基于DSD美学修复软件指导下不同修复方案在前牙美学修复中的应用

目的:观察基于数码微笑设计(Digital Smile Design,DSD)美学修复软件指导下不同修复方案在前牙瓷贴面美学修复中的应用效果。方法:选取笔者科室收治的要求对前牙进行美学修复的104例患者(共238颗牙)作为研究对象,均于DSD美学修复软件指导下进行修复,按照修复方案不同分为A组53例(122颗)和B组51例(116颗),其中A组给予全瓷冠修复,B组给予铸瓷贴面修复。观察两组临床效果、满意度以及完整性情况。结果:A组与B组修复后6个月、12个月在修复体完整度、临边缘变色、边缘密合性、术后敏感以及牙龈反应方面比较,差异无统计学意义(P>0.05);A组满意率96.72%稍高于B组94.83%(P>0.05);A组完好率100.00%显著高于B组94.83%(P<0.05)。结论:基于DSD美学修复软件指导下,全瓷冠与铸瓷贴面在前牙瓷贴面美学修复中均取得了较好疗效,但全瓷冠贴面修复远期效果优于烤瓷贴面修复。

基于自注意力机制神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法

循环神经网络对于代码序列数据有着良好的处理能力,软件缺陷修复的补丁生成模型大多采用循环神经网络实现.然而,基于循环神经网络的补丁生成模型在处理代码序列中长距离依赖问题时仍然具有局限性,其修复成功率和修复效率较低.针对此问题,提出一种基于自注意力神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法(Self-attention Neural machine translation based automatic software Repair,SNRepair).首先,为有效缓解源码中的未登录词问题,对数据集引入子词切分技术进行预处理;其次,为解决源代码中棘手的长距离依赖问题并更充分地利用局部信息,构建融合局部建模的Transformer程序补丁生成模型;然后,采用缺陷自动定位技术定位缺陷语句位置,利用参数优化后的Transformer补丁生成模型生成候选补丁;最后,运行测试用例验证候选补丁.在具有395个真实Java软件缺陷的Defects4J缺陷库上实验评估,结果表明SNRepair方法与对比方法比较,修复成功率和修复效率更高.

针对软件修复的变更风险分析方法

目前的软件修复由于时间紧迫而得不到充分的验证,这严重影响到软件修复实施的及时性和可靠性。针对该问题,提出了一种变更风险分析方法。该方法首先从软件修复对软件本身产生的变更出发,分析了软件变更的风险,引入了变更风险和变更风险密度的概念来对风险进行量化;在此基础上,通过软件变更的关联矩阵,得出关联风险和关联风险密度的概念,能够有效帮助程序员理解风险的分布情况,制定合适的验证策略,从而保证软件修复的及时性和可靠性。

基于深度学习的软件自动修复方法的修复偏好研究

基于机器学习的软件修复方法可以降低软件缺陷修复成本,无须人工干涉而自动修复软件缺陷,但不同的缺陷修复软件对不同类型缺陷的修复偏好不明确,且缺乏针对性而无法充分发挥深度学习模型的作用;为此在研究缺陷分类的基础上,研究几种具有代表性基于深度学习的软件自动修复方法对不同类型的缺陷总的修复概率,并比较分析不同学习模型对于修复不同类型缺陷的修复偏好,后续可以更好地进行模型选择以及软件自动修复工作。实验结果表明,基于深度学习的软件自动修复方法倾向于修复IF语句类型、方法语句类型、return语句类型的缺陷。基于自编码器的软件自动修复方法倾向于修复IF语句类型的缺陷,基于LSTM的编码器-解码器的修复方法倾向于修复与方法语句类型相关的缺陷,而基于CNNs的编码器-解码器的修复方法则对IF语句类型、方法语句类型以及return语句类型这三种类型缺陷的修复偏好相差不大。

无人机飞行控制软件的自修复技术研究

软件产品的质量是设计出来的,并不是测试出来的。本文归纳了无人机飞行控制软件自修复技术的具体研究内容,提出了基于经典过程控制理论与新的软件分层体系结构相结合的无人机飞行控制软件自修复技术研究的解决方法。

基于模板导向的遗传规划软件自动修复方法

随着互联网的飞速演变,技术不断革新和迭代,应用程序变得越来越臃肿和复杂,程序维护成本也成倍增加.面对多次迭代的程序,传统的随机选择修复方法在样本空间中修复问题,但这样修复的样本过大,效率并不高.提出一种基于带模板导向的遗传规划的软件自动修复方法,以降低维护成本.通过分析抽象语法树的控制流图信息,从程序结构中获取特征信息,作为考察程序匹配程度的两个维度,选出最适合的模板程序.然后使用匹配后的模板程序信息进行错误定位和遗传规划修复.在使用网络公开的数据集Tech-V3.5.2进行对比实验后,结果表明,该算法在软件修复的准确性和时间上均有提高.

软件测试在软件质量管理中的应用

随着信息化时代的来临,软件已经变成了生活中不可或缺的一部分,从手机应用到企业系统,软件的质量和用户群体与企业经营发展紧密联系,所以加强软件质量管理非常重要。软件测试的目的主要是通过具体的测试活动对软件性能、可靠性与安全性进行评估,进而保证软件质量和用户群体的期望和需求相满足。通过软件测试能够及时发现软件修复时存在的不足,提升用户群体的满意度。基于此,本文针对软件测试在软件质量管理中的应用进行研究,旨在为有关研究的顺利开展提供理论参考。

进化计算在软件智能修复中的应用

提出一种基于进化计算的软件智能修复算法IREA。采用控制流图作为进化个体的编码方式,在确定适应度函数时,考虑控制流图节点集的势和结构相似度2个因素,将软件的修复过程转化为适应度指导的进化过程,从而实现软件智能化修复。实验结果表明,该算法具有可行性和有效性。

针对软件修复的相对相似性评价模型

利用软件修复的局部性和针对性,将行为观察序列相似性度量与软件修复过程本身相关联,引入相对相似性评价指标,建立软件修复相对相似性评价模型。该模型将修复验证问题转换为修复后行为相似性度量问题,克服了现有修复技术缺乏有效评价的缺点。在实验中分别对补丁和动态修复进行研究,对比了地址对序列、系统调用序列以及混杂序列,说明评价模型的工作方式,实验表明了该模型的有效性,同时说明了混杂序列具有更强的表达能力。

《网络安全和软件系统修复》课程教学改革探索

《网络安全和软件系统修复》课程是中等职业学校计算机应用及相关专业的综合性主干课程,重点学习网络信息安全防范、受损计算机系统修复及数据恢复的知识与方法等职业技能。本文运用工作过程导向的职业教育新理念,联系该课程教学改革实践,探索课程的教学目标和课程内容选择、教学过程的实施策略和方法。

遇到坏道你别怕——利用多种软件修复硬盘坏道

硬盘出现坏道确实令人头痛，但是并非“无可救药”。其实在一些硬盘修复软件的帮助下，成功修复硬盘坏道是完全可能的。

基于软件自动修复评估缺陷定位技术的工具:GenProg-FL

虽然缺陷定位技术和软件错误自动修复技术已经得到一定的发展,但是软件的修复工作仍然需要程序员投入大量的时间和精力。大多数开发者仍然使用传统调试技术(例如断点)来进行手工的调试,缺陷定位技术的研究成果并没有较好地运用到实际的修复工作中。近来,软件错误自动修复技术得到了快速的发展和广泛的关注。在软件错误自动修复工作中,利用缺陷定位技术自动定位错误代码是必需的,而定位的精度直接影响到补丁的生成,从而对修复的效果产生较大的影响。GenProg-FL工具可以接受不同的缺陷定位技术去自动修复故障程序。同样,使用GenProg-FL可以从软件自动修复的角度评估现有的基于程序谱的缺陷定位技术定位的有效性。

基于搜索的软件自动修复框架及其关键问题探讨

软件在开发和维护的过程中均可能产生软件缺陷,如果能够成功自动修复部分缺陷,则可以有效减少程序调试时间,避免损失。软件自动修复是一个新兴课题,尚存在很多需要解决的问题。本文首先介绍了软件自动修复的概念,并提出了基于搜索的软件自动修复的框架;接着,从缺陷定位、搜索策略、测试数据生成三个方面概括了基于搜索的软件自动修复面临的主要挑战,以及需要解决的一些关键问题;最后,总结全文并指出下一步的工作。所提框架及其关键问题的探讨,有助于软件自动修复技术的进一步研究和在工业生产中的推广应用。

基于模板的软件缺陷修复推荐方法

软件中长期累积的历史遗留问题导致软件产品的规模和复杂性逐渐增大.为了有效提高软件缺陷修复的效率,本文针对源代码文件中的修复前代码版本和修复后代码版本之间的差异,根据预定义的细粒度更改操作提取缺陷修复模板,并基于此修复模板提出了一种缺陷修复推荐方法.结果表明,模板的覆盖范围可达67.11%,并且5位参评者评估其有效,认为此修复模板适用于软件缺陷并且能够解决部分缺陷问题.

软件缺陷自动修复技术综述

软件缺陷是软件开发和维护过程中不可避免的.随着现代软件规模的不断变大,软件缺陷的数量以及修复难度随之增加,为企业带来了巨大的经济损失.修复软件缺陷,成为了开发人员维护软件质量的重大负担.软件缺陷自动修复技术有希望将开发者从繁重的调试中解脱出来,近年来成为热门的研究领域之一.搜集了94篇该领域最新的高水平论文,进行了详细的分析和总结.基于缺陷修复技术在补丁生成阶段所使用的技术手段不同,系统性地将软件自动修复技术分为4大类,分别是基于启发式搜索、基于人工模板、基于语义约束和基于统计分析的修复技术.特殊地,根据对近几年最新研究的总结,首次提出了基于统计分析的技术分类,对已有分类进行了补充和完善.随后,基于对已有研究的分析,总结了该领域研究所面临的关键挑战及对未来研究的启示.最后,对缺陷修复领域常用的基准数据集和开源工具进行了总结.

AB控制系统通信模块软件修复

济南钢铁股份有限公司焦化厂对AB控制系统中更换下的故障通信模块CNBR／D，用如下方法进行了软件修复，获得成功。

借助Usboot软件修复TF卡

笔者手机里的TF卡突然出现问题而无法使用了，将其放入读卡器插上电脑后也是无法读取里面的资料，如图1所示，尝试进行格式化操作，

DAS软件修复SONY显示器数据故障两例

DAS是“自动数字装配”的英文字头缩写．是SONY厂用于其显示器产品调试的软件。这个软件本来是加密的，流向社会后经专人破解．并配合上一个接口硬件板．就可以用来调整SONY及其代工的绝大部分显示器的工厂模式了。DAS有两个版本：DAS-J4．2．1用于早期的显示器，在DOS下运行：DAS-16．9用于后期及大屏幕显示器，在Windows下运行。DAS可以保存显示器的存储器数据，格式为★．DAT，而平常的24Cxx写码器读出的存储器数据格式为★．BIN，两者绝不通用。网上流传SONY及其代工的显示器．可以通过按键组合来进入工厂模式的说法并不准确。实际上．如果显示器上安装有ECS接口，通过按键组合可以进入的只是其调试模式．比如不联机可以使其白屏显示，或者显示出其机芯型号，要真正进入工厂模式，必须采用DAS软硬件。那么．是否有些SONY显示器没有安装ECS接口，就能够通过按键组合进入工厂模式呢？经过长期的探索，我的答案基本是肯定的，如SONY-A100、A200、G110、E220等，我都成功地进入过工厂模式。

谈谈AVI文件的修复

AVI(Audio Video Intedeaved)是微软公司推出的视频文件格式,它应用广泛,是目前视频文件的主流之一.在AVI文件中,运动图像和伴音数据是以交织的方式存储,并独立于硬件设备.这种音频和视像的交织组织方式与传统的电影相似,在电影中包含图像信息的视频帧按照帧顺序显示,同时音频部分也同步播放.

面向机器学习模型安全的测试与修复

近年来,以机器学习算法为代表的人工智能技术在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了广泛的应用,各式各样的机器学习模型为人们的生活带来了巨大的便利.机器学习模型的工作流程可以分为三个阶段.首先,模型接收人工收集或算法生成的原始数据作为输入,并通过预处理算法(如数据增强和特征提取)对数据进行预处理.随后,模型定义神经元或层的架构,并通过运算符(例如卷积和池)构建计算图.最后,模型调用机器学习框架的函数功能实现计算图并执行计算,根据模型神经元的权重计算输入数据的预测结果.在这个过程中,模型中单个神经元输出的轻微波动可能会导致完全不同的模型输出,从而带来巨大的安全风险.然而,由于对机器学习模型的固有脆弱性及其黑箱特征行为的理解不足,研究人员很难提前识别或定位这些潜在的安全风险,这为个人生命财产安全乃至国家安全带来了诸多风险和隐患.研究机器学习模型安全的相关测试与修复方法,对深刻理解模型内部风险与脆弱性、全面保障机器学习系统安全性以及促进人工智能技术的广泛应用有着重要意义.本文从不同安全测试属性出发,详细介绍了现有的机器学习模型安全测试和修复技术,总结和分析了现有研究中的不足,探讨针对机器学习模型安全的测试与修复的技术进展和未来挑战,为模型的安全应用提供了指导和参考.本文首先介绍了机器学习模型的结构组成和主要安全测试属性,随后从机器学习模型的三个组成部分即数据、算法和实现,六种模型安全相关测试属性即正确性、鲁棒性、公平性、效率、可解释性和隐私性,分析、归纳和总结了相关的测试与修复方法及技术,并探讨了现有方法的局限.最后本文讨论和展望了机器学习模型安全的测试与修复方法的主要技术挑战和发展趋势.