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公开(公告)号：CN120010860A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510482796.7
申请日：2025-04-17
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提供一种基于层次数据流的粗粒度可重构阵列的端到端编译方法，涉及自动化编译技术领域，方法包括：将待编译编程代码转换为MLIR的优化中间表示，并转换为多个层次数据流的前端数据流，再根据预设的卸载策略转换为CGRA后端数据流，再通过Kernel内核代码卸载，得到目标内核代码，进而生成内核代码数据流图的CGRA映射配置信息。最后结合主机侧代码生成的主机对象文件构建得到可执行文件。通过本申请，解决在CGRA端到端编译时，通过手动progma标注来标注加速的内核代码，使得代码编辑耗时耗力，且忽略主机侧代码和CGRA内核侧代码的数据传输和链接，无法有效发挥CGRA加速性能的问题。
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公开(公告)号：CN116415251B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202310019150.6
申请日：2023-01-06
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的漏洞影响范围推理方法和系统。该方法的步骤包括：采集漏洞信息，根据漏洞信息获取软件产品与漏洞的关联关系，构建漏洞知识图谱；根据漏洞知识图谱，构建漏洞影响范围推理算法模型的数据集；利用构建的数据集，构建漏洞影响范围推理算法模型并对其进行训练；利用训练完成的漏洞影响范围推理算法模型，进行漏洞影响范围推理。进一步该方法还包括对所述漏洞影响范围推理算法模型的训练结果进行评估的步骤。本发明为了解决漏洞的影响范围推理准确率偏低的问题，提出了一种基于深度学习的漏洞影响范围推理方法，可以有效提高漏洞影响范围推理的准确率，提高安全漏洞挖掘能力。
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公开(公告)号：CN116860256B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202310848297.6
申请日：2023-07-11
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向RISC‑V基础C库的优化方法，属于计算机软件技术领域，本方法采用编译器预定义宏实现基础指令集与RVV扩展指令集的兼容，着重优化了基础C库的字符串操作函数，分别实现了仅包含基础指令集和RVV指令集的汇编实现。基础指令集实现的字符串操作函数采用细粒度数据划分、地址对齐、循环展开、地址跳转、魔法数等优化方式提升函数的性能和效率。RVV扩展指令集实现的字符串操作函数采用地址对齐、向量化等优化方式提升基础C库函数的执行效率。
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公开(公告)号：CN119003391B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411456918.7
申请日：2024-10-18
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F13/10 , G06F9/4401 , G06F13/38
Abstract: 本申请涉及IO设备共享技术领域，提供一种IO设备共享方法及装置。所述方法包括：控制第一物理机的内核空间中的前端驱动，将写入所述前端驱动的第一控制数据经由套接字发送至第二物理机的内核空间中的虚拟IO处理单元；控制所述虚拟IO处理单元将所述第一控制数据发送至所述第二物理机的内核空间中的虚拟设备驱动；控制所述虚拟设备驱动将所述第一控制数据发送至所述第二物理机的内核空间中的真实设备驱动，以控制所述第二物理机上的IO设备。本申请提供的IO设备共享方法及装置可以在不受限于特定的开源系统的情况下，实现物理机之间的IO设备共享，提高IO设备共享的通用性。
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公开(公告)号：CN119473309A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510053265.6
申请日：2025-01-14
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提供一种代码可达性分析方法、装置、电子设备、产品及存储介质，涉及代码分析技术领域。其中方法包括：将源代码进行编译，得到中间表达指令集；从中间表达指令集中确定出函数指令集，将函数指令集中各函数指令的抽象变量名称替换为实际类名，以得到具体化函数指令集；基于具体化函数指令集中各具体化函数指令的调用信息，得到具体化函数指令信息集；基于具体化函数指令信息集中各具体化函数指令信息分别与预设危险函数指令信息集中各预设危险函数指令信息的匹配结果，确定源代码中各函数的可达性。本发明能够解决现有的分析方法在面对现代编程语言中复杂的语言特性时，无法提供高精度、高效率的代码可达性分析的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118656064B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411134182.1
申请日：2024-08-19
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F8/33 , G06F8/75 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种代码补全模型训练方法、装置、电子设备和存储介质，属于代码补全技术领域，其中方法包括：获取待补全的开源的抽象语法树AST数据集；后序遍历AST数据集，得到AST数据集对应的后序序列数据集；基于AST数据集构建词汇表，基于词汇表对后序序列数据集进行转换，生成对应的后序索引序列数据集；确定AST数据集对应的层级序列数据集；基于后序索引序列数据集和层级序列数据集，得到AST建模数据，基于AST建模数据训练初始代码补全模型，训练完成后，得到代码补全模型。本发明能够提高代码补全模型预测的精度和准确率。
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公开(公告)号：CN114676777B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210306415.6
申请日：2022-03-25
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生网络的自监督学习细粒度图像分类方法。本发明首先利用注意力编码器提取图像的深度卷积特征，获取蕴含语义信息的注意力图并通过双线性池化方式编码图像特征；其次从原始图像上定位出注意力图上高响应值所在的显著区域，对显著区域进行裁切和擦除操作，从而形成不同视角的视图，以自监督的方式学习视角不变性特征；最后联合中心损失函数以及一致性损失函数，显示地约束不同视角特征，保持它们的类内一致性。本发明方法使得网络获得显著的性能增益，可以在细粒度图像分类的基线上显著提升分类准确度。
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公开(公告)号：CN118586521A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410736215.3
申请日：2024-06-07
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种AI模型的实时训练方法、系统、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括：基于接收到的数据采集指令进行原始数据采集；将所述原始数据发生给PC端，以使所述PC端基于该原始数据训练一AI模型后，将训练后的AI模型返回给RISC‑V平台。本发明可以在RISC‑V平台上实时搜集、处理训练数据，并在线训练、部署、验证AI模型。
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公开(公告)号：CN118567877A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410469381.1
申请日：2024-04-18
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F9/54
Abstract: 本公开涉及一种多元硬件生态群设备间进程调用系统及其部署方法，属于跨设备间进程调用领域。所述系统采用分层设计，包括业务服务层、RPC层和Remoting层，其中，所述RPC层由RegistrationAuthority模块、config配置中心模块、Protocol进程调用模块、Monitor监控模块、cluster路由模块组成，所述Remoting层由Exchange信息交换模块、Security模块、Transport传输模块组成。本发明可以帮助设备应用开发者快速实现跨设备进程间的远程调用，将大大提高应用开发者业务架构的效率。
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公开(公告)号：CN115890738B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211399181.0
申请日：2022-11-09
Applicant: 广州市智能软件产业研究院 , 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及一种机器人迁移能力评价方法及系统，包括：S1、建立多层次的迁移能力评价指标体系；S2、基于层次分析法构造判断矩阵，确定评价指标权重；S3、基于模糊综合评价方法，得到迁移指标关联的低层级指标模糊评价隶属度矩阵，根据指标层的评价指标权重和模糊评价隶属度矩阵，得到迁移指标的迁移能力评价结果；根据迁移指标权重与迁移指标的迁移能力评价结果，得到任务评价结果；S4、在不同应用场景下，对多个任务进行测试，按照步骤S1‑S3分别对各个任务进行评价，得到多个任务评价结果，从而根据多个任务评价结果得到任务模糊评价向量；根据任务复杂度和场景复杂度，对多个任务分配权重，得到任务权重，将任务权重与任务模糊评价向量相乘得到整个迁移能力综合评价结果。
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