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- [发明专利]一种跨项目软件缺陷预测方法-CN201910721866.4有效
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冯落落;李锐;于治楼
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山东浪潮科学研究院有限公司
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2019-08-06
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2023-08-29
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G06F11/36
- 本发明公开一种跨项目软件缺陷预测方法，涉及数据处理技术领域。针对软件缺陷预测过程经常受阻、且往往会出现类别分布不平衡的问题，采用方案基于TextCNN和Borderline‑SMOTE算法，包括训练阶段和预测阶段。在训练阶段，基于Java源文件的已知维度特征、语义信息特征、以及存在的软件缺陷，进行Word2vec模型、TextCNN、逻辑回归分类器的训练，在预测阶段，则直接利用训练好的Word2vec模型、TextCNN、逻辑回归分类器的进行目标Java源文件的预测，并最终预测输出目标Java源文件的软件缺陷数量。本发明的预测方法提高了预测的准确率和提高训练速度，不仅限于对同项目的软件缺陷进行预测，还可以用于跨项目的软件缺陷进行预测。
- 一种项目软件缺陷预测方法
- [发明专利]一种基于迁移学习的软件功能缺陷挖掘方法-CN201910783286.8有效
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冯落落;李锐;于治楼
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山东浪潮科学研究院有限公司
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2019-08-23
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2023-08-25
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G06F11/36
- 本发明公开一种基于迁移学习的软件功能缺陷挖掘方法，涉及数据处理技术领域，包括训练部分和挖掘部分。在训练部分，首先利用开源源代码和开源源代码的文档解释产生一个text‑enriched代码功能空间，随后构建辅助AM模型和CFRM模型，辅助AM模型学习text‑enriched代码功能空间并产生特征映射函数，用text‑enriched代码功能空间和辅助AM模型产生的特征映射函数训练CFRM模型，CFRM模型捕捉开源源代码文档解释的关键词，并输出开源源代码的功能表示，即可完成CFRM模型的训练；在挖掘阶段，将需要进行软件功能缺陷挖掘的源代码输入CFRM模型，CFRM模型输出所述源代码的功能表示后输入分类器进行软件功能缺陷的挖掘。本方法可以高效快速的对目标项目进行软件功能缺陷的挖掘。
- 一种基于迁移学习软件功能缺陷挖掘方法
- [发明专利]一种数据加载装置和数据加载方法-CN201910624711.9有效
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赵鑫鑫;姜凯;李朋;于治楼
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山东浪潮科学研究院有限公司
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2019-07-11
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2023-08-08
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G06F3/06
- 本发明提供了一种数据加载装置和数据加载方法，该数据加载装置包括：指令解析模块，用于接收来自上位机的数据加载指令；数据分发模块，用于根据数据加载指令，将读取到的用于描述特征图的源数据分发给至少两个数据通道，以通过至少两个数据通道将源数据发送给数据整形模块；数据整形模块，用于根据数据加载指令对接收到的源数据进行整形处理获得整形数据，并将整形数据发送给乒乓读写控制模块；乒乓读写控制模块，用于针对每一个随机存取存储器，在与该随机存取存储器相对应的神经网络计算单元进行计算时，向该随机存取存储器中加载神经网络计算单元下次计算时所使用的整形数据。本方案能够提升神经网络计算的速度。
- 一种数据加载装置方法
- [发明专利]一种服务器管理系统及服务器-CN202111148406.0有效
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于治楼;肖德广;张武;吴登勇
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超越科技股份有限公司
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2021-09-29
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2023-08-04
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G06F21/60
- 本发明公开了一种服务器管理系统及服务器，该系统包括：多个计算单元，每个计算单元的第一微控制单元与管理单元的第二微控制单元连接，管理单元的第二微控制单元与存储单元的第三微控制单元、交换单元的第四微控制单元及每个电源单元的第五微控制单元连接；每个计算单元的第一中央处理器与管理单元的第二中央处理器连接，管理单元的第二中央处理器与存储单元的第三中央处理器连接；每个计算单元的第一通用异步收发传输器与管理单元的第二中央处理器连接，第二中央处理器与第二微控制单元连接，管理单元的第二中央处理器与存储单元的第二通用异步收发传输器连接。通过本发明的方案，有效避免数据被窃取的风险，安全性较高。
- 一种服务器管理系统服务器
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