混合模糊测试中混合符号执行优化策略评估与分析

针对传统混合模糊测试提升技术多聚焦于利用多种动静态分析手段辅助而忽略了混合符号执行自身性能的问题,提出一种混合模糊测试平衡点模型,并基于该模型对主流混合符号执行方案进行剖析,包括污点分析辅助模糊测试、混合模糊测试以及混合符号执行,归纳了6种符号执行方案,基于混合符号执行引擎Triton复现了6种符号执行方案,并通过10个典型真实程序进行了测试评估。从效率、内存、覆盖率三个维度对各个方案进行性能对比与影响因素分析。实验证明,优化方案都可以消除不必要的约束并减少时间和空间开销,但约束缩减会造成信息丢失,造成覆盖率降低。基于实验数据分析,提出了一个优化方案的性能序列,并提出三种针对不同测试需求的优化方案。     

基于灰度关联和神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型

为了科学合理选择装备价格第三方服务机构,研究以灰度关联分析和神经网络方法构建评价模型。研究数据采用问卷调研形式获取,针对样本数据采用灰度关联法分析评价指标与综合评分之间的关联性,发现服务态度和制度建设情况两个评价指标与综合评分关联度达0.74以上,较为重要。采用有效二级指标和综合评分作为输入和输出数据,构建基于神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型。通过实际数据验证分析,发现神经网络模型预测精准的概率为75%,预测满足要求的概率为25%,满足实际应用需求,能够为主管部门遴选机构建言献策。     

2014nccet:基于SI仿真的高密度存储服务器高速链路设计

针对高密度存储服务器中高速链路结构复杂、信号速率高、链路长度长等特点,在高速链路PCI-E3.0和SAS3.0设计过程中引入全面的SI仿真。通过对高速PCB设计中拓扑结构、材料类型、PCB结构等关键项目进行仿真设计,获得成本最低、性能达标的最优方案;通过全链路有源仿真,预估系统性能,降低系统投产风险;通过系统实际信号测试,验证系统性能完全满足相应规范要求,仿真结果有效可靠。     

地理社交网络位置推荐

地理社交网络将地理位置信息融合进传统社交网络,将人们的现实生活和虚拟世界的生活连接在一起。作为地理社交网络的一个重要应用,位置推荐可以向人们推荐其可能感兴趣的位置,为人们的出行提供参考,极大地便利了人们的生活。在此背景下,论文研究了地理社交网络位置推荐的基本概念,分析了位置推荐常用的方法,描述了典型的数据集及推荐效果的评估方法,指出了位置推荐面临的主要问题,并展望了未来可能的研究方向,为相关领域的研究提供参考。     

多波束相控阵天线角跟踪性能及测试方法

针对目前对多波束相控阵天线角跟踪性能测试研究较少的问题,首先分析了多波束相控阵天线的单脉冲和差测角方法,并对波束滑动、波束穿越及信号频率变化对角跟踪性能的影响进行了仿真分析。类比传统的雷达精度校飞试验,提出了基于飞艇的角跟踪性能测试方法,对角跟踪精度及误差范围进行测试,并利用STK软件实现了可视化。仿真分析表明,该方法可以实现对多波束相控阵天线角跟踪性能的评定并具有较高的工程应用价值。     

新入列舰艇在演练任务中开展军事民主“三部曲”

新入列舰艇遂行重大演练任务具有参与武器装备新、演练科目实战性强,兵力构成复杂、协同要求高等特点。应广泛开展军事民主,把蕴藏在舰员中的积极性和创造力充分调动起来、有效发挥出来,提高训练效益,确保任务的圆满完成。一、强化三种意识,打牢开展军事民主的思想基础强化民主意识。在实践中发现,一些官兵头脑里只有"军人以服从命令为天职"的观念,认为在执行重大演习任务中,计划周全,组织严密,自己只要服从命令     

基于MEMS器件的弹载组合导航技术

卫星/微惯导组合导航是目前弹载导航系统领域的研究热点。在深入研究弹载卫星/微惯导组合导航体系架构的基础上,分析了弹载导航的关键技术以及各关键技术的解决方案;采用适应高过载环境的微惯性元件及电路模块的缓冲保护措施,提高组合导航系统的抗高过载性能;提出卫星辅助MEMS测量信息的姿态角估计技术解决了空中对准问题,采用基于加性四元数的差量卡尔曼滤波技术,实现了卫星定位与微惯导的高精度组合。试验结果表明,该技术可有效解决制导弹药的导航问题。     

一号文件“对症下药”破解三农困局

2月1日发布的中央一号文件给广袤田野和广大农民送来了春的信息。请看本刊根据《人民日报》、《新华每日电讯》汇集的这篇——中央一号文件聚焦的主题往往是国家当前需要重点关注和亟须解决的问题。连续12年,中央一号文件再次锁定"三农"。2月1日,《关于加大改革创新力度加快农业现代化建设的若干意见》(以下简称《意见》)如约而至,为新常态下"三     

一种基于麻雀搜索算法的空中目标意图预测方法

针对BP神经网络（BPNN）的分类性能和遗传算法（GA）的参数寻优能力难以满足空中目标意图预测需求的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的空中目标意图预测方法。利用SVM和SSA分别取代BPNN和GA,构建了SSA-SVM空中目标意图预测模型,并对模型的预测性能进行了仿真检验。结果表明,SSA-SVM比GA-SVM具有更快的收敛速度和更高的适应度值,比BPNN具有更高的预测准确性和更稳定的预测结果。因此,SSA-SVM可以准确、稳定地预测空中目标意图,能够满足意图预测在准确性和稳定性上的需求,提升了预测性能。     

基于深度卷积神经网络的异常行为快速识别

针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。