基于OpenMP的并行Fortran程序数据竞争静态检测方法

数据竞争是并行程序中最常见的问题,因为其在程序中存在着随机性和难以重现的问题,所以利用动态方法检测并不可靠.本文介绍了一种针对以OpenMP实现程序并行的数据竞争故障的静态检测方法.首先根据基于OpenMP的Fortran并行程序的语法和语义特性,构建并行程序的抽象语法树,并对控制流图进行扩展引入并行控制流图;然后将数据竞争问题抽象为一种故障模型,利用有限状态机来形式化的描述此类故障模型;最后对并行区域的潜在赋值操作进行并行数据流分析,在程序控制流图节点上进行故障状态机的状态转化来实现数据竞争的检测.该方法已在自研的缺陷检测系统(DTS)中应用,并通过DataRaceBench的实验数据证明本文方法可以有效的检测出数据竞争问题.

BPEL流程数据竞争和死锁检测算法研究

针对BPEL(Business Process Execution Language)流程中出现的数据竞争和死锁问题,提出了一种基于图理论的检测方法.首先把BPEL流程转化为BPEL片段图,然后通过求BPEL片段图中强连通分量的方式判定流程是否存在死锁;通过求BPEL片段图中节点间的可达性以判定节点间的可并发性来检测流程中的数据竞争.该方法采用约束求解技术对BPEL中的变迁条件和联合表达式进行分析,提高了检测的准确性.实际应用结果表明,该方法可以检测出流程中的数据竞争和死锁,提高流程的可靠性.

静态检测中断驱动程序的数据竞争

直接运行于微控制器上的中断驱动程序中可能存在一种重要的程序错误:数据竞争.然而当前主流的数据竞争静态检测技术因其服务于多线程模型程序而不适用.设计简明、易用的中断特征描述语言可以使得竞争检测具有平台无关性;同时,提出了一个流敏感的、上下文敏感的、考虑中断驱动程序原子性、易变性和部分随机性的数据竞争检测算法.该算法具有高效、精确的特点.实验表明,其检测时间与代码规模基本呈线性关系,分析17850行代码仅用时3.6s;同时,相比于基于锁集技术的典型数据竞争检测方法,其准确率平均是后者的2.13倍.

基于锁集合的动态数据竞争检测方法

数据竞争使得共享存储程序难于调试 .以前大部分针对共享存储程序的动态数据竞争检测工作都是通过维护发生序来实现 .这种方法有一个重要缺点 ,即针对程序的一种输入 ,对程序的一次执行进行检测 ,不能检测出所有的可行数据竞争 .文中利用存储一致性模型的框架模型 ,针对域一致性模型提出了增强发生序概念 ,并依此得出一种基于锁集合的动态数据竞争检测算法 ,克服了这个问题 .在软件DSM系统JIAJIA上的实现获得了很好的性能 ,应用平均减速比为 3.14 .利用该方法 ,在TSP程序中找到了大量的读写数据竞争的情况 .

一种基于类的Java多线程程序数据竞争静态检测算法

多线程并发程序的广泛使用引发了更多的数据竞争问题,竞争检测对于提高软件质量具有重要意义。将竞争静态检测和静态切片分析结合起来,提出了一种基于类的Java数据竞争静态检测算法,该算法利用函数调用层次获得函数调用链,对类域进行分析,找出可能数据竞争,通过静态切片缩小程序分析范围,并结合数据竞争的必要条件,去掉不可能数据竞争。实例表明,该算法可用于指导修复程序中的竞争缺陷。

基于二型模糊逻辑的多线程数据竞争检测方法研究

多线程机制以其诸多优势在程序开发中被广泛使用,然而随着多线程软件规模的增长,程序中潜存着许多并发缺陷,最常见的并发缺陷是数据竞争和死锁。目前,针对这些并发缺陷的检测手段都无法处理线程时序的不确定性,无法处理运行时环境对线程时序的影响,同时也不能计算这些并发缺陷发生的概率并根据概率生成其处理优先级。针对以上问题,提出了一种基于二型模糊逻辑的多线程数据竞争检测方法。该方法将传统的多线程时序分析和缺陷检测方法作为预处理,考虑程序运行时环境因素对线程时序的影响,利用二型模糊逻辑和隐马尔科夫模型对待检测程序建模,计算待检测程序在某一系统负载下的时序概率,并根据时序概率生成时序缺陷处理优先级列表供软件开发人员参考。

克伦特罗流式微球竞争性免疫检测技术及试剂

以荧光编码微球为免疫反应载体，通过流式细胞仪的荧光信号检测，对试剂加入顺序、加入量、反应时间进行优选，建立流式微球免疫检测克伦特罗的新方法。该方法灵敏度高，检测限0．01ng／mL，特异性强，实测猪尿中克伦特罗残留含量，加标回收率为96％～119％，变异系数在6．5％～15．3％之间，结果令人满意。

多线程程序数据竞争检测和验证方法研究综述!

随着软件规模的日益增长,多线程并发程序带来的缺陷也很快蔓延开来。数据竞争作为多线程并发程序中常见的问题,经常会导致程序不能正常运行,或更为严重地导致程序直接崩溃。数据竞争产生的条件往往都比较隐蔽和苛刻,不仅需要特定的输入,而且还需要特定的线程执行交错。因此,数据竞争很难被检测出来。本文介绍了多线程数据竞争检测和验证相关的研究现状,并对已有的数据竞争检测和验证方法在检测能力以及检测效率等方面做出比较、分析以及归纳。同时,对未来数据竞争检测和验证相关的研究方向进行了展望。

玉米转基因成分的非同源模板竞争定量PCR检测

建立了玉米转基因成分中35S启动子非同源模板的竞争定量PCR检测系统.竞争定量PCR的关键问题是内标物的制备.实验中非同源模板的构建是采用PCR方法对大肠杆菌基因组进行低严紧型扩增,回收预期DNA片段并将其构建到T easy载体上.通过调整非同源模板浓度使竞争物PCR产物亮度与1%GMO玉米的亮度相同,从而确定转基因玉米的检出限为1%.然后以确定的内标物浓度与不同含量的GMO玉米样品进行竞争定量PCR反应,以此进一步确定样品中GMO的含量范围.

一种基于调用链的Java程序数据竞争静态检测算法

多线程并发程序的广泛使用引发了更多的数据竞争问题,竞争检测对于提高软件质量具有重要意义。论文将竞争静态检测和静态切片分析结合起来,提出了一种类层次的Java数据竞争静态检测算法,该算法利用函数调用层次获得函数调用链,对类域进行分析,找出可能数据竞争,通过静态切片缩小程序分析范围,并结合数据竞争的必要条件,去掉不可能数据竞争。实例表明,该算法可用于指导修复程序中的竞争缺陷。

牛奶中链霉素的竞争酶标检测方法

链霉素作为奶牛常用的抗生素,其残留不仅危害人类健康,同时也影响牛奶的品质,造成经济损失。本文对牛奶中链霉素竞争酶标检测的方法进行了介绍。

直接竞争化学发光酶免疫法检测呋喃妥因代谢物

建立检测动物组织中呋喃妥因代谢物的直接竞争化学发光酶免疫法。采用棋盘法确定抗体和酶标抗原的最佳稀释度,通过单因素试验优化包被条件、封闭液种类和竞争反应时间,建立直接竞争抑制曲线,并对方法的灵敏度、特异性、准确度和精密度进行方法学评价。结果表明,经优化,最佳反应条件为抗体稀释度1∶4 000,酶标抗原稀释度1∶80,包被条件为37℃2h后4℃过夜,封闭液为1%牛血清白蛋白,竞争反应1h。该方法的线性检测范围为0.030~10.595 ng/m L,IC_（50）为0.559 ng/m L;加标回收率为84.9%~103.4%,批内变异系数为3.4%~7.8%,批间变异系数为4.7%~11.8%;除与呋喃妥因原药交叉反应率为36.2%,与其他结构类似物及衍生化试剂交叉反应率均小于0.1%。该方法灵敏、准确,可用于动物组织中呋喃妥因代谢物的快速筛查。

基于Soot的Java程序竞争静态检测工具设计

设计了基于Soot字节码分析框架并实现了软件原型,利用Soot提供的Spark指向分析框架对整个程序做出指向分析,在此基础上拓展了Soot分析框架,对每个可能竞争对进行线程局部对象分析、可能并行分析、别名锁分析,数据竞争结果逐步精确。

基于采样技术的动态混合数据竞争检测算法

数据竞争是多线程程序并发错误的主要来源,目前已有许多静态和动态程序分析技术用于检测数据竞争,但这些检测器或者会产生巨大的检测开销,或者会漏掉许多真实的数据竞争错误。文中提出了一种基于优化的FastTrack算法和锁模式的动态混合数据竞争检测算法AsampleLock。该算法利用采样技术,监控同一时刻同时运行的来自并发线程的函数对,通过预竞争检测获得真正涉及数据竞争的内存访问对,从而减小竞争检测分析开销;为了减弱线程调度对算法相关性能的影响,AsampleLock算法采用nolock-hb关系来判断访问事件的并发关系;采用map记录所有共享变量的读写信息,并采用锁模式进行动态数据竞争检测,降低漏报率和误报率。基于上述方法实现了原型系统AsampleLock,选择基准测试集Parsec对该系统进行评估,并与FastTrack算法、LiteRace算法和Multilock-HB算法进行对比。实验结果表明,AsampleLock算法与FastTrack算法相比整体时间开销平均降低了8%;AsampleLock算法的数据竞争检测率与LiteRace算法和FastTrack算法相比分别增加了39%和27%。

光电化学竞争法检测生物素

建立了光电化学系统竞争性检测生物素(Biotin)小分子浓度的方法。采用联吡啶钌[Tris(2,2'-bipyridine)ruthenium,Ru-bpy)]作为标记物,以氧化锡纳米颗粒为电极,草酸盐为电子供体还原标记物。在470 nm光激发下,联吡啶钌的外层电子吸收能量后由基态变为激发态,注入半导体氧化锡纳米颗粒电极的导带,形成光电流信号;草酸盐还原失去电子的联吡啶钌使其恢复初始状态,从而可以再次作为电子供体受激发产生光电流信号。在竞争性检测生物素(Biotin)浓度时,亲和素(Avidin)吸附到氧化锡纳米颗粒电极表面作为识别元件,在浓度大于0.5 g/L时能够达到最大的电极表面覆盖率。1μmol/L Ru-bpy-biotin与不同浓度Biotin组成的混合溶液与电极表面的Avidin发生亲和反应,光激发后检测光电流大小;当溶液中Biotin的浓度增加时,致使与电极表面Avidin结合的Ru-bpy-biotin量减少,在光照射下光电流信号降低。这一竞争性光电检测方法检测Biotin时,检出限为8μg/L。本方法可进一步扩展,应用于有机化合物的竞争性免疫检测。

酶标抗原直接竞争ELISA方法检测呋喃唑酮代谢物残留

采用酶标抗原建立了高效、高灵敏的呋喃唑酮代谢物直接竞争的ELISA检测方法。以呋喃唑酮单克隆抗体包被作为固相抗体，HRP标记的抗原与标准品（或样品）中呋喃唑酮的代谢物衍生物竞争结合抗体，建立了直接竞争酶联免疫检测体系。以3-氨基-2-恶唑烷酮的衍生物（CPAOZ）为标准品建立标准曲线，得到方法的IC50为0．08μg/L，灵敏度为0．015μg/L，线性范围0．025～0．5μg/L；检测样品的平均回收率为82．0％～121．0％，与其他结构类似物基本无交叉反应。建立呋喃唑酮酶标抗原直接竞争酶联免疫检测方法，灵敏度高、特异性强、操作简单，可以满足畜禽水产实际样品的检测需要。

基于固定化抗体克伦特罗直接竞争ELISA检测体系的建立

残留在动物体内的盐酸克伦特罗可以在人体内富集并引发一系列严重的毒副现象,因而本研究建立了基于固定化抗体的CL直接竞争ELISA检测方法。结果表明由该方法得出的标准曲线的线性回归方程为y=-0.1258Ln(x)+0.6219(y为结合率B/B0,x为标准CL浓度(ng/m L)),R为0.9784,IC50为2.64ng/m L,其线性检测范围为0.24-28.61ng/m L,检测限为0.0859ng/m L,而且和沙丁胺醇,特布他林,肾上腺素均无明显的交叉反应。同时该方法对样品肉中CL的加标回收率均高于85%,变异系数均小于20%。本研究结果可为采用免疫传感器法测定CL提供理论和应用基础。

磁敏传感器竞争免疫法检测牛奶中的氯霉素残留量

利用直接竞争免疫原理和巨磁致电阻效应,建立了磁敏生物传感器检测氯霉素的方法。制备氯霉素半抗原芯片,依次加入待测样品、生物素化抗体、链霉亲和素磁颗粒偶联物,使之发生竞争免疫反应,再利用传感器检测芯片上结合的磁颗粒数目。通过对检测条件的优化,建立了氯霉素浓度与磁颗粒数目的标准工作曲线。本方法的检测范围为0.05～100.0μg/L;检出限为50 ng/L;用于牛奶检测,回收率为95.97%～99.36%;批内相对标准偏差为0.8%～3.9%,批间相对标准偏差为1.1%～1.7%;与ELISA方法的一致相关系数达到0.98。本方法可在30 min内快速完成定量检测,为快速多靶标磁敏竞争免疫检测体系的建立提供了可行性。

Petri网的反向展开及其在程序数据竞争检测的应用

展开技术借助分支进程可在一定程度上缓解Petri网性质分析中的状态爆炸问题.但展开网中仍然包含了系统的所有状态信息.某些应用问题仅需对系统特定状态的可覆盖性进行判定,以此为目标,有望缩减网系统展开的规模.为此,针对安全Petri网的可覆盖性判定问题提出了一种目标导向的反向展开算法,结合启发式技术缩减展开的规模,以此提高目标标识可覆盖性判定的效率.进而,将反向展开算法应用于并发程序的形式化验证,将并发程序的数据竞争检测问题转换为Petri网特定标识的可覆盖性判定问题.实验对比了正向展开与反向展开在Petri网可覆盖性判定问题上的效率,结果表明:当Petri网展开的正向分支较多时,反向展开相比正向展开具有更高的可覆盖性判定效率.最后,对影响反向展开效率的关键因素做了分析与总结.

猪伪狂犬病毒gE蛋白单克隆抗体的制备及竞争ELISA抗体检测方法的建立

为了制备抗猪伪狂犬病病毒(PRV)糖蛋白gE的单克隆抗体并制备竞争ELISA猪伪狂犬病病毒gE抗体检测试剂盒,以原核表达系统表达PRV FA株囊膜蛋白gE的主要抗原表位区段(aa52~aa238)的His标签,获得了融合蛋白gE-6×His;将gE-6×His纯化后免疫BALB/c小鼠,取其脾脏制备脾细胞与小鼠骨髓瘤细胞(SP2/0),进行细胞融合,以感染PRV的PK15细胞的蛋白为样本检测抗体,使用间接ELISA方法筛选杂交瘤细胞系,获得了2株稳定分泌抗PRV gE单克隆抗体的杂交瘤细胞系。结果显示:制备的抗体特异性好,效价为1∶5120;以单克隆抗体为检测抗体建立的竞争ELISA抗体检测方法灵敏、特异。