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公开(公告)号：CN120066573A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510525777.8
申请日：2025-04-25
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了利用大型语言模型进行静态代码分析的系统和方法，包括任务信息模块、源代码模块、伪代码模块、代理模块和结果展示模块。通过代理模块接收用户定义的静态分析任务信息和伪代码，以及源代码模块的代码输入。伪代码模块用于存储用户定义的伪代码，伪代码指定了要执行的分析任务。在设定的执行规范内，利用大型语言模型模拟执行伪代码，进行静态分析。系统通过代理模块模拟执行伪代码，并验证执行的结果，然后，通过结果展示模块输出静态分析的结果。此外，系统可以处理伪代码执行的中间结果，并根据执行结果提供代码优化的建议和错误修复方案。通过模拟执行和验证伪代码，本系统可以有效地提高代码质量，减少编程错误，提升开发效率。
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公开(公告)号：CN119783552B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510272127.7
申请日：2025-03-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交通法规权重的自动驾驶测试方法及电子设备，在测试场景生成过程中，引入了交通法规的重要性权重，这些重要性权重引导注意力机制对词块向量分配不同的关注度，例如对高风险行为以及关键法规对应的词块向量分配较高的关注度，以确保后续的场景生成优先覆盖高风险行为以及关键交通法规的违规场景；并通过注意力机制对词块向量序列中各个词块向量及其上下文进行学习，获得全局上下文表示，该全局上下文表示能够反映复杂场景中的全局动态交互信息，进而能够生成多样化且复杂的测试场景，从而使得利用本发明生成的测试场景对自动驾驶系统进行测试时，能够更准确地反映自动驾驶系统在复杂且高风险交通场景下的合规性表现。
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公开(公告)号：CN119622750B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510156853.2
申请日：2025-02-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/57 , G06N5/04 , G06F40/30 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种代码检测方法、电子设备及计算机可读介质，在进行代码检测时，先对待检测代码进行预处理，得到代码词块索引序列；接着通过将代码词块索引序列进行嵌入表示，获取代码词块索引序列中每个词块的相对位置编码，并基于该相对位置编码，对代码词块索引序列的嵌入表示进行嵌入增强后建模，得到代码语义向量序列；然后对代码语义向量序列进行漏洞检测，获得代码检测结果。本发明在代码检测时引入了相对位置编码，可以更好地捕捉代码词块索引序列中每个词块的相对位置信息；并基于该相对位置编码，对代码词块索引序列的嵌入表示进行嵌入增强，生成了具有丰富语义信息的、更加精准的代码语义的向量表征，大大提高了代码检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119739634A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411806294.7
申请日：2024-12-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F11/3668 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种基于神经机器翻译的软件测试代码更新方法，从GitHub上获取Java项目中的大规模方法级别更改数据，构建数据集；对数据集进行处理，通过控制代码的嵌套深度和变量数量，筛选适中的代码样本；对筛选后的数据样本进行上下文抽象、编辑序列化和分词编码；通过训练过时测试识别模型和测试用例更新模型，分别实现对测试用例是否需要更新的识别，以及新测试用例的生成；利用Transformer更新器模型结合波束搜索生成多个测试用例候选结果，经过代码抽象复原和语法检查，生成合法的更新测试用例。本发明提高生产代码和测试代码协同演化的自动化水平，适用于软件开发中的代码维护和测试优化任务。
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公开(公告)号：CN118733578A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410934460.5
申请日：2024-07-12
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06F16/215 , G06F16/904 , G06F16/907
Abstract: 本发明公开了基于大数据的学术文献分析系统及方法，包括用户管理模块、文献检索模块、合作寻找模块、学术分析模块、文献管理模块，通过合作寻找模块从学术平台获取文献数据，预处理后获取作者对应学术的文献关联信息，在设定的区域范围内，基于发文频率与合作相关指数，从学术平台上筛选作者，得到合作伙伴列表，并以合作伙伴列表中同一文献的共同作者，构建合作关系并展示，合作相关指数通过文献关联信息计算得到；通过学术分析模块基于检索信息，从学术平台获取文献数据，经预处理后进行统计，根据检索信息出现频次，分析相关学术方向热点，将出现在同一文献的作者视为合作一次，分析出合作排名等，并对分析结果进行展示。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118041354A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410291285.2
申请日：2024-03-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种快速锁定的电荷泵锁相环电路，在环路连接的鉴频鉴相器、电荷泵、环路滤波器、压控振荡器基础上，设计了提高控制电压电路，包括占空比变换电路和频率响应电路，占空比变换电路接入输入参考时钟，响应于输入参考时钟频率的增加，而保持输入参考时钟的高电平时间不变，降低低电平时间；频率响应电路响应于占空比变换电路所输出的低电平时间的降低，而增大输出的第二控制电压；压控振荡器响应于接入的第二控制电压的增加，而升高所输出的第一时钟的频率。本发明在锁相环启动阶段通过提高控制电压电路迅速调整压控振荡器的工作状态，从而在不影响正常运行情况下加速电荷泵锁相环的频率稳定过程。
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公开(公告)号：CN117827640A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311584977.8
申请日：2023-11-27
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06F11/36 , G06N3/0442 , G06F40/58
Abstract: 本发明属于软件测试技术领域，公开了一种基于神经机器翻译的测试用例版本自动迁移方法，首先，收集并处理协同演化历史数据集，使用匹配器在代码仓库中挖掘样本，并对其进行作筛选、抽象、正则化、令牌序列化等处理；其次，训练一个具有自我注意机制的Seq2Seq模型，用于测试用例的自动协同演化；最后，如果一个新的生产代码修改对象被输入到训练模型中，使用波束搜索来获得最有可能的k个候选预测序列。本发明方法，从项目生产‑测试协同演化的历史数据中自动学习一个模型，当开发人员在项目演进过程中改变生产代码时，可以自动生成测试用例的修改。
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公开(公告)号：CN117580046A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202310680297.X
申请日：2023-06-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04W12/126 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/098 , G06N3/084 , H04W12/122
Abstract: 本发明属于5G网络安全技术领域，公开了一种基于深度学习的5G网络动态安全能力调度方法，包括步骤1：数据采集：收集5G网络中安全能力调度产生的数据；步骤2：数据预处理：对采集到的数据进行预处理；步骤3：神经网络建模：建立一个多任务神经网络模型，并考虑安全能力之间的相互影响和相关性，通过网络自适应学习，逐步发现和利用隐含的数据模式，持续优化预测效果；步骤4：智能调度：应用训练好的神经网络模型提供的预测结果，优化5G网络中的安全资源使用。本发明利用深度学习中神经网络的强大计算能力和自适应性，优化了安全能力调度过程，有效提高网络性能，克服5G网络中存在的安全漏洞，同时保证网络性能和可靠性。
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公开(公告)号：CN117456252A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311437039.5
申请日：2023-10-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/00 , G06V40/16 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T3/4053 , G06T3/40 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的生猪非法屠宰风险识别方法及系统，该方法包括：对待测卡口通行的车辆图像进行检测，找出运输生猪或猪肉的车辆图像，确定为目标车辆图像，并将对应车辆确定为目标车辆；基于机器学习算法从目标车辆图像中提取关键信息，并将关键信息与数据库中的信息进行匹配识别，得到识别结果；其中，关键信息至少包括人脸信息或车辆信息；对识别结果与其他相关信息进行运算赋分，当赋分结果大于预设第一阈值时，将当前待测卡口确定为嫌疑卡口，并进行风险预警；其中，其他相关信息包括待测卡口的位置、目标车辆通行时间以及目标车辆通行频次。该方法具有检测识别率高、计算量小、效率快且预警准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN117273758A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311231168.9
申请日：2023-09-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06Q30/018 , G06Q10/0635 , G06F16/36 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了基于知识图谱的假烟假酒风险识别方法，基于假烟假酒的涉案特征，挖掘犯罪特征构建知识本体；对制售假烟假酒的数据间的关系进行知识抽取，获取各个犯罪实体间的关联关系，构建出知识图谱；将不同数据源的知识在同一框架下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证和更新；将知识图谱中三元组中的关系，抽象成一个向量空间中的超平面，每次都是将头结点或者尾节点映射到这个超平面上，再通过超平面上的平移向量计算头尾节点的差值，基于差值得到候选实体或关系的推理结果，结合专家经验梳理业务特征，得到补全的知识图谱；基于补全的知识图谱和嫌疑车辆判断人员嫌疑程度，对重大嫌疑人员采用社区发现算法，筛选出制售假烟假酒团伙。
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