一种基于LDA和静态分析的代码功能识别方法

近年来,随着代码复用技术不断成熟和Internet上开源项目不断丰富,软件开发人员的开发行为也逐渐发生了变化。如今,软件开发人员在编程过程中越来越多地依赖于开源软件项目提供的功能。然而,在软件复用活动中,由于开源项目文档的不全面以及代码结构的复杂性,软件开发人员往往只能片面地了解项目的某些功能点,使得复用效率不高。针对开源项目代码丰富而文档较少这一现状,提出了一种基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）和静态分析的代码功能识别方法,对传统LDA方法进行了扩展,帮助软件开发人员更全面地了解项目的功能点,从而更好地支持代码复用活动。     

Dr.Deep:基于医疗特征上下文学习的患者健康状态可解释评估

深度学习是当前医疗多变量时序数据分析的主流方法.临床辅助决策关乎病人生命健康,因此深度模型需要抽取患者个性化表示,保证较高的分析、预测准确率;同时还需提供足够的可解释性,即能解释模型给出分析、预测结论的依据.而现有工作暂未能匹配医疗领域多变量时间序列数据的特性来进行个性化表示学习,同时源于深度学习的黑盒性质,现有模型大都可解释性不足,难以满足临床应用的需求.在此背景下,提出了基于医疗特征上下文学习的患者健康状态可解释评估方法Dr.Deep,将各变量的时序特征分别编码,利用多头去协同的自注意力机制,学习不同特征之间关联关系;提出了基于压缩激励机制的特征跳连编码,提升模型对最新病情变化的敏感性并针对不同患者情况分析特征重要性.实验表明:Dr.Deep在重症监护患者脓毒症预测、新冠肺炎重症患者出院时间预测等任务中相比业界方法性能提升,且可以针对不同患者的不同指标自适应学习其重要性作为可解释性的关键因素.同时设计并实现了基于医疗多变量时序数据分析的医生临床辅助系统,该系统建立病人的健康表示学习和预后预测模型并可视化患者病情进展以便医生分析.实验代码已开源于https://github.com/Accountable-Machine-Intelligence/Dr.Deep.所设计的智能医生可视化交互系统已发布于http://47.93.42.104/challenge/100049.     

OKQA：一个基于本体的软件开发知识QA工具

近年来,软件开发模式逐渐从经验驱动的手工构造模式到知识驱动的自动生成模式进行转换,而在知识驱动的软件开发过程中,QA工具可以帮助开发人员更好地理解项目源代码。一般的,开发人员往往需要阅读大量文档、并对软件项目代码进行静态分析,利用某种形式化的查询方法才能获取软件项目的相关信息,这增加了软件开发的时间成本和学习成本。基于该问题,实现了一个基于本体的软件开发知识QA工具OKQA,OKQA可以支持开发人员的自然语言查询输入,帮助开发人员找到理解软件代码的相关答案,从而有效地指导开发人员理解及复用软件代码。     

UML活动图到Petri网的转换方法及实现研究

统一建模语言UML缺乏形式化语义,由其描述的模型难以进行动态的分析和验证。而Petri网在具有丰富而严格语义的同时,又有严谨的数学分析方法。综合运用Petri网和UML能够提高软件描述的全面性、一致性、精确性和完整性。研究了UML活动图向Petri网的转换规则,并依据转换规则实现了模型转换工具APConverter。此工具能有效地将活动图转换为Petri网模型并生成PNML文件,进而更好地对UML模型进行分析和验证。     

一种支持构件化过程开发方法和分级管理机制的过程管理工具

开发符合组织规范和项目特征的软件过程模型,并对其进行持续地改进,是困扰软件组织的难点问题．一种支持构件化过程开发方法和分级管理机制的过程管理工具一青鸟过程管理（JBPM）系统借鉴CMM中“组织-项目”两级的层次化过程管理思想,引入了ISO／IEC 12207标准和IEEE 1517标准中的软件过程的需求规约,将基于构件的开发方法引入到软件过程的开发中,并为此提供工具支持,为过程管理问题提供了较好的解决方案．     

基于自然语言的软件信息检索工具

随着开源软件项目规模的增大,如何快速地学习、理解一个软件项目成为基于复用的软件开发活动中的一个重要环节。这些开源软件项目的源代码和文档集的数量都比较庞大,开发人员在学习过程中查找和阅读这些软件信息需要花费大量的时间和精力。为此,提出一种基于自然语言的软件信息检索方法,以帮助开发人员快速地检索并理解其需要的软件信息。基于该方法,设计并实现了NaLSiSe工具。NaLSiSe工具在中国计算机学会主办的第一届软件研究成果原型竞赛中荣获优秀奖。以Lucene为例,验证了该工具可以有效减少开发人员阅读源代码和文档的工作量,同时具备简洁的用户界面和友好的用户体验。     

纳米Al2O3和SiO2对刚玉质耐火材料烧结与力学性能的影响

在普通的刚玉质耐火材料中分别加入少量纳米Al2 O3和SiO2 ,研究了这两种纳米材料对经不同温度烧成后刚玉质耐火材料烧结与力学性能的影响。结果发现 :这两种纳米材料均能使刚玉制品的烧成温度降低 1 0 0～ 2 0 0℃ ,并在相同烧成条件下能使试样的常温抗折强度和耐压强度提高1～ 2倍。     

浅谈信息化背景下的企业级无线技术探索策略

随着智能终端的普及以及人们对网络的日益增强的硬性需求,再者考虑到网络接入的方便及快捷,对移动网络的需求日益迫切,反观各种无线接入技术,传统的手机通信网络上网速度已不能满足需求,加之资费相对过于昂贵,所以无线网络技术无疑是更合适的选择.     

基于扩展主题模型的异常医疗处方检测方法

异常处方指的是医生为患者所开具的存在异常的处方。医疗处方中出现异常,如滥用药或者开错药等,会影响患者的治疗效率,甚至造成严重的后果。由于一些主观或者客观原因,医生总会开具一些异常处方。检测出这些异常处方能够提升患者就医效率,减少社会医疗成本,并且对药物滥用、多开药、错开药的有效管理等都有着重要意义。为此,提出了一种基于扩展主题模型的异常处方检测方法。该方法能够自动地从大量处方数据中检测出异常处方,并且对于每一个新的处方,该方法都能够判断其诊断和用药是否匹配,进而判断其是否正常。与其他异常检测算法相比,该方法具有更广泛的应用,不仅可以在医疗领域中使用,以检测异常处方,还可以在其他领域中使用,以检测其他特征之间的匹配关系异常。该方法已经得到了实现,并在真实的处方数据集中得到了验证。     

基于图嵌入的软件项目源代码检索方法

源代码检索是软件工程领域的一项重要研究问题,其主要任务是检索和复用软件项目API（application program interface,应用程序接口）.随着软件项目的规模越来越大、越来越复杂,当前,源代码检索一方面需要提高基于自然语言API查询的准确性,另一方面需要定位和展示目标API及其相关代码之间的关联,以更好地辅助用户理解API的实现逻辑和使用场景.为此,提出一种基于图嵌入的软件项目源代码检索方法.该方法能够基于软件项目源代码自动构建其代码结构图,并通过图嵌入对源代码进行信息表示.在此基础上,用户可以输入自然语言问题、检索并返回相关的API及其关联信息构成的连通代码子图,从而提高API检索和复用的效率.在以开源项目Apache Lucene和POI为例的检索实验中,该方法检索结果的F1值比现有基于最短路径的方法提高了10%,同时显著缩短了平均响应时间.