企业管理数据处理系统的设计和实现

本文介绍一个企业管理系统的开发过程。文中涉及的工作步骤包括用户工作状况和需求分析,信息系统的逻辑设计,数据结构和程序的规格说明及实现。作者认为明确系统设计段与软件实施段各自的任务是十分必要的。前者完成了软件的逻辑设计工作,这对提高软件生产率和软件系统的可靠性起了积极作用,我们已完成和正在进行的一些信息系统的设计工作证实了进一步完善文中讨论的工作步骤会形成一套有效的开发方法论。     

Verilog语言形式化语义研究

在连续离散混合时间模型中考虑Verilog的语义行为,将混合模型中的一个区间作为Verilog程序一次运行过程的指称.提出了一种扩展的ITL来描述这种混合区间,从而给出Verilog的形式语义.这种语义定义不仅考虑到了各种语言成分的最终执行结果,而且能够很好地给出语言成分执行的时序特征.     

自动产生一个图书馆的快速原型

AutoPA1.0是一套基于形式化方法的应用程序.它是一个基于需求规范而自动生成软件快速原型的Java代码的软件, 有着坚实、可靠的理论基础.给出一个图书馆管理系统的例子, 阐述如何用UML建立需求模型,然后用AutoPA1.0生成该需求模型对应的软件快速原型的Java代码. 采用的需求模型主要包括一个用况模型和一个概念类模型, 分别用UML中的用况图和类图描述.生成的软件快速原型将包括用况图中每个用例的执行,用一个系统数据库来描述当前系统状态, 该系统数据库保存了当前系统中存在的所有对象以及对象之间的关系.     

用FPGA的快速进位器优化卫语句的硬件综合

文章在给出类Occam语言卫语句文法与语义的基础上，探讨了当前将其综合为FPGA网表的方法．分析了这种方法的不足。结合FPGA芯片的特性，文章提出了一种基于进位多路器的综合优化方法。试验验证了该方法的有效性，它不但减少了资源开销，同时提高了芯片的运行速度。     

模型驱动架构中模型构造与集成策略

模型驱动式开发是以模型构造、模型转换和精化为核心的.对象管理组织OMG选择将统一建模语言UML作为标准建模语言,并将其作为模型驱动架构MDA的支持平台.但UML模型缺乏严格的语义,不同视角和不同开发阶段的模型很难集成,所以目前MDA中各种模型之间是脱节的.基于统一程序设计理论UTP,将对象精化演算系统rCOS与UML结合起来,提高了UML模型的精确性与模型转换能力.建立模型驱动式开发中不同层次、不同视角的相关模型并将它们集成起来,建立了一个统一的模型系统.     

Verilog代数语义研究

给出了Verilog的代数语义.这是一个等式公理体系,它将Verilog语义特征通过代数规则简洁而准确地表达出来;并且这个代数语义相对于已经所作的操作语义模型来讲是可靠的,即所有的这些代数规则左右两边的进程在操作语义的观察模型下都是互模拟的.研究了此代数语义的相对完备性,即参照前面的操作语义模型,相对于扩展Verilog语言的一个子集而言,此代数语义是完备的.即所有符合这样语法的程序,如果它们是互模拟等价的,那么它们同样可以在所提出的代数系统中被推导相等.在完备性证明过程中,采用范式方法,即构造一种语法上特殊的程序,任何属于上述子集中的一个程序通过该代数规则都能够被转化为范式程序,而且范式程序在操作语义模型下是互模拟的当且仅当它们是语法相同的.上述结果具有重要的理论意义,因为现有的进程代数理论主要是针对管道通信并行语言而展开的,而对于像Verilog这种以共享变量通信为基础的复杂并行语言研究还是比较少的,对此类复杂的基于共享变量的并行语言的进程代数理论研究提出了一种通用、有效的方法.     

Internet环境下基于构件的软件理论与方法专刊前言

Intemet的出现使计算机软件所面临的环境开始从静态封闭逐步走向动态开放.为了适应这样一种发展趋势,软件系统开始呈现出一种柔性、多目标、连续反应式的新系统形态.从技术的角度,以软件构件等技术支持     

一个可预测并行程序效率的评价模型

并行程序的性能分析,特别是效率分析 往往需要程序在实际运行后,根据实验结果再对并行算法进行优化,或改变数据的分配策略, 甚至重新选择并行算法.结合通用并行计算模型BSP(bulk-synchronous parallel),提出一 种有效的并行程序效率评测模型,使得程序员在设计、分析阶段即可对程序效率进行分析和 评估,并据此进一步优化程序.实验结果表明,该模型的预测是精确的.     

数字系统中高层次设计的最优调度算法比较

高层次设计技术是数字系统设计的关键技术，是近年来国内外研究、开发和应用的热门课题。文章用形式化方法描述了两种流行的高层次设计的软件算法，并进行了实验验证。     

安全可信人工智能

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,在改变了人类的生产生活方式,为人类创造巨大福祉的同时,也不可避免会产生各类全新的安全风险,确保人工智能安全、可靠、可控发展已经成为全球各国共识。为此,各国竞相制定人工智能安全战略和伦理准则,积极参与人工智能全球治理,为人工智能安全发展保驾护航。2019年8月30日,世界人工智能安全高端对话在上海举行,邀请政府代表、全球知名高校、智库、企业人士,围绕人工智能与国家安全、产业安全、社会治理、道德伦理、法律规范等核心议题展开深入探讨。本期专题以“人工智能安全”为主题,汇集了本次安全高端对话的五位代表嘉宾的主旨演讲。其中,中国科学院院士何积丰从人工智能的技术特点、产业发展及信任危机方面,指出未来人工智能的发展应当注重兼顾创新与安全,确保人工智能的安全可信;中国工程院院士倪光南从自主可控的角度,指出必须牢牢掌握人工智能关键核心技术创新发展的主动权;牛津大学人类未来研究所人工智能治理中心主任Allan Dafoe从技术布局、政治、理想治理和政策四个方面构建了人工智能治理分析框架;微软集团罗立凡详细论述了微软人工智能六大伦理原则;普华永道Anand Rao提出了负责任的人工智能框架和工具。上述本主题研究,可以为我国人工智能安全研究和实践提供启示,使得人工智能技术发展更好地服务我国经济社会发展和国家安全,助力我国建成创新型国家和世界科技强国。