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LabVIEW的智能建筑外墙饰面砖脱空识别软件开发

建筑外墙饰面砖出现脱空现象导致行人出行安全隐患。建筑外墙饰面砖常用锤击检测法识别脱空,识别结果需检测人员的判断。为了进一步提高检测准确率,该文应用LabVIEW开发了智能建筑外墙饰面砖脱空识别软件。该软件基于有限状态机模型开发了数据采集、数据分析和数据管理等功能模块。其中数据分析模块通过提取首波幅值和小波系数积分比特征,运用拉依达准则对数据进行预处理,结合K近邻算法构建脱空识别模型来判别饰面砖是否脱空。并通过制作外墙试件进行实验验证,结果表明软件识别试件的脱空识别率达到92%。因此,该软件能有效识别建筑外墙饰面砖脱空的大小和位置,且运行稳定可靠,在实际工程中有较高的应用价值。

基于知识图谱的软件工程课程思政教学改革

为了实现价值观引领、知识传授和能力培养的有机融合,分析软件工程课程思政建设和思政知识图谱的研究现状,结合软件工程课程思政教学实际情况,提出了基于知识图谱的课程思政教学改革路径,并详细阐述了思政知识图谱的构建方案,旨在为课程思政建设提供借鉴和参考.

基于流程模拟软件对高温导热油产品分离塔操作异常的研究

合成型高温导热油装置产品分离塔是提纯导热油产品的关键环节。以产品塔的分离过程为研究对象,利用Aspen plus流程模拟软件建立了该塔的稳态模拟流程,通过对比模拟数据与实际运行参数验证了模型的可靠性。在此基础上对该塔的异常工况进行了水力学分析,针对装置开工投产以来出现的操作异常、塔顶重组分含量超标的问题进行了模拟分析论证。模拟结果表明当塔釜抽出需部分返送进料时易发生液泛,要严格控制返塔量在1000kg/h以内,以确保液泛率维持在安全阈值之下;在正常工况下若塔的回流量低于1900kg/h会导致精馏段传质过程异常,操作时必须确保回流量不低于此值,以确保精馏段液体喷淋密度高于最小允许值,进而维持正常的传质过程。基于上述模拟分析结果,对实际操作进行了针对性调整,有效解决了产品塔的运行异常问题,产品质量达到指标要求。

故障监控软件在EP4数据采集器中的应用

在EP4型数据采集器拷机测试过程中,需要24小时不间断监控仪器运行状态。为此开发了一款通用型EP4数据采集器拷机故障监控软件。本文论述了该软件的使用方法、基本架构及关键技术,证实了自主研发的软件操作简单,界面友好,功能强大。

基于SPSS软件分析成绩与化学教学方法的相关性

教师的教学方法影响着学生成绩的高低。因此,在中学化学教学中,教师的课堂教学方法就显得尤为重要,这关系到学生是否喜爱这门学科,是否能够积极主动地去探索该学科已有的和隐藏的一些知识,是否能运用所学知识进行举一反三,从而提高自己的学科成绩。所以,以化学学科为例,通过运用SPSS软件分析期末化学成绩与化学教学方法的相关性。

基于项目精化的“软件工程”课程教学方法探索

“软件工程”是计算机相关专业的核心课程之一,对于培养学生的工程素质和实践能力具有重要意义。然而,在传统课程教学中,由于教学计划和课时安排的限制,学生的课程设计往往显得仓促且碎片化,容易导致对项目理解不够深入、软件作品不够完善等问题,从而影响学生对软件工程方法论的理解。为了解决这些问题,文章提出了一种基于项目精化的“软件工程”课程教学方法。该方法通过一个贯穿始终的项目,将所有软件专业课程设计有机串联,不同课程聚焦于项目的不同部分进行深入优化,最终在“软件工程”课程实践阶段完成整个项目的开发和部署,从而形成一个较为完整的项目开发闭环。实践表明,这种方法不仅能够提升学生的学习动力和成就感,还能加深其对项目的理解,强化软件工程方法论的应用意识,并有效培养学生的实践能力、团队协作能力和创新思维能力,为“软件工程”课程教学提供了新的思路。

软件工程专业研究生多维度协同人才培养新模式

“双一流”建设背景下,研究生创新人才培养成为高校教育改革的重要议题。地方性高校面临人才培养质量不高、创新能力不足等问题。为此,以软件工程专业研究生培养为例,提出多维度协同人才培养模式,探索校政企多维度协同研究生人才培养的新途径,该模式将导师精细化培育和学生差异化发展相结合,强调理论与实践相结合,注重培养学生的创新思维能力、实践能力和团队合作能力,有力推动了软件工程专业研究生教育发展,实践成效显著。

高职软件技术专业“三维度三阶段三融入”核心素养培育研究

针对高职软件技术专业核心素养培育中存在的问题,以学生发展为中心,我国提出了软件技术专业“三维度三阶段三融入”核心素养培育模式。该模式明确了新时代高职软件技术专业三维度核心素养培育的现实要求和深远意义,系统设计学生“准职业人”“职业人”“企业人”三个不同阶段核心素养培育的实施路径,实施“三融入”核心素养培育工程,切实提高了人才培养质量,实现了高职软件技术专业学生的可持续发展。

基于深度学习的软件定义网络异常检测方法

软件定义网络(software-defined networking,SDN)作为一种新兴的网络架构,为网络管理和安全提供了新思路。本文针对SDN中的异常检测问题探讨了一种基于深度学习的方法。首先,研究了深度学习在异常检测领域的应用。其次,通过数据采集与预处理,获取了SDN的仿真流量数据,并进行了数据清洗、归一化和降维处理。最后,构建了基于自编码器的异常检测模型,并在Matlab平台上对仿真数据进行了验证。结果表明,所提方法在精确率、召回率和F_(1)分数等指标上具有良好的性能,能有效识别SDN中的异常流量。

基于代码和描述文本相融合的软件分类研究

第三方软件系统在现代软件开发过程中有着重要的作用.软件开发人员根据需求,在第三方软件库中检索合适的依赖库来构建软件,可避免许多重复工作,加快开发过程.然而,检索第三方依赖库的过程可能会很困难.通常第三方软件库提供预设的标签(类别)给软件开发人员进行查找,但是如果一个软件的预设标签被错误地标注,软件开发人员就无法查找到其需要的库,这势必会影响开发过程.提出了一种软件分类模型来解决上述挑战,模型结合方法向量、方法重要性和文本向量,将未知类别的软件分类到已知类别.鉴于此问题尚未有公开的数据集,为此建立了一个数据集并公开,此数据集包含来自Maven存储库的30种类别的120个软件系统.在此自建数据集上对提出的分类模型进行了测试,预测类别的准确度对于1个候选者的情况(top-1)为70%,对于3个候选者的情况(top-3)则达到了90%.实验结果表明,所提模型可以有效用于对开源存储库中的软件系统分类,辅助软件开发人员快速查找第三方库.

消费者失望厌恶下的软件厂商SaaS渠道引入策略

云计算技术的不断发展推动了SaaS的成熟与应用,使得原本采用传统零售渠道销售企业级软件产品的厂商开始考虑引入SaaS渠道。结合不确定环境下消费者的失望厌恶行为,在软件厂商和零售商组成的供应链中,分别构建(不)引入SaaS渠道下的集中式和分散式决策模型,探究软件厂商的最优SaaS渠道引入策略。结果表明:当消费者的失望厌恶水平较低时,若不匹配成本较高,则集中式决策下厂商不引入SaaS渠道,分散式决策下厂商引入SaaS渠道并将其作为渠道控制手段而不进行实际销售,即采取威慑策略;若不匹配成本较低,则厂商引入SaaS渠道与原有零售渠道进行竞争,即采取竞争策略。当消费者的失望厌恶水平较高时,厂商始终选择关闭原有零售渠道,仅在SaaS渠道销售产品,即采取替代策略。尽管失望厌恶会加剧零售渠道的劣势,增强厂商引入SaaS渠道的动机,但当质量不确定水平较低且不匹配成本较高时,零售商的利润不降反增。

基于可编程软件定义网络的动态网络防御方案

嗅探攻击和洪泛攻击是物联网中两种常见的攻击方式:嗅探攻击隐蔽性强,旨在窃取用户数据;而洪泛攻击具有破坏性,会影响正常的网络通信和服务。攻击者可能利用嗅探攻击寻找攻击目标,然后通过洪泛攻击对目标进行攻击,这种攻击方式使IoT面临严重的安全威胁。而端信息跳变、虚假IP跳变、双IP跳变等防御手段侧重于单一类型的攻击,难以有效地应对这种攻击方式。针对IoT环境下面临的安全问题,提出一种基于可编程软件定义网络(SDN)的动态网络防御方案。在攻击侦查阶段,通过动态改变协议号和周期性跳变数据包中的四元组,可成功混淆端信息,从而有效抵御嗅探攻击。在攻击实施阶段,通过首包丢弃和源认证的方式,可成功抵御洪泛攻击,从而显著提高网络的安全性。仿真实验结果表明,与传统针对单一类型攻击的防御方案相比,该方案能在网络攻击的不同阶段有效抵御嗅探攻击和洪泛攻击,并保持了较低的通信时延和CPU负载。

基于位图表征与U-Att分类网络的恶意软件识别技术

在计算机安全领域,恶意软件识别一直是一个具有挑战性的任务,当前基于深度学习的恶意软件检测技术存在泛化能力不足、性能损耗高等诸多问题.为解决上述问题,提出一种基于位图表征与U-Att分类网络恶意软件识别新技术.U-Att分类网络在残差U-Net网络的基础上,结合了注意力分类器,自适应地聚焦于恶意样本的重要区域,从而提高分类性能.实验中使用多个公开数据集进行了验证,并与其他方法进行了比较分析.实验结果表明,该网络在恶意软件识别任务中取得了优越的性能且拥有更少的参数量.

价值工程在软件工程中的应用体现

在软件项目开发过程中,需求变化、技术更新和成本控制等挑战层出不穷。为了有效应对这些挑战,需要寻找一种合适的解决方案。在这种背景下,价值工程作为一种有效的工具和方法,展现出了其在资源优化和软件项目整体价值提升方面的巨大潜力。在项目实施的不同阶段,价值工程都发挥着不可或缺的作用。在需求分析阶段,通过细致的功能评价,能够准确识别项目的核心价值点;在设计阶段,结合成本分析,可以选择既符合项目需求又经济高效的技术方案;而在开发、测试和维护阶段,价值工程同样能够帮助优化产品价值并控制成本。通过运用价值工程,成功地优化了软件产品,显著提升了其市场竞争力。实践证明,在软件项目中应用价值工程,不仅能够大幅提高产品价值,还为项目的成功实施提供了坚实保障。因此,对于面临诸多挑战的软件项目来说,引入价值工程作为一种解决方案,无疑是一种明智的选择。它有助于应对软件工程项目中面临的各种问题,提升项目的整体价值和市场竞争力。

一种近红外光谱定量分析软件预测性能评价方法

常用的多元分析模型评价指标尚缺乏评价近红外分析软件多项重要预测性能指标的能力,成为近红外光谱仪预测性能以及实际近红外应用中模型适用性评价的痛点。为此,旨在发展一种近红外定量分析软件预测性能的评价方法。以近红外测定汽油烯烃浓度为研究对象,收集了192个国Ⅵ汽油样品,包括92#、95#和98#;采集其近红外光谱;按照GB/T 30519-2014测定其烯烃浓度作为参考值,分别使用两种不同的多元分析软件(1种是偏最小二乘(PLS)建模软件,另1种是非PLS的软件),建立了两个校正模型。研究发现,与参考值相比,PLS模型对低浓度样品预测值呈正偏差,高浓度的呈负偏差,即“均值化”现象。常用的模型预测性能评价指标尚不能评价模型预测值的均值化程度,也不能评价:(1)预测值与参考值偏差大于参考方法再现性的样本占比,(2)模型泛化能力。本文针对上述问题,提出了4项新评价指标包括均值化指数(AE)、预测偏差超限值样本占比(Ratio)、异常样本预测偏差(DAS)和孤立样品预测偏差(DIS)。综合常用的评价指标和新评价指标(共12项),对仪器选型的近红外光谱定量分析软件预测性能的评价、实际近红外分析应用中模型适用性的评价均具有实际意义,对近红外分析学术研究也具参考意义。

船海典型软件在国产CPU上的适配及评估研究

针对船海行业应用软件技术自主可控与数据安全的需求,聚焦船海典型应用软件在国产CPU硬件上的适配、测试及评估研究,提出上层应用软件在底层国产CPU硬件上的适配、测试及评估方法,构建搭载国产操作系统的鲲鹏、飞腾、海光、兆芯、申威及龙芯6类国产CPU硬件样机。以船海典型自研应用软件为对象,在6类国产CPU硬件样机上开展软件的代码改造、编译及适配,确立典型应用软件的功能及性能评估指标,开展相关指标在6类国产CPU硬件样机及原有Intel X86 CPU硬件上的测试与评估。研究结果表明,适配版应用软件在6类国产CPU硬件样机上的技术性能存在差异,且与Intel X86 CPU硬件相比,现行国产CPU硬件的技术性能相对较低,在一定程度上制约软件的运行效能;上层应用软件在底层国产CPU硬件上的适配存在源代码改造、第三方函数库的自研替代及非跨平台语言的重写等技术难点。研究成果能够为船海及其他行业的应用软件在国产CPU硬件上的适配提供理论方法与技术实践参考。

面向关键性任务的机载软件服务QoS体系设计技术

随着机载软件系统向灵活开放的服务化架构转变,如何保障服务质量成为服务治理的重点。创新性地将服务质量(QoS)应用至机载软件服务,以保证服务集群的持续可靠运行。综合考虑实际条件下表征机载软件服务质量的数值,并结合关键性任务OODA作战要素,设计机载软件服务QoS指标体系,同时针对每项指标提出相应的QoS策略。在此基础上,构建机载软件服务QoS体系模型,实现对机载软件服务体系能力多层次、多方面质量保障。通过构建不同服务故障场景验证了所提出的机载软件QoS体系模型可较为客观地衡量机载软件服务实时运行状况,并通过策略实施保障机载软件服务平稳可靠运行,从而有效提高服务质量,确保任务高效完成,实现机载软件服务化架构的高可用性。

基于软件定义车载网络的QoS 路由规划研究

为了提高车载网络中的数据传输速率和保障业务的QoS需求,结合软件定义车载网络(SDVN)技术,设计了一种基于SDVN的深度强化学习QoS路由算法。该算法可以实现智能化控制和优化管理车载网络中的数据传输,以保证车载网络流量的控制、分配和监控,提高车载数据传输质量和效率。试验结果表明,该路由算法能较好地降低车载网络的时延,与传统路由算法相比,该算法具有更好的优化性能。

现代远程教育在高职软件实操课中的应用研究

软件实操类课程通常以面授的形式进行,因为这类课程需要及时的沟通、反馈和反复的操作练习,但在只能进行远程教育的情况下,想要获得与面授相同的效果,就要进行深入的探讨和研究。本文以工程造价专业所使用的广联达云计价平台GCCP6.0为依托,以大量实践经验为研究基础,探寻现代远程教育在高职软件实操课中的有效应用方法。该方法使得软件实操课这类不适合远程教育的课程也能很好地进行线上教学,并收获不错的教学效果。