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公开(公告)号：CN119537560A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510105634.1
申请日：2025-01-23
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F16/3329 , G06N5/022 , G06F18/25
Abstract: 本申请涉及一种基于融合感知RAG的开源协作个性化问答方法和系统。方法包括：获取开发者提问，根据开发者提问从开源协作RAG基础知识库中检索，输出前K个最相关文本，构建相关文本集合；对开发者分别进行项目级环境感知、任务级环境感知、个体经验感知和个体技术专长感知，生成项目级环境感知语句、任务级环境感知语句、个体经验感知语句和个体技术专长感知语句；根据相关文本集合、项目级环境感知语句、任务级环境感知语句、个体经验感知语句和个体技术专长感知语句得到上下文，根据上下文和开发者提问构建提示词，将提示词输入大语言模型得到回答内容。采用本方法能够提供对提问者当前所处场景更有针对性和时效性的回答。
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公开(公告)号：CN118245297A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410294049.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于多维度监测数据的SSD寿命预测方法、装置及介质，该方法步骤包括：对SSD进行状态监控，获取多维度故障监测数据以及无法纠正的错误计数值，多维度故障监测数据包括多种影响SSD寿命的故障参数的监测数据；从获取的多维度故障监测数据中分别提取出关键数据形成多维度故障关键数据；将多维度监测数据、多维度故障关键数据DJ以及无法纠正的错误计数值输入至预先构建的寿命预测模型中对SSD进行寿命预测，得到寿命预测结果输出，寿命预测模型为SSD使用寿命与SSD监控数据中多维度监测数据、多维度故障关键数据以及无法纠正的错误计数值之间的关系模型。本发明具有实现简单、成本低、预测效率以及精度高且灵活性强等优点。
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公开(公告)号：CN118192883A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410144629.7
申请日：2024-02-01
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F3/06 , G06F15/173 , G06F13/28 , G06F13/42 , H04L67/133
Abstract: 本发明公开了一种面向远程存储访问的请求合并和调度方法及装置，本发明包括利用SGL可以指向分散的多个内存片段的特性将多个连续的I/O请求合并为一个I/O请求，使得合并后的I/O请求中包含所述多个连续的I/O请求的散列聚集元素SGE，且RDMA网络的主机端和目标端之间针对合并后的I/O请求通过一组I/O请求的操作完成多个连续的I/O请求的工作。本发明旨在更好地基于NVMe over RDMA网络存储的特性对I/O请求进行调度，在通过计时器保证时效性的同时将多个I/O请求的SGL进行合并，以有效减少双边操作的数量、释放CPU算力并充分发挥NVMeoF远程存储的性能。
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公开(公告)号：CN112199507B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011424512.2
申请日：2020-12-09
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/9535 , G06Q50/20
Abstract: 本申请涉及一种用于在线学习平台的用户学习能力评估方法和装置。所述方法包括：根据在线学习平台中用户提交的学习项目描述标签对学习项目数据进行分类，根据得到的用户已学习的学习项目类别的数量评估用户的学习广度，根据各类别中的学习项目描述标签的数量，评估用户在各类别的学习深度。根据学习项目类别对应的学习项目练习分值及其生成时间，评估用户的学习速度、知识迁移能力、坚韧性结果和持续性评估结果。本申请能根据线上学习平台用户的学习项目数据了解用户当前的技术能力、学习能力和在学习方面的个性特质，能够为在线学习平台用户提供更好的学习反馈信息，也能为平台运营方的个性化推送服务提供用户描述数据支持。
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公开(公告)号：CN114996404B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202210636340.8
申请日：2022-06-07
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/117
Abstract: 本申请涉及一种基于情境感知的开源代码贡献评论质量评估方法和装置。所述方法包括：通过对目标开源代码贡献输入的评论文本进行情感分析、结构分析和成分分析，形成评论文本的基础得分信息，再对开发者提交的目标开源代码贡献本身进行开发者感知和修订过程感知，得到开源代码贡献质量评估的情境感知信息，进而得到基于情境感知信息的评论的参考得分信息，与管理者评论文本的基础得分信息进行比较，从而实现对评论文本的综合评估。本发明提出多维度的开源代码贡献评估情境感知，为质量评估提供丰富的情境信息，基于情境导向的开源代码贡献评论质量评估，可以提高评论的有效性，实现了开源平台上对代码贡献评论进行评估的机制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113792187B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111162723.8
申请日：2021-09-30
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/9035 , G06F16/906
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种群智软件开发贡献质量评估方法、装置、设备及介质，本发明利用Github API抽取历史拉取请求；根据贡献时间维度和辅助工具维度生成对应的数据筛选条件；利用所述数据筛选条件在所述历史拉取请求中进行遍历以获得元组数据列表；结合逻辑回归算法和所述元组数据列表构建预测模型；获取待评估的拉取请求，根据所述数据筛选条件从所述待评估的拉取请求中获取数据元组；将所述数据元组输入至所述预测模型以获得预测结果；通过贡献时间维度和辅助工具维度生成的数据筛选条件，解决了在应对拉取请求上下文不一致的问题，实现了在群智软件开发的过程中对贡献质量的评估。
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公开(公告)号：CN114938357B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202210636334.2
申请日：2022-06-07
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: H04L51/00 , H04L51/06 , H04L51/212
Abstract: 本申请涉及一种开源群体协同消息通知方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据消息定义模型定义多种消息类型，通过对@工具进行模板化扩展，允许消息发送方在指定提及目标的同时设置消息类型和消息内容，当消息发送方通过@工具给指定消息接收方发送消息时，通过平台交互界面根据预设的参数模板提示消息发送方输入多个参数，其中包括用于选择消息类型的消息类型参数；根据参数模板解析并识别消息发送方发送的消息，提取得到参数内容后将消息以结构化数据的形式发送给指定的消息接收方；当消息接收方接收到结构化数据时，能够通过结构化数据中的字段对消息进行过滤展示。
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公开(公告)号：CN115048526A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210974183.1
申请日：2022-08-15
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/958 , G06F3/0482 , G06F3/0484
Abstract: 本申请涉及一种基于状态标记的拉请求修订进度跟踪方法、装置和计算机设备。所述方法包括：在开源平台下定义拉请求评论类型模型，将评论分为修订请求类评论和普通评论，能够将修订请求类的评论与普通的评论更加明显地区分开；通过定义的拉请求修订状态模型，根据修订请求类评论中修订任务的完成情况，对修订请求类评论进行状态标记，有利于清晰地表征修订请求的不同完成程度；根据评论类型信息和修订请求类评论的状态标记信息对给定拉请求的评论进行分区显示，使开发者能够快速定位未完成的修订请求，并能够快速获取修订请求的进度信息。本发明通过高效地标记和跟踪拉请求的修订进度，有利于提高拉请求的管理效率，进而提高开源群体协同效率。
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公开(公告)号：CN113379271B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110690333.1
申请日：2021-06-22
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请涉及一种面向开源平台的遗弃贡献接管者推荐方法、装置和计算机设备。所述方法包括：通过度量候选接管者开发经验与遗弃贡献完成难度的匹配度，能够为遗弃贡献推荐能力足够的开发者，同时避免过分干扰高水平的开发者；通过度量候选接管者可得性与遗弃贡献紧急程度的匹配度，对于特定紧急程度的遗弃贡献能够推荐时间充分的开发者，同时避免过分干扰近期任务量少的开发者；通过度量候选接管者对遗弃贡献修改内容的熟悉度，可以减小接管阻碍；通过配置加权参数的推荐策略，管理者可以根据实际情况配置哪个维度的度量值更加重要，从而推荐更符合项目实际需求的开发者，提高了接管者推荐的效率。
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公开(公告)号：CN114138330A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111516149.1
申请日：2021-12-07
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请涉及一种基于知识图谱的代码克隆检测优化方法、装置和电子设备。该方法通过获取多个待检测代码片段，并采用预定筛选策略对其对应的候选代码片段集合进行筛选得到对应初始候选代码片段集合；利用知识图谱的知识对初始获选代码片段进行筛选，得到优化后的候选代码片段集合；采用预设克隆检测方法检测每个待检测代码片段与对应的优化后的候选代码片段集合中的每个候选代码片段之间的克隆关系，并根据得到的克隆检测结果构建优化后的克隆知识图谱；根据克隆知识图谱，得到优化后的所有克隆对集合。本方法未对现有克隆检测方法进行修改，不会改变原有克隆检测方法准确度，同时本方法对开发语言没有依赖性，可以适用于现有所有克隆检测方法。
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