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公开(公告)号：CN117724954A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311054127.7
申请日：2023-08-21
Applicant: 南京匡吉信息科技有限公司 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于增量构建的构建依赖错误快速检测方法，包括：静态依赖图构建、实际依赖图构建、实际依赖图补全以及依赖错误检测。静态依赖图构建部分包括GNUMake内部数据库信息获取、解析数据库信息以获取静态依赖图以及假目标处理；实际依赖图构建部分包括构建过程监控以及解析追踪日志以获取实际依赖图；实际依赖图补全部分包括历史依赖图更新、基于构建命令执行的实际依赖图补全、基于文件变更的实际依赖图补全；依赖错误检测部分包括缺失依赖检测以及冗余依赖检测。通过增量构建快速获取构建过程对应的实际依赖图，显著减少检测所需的构建时间和计算资源成本，帮助开发人员以更高的效率和更低的成本检测构建脚本中的依赖错误。
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公开(公告)号：CN114240201A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111574094.X
申请日：2021-12-21
Applicant: 南京匡吉信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于供应链背景下的智慧数据中台，包括数据获取模块，用于获取并清洗数据中台使用者的相关数据；数据控制模块，用于将数据存储，并为智能推荐模块，智能预测模块提供数据支持；智能推荐模块，可根据最新数据计算出数据中台使用者销售商品推荐、采购清单推荐等多种推荐结果；智能预测模块，可根据最新数据通过智能预测引擎计算出未来需求，退货量、销售额等多种预测结果；结果数据展示模块和结果数据输出模块，可将智能预测模块和智能推荐模块的结果对外以多种数据进行展示输出；本发明提高了需求预测和商品推荐的精准度，优化了供应链整体的性能。
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公开(公告)号：CN113051580B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110435019.9
申请日：2021-04-22
Applicant: 南京匡吉信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种Hyperledger Fabric智能合约问题检测方法，该方法包括以下步骤：S1、根据单元测试用例产生初始语料；S2、根据HF智能合约源代码产生测试文件S3、根据go‑fuzz工具进行智能合约模糊测试以及检测智能合约漏洞；S4、产生并输出步骤S3中的漏洞检测结果本发明结构科学合理，使用安全方便，本发明提出的基于go‑fuzz的HF智能合约问题检测方法适用于使用Go语言编写的HF智能合约，助MockStub类和go‑fuzz检测智能合约的问题，在一定程度上填补了HF智能合约漏洞检测方面研究的空缺，利用该HF智能合约问题检测方法可以快速检测HF智能合约问题。
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公开(公告)号：CN117093188A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311054128.1
申请日：2023-08-21
Applicant: 南京匡吉信息科技有限公司 , 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种优化数据安全性的单体到微服务拆分方法，包括：分析软件源代码的语法树，识别类、类之间的结构关系、类的文本术语；根据识别出的类之间的结构关系和类的文本术语，计算类之间的相似性，以用于架构的模块性度量；根据类的文本术语和类的特征，识别出类中的机密类及机密类的特征，以用于架构的安全性度量；根据类的相似性和类中机密类及其特征，利用多目标优化遗传算法生成具有良好模块性和安全性的拆分方案，以供开发人员选择拆分方案对软件进行微服务拆分。本发明实现了对单体系统自动化地进行优化架构模块性和安全性的微服务拆分，以帮助开发者对单体系统进行微服务拆分，从而利用微服务架构在可维护性、可伸缩性等方面的优势。
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公开(公告)号：CN115470647A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211168743.0
申请日：2022-09-24
Applicant: 南京匡吉信息科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种持续集成流水线的优化方法，属于互联网软件开发领域，用于优化现有的持续集成流水线，解决了现有软件开发过程中测试成本高以及人工调试效率低的问题。本方法包括：利用软件仓库历史变更特征用于预测软件缺陷的方法；根据历史代码信息进行缺陷定位的方法；利用测试产生的覆盖信息和方法调用图进行缺陷定位的方法。能够对软件开发过程中的缺陷进行预测，以节省测试成本，同时在缺陷暴露之后进行定位，提高开发人员修复软件缺陷的效率，在一定程度上改善持续集成过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115454643A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211168733.7
申请日：2022-09-24
Applicant: 南京匡吉信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种Pull Request(PR)的优先级排序工具，具体包括数据同步模块、PR排序模块、定时任务管理模块和PR管理模块。本发明在确保需求闭环的前提下，通过多种排序学习算法为Pull‑based开发模式中重要制品PR建立了优先级排序工具。本发明为使用Pull‑based开发模式的开发团队提供工具支持，帮助开发团队在有限的时间内处理更多的PR，进而缓解开发团队管理的项目中存在的PR堆积问题，提高项目持续集成和持续交付的能力。
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公开(公告)号：CN114564965A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210178615.8
申请日：2022-02-24
Applicant: 南京匡吉信息科技有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/169 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/242
Abstract: 本发明是一种面向软件工程领域的基于句法分析的文本情绪分析方法，适用于应用商店中的用户评论、开发者社区用户发帖以及代码托管平台开发者交流记录等软工文本。该类文本往往含有大量技术词汇,句式结构复杂,情绪表达含蓄，本发明意在从中检测情绪极性(积极、中性、消极)，并以此辅助评估以人为核心的软件工程活动的进展。具体步骤:1)对输入的文本进行分句和预处理，过滤技术词汇；2)逐个对单词进行初步的情绪极性的标注；3)使用总结的四种情绪表达模式，过滤掉文本中描述技术细节而非表达情绪的从句；4)利用句式结构设置若干情绪调整规则，调整步骤2)中得出的情绪极性；5)汇总标注结果，综合得出整个文本的情绪极性。
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公开(公告)号：CN118981332A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411059016.X
申请日：2024-08-02
Applicant: 南京匡吉信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的Pull Request优先级排序方法，属于软件开发领域，代码评审是对编写的代码进行系统的检查和审查过程，以便提高代码质量和可维护性。代码评审是拉式开发中的一个重要环节，拉取请求Pull Request是一种常见的代码审查方式。随着仓库中项目的规模不断扩大，PR的数量逐渐增多，因此对于评审者而言，选择高优先级的的PR优先进行评审是一个重要问题。本发明提出了一个PR优先级排序模型，旨在为PR评审者提供高优先级、高质量的PR进行选择，从而保障项目的质量和进一步开发。
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公开(公告)号：CN117724750A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311054130.9
申请日：2023-08-21
Applicant: 南京匡吉信息科技有限公司 , 南京大学
IPC: G06F8/70 , G06F8/10 , G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种结合了软件制品共识词对抽取与信息检索技术的自动化需求到代码追踪线索生成方法，包括：步骤1、抽取需求文本中的候选词对；步骤2、抽取代码中的候选词对；步骤3、识别需求与代码之间的共识词对；步骤4：提出共识词对补充策略并按照该策略将共识词对分别补充到需求与代码文本中；步骤5：基于信息检索计算生成需求到代码的初始候选追踪列表；步骤6：结合需求文本结构计算需求与代码之间共有共识词对的全局和局部权重；步骤7：利用共识词对的局部权重和全局权重优化候选追踪列表。通过利用需求与代码之间的共识词对，结合代码与需求的结构信息对基于信息检索的软件可追踪生成方法优化，提升了候选追踪列表的准确率和召回率。
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公开(公告)号：CN117311696A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311054126.2
申请日：2023-08-21
Applicant: 南京匡吉信息科技有限公司 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于STRIDE威胁识别规则的增量威胁建模系统和方法，访问数据流图中的元素，结合威胁识别规则，创建一致性规则实例；检测数据流图变化，将数据流图元素的变化转化为一致性规则实例的变化；重新评估受影响的一致性规则检查实例并更新一致性规则实例信息。本发明实施例的技术方案，体现了在威胁建模过程中，根据数据流图变化信息，即时全面低识别出系统设计中的潜在风险，在软件设计初期，有效地保障了软件系统的安全性。
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