基于细粒度代码表示和特征融合的即时软件缺陷预测方法

即时软件缺陷预测指在软件更改初次提交之际预测该更改引入缺陷的倾向。此类预测针对单一程序变更,而非在粗粒度上进行。由于其即时性和可追溯性,该技术已在持续测试等领域得到广泛应用。目前的研究中,提取变更代码表示的方法粒度较粗,仅标出了变更行,而没有进行细粒度的标记。此外,现有的使用提交内容进行缺陷预测的方法,仅仅是把提交消息与变更代码的特征进行简单拼接,缺失了在特征空间上的深度对齐,这使得在提交消息质量参差不齐的情况下,会出现预测结果易受噪声干扰的情形,并且现有方法也未将领域专家设计的人工特征以及变更内容中的语义语法信息综合起来进行预测。为了解决上述问题,提出了一种基于细粒度代码表征和特征融合的即时软件缺陷预测方法。通过引入新的变更嵌入计算方法来在细粒度上表示变更代码。同时,引入特征对齐模块,降低提交消息中噪声对方法性能的影响。此外,使用神经网络从人工设计的特征中学习专业知识,充分利用现有特征进行预测。实验结果表明,相较于现有方法,该方法在3个性能指标上均有显著提升。

基于多目标优化的工作量感知即时软件缺陷预测特征构建方法

即时软件缺陷预测(JIT-SDP)是一种针对代码变更的软件缺陷预测技术,具有细粒度、即时性和可追溯性的优点。工作量感知JIT-SDP进一步考虑代码检查工作量,旨在以有限的工作量识别更多的缺陷变更。尽管目前已有不少工作量感知JIT-SDP,但这些方法大多只针对分类模型算法进行优化。为提升工作量感知JIT-SDP的性能表现与泛用性,首次从特征工程方面入手,提出了一种工作量感知场景下的进化特征构建方法EEF。首先,EEF方法通过遗传编程树来表示特征,从分类性能与工作量感知性能两个角度出发,通过基于多目标优化的进化特征构建方法来获取新的特征转换方法;之后,通过得到的特征转换方法来构建新的特征集,并基于新的特征集训练与测试分类模型。为了验证EEF方法的有效性,在6个开源项目上,通过3个不同评估方案进行了实验研究,结果证明EEF方法可以提升分类模型在工作量感知场景下的性能,并优于其他特征工程方法,而且在保证特征选取多样性的前提下,基于单一模型的EEF方法同样可以提升其他模型的性能。

大学生网络社会排斥与网络亲社会行为的关系:一个有调节的中介模型

为探讨大学生网络社会排斥与网络亲社会行为之间的关系及公正世界信念和自我同情在两者间的作用,采用网络社会排斥量表、网络亲社会行为量表、公正世界信念量表和自我同情量表对600名大学生实施问卷调查。结果显示:网络社会排斥显著负向预测网络亲社会行为;公正世界信念在网络社会排斥和网络亲社会行为间的中介效应显著;自我同情对该模型的直接路径和前半段路径的调节效应显著。据此得出结论:大学生网络社会排斥不仅可以直接预测网络亲社会行为,也可以通过公正世界信念和自我同情形成有调节的中介路径并预测网络亲社会行为。因此,高等院校在培养大学生网络亲社会行为时,要关注大学生网络社会排斥的负面影响,注重培育大学生的公正世界信念,提升大学生的自我同情水平。

论衡阳渣江彭氏的家风秘诀:忠厚传家,刚直立世

衡阳渣江彭氏因彭玉麟而为人所知晓。该家族明朝初期从江西吉安迁徙到衡阳,繁衍生息数百年,在一代接一代的严格家教下形成忠厚传家、刚直立世的家风。此外,衡阳渣江彭氏还有着不顾自身利益,甘于为大家奉献、宽厚待人的家风底色。彭氏家族对于为人处世的方式也有自己的心得,彭玉麟出身于没落家庭,从小朋友不多,他成功后,要求家族子弟在交友上必须慎重,要求他们看重忠厚,不滥交朋友。彭氏家族亦注重婚姻的稳固,家族的团结,家规中明确规定家庙宜修、婚姻宜慎。

“碳中和”目标下欧洲投资银行能源政策转型研究

“碳中和”目标是否能够如期实现,能源绿色低碳转型是重中之重。欧洲投资银行(欧投行)作为欧盟旗下最为重要的官方政策性银行,一直扮演着欧盟能源政策既定支持者的角色。自2019年欧盟提出2050年底实现“碳中和”之后,欧投行以《巴黎协定》为基调,以实现欧盟“碳中和”目标为奋斗方向,对自身能源政策迅速予以相应调整,着力通过向“气候银行”的转型来助力欧盟如期顺利实现气候治理目标。为此,欧投行近年来不断通过资金投入、技术援助双保险来促进能效提升以及节能减排,并大力倡导可再生新能源以逐步替代传统旧能源。而且在能源政策转型过程中,欧投行尤为重视气候“公正转型”和信息“公开透明”。欧投行的相关经验,对于其他国际和区域多边开发银行、政策性银行乃至商业性金融机构能源政策绿色低碳转型具有一定的参考价值。金融机构能源政策的绿色低碳转型,应以所在区域的“碳中和”目标为基本参照来制定相关转型政策,并在实践中及时动态调整;在给予能源绿色低碳转型充足资金保障的同时,也需要提供必要的技术支持,两者缺一不可;金融机构应对自身能源政策及能源转型过程采取全程监管,并坚持“公开透明”原则,向外界及时公开发布相关信息。

中学生公正世界信念与社会心态关系的交叉滞后研究

为了考察中学生公正世界信念与社会心态的发展变化及其预测关系,采用公正世界信念量表、中国人社会心态量表对373名中学生进行为期17个月的两阶段纵向追踪调查。方差分析和交叉滞后回归分析结果发现:(1)前后测公正世界信念、社会心态之间均存在显著差异,在性别上差异不显著;(2)在公正世界信念与社会心态的整体关系上,控制家庭所在地和家庭经济地位后,前测的公正世界信念可以显著正向预测后测的社会心态,前测的社会心态也可以显著正向预测后测的公正世界信念;(3)对于高社会心态组,控制上述变量后,前测公正世界信念能显著正向预测后测社会心态,反之则无法预测;对于低社会心态组,两变量间没有预测关系。

公正世界信念与问题性网络使用的关系:拥有生命意义的中介作用与年龄差异

为了考察公正世界信念对问题性网络使用的影响机制以及年龄差异,使用公正世界信念问卷、生命意义感量表以及问题性网络使用问卷为测量工具,采用整群取样法选取440名大学生为研究对象进行问卷调查。相关分析结果表明,公正世界信念与拥有生命意义呈显著正相关,与问题性网络使用呈显著负相关,拥有生命意义与问题性网络使用呈显著负相关;结构方程模型结果显示,拥有生命意义在公正世界信念与问题性网络使用之间起部分中介作用,且在这一模型中,年龄调节了拥有生命意义与问题性网络使用的关系。研究结果解释了公正世界信念与问题性网络使用的关系及内在机制,为针对性预防大学生问题性网络使用提供方向指导和实证证据。

基于图像小波域自适应干扰的GAN生成人脸反取证

针对现有生成对抗网络(GAN)生成人脸反取证方法攻击迁移性不强的问题,提出了一个基于图像小波域自适应干扰的GAN生成人脸反取证方法以提升攻击迁移性.该方法通过对GAN生成人脸图像的小波域信息(即图像经过小波分解后的频率分量)施加扰动以实现其对取证模型的抵抗,并且分别在空域和频域上基于最小可觉察误差(JND)设计自适应扰动阈值,对图像不同像素点位置设置不同的扰动强度,从而增强扰动的人眼不可感知性.此外,还设计了一种数据增强方式对反取证人脸进行数据分布多样性扩充,以进一步提升攻击迁移性.实验结果表明,与6种基线方法相比,所提方法生成的反取证人脸在保证扰动对人眼不可感知前提下具有更强的攻击迁移性.

面向准时化生产的船体分段排产分析

针对国内某典型船厂存在的智能化程度低、作业方案可控性差和库存成本高等问题,以减少船体分段的库存时间、满足分段的开工时间限制和保证胎位负荷均衡为目标建立数学模型,并引入遗传算法解决此类NP-Hard问题。在算法运行过程中采用混沌映射、精英保留策略和自适应交叉变异算子增强算法的全局寻优性和收敛性。对某船厂的实际生产数据进行计算和对比分析,结果表明,采用改进算法所得结果比船厂排产计划库存时间更少,资源利用率更高,该算法有效。

绿色低碳转型的分配效应研究——基于公正转型视角

构建包含家庭、企业、金融、政府等四部门和碳排放权交易市场的DSGE模型,研究绿色低碳转型对企业部门带来的行业内、行业间的分配效应,在此基础上探讨缩小区域差距、提升社会福利、推进公正转型的政策协调安排。研究表明,绿色低碳转型将对生产性行业和能源行业的产出、就业产生显著的行业间和行业内的分配效应;低碳能源生产技术进步、绿色贷款利率下浮、适度收紧碳排放强度限制可实现各行业的帕累托改进,而高碳能源降碳技术进步和征收高碳中间品碳税会令一部分行业受益,另一部分行业受损,过度收紧碳排放强度限制和限制高碳能源消耗总量则使所有行业受损;能源技术进步和转型政策通过产出效应、就业分配效应对区域经济发展的影响存在显著差异,低碳能源生产技术和绿色贷款利率下浮可在帕累托改进中缩小区域差距,收紧高碳能源消耗总量限制会扩大区域差距,同时使所有区域受损;充分利用不同转型政策之间的差异性和互补性,加强政策协调配合,有助于实现绿色低碳转型的多重目标,减缓转型带来的负面冲击。上述结论蕴含如下政策启示:加快推动“能耗双控”向“碳排放双控”的政策过渡,合理设置政策力度;加强碳减排政策与财税金融政策的协调配合;强化对受转型冲击较大的弱势群体、部分地区的政策支持,兜住民生底线,确保公正转型。

国际体育仲裁院球员体育正当理由终止合同争议的裁判法理

职业球员可以基于体育正当理由终止合同而不受到体育处罚是国际足球转会规则的特殊规定。运用案例分析法、比较分析法、逻辑分析法和归纳法,分析体育正当理由规则的本质,研究国际体育仲裁院(CAS)球员体育正当理由终止合同争议判例。研究认为,体育正当理由是国际足联为保护球员积极工作的权利而制定的规则;在处理此类争议时,CAS审查构成体育正当理由的要件包括成熟的职业球员、低于10%的出场率、赛季后15天内终止合同的期限及球员的个人情况,其中前三项要件必须累积满足并事先发出警告,才构成体育正当理由;CAS审查遵循保护球员人格权和维护合同稳定的原则。我国职业足球应保护球员积极参加比赛的权利和维护合同稳定,并通过严格的仲裁审查和扩大审查范围来促进保护球员积极参加比赛的权利和维护合同稳定之间的平衡。

基于自适应邻域模拟退火算法的零部件接收与转运优化

现代混线生产对于多品种小批量零部件物流的准确度和准时性提出更高要求,其中零部件接收与转运是管理者面临的首要难题,需要考虑三种情形,一是供应商的卡车交付与装配线需求均具有时间窗口;二是车辆调度问题,即决定每个仓库门服务的车辆的处理顺序;三是车辆分配问题,即每辆牵引车承载的需求,这大大提升了问题的复杂性。为优化零部件接收与转运,本文建立一套考虑准时制的零部件超市物流模式,将交叉转运应用于工厂物流管理,研究了中心仓侧的车辆分配与调度问题(Vehicle Assignment and Scheduling Problem,VASP),并对问题进行了建模和线性化处理。由于该类问题的内在复杂性,本文设计一种自适应邻域模拟退火算法(Adaptive Neighborhood Simulated Annealing,ANSA),并将其与先进的商业优化求解器进行比较。本文开展了大量计算数值实验,结果表明ANSA算法在不同规模的算例上均有较好表现。

低功耗硅基OLED微显示器的区域梯度调光策略

针对近眼显示设备存在显示功耗较大的问题,通过研究人眼视觉的特性提出一种人眼凝视点自适应的区域梯度调光算法。首先进行中心凹-亮度掩蔽实验以获取人眼的恰可觉差(Just Noticeable Difference,JND),并在此基础上改进了传统人眼凝视点的几何光路模型,得到更符合人眼自适应特性的几何光路模型,引入最大视角判别法有效提高了视角计算效率。随后,对图像进行预处理时采用改进的对比度增强算法,以在保持图像平均显示亮度基本不变的情况下增强显示效果。根据实验得到的JND阈值和凝视点信息,对图像实施了区域和全局功耗限制,从而在降低功耗的同时保持了视觉主观感受。在FPGA硬件平台上完成了算法的验证。实验结果表明,该算法在柯达标准测试集下使硅基有机发光二极管(Organic Light Emitting Diode,OLED)微显示器的显示功耗降低23.05%,基本满足硅基OLED微显示器的低功耗显示的要求,可为其性能提升提供指导。

不恰如其分体验问卷修订版测评临床和社区人群的效度和信度

目的:检验不恰如其分体验问卷修订版(NJRE-Q-R)在中国临床和社区人群的效度和信度。方法:根据精神障碍诊断与统计手册第5版(DSM-5)诊断标准,选取北京安定医院门诊强迫障碍、抑郁症、焦虑障碍患者共238例,社区招募正常对照201例,用耶鲁-布朗强迫量表、NJRE-Q-R、贝克抑郁量表、贝克焦虑量表分别评估强迫症状、不恰如其分体验及抑郁焦虑情绪。用探索性因素分析、验证性因素分析检验效度,Cronbachα系数检验信度。结果:探索性因素分析显示NJRE-Q-R中的种类量表可分为3个维度,NJRE-Q-R中的严重程度量表单维结构良好;验证性因素分析示NJRE-Q-R种类量表及严重程度量表结构模型拟合良好(χ^(2)/df=1.66,CFI=0.95,RMSEA=0.06;χ^(2)/df=2.71,CFI=0.92,RMSEA=0.11);NJRE-Q-R种类量表及严重程度量表的Cronbachα系数为分别为0.73,0.96。结论:不恰如其分体验问卷修订版在临床和社区人群中具有较好的效度和信度。

基于即时学习的改进条件高斯回归软测量

基于数据驱动的在线软测量是当前工业智能化感知的重要研究方向。在算法实际部署中,过程模态切换以及数据漂移都会导致软测量性能下降,传统自适应方法又存在模型单一、模态遗忘等不足。针对上述问题提出一种基于即时学习的样本时空加权条件高斯回归(STWCGR)软测量算法。该方法用概率密度估计和条件概率计算实现软测量建模和预测:首先根据即时学习思想通过样本时空混合加权方法筛选局部建模数据,然后结合高斯混合回归思想累积局部单高斯概率密度模型对数据分布进行拟合,最后引入预测动量更新和模态更新策略提高预测稳定性并赋予模型对新工况的学习适应能力。通过仿真实验验证了所提方法在预测精度、稳定性以及新模态适应能力上的有效性。

碳中和目标下CCUS技术部署在公正转型中的协同效益

全球经济社会发展高度依赖化石能源,特别是在工业、交通和电力等关键领域,化石燃料仍然是主要能源来源。然而,相关能源基础设施将持续排放大量温室气体,加剧气候变化,对全球气候环境及经济社会造成严重影响。随着国际社会对气候变化问题的关注不断提升,各国面临的减排压力和减排需求与日俱增,如何在保证经济发展的同时实现二氧化碳减排,已成为全球共同面临的重大挑战。碳捕集利用与封存(CCUS)技术作为中国碳中和技术体系中不可或缺的重要组成部分,在提高生态环境综合治理能力、保障能源安全、促进绿色经济发展和提升社会公平公正方面有较好的协同效益。立足全球气候变化治理与推动碳中和目标下经济社会发展的战略决策,以CCUS技术发展为基础,系统性地探索CCUS技术部署与环境、经济、社会的协同效益。研究表明,合理部署CCUS技术可以在实现大规模减排的同时,促进经济增长和社会进步,实现多赢。CCUS技术的应用将显著降低碳排放强度,提高能源利用效率,推动相关产业升级和创新发展。同时,通过政策引导和利益分配机制优化,CCUS技术有望促进区域经济协调发展,提升社会公平性,为公正转型提供有力支撑。研究为中国CCUS部署实现多维度协同效益提供新思路,也为共同促进经济社会公正发展提供参考。

融合相似性度量加权核偏最小二乘的烷烃气体定量分析方法

烃类气体含量的有效监测是油气勘探开采过程中安全保障的重要环节。红外光谱法作为一种安全高效的检测方法,受到现场工程师的关注,但主要采用离线模型进行测量,无法较好应对现场复杂的工况及变化多样的非线性影响因素,导致离线模型不更新而难以维持较高的预测精度。为此,提出了一种融合相似性度量加权核偏最小二乘的即时学习建模策略。首先设计了一种多相似性度量准则融合的样本相似性判别依据,有效筛选历史样本用于在线建模,其次在局部PLS模型中引入非线性核函数,实现非线性特征的有效提取,弥补线性偏最小二乘模型的非线性处理能力。在构建的多组分混合气体红外光谱数据上的实验结果验证了该方法的有效性,拟合优度R2达到0.994 1,RMSE和MRE相比PLS模型分别提升了43.6%和85.8%,可有效用于烃类气体红外光谱定量分析模型的在线更新与高精度预测。

生态瞬时干预在健康行为促进中的应用进展

介绍生态瞬时干预的概念、产生和发展、分类,综述生态瞬时干预在健康饮食、控制饮酒、戒烟、增强身体活动等健康行为促进中的应用,并对生态瞬时干预在健康行为促进中的应用提出建议,旨在为医护人员进一步开展健康行为干预提供参考。

大学生领悟社会支持和亲社会行为的关系——感恩的中介作用与公正世界信念的调节作用

为探讨大学生领悟社会支持与亲社会行为的内在关联机制——感恩的中介作用与公正世界信念的调节作用。采用领悟社会支持量表、亲社会行为量表、感恩量表、公正世界信念量表对954名本科生进行测量,最终回收有效问卷742份。结果显示,领悟社会支持正向预测亲社会行为(β=0.18,p<0.001);领悟社会支持正向预测感恩(β=0.42,p<0.001);感恩正向预测亲社会行为(β=0.20,p<0.001)。感恩在领悟社会支持和亲社会行为间起中介作用。公正世界信念在领悟社会支持和亲社会行为间起调节作用(β=0.19,p<0.001)。领悟社会支持不仅能直接正向预测亲社会行为,还能通过感恩间接对亲社会行为产生影响;公正世界信念在领悟社会支持和亲社会行为间起调节作用。

基于知识回放的即时软件缺陷预测增量模型

即时软件缺陷预测技术可以实现细粒度代码变更的即时缺陷预测,对于提高软件代码质量和保证软件可靠性具有重要意义。传统静态软件缺陷预测模型在处理即时软件数据流时会存在“知识遗忘”的情况,从而导致模型泛化性能较差的问题。为此,提出一种基于知识回放的即时软件缺陷预测增量模型方法。首先,通过知识回放机制存储模型参数和随机样本,实现对旧知识的学习;其次,使用分布式训练框架在本地设备上对即时软件数据流进行增量学习,通过重构实现模型的即时更新;最后采用知识蒸馏技术,构建全局增量预测模型。实验表明,该模型与常见模型算法相比,在保证训练效率的前提下,模型的综合性能表现较优。