摘要：提出一种结构构件三维信息的渐进式整合和规范化重组方法,将各种示意性的图形元素、多样化的表达方式、分散在多张二维图中的三维结构构件信息进行整合和规范化,得到具有严格几何对应关系的规范化投影图;同时,从构件属性标注中提取三维重建所需的隐含语义信息,在领域知识和经验的辅助下进一步应用到规范化投影图;最后,利用基于投影匹配的方法在规范化后的前视、侧视和水平投影图基础上完成精确重建.

摘要：提出了一个基于工作站网 ( network of workstations,简称 NOW)的分布式程序设计语言 NC++( NOWC++) .它是 DC++语言的扩充 .NC++提供了一个完备的编程环境 ,包括 NC++预编译器、图视编程界面、多目通信机制和测试系统 .它完善了组管理机制和进程通信机制 ,提出了一个基于信度推理网络的分布共享内存( distributed shared memory,简称 DSM)机制以管理 C++公共变量 .实践证明 ,NC++语言在确保编程方便性的前提下保证了分布式程序的性能 .

摘要：简要介绍了量子程序设计语言NDQJava的一个处理系统.其特点是:程序中经典部分之处理借助Java系统,着重考虑量子部分之处理.该处理系统遵循编译-解释的途径,由词法分析程序、语法分析与代码转换程序以及量子汇编与解释程序3部分组成.文末还给出了示例,该系统已于2006年6月底在经典计算机上模拟实现.

摘要：在传统的访问控制系统中,程序执行时需要的权限和程序执行者拥有的权限并不完全一致。一般后者的权限大于前者,这一点也导致了很多安全漏洞的出现。文章针对传统访问控制系统的这一缺陷,设计了一套程序资源访问控制系统(pRM),它通过对程序执行过程中访问到的系统资源,如文件、目录等,进行建模和实时的监控,较为精确地限定了程序执行期间的权限,增强了程序的安全性能。

摘要：本文简要讨论了软件需求定义及其语言的有关基本概念，重点介绍了图形化对象式需求定义语言ＮＤＯＲＬ的设计思想以及主要的语言结构与成分．该语言是一种以面向对象方法支持软件需求定义的半形式化语言，具有形象易读、表达力强和便于实现到形式功能规约的转换等特点。

摘要：本文提出了一个分层的实时视频传输系统模型CRR .在CRR中 ,作者设计了一个高效的应用级的Mul ticast协议RTMTP ,利用逻辑时钟和缓冲队列的处理保证视频传输的实时性 ;加入了分层的反馈 调整机制以改进对网络流量的管理 ,避免了传统模型中集中处理、灵活性较差的流量控制 ;通过Repeater实现了QoS的层次化 ,还解决了Multicast报文的转发问题 .最后介绍了CRR模型的实现技术 。

摘要：领域驱动设计作为一种应对领域复杂性的软件开发方法,近年来得到了广泛应用.作为其中的关键步骤,领域建模仍然面临着领域模型与程序设计之间松散的逻辑关系带来的种种问题.为了应对此问题,基于模型驱动的逆向工程,提出了一种面向领域驱动设计的代码到模型的转换方法,以更好地支持领域建模,并实现了自动化工具原型.该方法能够实时抽象出程序设计对应的领域模型,一方面有助于通过对比程序设计与领域模型的分歧来避免设计偏离模型,另一方面减少了知识消化过程中对代码实现细节的依赖,从而促进了程序设计对建模过程的反馈.案例研究部分将该方法应用于实际软件项目,结果充分表明了其有效性.

摘要：近年来,与二阶段实例分割方法相比,单阶段实例分割方法由于实时性强,已在实际应用中取得了初步进展,但目前仍然存在以下两个主要缺点.(1)精度较低:单阶段方法缺少多轮优化环节,因此其精度离实际应用仍存在差距;(2)不够灵活:目前大多数单阶段方法是独立设计的,难以兼容实际应用中不同类型的物体检测框架,因此适用范围相对有限.提出了一种精确且灵活的单阶段实例分割框架——网格实例分割方法(GridMask),其中两个关键步骤如下:(1)为了提高实例分割精度,提出了一种网格切分二值化算法,将物体边界框内的区域划分为多个独立的网格,然后在每个网格上进行实例分割.该步骤将物体分割任务简化成了多个网格切片的分割,有效降低了特征表示的复杂程度,进而提高了实例分割的精度;(2)为了兼容不同的物体检测方法,设计了一个可以即插即用的子网络模块.该模块可以无缝地接入到目前大多数主流物体检测框架中,以增强这些方法的分割性能.所提方法在公共数据集MS COCO上取得了出色的性能,优于现有的大部分单阶段方法,甚至一些二阶段方法.

摘要：图语法将字符串上的形式文法扩充为图上的形式文法,提供一种能够使用精确的数学方法来模拟图变换的机制.提出了几种新的基于一致图语法的方法来表示控制流图、数据流图、控制数据流图、二分图和超图,并说明如何通过图重写来自动生成依赖图并挖掘并行性,从而协助并行编译器和并行语言的设计和实现.

摘要：近年来,随着软件技术在各行各业、不同领域的应用不断扩展与深入,同时伴随着软件架构、服务计算等技术的不断发展,软件行业涌现出了功能丰富且规模庞大的第三方API或库,软件开发者在实现软件功能的时候也越来越依赖这些API.但学习这些API的使用是非常困难且耗时的,主要有两方面的原因:1)相关文档的缺失和错误;2)相关API用法的示例代码较少.因此,研究自动的API补全方法以帮助开发人员在开发过程中正确且快速的使用API,具有很大的应用价值.然而,现有API自动补全方案多数将待补全代码段看作纯文本,忽略了API所属对象类型对预测API的影响.为此,探究了对象类型对补全API的作用,并且在对象状态图的启发下,设计了一种使用API所属对象的类型作为特征的补全方法.具体而言,首先从API调用序列中先抽取同一对象类型的子序列,利用深度学习模型编码出每个对象的状态,再利用对象状态生成整个方法块的状态表示进行补全.为了验证提出的补全方法,在6个流行Java项目上进行了验证.实验结果证明,提出的考虑对象类型的API补全方法在预测准确率上明显高于基线模型.