竞争力,在创新中提升

企业要想不被市场淘汰,必须跟随市场的变化进行相应调整,以创新的思维求得发展与长存。大庆金桥信息技术工程有限公司作为国家火炬计划软件产业基地骨干企业之一,用技术提升实力,以创新成就未来,在不断变化的市场竞争中一路走来。战略眼光长远毅然踏身商海1998年5月,大庆金桥信息技术工程有限公司(其前身是大庆石化总厂信     

大庆金桥公司跻身微软最具潜力软件企业排行榜

中科院计算所将把自己开发的计算机中央处理器（CPU）植入到本土生产的高性能超级计算机上。这项中国信息技术领域的重大跨越被称为“超龙计划”。 “超龙计划”将采用正在研发中的多核CPU——龙芯三号，制造更高性能的新一代超级服务器曙光系列。     

基于聚类和关键词提取的软件缺陷分析方法

提出一种基于K-Means和主题模型的软件缺陷分析方法,对软件缺陷的类别和关键词进行研究.获取缺陷报告进行预处理,获取有效特征,利用向量空间模型进行文本表示,计算权重,根据最终特征向量进行聚类;提取每一类缺陷的主题和关键词,帮助修复人员快速找到对应的修复方式.关键词提取结果以单词形式呈现给修复人员.实验结果表明,所提方法在bugzilla、firefox和SeaM onkey这3款软件的缺陷报告共1500条缺陷信息上最终聚类平均准确率能达到81％.     

改进的KNN算法在煤种分类中的应用

提出一种改进的KNN算法,该算法最大的优点是不需要K值,同时具有较好的分类性能。自编程序设计了改进的算法,并将其用于煤样所属煤种的快速分类。通过实验预测了煤样所属煤种。结果表明与经典KNN算法相比,改进的算法实现简单,分类准确率高,适用于煤种的快速分类。     

基于聚类和关键词提取的软件缺陷分析方法

提出一种基于K-Means和主题模型的软件缺陷分析方法,对软件缺陷的类别和关键词进行研究.获取缺陷报告进行预处理,获取有效特征,利用向量空间模型进行文本表示,计算权重,根据最终特征向量进行聚类;提取每一类缺陷的主题和关键词,帮助修复人员快速找到对应的修复方式.关键词提取结果以单词形式呈现给修复人员.实验结果表明,所提方法在bugzilla、firefox和SeaM onkey这3款软件的缺陷报告共1500条缺陷信息上最终聚类平均准确率能达到81％.     

基于注意力机制的Tree2Seq代码注释自动生成

代码注释可以帮助开发人员快速理解代码，降低代码维护成本。为了保留代码的结构信息，针对经典的Seq2Seq模型将代码的结构信息压缩为序列，导致结构信息丢失的问题，提出使用Tree-LSTM编码器直接将代码转化成抽象语法树进行编码，使注释生成模型能有效获取代码的结构信息，提升注释生成效果。采用基于注意力机制的Tree2Seq模型实现代码注释生成任务，避免了编码器端将所有输入信息压缩为固定向量，导致部分信息丢失的情况。通过在Java和Python 2种编程语言的数据集上进行实验，使用3种机器翻译常用的自动评测指标进行评估验证，并选取一部分测试数据进行了人工评估。实验结果表明，基于注意力机制的Tree2Seq模型能为解码器提供更全面且丰富的语义结构信息，为后续实验分析和改进提供指导。