一种基于手机传感器控制电脑的方法

    公开(公告)号:CN102622082B

    公开(公告)日:2015-03-18

    申请号:CN201110412458.4

    申请日:2011-12-13

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 基于手机传感器控制电脑的方法,建立智能手机与计算机控制信息交互的系统;在智能手机端,首先从手机传感器得到相应的数据,进行数据的过滤拟合,得到动作命令,通过蓝牙传输至电脑端接口;手机主传感器打包消息,通过消息机制,利用流水线pipeline技术,将数据从传感器模块传递给当前模式控制器模块的动作拟合器模块;动作拟合器在初始化时已将预定义的动作初始化并存入动作池中,动作拟合器模块对传感器数据进行动作生成;动作拟合器接收通过消息队列由传感器模块产生的数据消息,并解析为实数数组,对数据通过算法抽象出动作;而在电脑端,通过编辑配置文件,将特定的动作或消息指令映射到某个键盘、鼠标或其他硬件操作,实现手机传感器控制电脑操作。

    一种基于手机传感器控制电脑的方法

    公开(公告)号:CN102622082A

    公开(公告)日:2012-08-01

    申请号:CN201110412458.4

    申请日:2011-12-13

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 基于手机传感器控制电脑的方法,建立智能手机与计算机控制信息交互的系统;在智能手机端,首先从手机传感器得到相应的数据,进行数据的过滤拟合,得到动作命令,通过蓝牙传输至电脑端接口;手机主传感器打包消息,通过消息机制,利用流水线pipeline技术,将数据从传感器模块传递给当前模式控制器模块的动作拟合器模块;动作拟合器在初始化时已将预定义的动作初始化并存入动作池中,动作拟合器模块对传感器数据进行动作生成;动作拟合器接收通过消息队列由传感器模块产生的数据消息,并解析为实数数组,对数据通过算法抽象出动作;而在电脑端,通过编辑配置文件,将特定的动作或消息指令映射到某个键盘、鼠标或其他硬件操作,实现手机传感器控制电脑操作。

    一种面向Python语言的文档缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN112579152A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201910951887.5

    申请日:2019-09-30

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 一种面向Python语言的文档缺陷检测方法,其特征是基于对python语言的静态分析和自然语言处理技术,对python文档中的代码和注释指令中存在的缺陷进行自动检测。该方法涵盖了python代码及注释中最主要的三类错误,包括:自然语言描述相关的反模式,注释中约束条件实现检测,注释中范例代码错误检测。该发明的输入为python源代码包,分别提取代码示例、代码注释、代码名进行分析,检测并输出其中所存在的缺陷。该发明有以下有益效果:从复杂繁琐的文档中精准定位并找出文档缺陷,可以大大提高开发人员的审查效率,同时减少文档阅读者的阅读障碍及理解错误。自动化检测出文档中所存在的错误,对于软件的开发和维护都有着重要意义。

    一种联合差异性随机测试方法

    公开(公告)号:CN102629229B

    公开(公告)日:2014-09-10

    申请号:CN201210052691.0

    申请日:2012-03-02

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 一种联合差异性随机测试方法,通过PI识别随机生成的测试用例之间在程序内部结构上的差异性,通过测试用例间的欧几里得距离来识别测试用例在输入域上的差异性,然后联合这二者的差异,高效率地生成有效的测试用例集,为一种结合黑盒测试技术和白盒测试技术的自动化随机测试技术,本发明既改善了ART忽略程序结构所导致的测试用例冗余问题,也缓解了符号执行中的PC路径的复杂性问题,兼顾了软件测试中测试用例生成的高效率和高有效性。

    一种联合差异性随机测试方法

    公开(公告)号:CN102629229A

    公开(公告)日:2012-08-08

    申请号:CN201210052691.0

    申请日:2012-03-02

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 一种联合差异性随机测试方法,通过PI识别随机生成的测试用例之间在程序内部结构上的差异性,通过测试用例间的欧几里得距离来识别测试用例在输入域上的差异性,然后联合这二者的差异,高效率地生成有效的测试用例集,为一种结合黑盒测试技术和白盒测试技术的自动化随机测试技术,本发明既改善了ART忽略程序结构所导致的测试用例冗余问题,也缓解了符号执行中的PC路径的复杂性问题,兼顾了软件测试中测试用例生成的高效率和高有效性。

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