漏洞自动修复研究综述

软件漏洞是计算机软件系统安全方面的缺陷,给现代软件及其应用数据的完整性、安全性和可靠性带来巨大威胁.人工治理漏洞费时且易错,为了更好应对漏洞治理挑战,研究者提出多种自动化漏洞治理方案,其中漏洞自动修复方法近来得到研究者广泛关注.漏洞自动修复技术旨在辅助开发人员修复漏洞,涵盖漏洞根因定位、补丁生成、补丁验证等功能.现有工作缺乏对漏洞修复技术系统性的分类与讨论,为了促进漏洞修复技术发展,加深研究人员对漏洞修复问题的认知理解,对现有漏洞修复方法技术的理论、实践、适用场景和优缺点进行全面洞察,并撰写了漏洞自动修复技术的研究综述.主要内容包括:(1)按照修复漏洞类型不同整理归纳特定类型漏洞的修复方法以及通用类型漏洞的修复方法;(2)按照所采用的技术原理将不同修复方法进行分类与总结;(3)归纳漏洞修复主要挑战;(4)展望漏洞修复未来发展方向.

端侧智能芯片构筑华为终端智慧化之路

人工智能承担着未来进入和管理数字世界的能力,并提供个性化的主动服务。在智慧互联时代,手机不再仅仅局限于通话和上网,而是承担起'懂你'的智慧助手角色,能够主动感知用户状态和周边环境,并主动提供精准服务。

华为技术:云计算成功必从企业云开始

云计算最早应该起源于互联网，亚马逊等公司已经针对企业市场提供了大量的服务应用，其中相当一部分已被第三方公司采用。全球电信运营商在近半年间，也开始了相关市场的探索，比如中国移动的“大云”、BT的SaaS服务，以及at＆t将话音和数据融合的云服务。

关于任务电子系统软件复用技术的探讨

特种飞机任务电子系统软件的开发效率、质量是制约特种飞机机研制能力的因素之一,研究任务电子系统软件的复用技术就是未来提高任务电子系统软件的开发效率和软件的质量;文中对任务电子系统软件的复用现状进行了分析,指出了影响任务电子系统软件复用的技术因素,探讨了实施任务电子系统软件复用的方法,并以举例的方式重点阐述了如何在工程领域内对复用的分析、构造可复用构件和建立软件复用库;最后,介绍了软件沿用这种复用形式后,在工程实践领域的应用。

计算机软件开发过程中嵌入式软件的应用

嵌入式软件就是指在硬件的操作系统中嵌入软件工具的过程,包括芯片设计、软件应用等方面,对于目前的发展环境来看,当前正处于信息技术和网络技术高速发展的背景中,计算机软件的开发和应用在一定程度上提高了人们的生活水平。文章通过对嵌入式软件进行阐述,分析计算机软件开发的主要流程,从而探讨嵌入式软件在计算机软件中的具体应用。

加强软件工程项目管理研究

在现代工程项目发展运行过程当中,软件工程项目管理非常重要,有利于企业经济效益的提升,为企业发展带来积极作用。其中,软件工程项目管理是一项较为庞大且复杂的项目,所包含的工程项目管理内容非常宽泛,并且在实际工作运行当中会面临巨大的管理风险。因此,为促使软件工程项目得到有效管理,相关管理人员需要结合实际问题进行研究,并提出对应解决方法。本文主要围绕软件工程项目管理内容展开,研究以下相关内容,从而希望能够为软件工程项目有效管理奠定理论基础。

面向IO的高性能软件架构设计

软件系统中服务器和服务器之间、服务器和设备终端之间都需要进行信息交互,就需要进行网络IO操作,而往往网络IO速度比CPU运行速度慢的多,本文为如何充分利用系统资源,及时响应客户的请求,针对不同的网络IO场景,分析设计了高吞吐软件架构和海量连接软件架构两种高性能的IO软件架构,为面向IO的软件设计提供参考和借鉴。

代码变更表示学习及其应用研究进展

代码变更是软件演化过程中的关键行为,其质量与软件质量密切相关.对代码变更进行建模和表示是众多软件工程任务的基础,例如即时缺陷预测、软件制品可追溯性恢复等.近年来,代码变更表示学习技术得到了广泛的关注与应用.该类技术旨在学习将代码变更的语义信息表示为稠密低维实值向量,即学习代码变更的分布式表示,相比于传统的人工设计代码变更特征的方法具有自动学习、端到端训练和表示准确等优点.但同时该领域目前也存在如结构信息利用困难、基准数据集缺失等挑战.对近期代码变更表示学习技术的研究及应用进展进行了梳理和总结,主要内容包括:(1)介绍了代码变更表示学习及其应用的一般框架.(2)梳理了现有的代码变更表示学习技术,总结了不同技术的优缺点.(3)总结并归类了代码变更表示学习技术的下游应用.(4)归纳了代码变更表示学习技术现存的挑战和潜在的机遇,展望了该类技术的未来发展方向.

产品族设计DNA可遗传因子提取

综合应用多种感性工学研究方法从国电南自现有平台产品族设计中来推导出可用产品族DNA.首先,依照企业专家组意见从现有产品族中选取代表性样本,在进行态度倾向预测试的基础上选取了42名研究生进行主观评分测试,运用多种统计方法来推导遗传因子.然后,在微观视角中应用FSA法和Delphi法归纳出产品族显性DNA遗传因子,在宏观视角下应用SD法推导出产品族隐性DNA遗传因子.最后,将归纳出的显性及隐形遗传因子在新一代平台产品设计实践中应用和检验,为新平台产品族设计提供了可行性指导.该方法具有通用性,可推广应用到一般性软、硬件控制界面的产品识别设计中.

辐射沙脊群时空信息集成系统设计

针对江苏沿海滩涂围垦开发的难点,在海洋时空数据模型的基础上探讨了辐射沙脊群时空信息集成的方法,初步尝试了准同步思想在时空数据管理中的应用。系统在.NET开发平台下,结合Arc GIS二次开发、数据库编程,设计开发了C/S和B/S混合结构的辐射沙脊群时空信息集成系统。水文站管理、漂流浮标示踪、遥感影像检索3大关键模块与数据源、数据整编、数据库管理、模型库和业务表达5层互成经纬结构,实现数据交互查询和管理。系统主要功能包括数据整编、模型计算、数据分析、时空数据接收、成果展示和分享,为辐射沙脊群区域围垦开发及水文监测提供数据支撑和技术支持。

基于CB+-tree索引的XML时态查询技术

针对XML时态查询问题,使用CB+-tree索引,将时态信息作为索引关键字,采用实体地址和长度随机读取查询,在叶子节点处添加新的链表节点,对叶子节点中的关键字按照tend进行二次排序,减少了查询比较次数。实验结果表明,CB+-tree索引在实现实体轨迹、快照和时间段3类时态查询时,优于B+-tree索引,特别是对于大容量的XML文档,其时态查询效果更佳。

基于CB+-tree的时态XML索引动态更新方法

针对时态XML更新问题,使用了CB+-tree索引时态XML文档和文档添加冗余空间存储,借助时态信息索引、实体地址索引双重索引和文档冗余存储方式高效地实现文档的局部更新。实验结果表明,将实体时态信息和地址索引分离,并为文档添加冗余空间,减少了XML文档更新时间,其效率明显提高。

大型校园网QoS保障策略实现研究

本文比较了传统IP网络的QoS体系结构,通过分析IntServ和DiffServ两种模型的基本原理、工作方式,并指出其各自的优缺点和网络应用环境,设计了将扩展RSVP协议与DiffServ模型相结合的策略来保障大型校园网QoS的实现。仿真测试结果表明,此模型的应用可以有效地提升大型校园网络的QoS。

基于样条插值的仿壁虎机器人足端脱附轨迹规划

针对仿壁虎机器人足端粘附脱附运动,提出了Spline三次样条插值与Matlab/Simulink半实物仿真相结合的足端轨迹生成及优化的方法。合理选取关键节点,利用三次样条插值,可快速得到所需复杂的光滑轨迹曲线。设计了测试平台并进行半实物仿真,通过分析数据采集卡采集的脱附力的变化趋势,并合理调整三次样条插值数据节点,优化脱附轨迹及其法向力与切向力,使仿壁虎机器人单足脱附过程切向力和法向力保持在较小范围。验证了该方法在单腿运动轨迹生成中的有效性和可行性,为四足步态生成与爬壁实验奠定基础。

防止OFDM天线放大器峰值削波的AMAPR帧加权方法

OFDM系统由于子载波数目庞大,具有较大的动态信号范围和非常高的峰均功率比(PAPR),往往造成天线放大器的非线性失真和峰值削波,从而增加系统的误码率。较为先进的算法是利用峰值因数PAR对输入信号进行加权,降低了峰均功率比PAPR,但该算法使得输入信号大幅衰减,信噪比迅速减小,误码率增加。基于上述问题,提出新的,利用AMAPR(信号峰值与天线放大器极大值比)进行帧加权的计算方法,当某一帧最大功率大于放大器的线性区间,再对该帧实现线性补偿方法。逐帧计算加权系数,尽最大可能提高输入信号的信噪比。通过仿真,验证了AMAPR帧加权算法能防止峰值削波,改进误码率性能,防止信号的大幅度衰减,实现了低成本天线放大器的线性补偿。

基于分块的有遮挡人脸识别算法

随着深度学习技术的发展,人脸识别在受控环境下的准确率已经达到了非常理想的效果。然而,真实环境下获取的人脸图像往往因为遮挡而难以识别。针对遮挡条件下的人脸识别准确率不高、稳定性差的问题,结合传统的人脸分块和深度卷积神经网络,提出一种基于分块的有遮挡人脸识别算法。基于人脸特征点定位的结果进行人脸分块,使用一种改进的轻量级卷积神经网络进行各个人脸区块的特征提取;利用多分类网络结合输入区块的额外信息进行人脸区块的遮挡判别;结合人脸块特征与遮挡二分类判别结果获取表征遮挡人脸的特征。实验结果表明,经过以上步骤提取出的特征对遮挡具有较强的鲁棒性,并且在满足一定的条件下,即使人脸由大面积遮挡也能在实验数据集上保持94%的准确率。

电信行业基于种子用户群扩展技术的定向营销研究与应用

在数据业务爆发式增长的时代,掌握海量用户数据的电信运营商占有价值优势。通过大数据技术对数据价值进行洞察识别和探索已经成为运营商发展增值业务的必要手段。对于传统的营销方式,各省市公司通过一些业务指标筛选目标客户或者单独建模的方式进行粗放营销,数据获取周期长,营销接触率不高。针对上述痛点,提出在小样本数据情况下构建相似群扩展服务(Lookalike)。该服务结合电信行业的数据及业务特点,集成了度量学习、深度学习等方法,有效支撑电信运营商实现精准营销。Lookalike服务减少了人工参与,自动实现营销目标客户的输出,大大提高了营销活动的工作效率及成功率,在多次实际电信项目中得到验证TTM(time to market)取得了由月到日的提升,营销成功率明显提高。

下一代互联网现网部署及其物联网应用实例

随着互联网高速发展,IPv4地址枯竭问题已经变得越来越严峻,在我国,IPv4地址枯竭问题已经开始制约中国互联网的发展。IPv6替代IPv4成为下一代互联网协议已经是大势所趋,迫在眉睫。同时,下一代互联网的演进部署,使得物联网技术在人们的生产生活中广泛应用也成为可能。阐述了IPv6网络的演进方案及相关技术的现网部署,并介绍了下一代互联网及物联网技术在相关行业的几个应用实例。

基于人工智能实现供热系统“源网站户”联动控制

集中供热系统日趋复杂,传统的单一环节的优化控制,已无法满足系统性的供热安全与节能减排要求。本项目采用人工智能技术,充分挖掘历史数据中蕴藏信息,实时监控全网,按需定产、按需用热、平衡供热,为智能供热提供统一的大脑中心,实现多源信息融合,避免各级调控各自为政,彼此冲突,实现“源网站户”全网联动控制。

缓存淘汰算法研究

在海量数据系统中,海量数据受缓存大小的限制会出现缓存满的情况,淘汰数据的选择就变得非常关键,会影响缓存未命中的次数,从而影响整个系统的性能,因此需要选择合适的缓存数据淘汰算法。本文通过对常用缓存淘汰算法的原理、适用场景和优缺点进行分析对比研究,为缓存淘汰算法的选择提供帮助。