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夏鑫

作品数：24 被引量：0H指数：0
供职机构：浙江大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 22篇专利
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 11篇自动化与计算...

主题

  • 11篇代码
  • 4篇细粒度
  • 4篇漏洞
  • 4篇感知
  • 3篇代码信息
  • 3篇语法树
  • 3篇沙盒
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇排序
  • 3篇自动生成
  • 3篇自然语言
  • 3篇自然语言查询
  • 3篇查询
  • 3篇抽象语法
  • 3篇抽象语法树
  • 3篇LINUX
  • 2篇代码库
  • 2篇袋模型
  • 2篇调用接口

机构

  • 24篇浙江大学

作者

  • 24篇夏鑫
  • 16篇杨小虎
  • 9篇王新宇
  • 9篇李善平
  • 7篇蔡亮
  • 5篇张洋
  • 5篇胡星
  • 3篇刘超
  • 2篇倪超
  • 2篇曹靖
  • 1篇刘壮
  • 1篇黄忠东
  • 1篇张芸
  • 1篇杨凯文
  • 1篇徐博文

传媒

  • 1篇第十四届全国...

年份

  • 11篇2023
  • 5篇2021
  • 4篇2020
  • 2篇2018
  • 1篇2015
  • 1篇2014
共 24 条 记 录，以下是 1-10
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一种基于深度学习的软件代码行级缺陷检测方法
本发明公开了一种基于深度学习的软件代码行级缺陷检测方法，属于软件代码缺陷检测领域，该方法具体包括：(1)master分支中基于类的ATS提取，(2)ATS集合预处理，(3)LSTM模型训练，(4)开发分支ATS集合提取与...
杨小虎曹靖刘力华张昕东鄢萌夏鑫
文献传递
一种基于最近邻算法的代码变更日志自动生成方法
本发明公开了一种基于最近邻算法的代码变更日志自动生成方法，属于代码变更日志自动生成领域。该方法包括：输入数据的预处理、训练集数据预处理、通过词袋模型获取词频向量对的集合、通过KNN算法计算候选中间结果、计算BLEU‑4值...
蔡亮张洋鄢萌刘忠鑫夏鑫李善平王新宇
文献传递
一种基于深度学习的软件代码行级缺陷检测方法
本发明公开了一种基于深度学习的软件代码行级缺陷检测方法，属于软件代码缺陷检测领域，该方法具体包括：(1)master分支中基于类的ATS提取，(2)ATS集合预处理，(3)LSTM模型训练，(4)开发分支ATS集合提取与...
杨小虎曹靖刘力华张昕东鄢萌夏鑫
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一种基于最近邻算法的代码变更日志自动生成方法
本发明公开了一种基于最近邻算法的代码变更日志自动生成方法，属于代码变更日志自动生成领域。该方法包括：输入数据的预处理、训练集数据预处理、通过词袋模型获取词频向量对的集合、通过KNN算法计算候选中间结果、计算BLEU‑4值...
蔡亮张洋鄢萌刘忠鑫夏鑫李善平王新宇
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一种自动协同进化生产代码和测试用例的方法
本发明公开了一种自动协同进化生产代码和测试用例的方法，该方法将编辑代码序列、原始代码、变更代码和测试用例作为代码变更信息，对代码变更信息进行预处理，得到分类模型的输入序列；输入序列输入到分类模型，得到扩充后代码变更信息的...
胡星刘壮夏鑫刘忠鑫杨小虎
一种工作量感知的多分支软件变更级缺陷预测方法
本发明公开了一种工作量感知的多分支软件变更级缺陷预测方法，属于变更级代码缺陷预测领域，该方法包括：提取变更元信息，数据标注，计算各个分支的特征和多分支处理，训练应用工作量感知模型。该方法加入工作量感知模块，帮助开发者花尽...
蔡亮钟文枫刘力华张昕东鄢萌夏鑫李善平
文献传递
一种基于门控图神经网络的CPU性能指标预测方法
本发明公开了一种基于门控图神经网络的CPU性能指标预测方法，该方法获得多个C语言项目的同一架构的CPU性能瓶颈相关指标的数据，构建数据集；对C语言项目提取C函数并构建抽象语法树；在抽象语法树中融入数据流信息、控制流信息和...
林炜鑫胡星万志远夏鑫杨小虎
Linux容器的细粒度沙盒策略执行方法
本发明提供了一种Linux容器的细粒度沙盒策略执行方法，限制Linux容器的系统调用行为，减少攻击面，实现Linux容器的安全加固。所述方法包括：容器追踪模块通过采用ptrace系统调用接口，追踪目标容器运行，根据沙盒策...
万志远蔡亮王新宇夏鑫杨小虎李善平
文献传递
一种函数级即时软件缺陷检测、分类和自动修复方法
本发明公开了一种函数级即时软件缺陷检测、分类和自动修复方法，包括自动检测一个变更中函数的修改是否会引入缺陷，如果可能引入缺陷，则给出可能引入的缺陷的类别并生成修复该缺陷后的新函数。本发明构建了一个新的用于函数级即时软件缺...
杨凯文倪超夏鑫杨小虎
一种基于早期特征预测拉取请求决策结果的方法
本发明公开了一种基于早期特征预测拉取请求决策结果的方法。该方法从开发者特征、拉取请求实体特征、项目特征中获取特定的早期手工特征，并基于深度学习方法从拉取请求的描述和代码变更中获取其深度语义特征。基于已有的关于拉取请求特征...
陈可行鲍凌峰胡星夏鑫杨小虎
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