王赞
- 作品数：52 被引量：87H指数：4
- 供职机构：天津大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金信息安全国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学政治法律更多>>
- 基于概率标签估计的半监督日志异常检测方法
- 本发明公开了一种基于概率标签估计的半监督日志异常检测方法，步骤1：对待检测的给定日志事件数据进行向量化处理；步骤2、对给定的输入日志聚类和自动进行概率标签的标注：步骤3、利用步骤2得到的包括已知的正常日志事件数据和带概率...
- 杨林于瑞国陈俊洁王赞王维靖姜佳君
- 基于变异分析的深度学习测试用例排序方法
- 本发明公开了一种基于变异分析的深度学习测试用例排序方法，技术方案包括以下三点：(1)为模型和测试输入设计多种变异算子；(2)特征提取；(3)测试排序模型的训练和使用。与现有技术相比，本发明所能够达成的有益效果包括了1)便...
- 陈俊洁尤翰墨王赞张颖异
- 用于视频编码中的运动估计的自适应搜索方法
- 一种用于视频编码中的运动估计的自适应搜索方法，包括：1）根据运动矢量分布的空间方向性，并结合运动估计的中值预测值来简化搜索模板的层数，将运动估计的中值预测值中X方向和Y方向中的最大值表示为Max；将搜索层次数表示为Num...
- 张涛周晶王赞王晓晨蔡晓
- 文献传递
- 预训练增强的代码克隆检测技术被引量：2
- 2022年
- 代码克隆检测是软件工程领域的一项重要任务,对于语义相似但语法差距较大的四型代码克隆的检测尤为困难.基于深度学习的方法在四型代码克隆的检测上已经取得了较好的效果,但是使用人工标注的代码克隆对进行监督学习的成本较高.提出了两种简单有效的预训练策略来增强基于深度学习的代码克隆检测模型的代码表示,以减少监督学习模型中对大规模训练数据集的需求.首先,使用ngram子词丰富对词嵌入模型进行预训练,以增强克隆检测模型对词表之外的词的表示.同时,采用函数名预测作为辅助任务对克隆检测模型参数进行预训练.通过这两个预训练策略,可以得到一个有更准确的代码表示能力的模型,模型被用来作为克隆检测中的代码表示模型并在克隆检测任务上进行有监督训练.在标准数据集BigCloneBench(BCB)和OJClone上进行实验.结果表明采用两种预训练增强的模型仅仅使用极少量的训练样例(BCB上100个克隆对和100个非克隆对,OJClone上200个克隆对和200个非克隆对)就能达到现有方法使用超过6百万个训练样例得到的结果.
- 冷林珊刘爽田承霖窦淑洁王赞张梅山
- 关键词：代码克隆
- H.264//AVC视频标准的运动估计算法研究
- 近年来，随着多媒体技术的飞速发展，新的视频编码标准H.264//AVC也应运而生。H.264//AVC视频编码标准是由国际电信联盟远程通信标准化组织ITU-T（ITU Telecommunication Standard...
- 王赞
- 关键词：亚像素
- 文献传递
- 一种基于自然语言处理的隐私政策摘要方法
- 本发明公开了一种基于自然语言处理的隐私政策摘要方法，步骤1、进行数据收集，包括有标注的、数据量大的文本摘要数据作为源域数据和包括隐私政策摘要数据的目标域数据；步骤2、建立引入Attention层的Seq2seq机制和Po...
- 郭永俊王赞贾勇哲马国宁
- 文献传递
- 一种基于UMHexagonS运动估计的优化算法
- 2014年
- 视频编码系统在不断提高编码质量的同时,也提高了其复杂性。运动估计时间要占到编码时间的80%左右。在对H.264/AVC中运动估计的UMHexagonS算法进行研究和分析的基础上,在动态搜索范围、非对称十字搜索、5×5小矩形搜索、非均匀多层次六边形搜索和小菱形搜索等方面进行了改进。通过对不同测试序列的实验证明,新算法与UMHexagonS算法相比,在图像质量和码率基本不变的前提下,运动估计时间上有了明显减少,从而大大缩短了编码时间。
- 刘学谦张涛王赞
- 关键词：视频编码
- 基于历史数据驱动的JVM测试程序生成方法
- 本发明公开了一种基于历史数据驱动的JVM测试程序生成方法，整体运行过程依序包括程序综合阶段以及执行阶段，首先进入所述程序综合阶段，包括5个步骤分别为从历史测试程序中提取代码片段、对种子程序进行初始化、选择代码片段、选择种...
- 陈俊洁赵英全王赞刘梦迪
- 深度神经网络测试研究综述被引量：38
- 2020年
- 随着深度神经网络技术的快速发展、大数据的涌现和计算能力的显著提升,深度神经网络被越来越多地应用到各个安全攸关领域,例如自动驾驶、人脸识别、飞机碰撞检测等.传统的软件系统通常由开发人员手工编写代码实现其内部的决策逻辑,并依据相应的测试覆盖准则设计测试用例来测试系统代码.与传统的软件系统不同,深度学习定义了一种新的数据驱动的编程范式,开发人员仅编写代码来规定深度学习系统的网络结构,其内部逻辑则由训练过程获得的神经元连接权值所决定.因此,针对传统软件的测试方法及度量指标无法直接被移植到深度神经网络系统上.近年来,越来越多的研究致力于解决深度神经网络的测试问题,例如提出新的测试评估标准、测试用例生成方法等.调研了92篇相关领域的学术论文,从深度神经网络测试度量指标、测试输入生成、测试预言这3个角度对目前已有的研究成果进行了系统梳理.同时,分析了深度神经网络测试在图像处理、语音处理以及自然语言处理上的已有成果,并介绍了深度神经网络测试中应用到的数据集及工具.最后,对深度神经网络测试的未来工作进行了展望,以期为该领域的研究人员提供参考.
- 王赞闫明刘爽陈俊洁张栋迪吴卓陈翔
- 关键词：测试用例生成
- 基于启发式规则的并发式自适应随机测试方法
- 本发明公开了一种基于启发式规则的自适应随机并发测试方法，步骤1、随机执行待测试并发程序作为输入；步骤2、从初始状态开始探索程序状态空间；步骤3、进行启发式规则排序选择，三种启发规则分别为线程切换频率、写操作占比和共享变量...
- 沐燕舟王赞刘爽
- 文献传递
