程序控制流图自动生成的算法

运用程序控制流图,可以方便地度量程序的逻辑复杂度,确定软件测试中控制结构独立路径的基本集合。文章提出了根据程序设计的伪码,自动生成程序控制流图的数据结构和详细的算法,为进行控制优化、软件基本路径测试以及程序控制相关性分析提供了良好的基础。     

程序结构流图分析及应用

本文提出了程序结构流图的概念,分析了一般程序结构流图的表示及应用方法。程序结构流图概念将在程序结构设计与分析、程序结构转换以及程序正确性验证等领域获得应用。     

AOP程序控制流图的生成方法

面向方面编程AOP(Aspect Oriented Programming)为开发者提供了一种机制来描述横切关注点.它能够自动地将横切关注点织入到面向对象的软件系统中,从而实现了横切关注点的模块化.然而AOP这种对横切关注点封装、织入的独特性为分析程序结构带来了困难,对传统的程序分析技术提出了新课题.通过分析AOP程序的特殊性,提出了基于AspectJ构造AOP程序控制流图的方法.该方案可以为AOP程序的理解、验证、测试以及重构提供控制流分析平台.     

自动机在程序控制流图分析中的应用

本文谈论了自动机和程序流图的相似之处,提出了用自动机来描述程序控制流程的方法。     

流图可归约性判定的一个实用算法

本文得到了流图Ｇ可归的性判定的一个实用的充要条件，并给出了一个可归的约性判定算法、该算法同时计算了Ｇ中各结点的必经结点集。对于不可归的约流图，还可指出Ｇ中的所有向后边。实际应用中其时间复杂性优于［３］中计算必经结点集的算法。     

图注意力网络的场景图到图像生成模型

目的 目前文本到图像的生成模型仅在具有单个对象的图像数据集上表现良好，当一幅图像涉及多个对象和关系时，生成的图像就会变得混乱。已有的解决方案是将文本描述转换为更能表示图像中场景关系的场景图结构，然后利用场景图生成图像，但是现有的场景图到图像的生成模型最终生成的图像不够清晰，对象细节不足。为此，提出一种基于图注意力网络的场景图到图像的生成模型，生成更高质量的图像。方法 模型由提取场景图特征的图注意力网络、合成场景布局的对象布局网络、将场景布局转换为生成图像的级联细化网络以及提高生成图像质量的鉴别器网络组成。图注意力网络将得到的具有更强表达能力的输出对象特征向量传递给改进的对象布局网络，合成更接近真实标签的场景布局。同时，提出使用特征匹配的方式计算图像损失，使得最终生成图像与真实图像在语义上更加相似。结果 通过在包含多个对象的COCO-Stuff图像数据集中训练模型生成64×64像素的图像，本文模型可以生成包含多个对象和关系的复杂场景图像，且生成图像的Inception Score为7.8左右，与原有的场景图到图像生成模型相比提高了0.5。结论 本文提出的基于图注意力网络的场景图到图像生成模型不仅可以生成包含多个对象和关系的复杂场景图像，而且生成图像质量更高，细节更清晰。     

一种源程序到控制流图的自动生成方法

将源程序转换为控制流图是软件工程领域中逆向工程的研究内容之一。本文给出了一种由源程序生成其对应的控制流图的方法和实现技术。该方法和技术也可应用于程序分析及软件纵等方面。     

一种基于流图变换的代码迷惑算法

为了提高软件的安全性,常使攻击者难以理解专利软件系统内部的工作机制,代码迷惑技术因其代价低廉而越来越受到人们的重视。代码迷惑技术的提出对于软件保护具有非常重要的意义,代码迷惑技术的使用可以对程序代码及核心算法进行保护。简要概述了代码迷惑技术基本内容,阐述了基本块和流图的相关知识,给出了可归约流图变换为不可归约流图的迷惑变换具体的算法及实验结果,并对算法的有效性进行了分析。     

基于并行图计算框架大规模图最大流加速算法

最大流是一个重要的图计算问题,很多实际场景中如城市车流量和排水管道的排水量等问题若转化为最大流问题可以得到有效的解决.已有工作从多个角度对最大流问题进行了探讨,但仍存在一些问题.针对一些分布式图计算系统进行图分割计算复杂度较高,多次计算存在大量冗余工作等问题,提出基于GraphChi框架的大规模图最大流加速算法.根据原...     

基于模型的图形用户界面事件交互图生成方法

用户界面(GUI)测试是一项很困难的工作,一个重要的原因是背景事件会影响测试结果,基于模型的图形用户界面测试技术可以解决这个问题。目前基于模型的图形用户界面测试技术有两种常用的GUI模型:事件流图(EFG)和事件交互图(EIG)。这两种模型可以表示GUI事件之间的交互关系,其中EIG是从EFG转换而来的。通过一个简单的GUI实例对GUI中的事件进行了明确的划分,并且为适应文中的划分事件改进了原有的MX算法。最后根据GUI的事件驱动性和对GUI事件的划分提出了一种由EFG转换成EIG的新方法:驱动算法。实例表明,此方法使EFG转换成EIG的过程更简单。     

一个面向中文古诗词理解难易度的人工标注数据集

向读者推荐阅读难度合适的古诗词有助于提升读者的诗词鉴赏能力。现阶段,围绕古诗词可读性自动化分析的相关研究的突出局限之一是缺乏大规模高质量的数据集。针对该问题,该文研究面向古诗词可读性自动化分析的数据集构建。该文作者对外开放了包含1 915篇古诗词的标注阅读理解难度的数据集^{①。该文首先将数据集划分成易中难三级,构建数据集APRD;然后进一步细化标注,构建六级分类数据集APRD+。抽取教材中的诗词组成标准集,以年级为标准难度级别,计算标准集与APRD、APRD+之间的Spearman相关性,Spearman系数分别为0.786与0.804,表明该数据集标记结果与标准集具有较高一致性。该文提取了字频、注释数等古诗词特征,采用SVM、随机森林等算法进行了初步古诗词阅读理解难易度分类测试。文内提出的古诗词可读性数据集与实验结果可作为后续研究的测试基准。}     

一种改进的动态口令生成算法及重同步方案

依据HTOP认证架构,结合密钥生成算法、EHMAC算法和动态截短函数设计了一种改进的动态口令生成算法EOTP,并利用该算法设计了能够满足身份认证系统基本要求的认证协议.此外,为了解决失步问题,提出基于窗口机制的重同步方案,将其分为窗口内和窗口外两种同步方式.最后,对所提算法和协议的性能及安全性进行了分析,该算法和协议执行速度快,易于通过令牌或智能卡硬件实现,能够有效抵抗蛮力攻击、口令窃取和截获/重放消息等攻击方式,具有很高的安全性.     

Rule‐Enhanced Transfer Function Generation for Medical Volume Visualization

In volume visualization, transfer functions are used to classify the volumetric data and assign optical properties to the voxels. In general, transfer functions are generated in a transfer function space, which is the feature space constructed by data values and properties derived from the data. If volumetric objects have the same or overlapping data values, it would be difficult to separate them in the transfer function space. In this paper, we present a rule‐enhanced transfer function design method that allows important structures of the volume to be more effectively separated and highlighted. We define a set of rules based on the local frequency distribution of volume attributes. A rule‐selection method based on a genetic algorithm is proposed to learn the set of rules that can distinguish the user‐specified target tissue from other tissues. In the rendering stage, voxels satisfying these rules are rendered with higher opacities in order to highlight the target tissue. The proposed method was tested on various volumetric datasets to enhance the visualization of important structures that are difficult to be visualized by traditional transfer function design methods. The results demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

文本可读性的自动分析研究综述

文本可读性问题最初由教育学家提出,初衷是辅助教师为语言学习者推荐适合其阅读水平的文本。随着计算机技术的发展及网页文本的涌现,对文本进行可读性分析有了更加丰富的技术手段和应用场景。该文对可读性自动分析的相关研究进行了梳理,将可读性自动分析的方法总结为公式法、分类法和排序法三类;然后进一步介绍了可读性自动分析中的两项重要内容:文本特征的选择和数据集的使用;最后对可读性研究的发展方向进行展望。     

产品硬件控制界面易读性因素分析

产品的硬件控制界面是产品的重要组成部分,并在产品的使用过程中起着不可或缺的作用。从某种意义上来说,产品的硬件控制界面是联系用户和产品功能效用之间的纽带。用户与产品之间的交互行为,最初一般发生于与硬件控制界面的互动之上。因此,研究操控界面的易读性有着非常重要的意义。     

The Readability of Path‐Preserving Clusterings of Graphs

Graph visualization systems often exploit opaque metanodes to reduce visual clutter and improve the readability of large graphs. This filtering can be done in a path‐preserving way based on attribute values associated with the nodes of the graph. Despite extensive use of these representations, as far as we know, no formal experimentation exists to evaluate if they improve the readability of graphs. In this paper, we present the results of a user study that formally evaluates how such representations affect the readability of graphs. We also explore the effect of graph size and connectivity in terms of this primary research question. Overall, for our tasks, we did not find a significant difference when this clustering is used. However, if the graph is highly connected, these clusterings can improve performance. Also, if the graph is large enough and can be simplified into a few metanodes, benefits in performance on global tasks are realized. Under these same conditions, however, performance of local attribute tasks may be reduced.     

RANSAC算法的自适应Tc,d预检验

随机抽样一致性算法是计算机视觉领域应用最广泛的鲁棒性算法。为了进一步提高RANSAC算法的运算速度,首先在介绍RANSAC算法的Tc,d预检验加速模型的基础上,提出了一种两步法用来实现优化的预检验参数选择;然后基于这种优化选择方法提出了自适应Tc,d预检验的新算法,从而实现了不依赖用户选择的RANSAC算法的自适应加速。基于窄基线和宽基线图像对的极线几何计算的实验表明,该新算法相对于标准RANSAC算法的运算速度平均提升超过了400%。     

单片机休眠-复位运行方式提高抗干扰能力

介绍一种用休眠-复位运行方式提高单片机抗干扰能力的方法;分析其适用范围,给出具体应用电路;结合实例,分析这种运行方式下硬件和软件设计的特点。