删除或更新信息,请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

程序智能合成技术研究进展

本站小编 Free考研考试/2022-01-02

摘要:近年来,随着信息技术快速发展,软件重要性与日俱增,极大地推动了国民经济的发展.然而,由于软件业务形态越来越复杂和需求变化越来越快,软件的开发和维护成本急剧增加,迫切需要探索新的软件开发模式和技术.目前,各行业在软件活动中积累了规模巨大的软件代码和数据,这些软件资产为软件智能化开发建立了数据基础.与此同时,深度学习等人工智能技术在多个领域取得的成功应用,促使研究者考虑使用智能化技术与软件工程技术相结合,解决程序自动生成问题.程序智能合成方法是程序自动生成的新途径,通过实现软件开发过程的自动化,提高软件的生产率.首先分析了软件工程的发展历程及挑战,进而研究了智能化程序合成技术领域的研究布局以及各方法的优势和劣势.最后,对程序智能合成技术加以总结,并给出了未来的研究建议.



Abstract:In recent years, with the rapid development of the information technology, the importance of software is increasing day by day, which greatly promotes the development of economic society. However, in the face of more and more complex business forms and faster and faster demand changes, the cost of software development and maintenance has increased dramatically, so it is necessary to study new technologies and explore new software development models. Large scale software codes and data are accumulated in specific fields in software activities throughout the whole life cycle, and these software assets establish a data base for software intelligent development. At the same time, AI technologies such as deep learning have been successfully applied in many fields, which prompted researchers to consider using the combination of intelligent technology and software engineering technology to solve the problem of automatic program generation. The method of intelligent program synthesis not only realizes the automation of software development process and improves software productivity, but also enables software to have the function of intelligent change with the change of environment and demand, greatly reducing maintenance costs. This study starts from exploring the development process and challenges of software engineering, then the research layout in the field of intelligent software synthesis technology, as well as the advantages and disadvantages of each method are studied. Finally, the intelligent program synthesis technology is summarized in a comparative perspective and suggestions are given for future research.



PDF全文下载地址:

http://jos.org.cn/jos/article/pdf/6200
相关话题/软件 技术 程序 软件工程 数据

  • 领限时大额优惠券,享本站正版考研考试资料!
    大额优惠券
    优惠券领取后72小时内有效,10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材,产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频,无论您是考研复习、考证刷题,还是考前冲刺等,不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...
    本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19
  • 轨迹表示学习技术研究进展
    摘要:基于地理位置信息的应用和服务的迅速发展,对轨迹数据挖掘提出了新的需求和挑战.原始轨迹数据通常是由坐标-时间戳元组构成的有序序列,而现有的大多数数据分析算法均要求输入数据位于向量空间中.因此,为了将轨迹数据从变长的坐标-时间戳序列转化成定长的向量表示且保持原有的特征,对轨迹数据进行有效的表示是十 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 区块链系统攻击与防御技术研究进展
    摘要:区块链作为一种多技术融合的新兴服务架构,因其去中心化、不可篡改等特点,受到了学术界和工业界的广泛关注.然而,由于区块链技术架构的复杂性,针对区块链的攻击方式层出不穷,逐年增加的安全事件导致了巨大的经济损失,严重影响了区块链技术的发展与应用.从层级分类、攻击关联分析两个维度对区块链已有安全问题的 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 面向领域的软件系统构造与质量保障专题前言
    摘要:软件是推动新一代信息技术发展的驱动力.随着互联网、云计算、人工智能等技术的快速发展,软件与物联网、区块链、自动驾驶等众多领域的融合进一步加强,正引领并促进这些领域向数字化、智能化发展,为社会、经济的加速演进和创新发展带来了新的契机.因此,面向领域的软件技术不仅是软件领域,也是众多其他领域国内外 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 时空轨迹数据驱动的自动驾驶场景元建模方法
    摘要:时空轨迹数据驱动的汽车自动驾驶场景建模,是当前汽车自动驾驶领域中驾驶场景建模、仿真所面临的关键问题,对于提高系统的安全性具有重要的研究意义.近年来,随着时空轨迹数据建模及应用研究的快速发展,时空轨迹数据应用于特定领域建模的研究引起人们的广泛关注.但是,由于时空轨迹数据所反映的现实世界的多元性和 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 区块链赋能的高效物联网数据激励共享方案
    摘要:近年来,随着大量设备不断地加入物联网中,数据共享作为物联网市场的主要驱动因素成为了研究热点.然而,当前的物联网数据共享存在着出于安全顾虑和缺乏激励机制等原因导致用户不愿意参与共享数据的问题.在此背景下,区块链技术为解决用户的信任问题和提供安全的数据存储被引入到物联网数据共享中.然而,在构建基于 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 基于偶然正确性概率的错误定位技术
    摘要:基于代码覆盖的错误定位技术是一种常用的错误定位方法,被用来识别与故障相关的程序元素.然而,有研究工作表明,基于代码覆盖的错误定位技术的有效性受到了偶然正确性现象的影响.偶然正确性现象是指程序中包含的错误被执行,但没有产生错误结果的情况,它在实际场景中是非常普遍的.根据以往的研究工作,提出了一种 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 融合代码与文档的软件功能特征挖掘方法
    摘要:在软件复用过程中,简洁、清楚的软件功能自然语言描述是帮助复用者快速了解待复用软件项目/代码库的前提和基础.但当前开源软件往往缺乏高质量的软件功能说明文档,使得这一过程变得更加复杂和困难.为此,提出了一种融合代码与文档的软件功能特征挖掘方法.该方法以动宾短语的形式描述软件功能特征,通过迭代挖掘软 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 支撑机器学习的数据管理技术综述
    摘要:应用驱动创新,数据库技术就是在支持主流应用的提质降本增效中发展起来的.从OLTP、OLAP到今天的在线机器学习建模无不如此.机器学习是当前人工智能技术落地的主要途径,通过对数据进行建模而提取知识、实现预测分析.从数据管理的视角对机器学习训练过程进行解构和建模,从数据选择、数据存储、数据存取、自 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 支撑人工智能的数据管理与分析技术专刊前言
    摘要:近年来,支撑人工智能的数据管理与分析技术正成为大数据和人工智能领域研究的热点问题之一.利用和发展数据管理与分析理论技术,为提升人工智能系统全生命周期的效率和有效性提供基础性支撑,必将进一步促进基于大数据的人工智能技术发展与其在更大范围的推广应用.本专刊聚焦在数据管理与人工智能融合发展的过程中, ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 数据库内AI模型优化
    摘要:在大量变化着的数据中,数据分析师常常只关心预测结果为特定值的少量数据.然而,利用机器学习模型进行推理的工作流程中,由于机器学习算法库默认数据以单表方式组织,用户必须先通过SQL语句查询出全部数据,即使随后在模型推理过程中会将大量数据丢弃.指出了在这个过程中,如果可以预先从模型中提取信息,就有望 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02