公开(公告)号：CN114579440B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202210191066.8

申请日：2022-02-25

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 杨鹏飞 ,  杨波 ,  张跃 ,  高晨 ,  刘阳 ,  朱盛录 ,  李敏

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明涉及一种提高导引头软件功能测试质量和效率的测试平台和方法，属于软件测试技术领域。本发明利用脚本语言实现将测试过程对开发工具操作以及导引头硬件电路下载程序等步骤自动化，代替了人手工进行编译和下载程序对导引头进行测试的问题；采用FPGA高速RapidIO接口监控并记录导引头软件某功能测试中关注的关键中间状态变量和时序参数，解决了导引头软件功能测试的观测性不高，通过增加记录调试变量的数目解决功能测试异常时故障点不能准确定位的问题，提高了导引头软件功能测试的可观测性。

公开(公告)号：CN112039866A

公开(公告)日：2020-12-04

申请号：CN202010867544.3

申请日：2020-08-26

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 韩磊 ,  高晨 ,  曾颖明 ,  吴朝雄 ,  赵慧 ,  郭敏 ,  唐延辉 ,  于丰齐

IPC: H04L29/06 ,  H04L9/32 ,  H04L29/08

Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的数据可信配置管理系统的设计方法，属于数据安全技术领域。本发明设计的一种基于区块链的数据可信配置管理系统，能够实现设备配置数据的配置管理功能。

公开(公告)号：CN111338972A

公开(公告)日：2020-06-26

申请号：CN202010234064.3

申请日：2020-03-30

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 吴超 ,  柯文俊 ,  张在进 ,  高晨 ,  杨雨婷 ,  王坤龙

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的软件缺陷与复杂度关联关系分析方法，涉及人工智能、大数据技术领域。本发明提出一种基于机器学习的软件缺陷与复杂度关联关系分析方法，基于大量的软件测试数据，分别通过单因素方差检验、高斯混合模型的方式探究不同类别软件缺陷的数目与复杂度、软件类型等多因素之间的关系。在高斯混合模型的方式中，通过对复杂度度量结果进行清洗、处理，量化计算软件缺陷数与每一个复杂度度量元之间的影响关系，并基于AOV网络、关联分析等方法客观分析软件缺陷与多软件复杂度度量元之间的涌现特征，进而计算出影响软件缺陷的关键复杂度因素。

公开(公告)号：CN111160535B

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN201911412304.8

申请日：2019-12-31

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 杨雨婷 ,  吴超 ,  张在进 ,  高晨 ,  陈旭

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于Hadoop的DGCNN加速方法，其中，包括：利用MapReduce实现训练样本和计算答案初始位置与结束位置的并行化，分布式地存储在Hadoop平台的每个节点上，每个节点都存储一个相同的完整的卷积神经网络，对于各小块中的每一个样本，节点都执行一次前向传播和反向传播计算，得出各个权值和偏置的局部改变量以及位置信息，接着汇总每个权值和偏置的局部改变量从而得到全局改变量，多次用全局改变量更新权值之后，获得最终网络；使用CUDA进行特征矩阵、神经元以及权值的并行化，为每一层的特征矩阵启动一个线程格，线程块中每个线程对应一个神经元，使得神经元并行，在误差反向传播中，用一个线程对应一个权值，计算该权值的局部梯度改变量，使得权值并行。

公开(公告)号：CN112039866B

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202010867544.3

申请日：2020-08-26

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 韩磊 ,  高晨 ,  曾颖明 ,  吴朝雄 ,  赵慧 ,  郭敏 ,  唐延辉 ,  于丰齐

IPC: H04L9/40 ,  H04L9/32 ,  H04L67/10

Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的数据可信配置管理系统的设计方法，属于数据安全技术领域。本发明设计的一种基于区块链的数据可信配置管理系统，能够实现设备配置数据的配置管理功能。

公开(公告)号：CN114579440A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210191066.8

申请日：2022-02-25

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 杨鹏飞 ,  杨波 ,  张跃 ,  高晨 ,  刘阳 ,  朱盛录 ,  李敏

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明涉及一种提高导引头软件功能测试质量和效率的测试平台和方法，属于软件测试技术领域。本发明利用脚本语言实现将测试过程对开发工具操作以及导引头硬件电路下载程序等步骤自动化，代替了人手工进行编译和下载程序对导引头进行测试的问题；采用FPGA高速RapidIO接口监控并记录导引头软件某功能测试中关注的关键中间状态变量和时序参数，解决了导引头软件功能测试的观测性不高，通过增加记录调试变量的数目解决功能测试异常时故障点不能准确定位的问题，提高了导引头软件功能测试的可观测性。

公开(公告)号：CN111160535A

公开(公告)日：2020-05-15

申请号：CN201911412304.8

申请日：2019-12-31

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 杨雨婷 ,  吴超 ,  张在进 ,  高晨 ,  陈旭

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/063

Abstract: 本发明涉及一种基于Hadoop的DGCNN加速方法，其中，包括：利用MapReduce实现训练样本和计算答案初始位置与结束位置的并行化，分布式地存储在Hadoop平台的每个节点上，每个节点都存储一个相同的完整的卷积神经网络，对于各小块中的每一个样本，节点都执行一次前向传播和反向传播计算，得出各个权值和偏置的局部改变量以及位置信息，接着汇总每个权值和偏置的局部改变量从而得到全局改变量，多次用全局改变量更新权值之后，获得最终网络；使用CUDA进行特征矩阵、神经元以及权值的并行化，为每一层的特征矩阵启动一个线程格，线程块中每个线程对应一个神经元，使得神经元并行，在误差反向传播中，用一个线程对应一个权值，计算该权值的局部梯度改变量，使得权值并行。