基于k近邻最弱前置条件的程序多路径验证方法

程序多路径验证方法是对软件性质进行发掘的重要方法之一,现有的验证方法主要通过求解路径条件或者自动构造不同的输入来触发生成不同的路径,从而分析程序中潜在的安全问题,但存在对路径条件不加选择地进行多路径扩展而生成缺乏针对性的路径的问题,另外由于路径条件过长而难以求解也限制了它的使用范围.该文提出基于k近邻最弱前置条件的程序多路径验证方法,该方法通过后向符号分析对程序调用图的构建过程进行改进,同时对指定的程序检测点生成最弱前置条件,并以该最弱前置条件为引导信息使用符号执行的方法在保证检测点可达的前提下有针对性地生成对程序性质进行验证的精简路径集合.实验结果表明,该方法可以提高程序验证的精度和准确性,并减少误报.

AI与AI,划分没那么简单

对AI的类别还傻傻分不清?在正式开始探讨技术方面的问题之前,看来我们有必要先对AI的类别与界定做一个明确的划分。大脑发达Vs.小脑发达对人类而言,视觉、听觉、嗅觉等感知功能以及语言、学习、记忆、推理等思维活动主要由大脑控制;平衡、姿态、运动等与动作相关的行为则主要受小脑支配。而人工智能,也可以分为“大脑发达”和“小脑发达”两个类别。“大脑”很强势几乎已经打遍天下无敌手的AlphaGo,却在现实中一个棋子也不会摆。因为在人工智能的技术里,计算如何下赢围棋和如何控制机械臂运动,几乎是完全不同的理论和方法。为了从各个角度模拟人类智能,这些处理技术又细分为计算机视觉、语音工程、自然语言处理、决策分析系统等多个方向。而这类人工智能大多具有自主学习进化的能力。

TM公司架构

决策管理层01负责协调各部门之间的合作。硬件生产部02负责人工智能的“身体”。除了电脑计算系统,人工智能还需要一些额外的硬件来完成各自的任务,例如自动驾驶汽车需要能控制汽车方向盘、刹车、油门的硬件控制系统,需要语音和显示屏告知乘客自动驾驶的状态;智能音响则需要稳定连接Wi-Fi和家里需要操控的智能设备,需要麦克风来识别人类的语音,需要扬声器来“说话”;灵活的机器人机械臂需要精密牢固的机械设计。为了让人工智能更好更快地运行,本部门还需要研发适用于人工智能计算的芯片。

您的《AI创建指南》正在接收……

完成一个人工智能的研发,就像是构建一个真实的人类,不仅需要主导神经活动的大脑,也需要感知外界的器官,还需要维持运作的神经系统、运动系统等协调配合。模仿人类的AI当然也有自己的“大脑”“器官”“躯体组织”“神经系统”……这些功能不同的构造,共同形成了您现在使用的一件件人工智能产品。为了保证最亲爱的用户放心使用本公司的产品,技术部在这里向大家保证,这些“大脑”和“器官”的质量都是经过层层把关的。您可以随时咨询和检验,不如就先从最关键的“首脑”开始吧。

相位光时域反射仪中声信号测量范围的提升

本文提出一种基于辅助光的相位展开的新方法,用来打破传统相位解缠绕算法的限制条件,进而扩大相位信号的测量范围。首先基于相干探测型相位光时域反射仪中缠绕的统计相位,可以求解出参考位置和后续位置之间缠绕的差分相位。然后基于联合脉冲序列按照传统相位解缠绕算法展开缠绕的差分相位,将展开的差分相位求解得到的相位变化曲线叠加在一起。正确实施了传统相位解缠绕算法的光纤位置可以由叠加的相位变化曲线的线性特征获取,因而,基于相位变化的线性特征可以正确地获取扰动源所对应的相位信号。在实验中,一个相邻采样点之间最大绝对相位差值为3.7154的相位信号能够被完美地重构出来。