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代码表征旨在融合源代码的特征,以获取其语义向量,在基于深度学习的代码智能中扮演着重要角色.传统基于手工的代码表征依赖领域专家的标注,繁重耗时,且无法灵活地复用于特定下游任务,这与绿色低碳的发展理念极不相符.因此,近年来,许多自监督学习的编程语言大规模预训练模型(如CodeBERT)应运而生,为获取通用代码表征提供了有效途径.这些模型通过预训练获得通用的代码表征,然后在具体任务上进行微调,取得了显著成果.但是,要准确表示代码的语义信息,需要融合所有抽象层次的特征(文本级、语义级、功能级和结构级).然而,现有模型将编程语言仅视为类似于自然语言的普通文本序列,忽略了它的功能级和结构级特征.因此,旨在进一步提高代码表征的准确性,本文提出一个基于多模态对比学习的代码表征增强的预训练模型(Representation Enhanced COntrastive Multimodal Pretrain-ing,REcomp).REcomp设计了新的语义级-结构级特征融合算法,将它用于序列化抽象语法树,并通过多模态对比学习的方法将该复合特征与编程语言的文本级和功能级特征相融合,以实现更精准的语义建模.最后,本文在3个真实的公开数据集上进行了实验,验证了REcomp在提高代码表征准确性方面的有效性. 相似文献
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以具体零件为加工对象,运用基于Pro/E和VERICUT软件的虚拟机床技术建立机床仿真模型和仿真加工模型,实现了零件的虚拟铣削过程动态仿真。阐述利用VERICUT软件对零件加工质量进行虚拟检验的方法,运用实体法检验仿真加工模型与设计模型的差别,刀具轨迹优化保证了刀轨具有最佳的进给率或主轴转速。将仿真研究得到的数控加工程序运用于实际零件的加工,评价了零件的加工质量,验证了仿真程序的可行性。 相似文献
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采用粉末冶金工艺制备了AlCrMoNiTi高熵合金,并对其铸态和退火态的微观组织和硬度进行了研究。结果表明,铸态合金由富(Cr,Mo)bcc固溶体枝晶相和富(Al,Ni,Ti)fcc固溶体枝晶间相组成。时效合金在900℃高温可获得最高硬度HV约为6150 MPa,在1000℃发生退火软化现象,但是其硬度HV仍保持在5160 MPa的高硬度水平。这表明,AlCrMoNiTi高熵合金具有优异的高温时效硬化特性。该合金在800℃时的时效硬化特性主要归因于细晶强化,在900℃时则归因于第二相(bcc2)的析出硬化。在1000℃时发生退火软化现象,其原因在于第二相的分解和晶粒粗化。 相似文献
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