基于路径分析和信息熵的错误定位方法

软件错误定位是一项耗时又费力的工作,因此如何提高软件错误定位的自动化程度一直以来都是软件工程领域研究的热点.现有的基于频谱的错误定位方法很少利用程序的上下文信息,而程序的上下文信息对错误定位至关重要.针对这一问题,提出了一种基于路径分析和信息熵的错误定位方法FLPI.该方法在基于频谱信息技术的基础上,通过对所有执行路径...     

积极推广应用国产新型耐热钢 加速我国超超临界机组管道及管件的国产化

针对我国超超临界机组用钢发展趋势,简要介绍了我国国产新型耐热铜开发、研制的现状,分析了国产化的成效和作用,以及电力行业推动国产化的进程,对现阶段新型耐热钢材料国产化的重要意义。明确指出:加强质量监督管理,倡导安全准入规则,加速新型耐热铜的国产化。     

基于深度学习的软件自动修复方法的修复偏好研究

基于机器学习的软件修复方法可以降低软件缺陷修复成本，无须人工干涉而自动修复软件缺陷，但不同的缺陷修复软件对不同类型缺陷的修复偏好不明确，且缺乏针对性而无法充分发挥深度学习模型的作用；为此在研究缺陷分类的基础上，研究几种具有代表性基于深度学习的软件自动修复方法对不同类型的缺陷总的修复概率，并比较分析不同学习模型对于修复不同类型缺陷的修复偏好，后续可以更好地进行模型选择以及软件自动修复工作。实验结果表明，基于深度学习的软件自动修复方法倾向于修复IF语句类型、方法语句类型、return语句类型的缺陷。基于自编码器的软件自动修复方法倾向于修复IF语句类型的缺陷，基于LSTM的编码器-解码器的修复方法倾向于修复与方法语句类型相关的缺陷，而基于CNNs的编码器-解码器的修复方法则对IF语句类型、方法语句类型以及return语句类型这三种类型缺陷的修复偏好相差不大。     

经验知识与插入启发式混合的硅钢冷轧退火工序排程优化方法

随着我国制造水平的不断提升，汽车、家电等制造业对钢铁材料的需求呈现多品种、小批量、个性化的特点，钢铁企业大规模生产方式与客户个性化需求之间的矛盾更加突出，给生产组织带来了前所未有的挑战。以硅钢冷轧退火工序生产排程为背景，针对钢铁生产排程优化问题，建立了考虑宽度跳跃、退火温度跳跃等多种工艺约束的排程优化模型，结合人工经验知识和插入启发式设计了模型的求解算法。利用实际生产案例对模型和算法进行了验证，实验结果表明，本文的排程方法既符合计划员的经验偏好，又能有效地利用计算机的算力提高排程的优化效果。系统投运6个月的应用效果表明，过渡材料的使用量减少了38.44%,本文提出的排程方法可以显著地降低过渡材料的使用率。     

智能电网中的变电一次设备维护策略分析

阐述智能电网中变电一次设备运维管理中的问题及原因，提出应对措施，包括构建运维管理机制提高整个供应链效率、强化运维技术管理、加强全面运维及内部控制。     

片区统筹视角下老旧街区更新实践的思考与总结

<正>1研究背景“老旧街区”这一概念最早在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中提出，但中央层面并未对其定义和内涵作进一步诠释。从老旧街区的规划实践来看，其具有两种内涵，一是相对狭义的“街道导向”，即一条街道及其两旁的沿街建筑为一个街区，聚焦于具有一定深度的规划项目；二是更广泛的“片区导向”，即将更新对象较为集中、具有一定规模的相对成片区域称为一个片区级街区。     

高效长序列水位预测模型的研究与实现

序列预测旨在利用历史序列模式信息预测未来长时间跨度的趋势，在工业领域具有众多的实际应用需求。针对工业数据序列预测问题中时序长度较长的特点，提出了一种高效的自注意力机制以适用于长序列数据建模与预测。该模型构建了新的嵌入表示，增加了池化操作，并且使用了生成式推断，实现长距离依赖建模和时序信号预测。相比之前的自注意力模型，该模型有效解决了现有方法在面对长序列预测时存在的预测精度不足、训练耗时过长等问题。在大规模水电站水轮机顶盖水位预测这一实际工业应用场景中，相比其他基准模型，该模型显著提高了长序列水位预测的精度和效率。     

稻谷储存品质指标模型研究进展

储粮损失问题在我国十分严重，储粮品质指标数学模型能及时反映粮食相应品质在储存过程中的变化情况，协助管理人员掌握储粮状态的变化并及时采取相关防治措施延缓粮食劣变，进而有效降低储粮损失。本文整合了稻谷储存品质判定指标(脂肪酸值、色泽、气味、食用品质以及真菌、害虫)模型的构建方法，讨论了不同模型的指标研究方法、模拟算法，关注了模型优化方法；对当前模型研究中的不足提出了展望，为今后稻谷品质指标模型研究与应用提供参考。