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科学研究中的定量方法
定量研究是一种方法或方法，用于获取可以使用客观操作的测量工具来测量的数据或信息。根据Creswell（2014），定量研究方法可以通过检查使用研究工具测量的变量之间的关系定义为测试理论，并使用统计程序分析获得的数据。Priadana＆Sunarsi（2021）将定量研究方法定义为一种研究方法，侧重于收集和分析可以通过数值测量的数据。此外，根据Abdullah（2015）的说法，定量研究方法是一种研究方法，该方法将客观的测量和数学分析（统计）（统计）用于从问卷，观点，测试或其他研究工具中获得的数据。定量研究方法旨在找到数据中的关系，模式或趋势，并将这些发现推广到更大的人群。定量研究方法还旨在提供有效可靠的数据来解释，预测或控制所研究的现象（Hayati，2019； Sugiyono，2019）。
适应性的指针在对象基础上散布策略
以唯一对象标识符（OID）的形式转换为主内存指针（地址）。指针散布技术可以分为两个类：（1）允许在申请程序结束前从缓冲区中更换散布对象的指针，以及（2）那些排除滚动对象的位移的对象。一流的（即采取“预先替换”的“预防措施”的技术）尚未进行彻底的投资。研究了允许对象更换物体的四种不同的指针技术，并将其与不使用指针滚动的对象经理的性能进行了比较。广泛的定性和定量评估（仅在本文中可以介绍），这表明没有一个出色的指针策略所有应用程序概况。因此，设计了一个能够适应的对象基础运行时系统，该系统采用了各种指针策略，具体取决于应用程序配置文件特征，这些特征由例如与采样，用户规格IDICICATIONS和/或程序分析确定，这些特征由例如通过例如组合进行监视。
bootgsea：多...>
结果：通过将我们的方法应用于六个独立的癌症转录组学数据集，我们表明bootstrap GSEA可以帮助选择更健壮的富集基因集。此外，我们将方法应用于从脊柱肌肉萎缩（SMA）的小鼠模型获得的成对转录组学和蛋白质组学数据，这是一种与多系统参与相关的神经退行性和神经发育疾病。在两个OMIC级别获得了强大的排名后，将两个排名列表组合在一起以汇总转录组学和蛋白质组学结果的发现。此外，我们构建了新的R包装“ bootgsea”，它实现了所提出的方法并提供了发现的图形视图。基于自举的GSEA能够在示例数据集中识别当在引导程序分析期间设置组成更改时，这些基因或蛋白质集不那么健壮。
RSA攻击 +修复
的解说旨在恢复二进制可执行文件，从而在源代码表格中恢复，因此在网络安全方面具有广泛的应用程序，例如恶意软件分析和旧版代码硬化。一个突出的挑战是恢复可变符号，包括原始类型和复杂类型，例如用户定义的数据结构，以及它们的符号信息，例如名称和类型。现有的工作着重于解决问题的一部分，例如，仅处理类型（没有名称）或本地变量（没有用户定义的结构）。在本文中，我们提出了Resym，这是一种新型混合技术，结合了大型语言模型（LLM）和程序分析，以恢复本地变量和用户定义的数据结构的名称和类型。我们的方法包括两个LLM的微调来处理局部变量和结构。为了克服当前LLM中固有的令牌限制，我们设计了一种新型的基于原始的算法，以汇总和交叉检查来自多个LLM查询，从而抑制了不确定性和幻觉。我们的实验表明，Resym有效地恢复了可变信息和用户定义的数据结构，从而大大优于最新方法。
技术资格评估（TQE）
科目编号 (旧编号) 标题 开设课程 备注 6.5110 (6.820) 程序分析基础 [xor 6.5120] 秋季 不开设 24/25 学年 6.S981 程序合成简介 [xor 6.5110] 秋季 不开设 24/25 学年 6.5820 (6.829) 计算机网络 秋季 6.5830 (6.830) 数据库系统 秋季 6.5900 (6.823) 计算机系统架构 秋季 6.5940 微型机器学习与高效深度学习计算 秋季 GRID 全新课程 6.5080 (6.836) 多核编程 春季 6.5120 (6.822) 程序形式推理 [xor 6.5110] 春季 6.5610 应用密码学与安全 [xor 6.5620] 春季6.5660 (6.858) 计算机系统安全 春季 6.5840 (6.824) 分布式计算机系统工程 春季 6.5910 (6.375) 复杂数字系统设计 春季 下一课程未知 6.5930 (6.825) 深度学习硬件架构 春季 6.5950 (6.S983) 安全硬件设计 春季 6.8530 6.C85 交互式数据可视化 春季
简历.pdf
• 麻省理工学院 (MIT) 美国马萨诸塞州剑桥 在计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL)、EECS 获得计算机科学 (CS) 博士学位；GPA：4.5/5 2017 年 8 月 - 2023 年 6 月 ◦ 论文：理解计算机程序：计算和认知视角 ◦ 导师：Una-May O'Reilly =，Any-scale Learning For All (ALFA) 实验室创始人兼首席研究员 ◦ 论文委员会：Armando Solar-Lezama =、Ev Fedorenko =、Sijia Liu =、Una-May O'Reilly (主席) ◦ 辅修：认知科学，脑与认知科学系 ◦ 课程：CS 与数学：高级 NLP、机器学习、程序分析、计算机系统安全、哈佛大学 PL+AI 研究生研讨会；认知与语言学：人类大脑、认知科学（研究生）、语言习得 ◦ 助教：6.C51 机器学习建模：从算法到应用，2022 年春季；讲师：Tommi Jaakkola、Regina Barzilay。总体评分：6.2/7。学生评价 = ◦ MIT EECS 研究生招生委员会 - 学生志愿者
卓越环境创新战略配置
摘要 有效的气候变化行动涉及公司在确保子孙后代的长期人类和社会福祉方面必须发挥的关键作用。在我们的研究中，我们提供了一种更全面、更包容、更全面的方法来应对环境创新 (EI) 的挑战，该方法使用一种新颖的方法来确定参与卓越 EI 战略的公司的相关配置。提出了一个概念框架，该框架确定了 EI 的六组驱动特征和两组有益结果，所有这些特征本质上都是相互矛盾的。我们的分析采用了互补而非对立的观点。通过模糊集比较分析 (fsQCA) 和后 QCA 程序分析了 ICT 价值链中 65 家公司的数据集。结果表明，在几种情况下都可以实现卓越的 EI 战略。具体而言，经过仔细检查，出现了两个主要配置组，称为技术环境创新者和组织环境创新者。
技术资格评估（TQE）
科目编号 (旧编号) 标题 开设课程 备注 6.5110 (6.820) 程序分析基础 [xor 6.5120] 秋季 6.S981 程序合成简介 [xor 6.5110] 秋季 6.5820 (6.829) 计算机网络 秋季 6.5830 (6.830) 数据库系统 秋季 6.5900 (6.823) 计算机系统架构 秋季 6.5940 微型机器学习与高效深度学习计算 秋季 6.5080 (6.836) 多核编程 春季 6.5120 (6.822) 程序形式推理 [xor 6.5110] 春季 不开设 AY24/25 6.5610 应用密码学与安全 [xor 6.5620] 春季 6.5660 (6.858) 计算机系统安全 春季6.5840 (6.824) 分布式计算机系统工程 春季 6.5910 (6.375) 复杂数字系统设计 春季 下一门课程未知 6.5930 (6.825) 深度学习硬件架构 春季 6.5950 (6.S983) 安全硬件设计 春季 6.8530 6.C85 交互式数据可视化 春季 不开设 AY24/25
ACM 参考格式：Tao Xie。2018 年。智能软件工程：人工智能与软件工程之间的协同作用。在 ISEC '18：软件工程创新会议上，2018 年 2 月 9 日至 11 日，印度海得拉巴。ACM，美国纽约州纽约，文章 4，1 页。https://doi.org/10.1145/3172871.3172891
自动化使软件工程更有效。在我们看来，我们主张研究界退后一步（不要只是简单地应用人工智能技术），探索利用人工智能技术和其他技术（如程序分析）在软件工程解决方案中注入智能。开放的研究问题包括如何定义或确定软件工程解决方案的智能水平，如何为软件工程解决方案带来高水平的智能，以及如何协同整合机器智能和人类智能（如领域知识或洞察力）以有效应对具有挑战性的软件工程问题。此外，我们主张研究界调查所提出的智能解决方案所做的假设在软件工程实践中是否有效，例如，用于机器学习的训练数据的代表性是否足以满足实际实践的要求 [7]。智能软件的软件工程。对智能软件的安全性和控制能力信心不足限制了智能软件在现实世界中的部署范围 [2]。此外，人工智能软件的安全性越来越受到关注，促使最近对对抗性机器学习进行了活跃的研究 [4,5]。为了确保智能软件的可靠性，软件测试技术在实践中得到了广泛的应用，但测试预言是一个众所周知的挑战[3, 6]。
![arxiv：2501.15156V1 [CS.LO] 2025年1月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5405ac3926516012a20e4a50d99b699c92bc33ff.webp)
arxiv：2501.15156V1 [CS.LO] 2025年1月25日
摘要。量化器消除（QE）和CRAIG插值（CI）对于用于硬件和软件验证的各种最新自动化方法至关重要。它们植根于布尔设置，并成功地，例如，诸如线性有理算术之类的一阶理论。它们在定量环境中的适用性如何，公式评估数量和定量至高无上的量词是传统布尔量词的天然吊坠？应用程序包括建立程序的定量属性，例如基于概率计划的预期结果的界限，这些计划的预期结果具有无限的非确定性，并通过程序分析信息的流程。在本文中，我们介绍了我们的最佳知识 - 可能是无限的∞-或（ - ∞）值或不连续的分段线性线性数量的第一个QE算法。它们是局限性算术的定量对应物，并且是概率程序验证的流行定量断言语言。我们提供严格的声音证明以及上空复杂性的边界。此外，我们的算法得出定量的CI定理：给定任意分段线性量f，g with f | = g，F和G的最强和最弱的Craig插入剂都是无量化的，有效的。