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公开(公告)号：CN113743062A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110937182.5
申请日：2021-08-16
Applicant: 南通大学
IPC: G06F40/169 , G06F8/41 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于信息检索的智能合约代码注释生成方法，包括以下步骤：(1)搜集来自Etherscan.io的智能合约语料库，对该语料库进行预处理操作；(2)使用CodeBert提取代码语义特征，并通过BERT‑whitening进行关键特征提取和降维，计算语义相似度，选择排在前k位语义最相似的代码片段作为候选代码；(3)将代码片段视为由词元组成的集合，通过Jaccard相似度计算集合之间的词法相似度；(4)考虑智能合约代码的抽象语法树信息，通过编辑距离计算AST序列之间的语法相似度；(5)根据词法和语法相似度融合的比例计算出混合分数后，从候选代码中找出最相似的代码片段，用于生成代码注释。本发明的有益效果为：可以生成高质量的代码注释，提高智能合约代码的可读性和可理解性。
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公开(公告)号：CN112306731B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202011265113.6
申请日：2020-11-12
Applicant: 南通大学
IPC: G06F11/07 , G06F40/279 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了基于Spacy词向量的两阶段判别缺陷报告严重程度预测方法，首先从项目所在的缺陷跟踪系统中搜集历史缺陷报告，并抽取描述信息summary属性和严重程度severity属性对应内容得到缺陷报告训练数据集，然后进行预处理及生成对应向量，最后执行两阶段判别过程构建严重程度预测模型。本发明的有益效果为：本发明在两阶段判别过程采用朴素贝叶斯算法，该算法易实现、效果好，可保证预测模型的准确率；该发明的严重程度预测模型对相同的数据进行两次运用，一方面实现对同一批数据的二次利用，有利于提升模型的表现；另一方面实现两阶段判别可在大类分类正确的情况下减轻多分类朴素贝叶斯预测模型的压力，进一步提高预测模型的准确率。
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公开(公告)号：CN111858328A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010679603.4
申请日：2020-07-15
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于软件质量保障领域，公开了一种基于有序神经网络的软件缺陷模块严重程度预测方法。本发明提供的方法包括如下步骤：挖掘样本软件项目所在的版本控制系统和缺陷跟踪系统，对样本软件项目的程序模块进行度量和缺陷严重程度的标记，构建样本数据集；基于样本数据集，采用有序神经网络模型和贝叶斯超参优化方法，获得软件缺陷预测模型，即具有最优超参数的有序神经网络模型；采用该软件缺陷预测模型预测软件项目中程序模块的缺陷严重程度。本发明构建软件缺陷预测模型相比于常规的软件缺陷预测方法，不仅可以进行软件缺陷预测，还可以预测缺陷的严重程度，且预测准确性更高。
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公开(公告)号：CN107475222B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710935533.2
申请日：2017-10-10
Applicant: 南通大学 , 金福赛(北京)生物科技有限公司
IPC: C12N9/36 , C12N15/56 , A23K20/189 , A23K40/10 , A23L3/3571 , A23B7/155 , A23B4/22 , A23B4/10 , A23C9/12
Abstract: 本发明公开了一种基因工程改造的耐热人溶菌酶；包括R41H和A92L两个氨基酸位点的突变:其中R41H可以提高人溶菌酶的耐热性，A92L提高了对变性剂的耐受度，而且R41H和A92L组合以后不仅可以更大幅度的提高人溶菌酶的耐热性，而且能够提高人溶菌酶对变性剂的耐受度；将本发明还公开了一种基因工程改造的耐热人溶菌酶在高温造粒型饲料制备中的应用，所述的基因工程改造的耐热人溶菌酶的耐热性相对来说要高于一般的酶，在温度80‑85℃的高温造粒过程中，在至少前8‑30min内的活性能够维持在50％以上；本发明还公开了一种基因工程改造的耐热人溶菌酶在食品保鲜中的应用，以耐热人溶菌酶为主要活性成分的保鲜剂，用于水产或肉制品的保鲜，可以延长低温肉制品的保质期一倍以上。
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公开(公告)号：CN119762828A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411911225.2
申请日：2024-12-24
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06V10/74 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种基于粗细粒度对比学习的肺部医学图像深度模糊聚类方法，属于医学图像处理技术领域。解决了传统方法在处理肺部医学图像时局部特征丧失以及不能精确地区分相似类别和处理数据边界模糊的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S10、获取肺部医学图像的特征表示并聚类生成初步的伪标签；S20、利用数据增强技术获取肺部医学图像的增强图像；S30、获取模糊特征表示；S40、结合簇级粗粒度对比损失、样本级细粒度对比损失和均方差损失优化特征表示；S50、获取最终肺部医学图像聚类结果。本方案的有益效果为：可以有效的提高全局与局部信息的关联性，增强特征的表达能力、增强模型对复杂数据的适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119751749A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510041489.5
申请日：2025-01-10
Applicant: 南通大学
IPC: C08F220/54 , C08F220/06 , C08F220/18 , G01N27/327 , C12N9/04 , C12N9/08
Abstract: 本发明公开了一种低临界溶解温度高于生理温度37℃的温度响应型水凝胶，由共聚单体：N‑异丙基丙烯酰胺、1‑芘甲基丙烯酸酯和丙烯酸，与交联剂经自由基引发剂引发聚合反应，形成水凝胶。本发明进一步提供了以所述温度响应型水凝胶制备的载酶水凝胶以及碳纳米管‑载酶水凝胶复合材料。本发明所述碳纳米管‑载酶水凝胶复合材料在生理温度下处于溶胀状态，受近红外光调控发生可逆的溶胀‑收缩变化动态调控生物酶的催化活性。此外，碳纳米管具有优异的导电性，微凝胶形貌的变化促进了复合材料三维导电框架中的电子转移，从而提高电化学响应。本发明所述碳纳米管‑载酶水凝胶复合材料可构建适于活体可控分析的智能传感器。
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公开(公告)号：CN114546397B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210041705.2
申请日：2022-01-14
Applicant: 南通大学
IPC: G06F8/41 , G06F8/73 , G06F40/169 , G06F40/237 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于对偶学习的shellcode代码和注释生成方法，包括以下步骤：(1)搜集来自shellstorm和Exploit Database的shellcode语料库；(2)将shellcode注释生成和shellcode代码生成这两个任务形式化为一个对偶学习问题，并通过为输入添加前缀来区分两个任务，使用浅层的Transformer进行同步学习，实现知识共享，提高训练模型的性能和泛化能力；(3)提出了一种改进自注意力计算的归一化方法Adjust_QKNorm，以使Transformer适应低资源任务；(4)提出一个基于规则的修复组件。本发明的有益效果为：有利于软件的开发和维护，生成的高质量注释和代码可以帮助提高开发人员的工作效率，进而提高软件质量。
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公开(公告)号：CN113139054B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110430772.9
申请日：2021-04-21
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于Transformer的代码编程语言分类方法，包括以下步骤：(1)从Stack Overflow上搜集问答帖子作为数据集，对原始数据集中的数据进行数据预处理；(2)对使用BPE分词后的数据进行词嵌入将词转换成向量；(3)基于上述构建的数据集，对RoBERTa模型进行微调，将生成的词向量输入进RoBERTa模型，通过双层的Transformer编码器进行代码语义的学习，生成语义表示向量Xsemantic；(4)将语义向量Xsemantic通过线性层映射到编程语言类别标签上，通过Softmax算法得到相应的编程语言。本发明的有益效果为：可以根据代码片段快速识别代码类型，以起到辅助开发人员在问答网站上快速寻找到解决方案的作用。
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公开(公告)号：CN114564654A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202011564142.2
申请日：2020-12-25
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供了一种基于Glove和RNN的Stack Overflow论坛问题贴提问目的预测方法，包括以下步骤：(1)搜集Stack Overflow网站上问题贴的内容，针对内容进行数据预处理，基于Glove模型生成分词对应的词向量；(2)通过分析问题贴的内容，确定提问目的；(3)基于上述构建的语料库，对构建的基于长短期记忆循环网络的RNN模型进行训练，利用结合Adam优化器以及注意力机制attention进行优化，得到问题帖提问目的的预测模型。本发明的有益效果为：该方法以提问目的对帖子进行分类，可以为分析Stack Overflow上的帖子讨论主题增加新的维度，方便开发人员对帖子的搜索和浏览，以起到辅助开发人员寻找解决方案的作用。
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公开(公告)号：CN114546397A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210041705.2
申请日：2022-01-14
Applicant: 南通大学
IPC: G06F8/41 , G06F8/73 , G06F40/169 , G06F40/237 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于对偶学习的shellcode代码和注释生成方法，包括以下步骤：(1)搜集来自shellstorm和Exploit Database的shellcode语料库；(2)将shellcode注释生成和shellcode代码生成这两个任务形式化为一个对偶学习问题，并通过为输入添加前缀来区分两个任务，使用浅层的Transformer进行同步学习，实现知识共享，提高训练模型的性能和泛化能力；(3)提出了一种改进自注意力计算的归一化方法Adjust_QKNorm，以使Transformer适应低资源任务；(4)提出一个基于规则的修复组件。本发明的有益效果为：有利于软件的开发和维护，生成的高质量注释和代码可以帮助提高开发人员的工作效率，进而提高软件质量。
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