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公开(公告)号：CN105320589B
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201410331910.8
申请日：2014-07-14
申请人： 上海计算机软件技术开发中心 , 上海市信息网络有限公司
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明公开了一种云测试环境中测试脚本自动解析系统，包括：测试脚本输入模块；测试脚本自适应配置模块；测试脚本依赖关系分析模块；测试脚本参数生成模块；测试脚本分发模块；云测试环境模块。本发明能够根据云测试环境的实际情况以及用户自定义的需求灵活配置测试脚本，使测试脚本具有自适应能力。同时对于有参数的测试脚本，根据用户需求自动生成多组数据值作为测试输入，实现参数化测试，并能根据用户指定的依赖关系，将测试脚本分配到云测试环境中并行执行。用户无需为每一个测试环境重新录制或者编写测试脚本，也无需为每个测试输入数据重复编写测试脚本，没有依赖关系的测试脚本也可并行执行，加快了测试脚本的执行速度，提高了测试效率，减轻了用户编写测试脚本的复杂度。本发明还公开了一种云测试环境中测试脚本自动解析的实现方法。
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公开(公告)号：CN105320589A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201410331910.8
申请日：2014-07-14
申请人： 上海计算机软件技术开发中心 , 上海市信息网络有限公司
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明公开了一种云测试环境中测试脚本自动解析系统，包括：测试脚本输入模块；测试脚本自适应配置模块；测试脚本依赖关系分析模块；测试脚本参数生成模块；测试脚本分发模块；云测试环境模块。本发明能够根据云测试环境的实际情况以及用户自定义的需求灵活配置测试脚本，使测试脚本具有自适应能力。同时对于有参数的测试脚本，根据用户需求自动生成多组数据值作为测试输入，实现参数化测试，并能根据用户指定的依赖关系，将测试脚本分配到云测试环境中并行执行。用户无需为每一个测试环境重新录制或者编写测试脚本，也无需为每个测试输入数据重复编写测试脚本，没有依赖关系的测试脚本也可并行执行，加快了测试脚本的执行速度，提高了测试效率，减轻了用户编写测试脚本的复杂度。本发明还公开了一种云测试环境中测试脚本自动解析的实现方法。
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公开(公告)号：CN104636200A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201310567625.1
申请日：2013-11-14
申请人： 上海计算机软件技术开发中心 , 上海商学院 , 上海市信息网络有限公司
摘要： 本发明公开了一种计算机多进程公平调度的方法，包括以下步骤：步骤一：从进程集中取出进程组成调度集，将进程集中未被调度的进程组成后备调度队列；步骤二：判断进程调度请求是否结束，如未结束执行下一步骤，否则调度结束；步骤三：对调度集进行调度；步骤四：将调度集中调度后的进程转移到后备调度队列的队尾；步骤五：清空调度集；步骤六：从后备调度队列中选取进程组成调度集，并跳转至步骤二。本发明通过集合运算操作，构造进程的调度集和后备调度队列，实现计算机处理器对多进程的公平调度，避免了进程并发调度时的死锁发生，提高了计算机处理器对并发进程的调度能力。
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公开(公告)号：CN104636200B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201310567625.1
申请日：2013-11-14
申请人： 上海计算机软件技术开发中心 , 上海商学院 , 上海市信息网络有限公司
摘要： 本发明公开了一种计算机多进程公平调度的方法，包括以下步骤：步骤一：从进程集中取出可进行并发调度的进程组成调度集，将进程集中未被调度的进程组成后备调度队列；步骤二：判断进程调度请求是否结束，如未结束执行下一步骤，否则调度结束；步骤三：对调度集进行调度；步骤四：将调度完成的进程进入后备调度队列的队尾；步骤五：清空调度集；步骤六：从后备调度队列中选取进行并发调度的进程组成新调度集，并跳转至步骤二。本发明通过集合运算操作，构造进程的调度集和后备调度队列，实现计算机处理器对多进程的公平调度，避免了进程并发调度时的死锁发生，提高了计算机处理器对并发进程的调度能力。
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公开(公告)号：CN106681702A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201510759945.6
申请日：2015-11-10
申请人： 上海计算机软件技术开发中心 , 上海商学院 , 上海市信息网络有限公司
IPC分类号： G06F9/44
CPC分类号： G06F8/10
摘要： 本发明公开了一种将有限自动机中的循环转换为正则表达式的方法，主要解决了传统方法无法将有限自动机中的复杂循环转换为正则表达式的问题。其步骤是：步骤一：识别有限自动机中的所有循环，包括自循环和间接循环；步骤二：为自循环和间接循环构造新的迁移条件序列；步骤三：若循环是为自循环，则直接删除循环上的状态和迁移条件；若循环为间接循环，则删除除循环初始状态外的所有状态和相关的迁移条件；步骤四：将新的迁移条件序列加入到有限自动机中；步骤五：输出不带循环的有限自动机。本发明能被应用于软件行为建模、基于模型的测试、硬件电路系统设计、软件工程、编译器、网络协议和计算与语言的研究等领域，显著地提高计算机处对含有复杂循环的有限自动机的处理能力。
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公开(公告)号：CN103916438B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201310003538.3
申请日：2013-01-06
申请人： 上海计算机软件技术开发中心 , 上海市信息网络有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于负载预测的云测试环境调度方法，包括：建立测试主机负载变化数据库并配置物理节点的选择策略；获取各个物理节点的平均负载；根据平均负载及低门限值，判断物理节点上需要进行迁移的测试主机；根据负载变化数据库，对物理节点的负载进行预测，并反馈预测结果；根据预测结果与节点选择策略，将需要调度的测试主机迁移到选择的物理节点。本发明通过预测云测试环境中各个物理节点的负载，为需要调度的云测试主机找到最合适的目标节点，使整个云测试环境达到负载均衡和节能的双重目标，消除云测试环境的性能瓶颈，从而提高整个云测试环境的稳定性，降低系统的能耗。本发明还公开了一种基于负载预测的云测试环境调度系统。
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公开(公告)号：CN103916438A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201310003538.3
申请日：2013-01-06
申请人： 上海计算机软件技术开发中心 , 上海市信息网络有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于负载预测的云测试环境调度方法，包括：建立测试主机负载变化数据库并配置物理节点的选择策略；获取各个物理节点的平均负载；根据平均负载及低门限值，判断物理节点上需要进行迁移的测试主机；根据负载变化数据库，对物理节点的负载进行预测，并反馈预测结果；根据预测结果与节点选择策略，将需要调度的测试主机迁移到选择的物理节点。本发明通过预测云测试环境中各个物理节点的负载，为需要调度的云测试主机找到最合适的目标节点，使整个云测试环境达到负载均衡和节能的双重目标，消除云测试环境的性能瓶颈，从而提高整个云测试环境的稳定性，降低系统的能耗。本发明还公开了一种基于负载预测的云测试环境调度系统。
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公开(公告)号：CN117253094A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311411509.0
申请日：2023-10-30
申请人： 上海计算机软件技术开发中心
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
摘要： 本发明公开一种图像分类系统对抗性样本生成方法、系统及电子设备，涉及黑盒对抗攻击技术领域，所述方法包括：根据预设下游任务，获取i种类别的图像；每种类别均包括j张图像；将各类别的图像分别求均值，得到对应类别的均值图像；基于各类别的均值图像确定对应类别的类别敏感补丁区域；获取目标图像；基于目标图像、微调后的替代图像分类模型和攻击区域修正网络，确定实例敏感补丁区域；基于类别敏感补丁区域和实例敏感补丁区域确定待填充补丁区域；基于目标图像和微调后的替代图像分类模型，确定补丁纹理；基于待填充补丁区域、补丁纹理和目标图像，得到对抗性样本。本发明提高了图像分类系统对抗性样本的迁移性。
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公开(公告)号：CN103425472B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201210162008.9
申请日：2012-05-23
申请人： 上海计算机软件技术开发中心
摘要： 本发明公开了一种基于云计算的软件测试环境动态生成系统，包括：请求与反馈模块；全局控制模块；测试环境动态调度模块；测试环境模板库；测试环境资源监控模块；云端软件测试环境模块。本发明通过云计算中的虚拟化技术，实现测试环境的动态生成、快速生成及可复用，使用户可以按需远程搭建测试环境，不必购买数量庞大的计算机以及在搭建软件测试环境上投入过多精力，从而达到了降低测试成本、提高测试效率的目的。本发明还公开了一种基于云计算的软件测试环境动态生成系统的实现方法。
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公开(公告)号：CN115564043B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202211269688.4
申请日：2022-10-18
申请人： 上海计算机软件技术开发中心
IPC分类号： G06N3/082 , G06N3/0464 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种图像分类模型剪枝方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，该方法包括获取训练T个周期后的待剪枝的图像分类模型的参数序列；参数序列包括T个网络参数集合；网络参数集合由训练一个周期后的待剪枝的图像分类模型的网络参数组成；利用累计变化算子对参数序列中的网络参数变化进行统计，得到T个周期内网络参数的累计变化数组；根据累计变化数组和参数序列对图像分类模型进行参数剪枝或参数冻结，得到稀疏神经网络模型；将稀疏神经网络模型部署至图像分类便携式智能终端。本发明能够提高图像分类模型训练性能和训练效率。
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