力的语义特征,他们从抽象语法树(abstract syntax tree,AST)的节点序列中提取语义特征构建模型.但已有研究忽略了AST的结构信息以及代码中丰富的语义信息,如何提取代码的语义特征仍然是一个具有挑战性的问题.为此,提出一种基于混合图表示的变更预测方法.该模型首先结合AST、控制流图(control flow graph,CFG)、数据流图(data flow graph,DFG)等结构信息构建代码的程序图表示,接着利用图神经网络学习出程序图的语义特征,根据该特征预测变更倾向性.所提模型能够融合各种语义信息以更好地表征代码.在多组变更数据集上开展与最新变更预测方法的对比实验,验证了所提方法的有效性.

基于Event-B与ADT的TACS形式化开发方法与验证

为克服Event-B方法在开发全新一代列车自主运行控制系统(Train Autonomous Circumambulate System,TACS)中所出现的建模复杂性问题,提出将抽象数据类型(Abstract Data Types,ADT)实例化与Event-B相结合的方法,对TACS进行形式化开发和验证。首先,根据TACS的需求以及案例研究等相关内容,提取TACS的功能需求和安全需求,并将功能需求和安全需求以非形式化的语言进行描述;然后,根据TACS的功能需求和安全需求进行模型精化层次的设计,避免因在抽象模型中建模复杂的需求而导致证明困难;最后,在模型中使用形式化语言Event-B对TACS的功能需求和安全需求进行建模并验证其正确性,且在建模过程中,利用ADT的抽象概念将轨道网络、轨道区域以及移动授权(Movement Authority,MA)等复杂系统组件在初始模型中指定组件的必要属性,且在后续系统建模过程必要的精化阶段引入组件的具体定义,以降低系统开发和证明的复杂度。结果表明:提出的方法有助于在早期开发阶段减少TACS中复杂的细节部分,使得证明义务成功率为100%,自动证明成功率占比83%,手动证明成功率仅占比仅17%,在简化证明义务的同时有效提高了自动化证明的占比。

数据安全中台构筑企业数据生命线

数据是企业的重要资产,数据资产安全管控存在重大的挑战。通过建立企业级的数据安全中台来解决数据资产安全管控的问题,保障数据在全生命周期过程中的安全,构筑企业数据生命线。数据安全中台通过三个步骤提供安全服务能力:首先,将安全业务进行边界判定,形成相对清晰的安全职能边界;然后,将可复用部分抽象成安全模块组件;最后,模块组件之间再进行业务化关联和增量包装以提供安全能力。本研究方法可以解决数据安全行业“重复造轮子”问题,进一步解决传统数据安全平台的安全边界划分及数据孤岛问题。

基于FPGA的高性能可编程数据平面研究综述

可编程数据平面(PDP)一方面支持网络应用的卸载与加速,给网络应用带来了革命性的发展机遇;另一方面支持新协议、新服务的快速实现和部署,促进了网络创新和演进,是近年来网络领域的研究热点.FPGA因其通用的计算架构、丰富的片内资源和扩展接口提供了多种可编程数据平面的具体实现,支持更广范围的应用场景.同时,FPGA还为探索更通用的可编程数据平面抽象提供了可能.因此,基于FPGA的可编程数据平面受到了学术界与产业界的广泛关注.首先分类别阐述基于FPGA的可编程数据平面(F-PDP)抽象.接着,介绍基于F-PDP快速构建网络应用的关键技术的研究进展.之后,介绍基于F-PDP的新型可编程网络设备.此外,从提升网络性能、构建网络测量框架以及部署网络安全应用这3个方面,详细梳理近年来基于F-PDP的应用研究成果.最后,探讨F-PDP未来可能的研究趋势.

基于特征再抽象(FRA)的多元时序预测方法

科技领域的衍生行业因普遍存在强时间约束的特性而累积了海量的高维时间序列数据,严峻的数据压力导致传统的数据建模预测方法受制于数据规模和属性维度。支撑高质量的服务对大数据智能预测技术提出了更高的要求,如何在数据层面上实现预测性能的提升是现阶段亟待解决的主要问题。针对上述问题,提出了针对多元时序数据的特征再抽象(Feature Re-Abstraction,FRA)算法,首先通过RobustSTL分解算法提取趋势性和季节性特征(Trend and Seasonality Features,TSFs),实现多元数据的特征二阶抽象,以“抽象即特征”替代传统“标签即特征”的提取策略,再通过Pearson相关系数的运算结果评估再抽象技术捕捉的TSFs与目标参数间的相关强度,证实TSF的数据价值。在FRA算法的基础上结合深度学习模型构建基于数据驱动的多元时序预测算法,通过预测效果验证FRA算法的有效性。实验结果表明,引入TSFs作为数据驱动模型的训练向量能够兼具数据降维、降噪及强相关特性地维持,从而避免模型过拟合并缓解模型欠拟合,提高时序预测算法的准确性和鲁棒性。

基于事件驱动的主动对象模型

本文总结了现有被动对象模型存在的不足，探讨了对象的动态行为的抽象和描述问题，提出并建构了基于事件驱动的主动对象模型．在该模型中，引入了主动对象，主动对象能检测到外部发生的事件以决定自己的行为；引入主动对象类，以对主动对象进行抽象描述；还引入了运作对象，以协调其他主动对象的行为，一个运作对象还代表了一个可运行的系统，可以通过继承复用已开发的系统，增加了继承的力度．

基于GDAL大于2G遥感图像的快速浏览

快速显示与浏览大的遥感图像是遥感图像处理与分析软件的一个重要的功能。利用GDAL的快速高效的文件读取功能,动态地分块从文件中读取图像块到内存,动态地建立金字塔结构,从而能快速地显示大的遥感图像。放大、缩小和漫游操作实现了渐变的效果,能给用户非常快速和平滑的感觉。

论文摘要的数据准确性问题

通过查阅被Medline收录英文摘要的中文医学专业期刊《中华妇产科杂志》《中华儿科杂志》《中国当代儿科杂志》,探讨论文摘要的数据准确性问题。从2006年全年每种期刊中随机抽取30篇论文,用统计软件进行统计分析。摘要中的数据与全文不同或者在全文中不存在,即认为该摘要为缺陷摘要。发现这3种期刊缺陷摘要的百分比分别为23%、37%和13%,各比值间无统计学差异(P>0.05)。结果表明,摘要数据与全文不符或者全文中不存在的现象是比较普遍的,这可能会带来一定程度的误解和误导。应引起编辑同人的重视。

三维人体运动数据提取的人机交互方法及实验

提出使用人机交互的方法,通过加工处理现场录像资料,并与计算机图形学技术相结合,整体提取人体的三维运动数据.针对提取过程中的关键环节———数据提取人员,进行了姿态识别精度实验.实验的样本采用计算机图形、图像以及动态画面,实验结果表明识别精度良好.

基于变量访问序模式的中断数据竞争检测方法

在航天嵌入式软件等中断驱动型软件中,中断数据竞争问题十分突出.然而,中断在并发语义、同步机制、调度机制等方面与线程(任务)有诸多不同,具有Ad-hoc特征,难以统一刻画,因此,主流的数据竞争检测方法并不适用.以航天嵌入式软件数据竞争案例库为基础进行了系统分析,提出刻画有害中断数据竞争的7种缺陷模式.针对其中最常见且最难解决的单变量访问序模式,基于抽象解释,提出一种支持过程间分析、中断并发分析的高效检测方法.设计并实现了相应的检测工具Space DRC.实验结果表明,Space DRC能够在145ms内检测出约21 400行程序中的真实数据竞争.Space DRC已经在多个航天重点型号中进行了应用,使得中断数据竞争专项分析的效率提高了至少5倍,并且降低了问题遗漏率.

基于GDAL和NetCDF的影像金字塔构建方法

介绍了GDAL和NetCDF在图像数据处理和栅格数据调度上的帮助和优势,提出了一种新的影像金字塔模型构建方法,从底层开发的关键技术上做了改进优化,提高了影像重采样方法的运行效率,在此研究领域上提供了一定的理论和实践基础。

数据结构课程教学中的数据抽象能力培养体会

探讨了数据抽象能力在数据结构课程教学中的作用,分析了计算机应用型人才对能力培养的需求,特别是对数据抽象能力的要求,全面分析了数据抽象在计算机科学中的内涵,结合教学实例说明了数据抽象能力在计算机专业数据结构课程教学中的作用。

基于小波分析的大坝监测数据效应分量的提取

将大坝监测的数据序列视为一串由不同频率组成的数字信号,利用多分辨分析提出了基于小波分析提取大坝监测数据效应分量的方法,给出了该法的的基本原理和计算思路。以棉花滩碾压混凝土坝水平位移监测数据为例,分离结果表明,小波变换在分离效应分量具有较好的实用性和操作性。

基于GEP的多层关联规则挖掘算法及其应用

为了在Web使用挖掘中挖掘网站服务器日志数据库的热点Web页面访问集及发现其关联规则,提出了一种新的基于GEP(gene expression programming,基因表达式编程)的适用于挖掘多层关联规则的算法。将泛化技术应用于GEP作为它的适应性函数度量,引入GEP强大的自搜索功能,进化到较优的种群后,再利用传统的支持度-置信度的方法在子数据库的多个层及层间挖掘频繁项及关联规则。该算法改进了传统多层关联规则挖掘框架,实验结果表明了该算法在大数据库中的有效性和高效性。

基于对象关系数据库的时空数据模型研究

一体化时空数据建模是新一代GIS理论与技术研究的重要基础。基于对象关系数据库探讨时空数据库的数据建模方法,提出综合考虑矢量和栅格数据一体化的时空数据模型。首先基于基本类型派生定义矢量和栅格抽象数据类型,在此基础上定义时空数据类型为一系列空间类型的时间片序列。该抽象数据类型的定义包括其数据对象和相关操作,将其嵌入对象关系数据库中,扩展其时空数据的存储和查询能力。利用该数据模型,可以统一考虑矢量和栅格数据,建立基于对象关系的时空数据库,并支持矢量—栅格一体化时空数据访问和操作,进而对新一代GIS技术的研究与实现起到重要支撑作用。

时空对象关系模型研究

时空数据模型是时空数据库的研究重点之一 .以往提出的时空数据模型存在着不同的缺点 .本文以抽象数据类型为基础 ,提出了一个基于对象关系模型的时空对象关系模型 STORM,给出了 STORM的形式化定义 。

对象技术与抽象数据类型的实现

讨论了抽象数据类型的实现方案,并以"线性表"为例,说明对象技术在抽象数据类型实现中的应用。对于一种抽象的数据类型,先将它定义成一个抽象类,再结合某一种具体的存储方式加以实现。采用这种对象技术的特点是,任何存储方式或实现细节的改变都不会影响外界对类的使用。这种设计原则已应用于面向对象版的"数据结构"课程之中,取得了良好的效果。

智能数据分析在医学领域的应用综述

回顾了智能数据分析方法在医学领域中的应用情况，目的是缩小医学领域数据采集和数据理解之间的鸿沟。介绍了智能数据分析技术的发展情况，提出了智能数据分析的分类方法，选择介绍了一些重要的智能数据分析方法及其在医学领域中的应用。