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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108121658B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201711228114.1
申请日：2017-11-29
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于WINDOWS端测试工具测试LINUX端被测软件的方法，先在LINUX端配置文件共享单元和远程访问单元，然后在LINUX端修改配置文件使得WINDOWS端的计算机可以运行LINUX端计算机上的指令，在WINDOWS端通过资源管理器映射网络磁盘，使WINDOWS端测试工具可以通过硬盘符访问LINUX端的被测软件和测试结果文件，本发明方法具有配置简单、不影响测试基本流程的特点。
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公开(公告)号：CN108121658A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711228114.1
申请日：2017-11-29
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于WINDOWS端测试工具测试LINUX端被测软件的方法，先在LINUX端配置文件共享单元和远程访问单元，然后在LINUX端修改配置文件使得WINDOWS端的计算机可以运行LINUX端计算机上的指令，在WINDOWS端通过资源管理器映射网络磁盘，使WINDOWS端测试工具可以通过硬盘符访问LINUX端的被测软件和测试结果文件，本发明方法具有配置简单、不影响测试基本流程的特点。
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公开(公告)号：CN112269732B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202011097889.1
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种软件缺陷预测特征的选择方法及装置。所述方法包括：根据历史软件缺陷数据库，获取领域缺陷数据集；基于Bootstrap抽样技术对所述领域缺陷数据集进行抽样处理，生成软件缺陷样本集；基于所述软件缺陷样本集和马尔科夫毯模型，对原始特征进行分组，得到多个特征组；根据预先设计的启发式特征选择策略，从所述多个特征组中筛选出初始特征，得到筛选的候选特征序列；基于遗传算法从所述候选特征序列中搜索出目标特征子集。本发明能够更有效地提高软件缺陷预测准确性。
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公开(公告)号：CN112269732A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011097889.1
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种软件缺陷预测特征的选择方法及装置。所述方法包括：根据历史软件缺陷数据库，获取领域缺陷数据集；基于Bootstrap抽样技术对所述领域缺陷数据集进行抽样处理，生成软件缺陷样本集；基于所述软件缺陷样本集和马尔科夫毯模型，对原始特征进行分组，得到多个特征组；根据预先设计的启发式特征选择策略，从所述多个特征组中筛选出初始特征，得到筛选的候选特征序列；基于遗传算法从所述候选特征序列中搜索出目标特征子集。本发明能够更有效地提高软件缺陷预测准确性。
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公开(公告)号：CN109165161A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811004121.8
申请日：2018-08-30
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种针对C51语言程序中局部变量数据竞争的分析方法，所述方法包括：首先确定C51语言程序的基本顶层函数，然后确定竞争函数，之后分析竞争函数中局部竞争变量是否存在数据竞争风险。确定基本顶层函数包括3个子步骤：得到函数列表和变量列表、确定每个函数的父函数和子函数、确定基本顶层函数；确定竞争函数包括2个子步骤：确定每个函数的顶层函数、确定竞争函数；确定局部竞争变量的数据竞争风险包括2个子步骤：确定对局部竞争变量的写操作、确定局部竞争变量是否存在数据竞争风险。本发明方法具有分析过程简单、准确率高的特点。
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