基于日志挖掘的移动应用用户访问模型建模技术研究

提出了一种基于监控日志挖掘的移动应用用户访问模型自动构造方法,该方法包括监控代码注入和界面访问模型构造两部分。首先,提出了一种监控代码自动注入方法,即通过对移动应用代码的静态分析,自动地在相应位置插入监控代码以支持在运行时动态地监控用户的访问行为。其次,提出了一种基于状态机的移动应用用户访问模型构造方法。访问模型中状态机的节点和节点间跳转上的附加属性描述了UI界面之间的跳转行为和界面内控件的使用情况。对移动应用进行的实验表明,这种基于监控日志挖掘的移动应用用户访问模型自动构造方法能够成功地自动注入移动应用的监控代码,并能够有效获得移动应用用户界面访问行为。     

物联网中一种基于无线射频识别和传感器节点的信息收集协议

为有效收集传感器节点的信息,本文将无线射频识别标签与传感器节点进行结合,提出了2种数据收集协议。首先提出了基于被动式标签数据收集协议PTC,该协议采用分割时槽方法,将每个帧分割为若干个大小不同的时槽,有效缩短了执行时间。在此基础上,提出一种基于主动式标签的数据收集协议ATC,该协议采用预先分配时槽的方法,减少空时槽和冲突时槽的分配,使得执行时间达到下界。为使信息收集准确可靠,提出了有效检测丢失标签和收集未知标签算法ADMCU,为PTC和ATC协议执行的正确性提供保障。实验表明:本文提出的两种协议与其他流行协议相比执行时间更短,且无论收集信息量如何变化,ATC的执行时间始终最短;同时,所提出的ADMCU算法在相同准确率情况下,耗时更短。     

基于LoRa信号的行走距离和方向估计

行走追踪在真实场景中具有广泛应用,可以用于安防监控、老人看护、室内导航等场景.近年来,基于无线射频信号的非接触式行走追踪受到了研究人员的广泛关注,包括基于Wi-Fi信号、RFID信号等的行走追踪系统.然而,现有的行走追踪系统依然面临感知范围小、感知设备部署稠密等问题.在本文中,我们首次将用于物联网低功耗、远距离通信的L...     

测试顺序选择策略研究

在面向对象程序的测试中,合适的测试顺序能够极大地节省测试成本.目前已有的相关工作大多忽略了包括Java在内的主流面向对象程序语言的一个重要特征--动态绑定.考察了动态绑定在对于选择测试顺序的影响,提出了一种新的测试顺序的选择策略,并给出了相应的选择算法,实现了减少测试桩数目,降低测试成本的目标.     

基于Android平台的黑盒测试生成工具的研究对比

随着移动互联网技术迅速发展,移动设备成为人们生活中必不可少的部分,其中Android手机占有了智能手机的主要市场。相对于传统软件,Android应用易于发布、开发周期短,但其质量常常难以保证。软件测试是用于保证软件质量的最常用方法,其中关键的步骤是如何生成合适的测试用例,而对于事件驱动型Android应用程序,关键在于如何生成合理的事件序列辅助测试过程。目前,已有一些研究者开发了面向Android应用的测试事件生成工具。针对三种典型的测试生成工具,分析了其工作原理与特性;并选取覆盖多种类别的40个应用程序作为基准测试集,设计了统一的测试框架,对工具的兼容性、易用性、测试时间和程序覆盖能力等特点进行了分析与对比,并根据相关测试工具的缺陷提出一定的创新性的解决方案。     

基于计算的蛋白质复合物预测方法综述

蛋白质是生命活动的物质基础,直接参与、执行生命的活动过程。大多数蛋白质通过相互作用形成复合物来实现各种生物功能,因此预测蛋白质复合物有助于了解复合物的结构及其功能,也为细胞机制的研究奠定了重要基础。目前,随着高通量实验技术的不断发展,全基因组蛋白质相互作用(PPI)数据日益增多,领域内已经出现了很多基于计算的蛋白质复合物预测方法。虽然现有方法各具特色与优势,但也存在一些不足。首先,针对现有基于计算的蛋白质复合物预测方法进行了分类和比较全面、详细的分析评述;接着,介绍了复合物预测中常用的评价指标和主要数据集,并比较和分析了几种代表性方法的预测性能;最后,对复合物预测方法进行了总结与展望,提出了今后有待解决的若干问题。希望通过对各类方法的分析与比较,为相关人员使用和研究基于计算的蛋白质复合物预测方法提供有价值的参考和方向指引。     

模指数外包方案ExpSOS的格基密码分析

随着云计算的普及,外包计算作为一种重要的云服务形式,日益引起学术界与工业界的广泛关注.模指数操作作为一种耗时的基本密码运算广泛地应用于RSA、数字签名算法(DSA)等,其外包方案的设计得到了广泛关注和研究.当前基于单个云服务器的外包方案,大多需要在本地端执行一个小指数的模指数操作,一般地,该指数的大小决定了方案的效率,...     

图像抽象化的实时增强型绘制

现有的图像抽象化绘制算法主要采用基于图像分割或边缘保持的平滑滤波技术,导致所生成的抽象化图像经常存在明暗对比度较低、画质昏暗模糊、画面色彩表现力不强等问题,为此提出一种增强对比度的图像抽象化绘制算法.首先利用结构张量平滑技术生成光滑连续、显著特征保持的特征流场,然后基于该流场对图像进行沿边缘切向流方向的自适应平滑和沿梯度方向的对比度增强处理,最后使用改进的基于流场的双边滤波或者Kuwahara滤波算法实现图像抽象化的实时绘制.实验结果表明,该算法可显著改善已有抽象化方法的绘制质量,抽象化图像的边界特征明显增强,画质更清晰、层次感更分明.     

基于变换的大图点边可视化综述

大图可视化是信息可视化领域的前沿课题之一,也是在线社会网络、信息安全、电子商务等热点行业大数据分析的重要支撑技术.基于变换的大图点边可视化方法由于其具有在线处理时间短、可视复杂度低、交互方法灵活多样等优点,近年来在学术界与实际商用系统中得到广泛重视与应用.文中从图可视化的基本概念及其在大图上的关键挑战出发,梳理了基于变换的大图点边可视化方法的典型分类与主要流程;通过详述3类基于变换的大图点边可视化典型方法(图数据抽象、视图变换与视角转换),阐明了不同方案的优缺点与适用场景,并进一步指出了未来工作的可行方向与潜在难点.     

自主发育智能机器人体系结构研究

传统的机器人系统范式分类已经无法将新出现的方法和理论纳入其中。为此,首先从认知的角度重新对机器人的范式进行分类。新的范式分类涵盖了传统的系统范式,明确了自主发育在机器人系统范式中的地位。在此基础上,提出了自主发育智能机器人体系结构。该结构只需利用基本的感知能力和行动能力,分别利用感知发育模块、认知发育模块和行为发育模块实现自主感知分类、时空经验知识以及反应式行为的逐层发育。各发育模块之间互相依赖并可以同时学习,具有实时的自主发育能力。