不变量的程序潜在错误预测

随着软件系统变得越来越复杂和庞大,软件中的安全缺陷也急剧增加,系统中的隐含错误也在逐渐增多.提出一种基于不变量的程序潜在错误预测方法,首先采用支持向量机对程序属性所产生的非函数依赖程序不变量进行学习并产生机器学习模式,然后运用该机器学习模式对需预测的程序进行属性分类,并揭示出代码可能存在的潜在错误,最后通过实验验证该方法是有效的.

超级计算机错误预测模型研究

错误预测对于提高计算机系统的运算稳定性有重要意义,日志分析是建立错误预测模型的有效方法。在同类型错误的时间预测模型的基础之上,通过日志分析建立了不同类型错误之间的关联模式,并在此基础上建立了基于关联模式的错误预测模型,填补了时间预测模型在错误发生后的短时间内无能为力的缺陷,提高了预测率,并在IBM的BlueGene/L的系统日志数据上验证了关联模式错误预测模型的有效性。

基于日志分析的超级计算机错误预测方法研究

大量的错误严重影响了超级计算机系统的稳定性,错误预测对于提高其稳定性有重要作用,日志分析是进行错误预测的有效方法。建立了错误预测的基本框架,包括日志的预处理、基础预测器和联合预测器,其中基础预测器包括时间预测器和关联预测器。在BlueGene/L日志上进行的实验结果显示联合预测器的预测效果比基础预测器好。这表明错误预测要充分挖掘错误的特性,将基于各种错误特性的基础预测器联合起来进行预测才能取得满意的预测效果。

推算错误预测的自适应位置外推算法

给出了适用于第一人称射击游戏中角色运动特征的位置外推算法.根据此类游戏角色运动方向多变、轨迹呈连续折线的特点,选取一阶外推方程和直线收敛算法用于位置推算与收敛,根据角色运动行为和距离来预测推算错误、调整收敛过程,减少游戏的网络通信量并提高推算精度.实验结果表明,该位置外推算法应用于第一人称射击游戏可以减小发送的状态更新数量和推算轨迹偏差.

55 nm工艺静态随机存储器的软错误率预测

针对重离子诱导的55nm工艺静态随机存储器中的单粒子翻转现象,采用Geant4蒙特卡洛仿真方法对其软错误率展开研究与预测。仿真采用不同种类和能量的重离子,评估SRAM的翻转截面及多单元翻转的概率。通过分析不同能量、不同入射角度的重离子轰击所诱导的单粒子单个单元翻转与多单元翻转的比例,推导出粒子入射角度对翻转发生概率的影响规律。特别针对空间环境中的宇宙射线模型,建立一种对粒子辐射影响下的55nm工艺SRAM的软错误率的预测方法。通过与辐照试验的结果对比,证明经过校准的嵌套敏感体模型能够更准确地评估SRAM的翻转截面。

基于需求和代码度量的软件错误早期预测研究

软件错误早期预测能够对软件质量控制起到很好的指导作用,同时也降低了软件的开发代价。目前虽然有很多进行软件错误早期预测的研究和方法,但都具有一定的片面性。提出利用需求度量结合静态代码度量的混合度量方法对软件错误进行早期预测,通过NASA的3个数据集进行了测试,并对不同的度量方法在该数据集上产生的结果进行了比较。

一种基于分段共享的预测式错误恢复机制

1引言 路径错误恢复的目的在于自动地帮助网络管理者检测并且从错误状态中恢复,而无需人为的干涉,因此,不会引起网络用户的使用不便.通过应用一些错误恢复策略,服务提供者就能缩短错误的恢复时间和提高错误正确恢复的比率等,也就保证了服务质量协议(Service Level Agreement).

对七大环境问题的预测是错误的

前几年,世界上一些科学家曾发表关于环境问题的七个预测,认为将来的问题十分严重,引起人们的普遍关注。最近,罗纳德·贝利在美国《未来学家》上撰文指出这些令人不安的预测是错误的。《中国科学报》1995年3月3日,摘要发表这篇文章,现转载如下。

基于预测式错误恢复机制的多描述视频编码研究

该文提出一种基于预测式错误恢复机制的多描述视频编码方法。在编码端通过预测单路解码可能产生的错误影响,为每个描述分配必要的冗余信息。考虑到视频编码压缩的效率问题,设计了不同的编码模式来处理冗余信息。解码端可以充分利用冗余信息,从而实现丢失视频帧的高质量恢复。实验表明,与传统时域采样方法相比,该方法具有更好的率失真性能。

自我与他者:从预测编码到联合动觉

主体参与世界和理解他者的过程不仅与大脑的慎思密切相关,更涉及具身的经验。根据已有的动觉经验以及与他者持续的知觉-情感交互,主体形成了"世界对我(或他者)而言是怎么样的"预测。这种自我和他者之间的联合动觉,强调了主体作为行动者的神经-肌肉动力、自我经验的拥有感和行动感以及因为他者在场而产生的融合的、情境的联合-情感性体验。在此意义上,主体与他者之间直接、实时的预测性交互构成了社会认知基本方式。

预测错误最小化与幻觉——论预测加工理论对幻觉问题的解决

幻觉经验具有与真实知觉经验相似的体验特征,却没有像真实知觉那样正确呈现外部对象,因此对我们理解知觉造成了挑战。然而,无论是析取论对真实知觉和幻觉的二分,还是同类假说对两者做同一类解释,都无法让人满意。近些年兴起的预测加工理论不但可以解释幻觉为何以及如何产生,还可以解释具有与真实知觉相似体验的幻觉为何会错误表征。预测加工理论认为,不论是真实知觉,还是幻觉,都是大脑的预测,只不过真实知觉是受控的预测,而幻觉是失控的预测。真实知觉之所以正确表征了知觉对象在于其正确最小化了预测错误,幻觉之所以表征了不存在的知觉对象在于其预测精度失调,从而选定了错误的假设来最小化预测错误。

作为预测错误最小化的空间知觉

空间知觉的视角性特征和恒常性特征是知觉哲学关注的一个重要话题,学者们尝试以各种方式来解决这个问题,但是都面临着各种各样的问题。最近,知觉哲学兴起了一种新的理论,即预测错误最小化理论,我们尝试用这种理论来解释空间知觉的视角性特征和恒常性特征。从预测误差的角度来看,空间知觉的视角性特征是大脑内在模型的较低层级的预测处理快速变化的、基本的感官输入的结果;空间知觉的恒常性特征是大脑内在模型的较高层级的预测处理视角性输入的结果。

基于马尔可夫模型的软件错误定位方法

软件调试是软件开发的重要环节.统计错误定位技术通过分析程序执行频谱来估计程序中错误所在的位置.针对不同类型的程序频谱,此类技术建立不同的启发式模型描述程序行为.已有研究表明,其准确度同目标错误和程序类型相关,且不存在某种普遍有效的技术.文中从单元测试的特性出发,探讨预测错误类型的可行性,并采用马尔可夫过程对错误类型进行预测,从错误定位技术备选集中选择适合的技术来实施.实验表明文中方法能够更快地定位程序错误.

基于预测极性动态变换的分支预测框架研究

针对动态分支预测错误率在时间上分布不均匀且高错误率比较集中的特点,该文提出一种可动态变换预测极性的分支预测方法。该方法对未经极性变换的原始动态分支预测错误率进行自适应监测,筛选出原始动态分支预测错误率高于阈值的预测错误高峰期,进而调整预测错误高峰期内分支预测器的预测极性,使经过极性变换的最终动态分支预测错误率在程序运行过程中始终低于设定的阈值。该文同时研究了全局监测、按组监测和局部监测3种分支预测错误率监测方式。实验结果表明,相同硬件资源下该方法比Gshare和Bi-Mode分支预测方法具有更高的分支预测精度。

ROPDetector:一种基于硬件性能计数器的ROP攻击实时检测方法

面向返回编程(Return-Oriented Programming,ROP)是针对软件漏洞利用最广泛的攻击技术之一,能够绕过数据执行保护、地址空间布局随机化等防御机制.本文提出了一种基于硬件的ROP攻击实时检测方法,在不需要任何边缘信息(如源代码、编译器支持)和二进制重写的情况下,利用现代CPU中的硬件性能计数器监控目标程序执行过程,提取ROP攻击发生时底层硬件事件特征来实时检测ROP攻击.然后,在32位Linux实验环境下实现了原型系统ROPDetector,使用真实的ROP攻击与漏洞进行实验,并与同类方法进行了对比实验,最后评估了系统的性能消耗.实验结果表明,该方法能有效地检测真实的ROP攻击,在分别以6次和9次错误预测返回指令为检测周期时,系统性能消耗仅有5.05%和5.25%,磁盘I/O性能消耗仅有0.94%和2%,网络I/O性能消耗仅有0.06%和0.78%.

浅议证券市场虚假陈述行为的界定

根据最高人民法院司法解释的规定,我国证券市场虚假陈述行为可分为虚假记载、误导性陈述、重大遗漏和不正当披露四种。此外,错误预测也应当被列为证券市场虚假陈述的重要形态之一。在界定证券市场虚假陈述行为时,必须采用"重大性"标准加以限制,并且应当统一采用"投资者决策"标准来判断"重大性"。

基于词法、语法分析的试题导入系统的研究

针对传统在线考试系统试题录入效率低下的问题,提出了一种基于词法分析和语法分析的试题验证解析方法。阐述了试题导入系统的架构和基本原理,重点说明了词法分析和语法分析的应用原理和方法,并根据试题导入应用的特殊性,对语法分析进行改良,提出了附加栈法和错误预测捕捉法,从而提高解析能力和错误处理能力。

一种基于2-D Markov链模型的图像信息隐藏检测方法

通过设定图像预测错误门限,并结合支持向量机（Support Vector Machines,SVM）对图像数据进行分类,提出一种二维（2-D）马尔科夫链模型的信息隐藏检测系统。在嵌入率为0.1bpp时,分别应用扩频（spreadspectrum,SS）和量化索引调制（Quantization Index Modulation,QIM）进行实验,系统实现数字水印的正确检测率超过90%;而应用LSB方法,在嵌入率为0.01bpp-0.3bpp条件下,系统实现的数字水印正确检测率在50%~90%以上。

标记差异假说与大学英语翻译教学

标记差异假说(MDH)已被应用于许多涉及"标记"的领域,文章依靠MDH理论来解释中国大学英语学生在翻译英语中语法、词法和句法时所遇到的困难,重点在"一般过去时"和"修饰语后置"两个学生经常译错的语言现象。根据MDH理论,我们在翻译教学中可以进行难度及错误预测,并遵循"发展顺序原则",以更好地提高大学生译的能力。