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公开(公告)号：CN106610873A
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201611012038.6
申请日：2016-11-17
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种Android设备上应用程序能耗预测方法。该方法包括：1)通过全系统模拟软件运行Android系统，并安装应用程序；2)记录系统状态并运行应用程序，收集开启的线程的信息；3)通过Android系统重现记录的操作序列的执行顺序；以每次进程调度为单位记录每一个预设的时间段中应用程序的能耗数据；4)对每个线程标注其运行时间，迭代处理步骤3)，直到每一轮迭代得到的能耗数据的差值小于一设定的阈值时停止迭代，得到应用程序能耗预测结果。本发明能够在不需要使用物理设备的基础上，给定系统版本和设备类型，测量Android系统中应用的运行时能耗。
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公开(公告)号：CN106610873B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201611012038.6
申请日：2016-11-17
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种Android设备上应用程序能耗预测方法。该方法包括：1)通过全系统模拟软件运行Android系统，并安装应用程序；2)记录系统状态并运行应用程序，收集开启的线程的信息；3)通过Android系统重现记录的操作序列的执行顺序；以每次进程调度为单位记录每一个预设的时间段中应用程序的能耗数据；4)对每个线程标注其运行时间，迭代处理步骤3)，直到每一轮迭代得到的能耗数据的差值小于一设定的阈值时停止迭代，得到应用程序能耗预测结果。本发明能够在不需要使用物理设备的基础上，给定系统版本和设备类型，测量Android系统中应用的运行时能耗。
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公开(公告)号：CN108376081A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201611024539.6
申请日：2016-11-21
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种检测移动应用第三方库功能的方法。该方法包括以下步骤：1)收集若干第三方库，统计每个第三方库的API调用情况，根据各API调用的次数对每个第三方库生成一个向量；2)对各第三方库的功能类别进行标注，使用步骤1)生成的向量对不同功能类别的第三方库训练神经网络模型；3)对于待检测的第三方库，使用步骤1)的方法生成对应的向量，然后将该向量输入步骤2)得到的神经网络模型，从而判定该待检测的第三方库的功能类别。本发明的目的是提供一个新的方法，能够分析出给定安卓系统第三方库的功能集合，快速自动判定安卓应用第三方库的功能类别。
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