XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System静态分析
PHM 的验证与确认
• 我们的目标是通过研究、开发、应用和转让可扩展的自动化软件工程技术来提高 NASA 软件的可靠性和稳健性以及软件工程的生产力，以满足 NASA 的软件挑战。 • 我们借鉴了计算机科学中的许多技术（例如程序验证、自动推理、模型检查、静态分析、符号评估和机器学习），并将它们应用于软件的验证和确认以及代码生成。
Iv annik ov 俄罗斯科学院系统规划研究所...
技术 15 Asperitas 和云解决方案系列 18 AstraVer：验证工具集 20 BinSide：二进制代码静态分析工具 22 Casr：崩溃分析和严重性报告工具 24 Constructivity 4D：大型时空数据索引、搜索和分析技术 26 Dedoc：文档结构检索系统 28 DigiTEF：数字孪生平台 30 Docmarking：文本文档标记系统 32 ISP Crusher：动态分析工具集 35 ISP Obfuscator 37 基于 QEMU 的 ISP RAS 软件分析平台 40 Klever：C 程序模型检查技术 42 Lingvodoc：用于记录濒危语言的虚拟实验室 44 Masiw：支持设计高可靠性软件系统 46 MicroTESK：测试程序生成器 48 Protosphere 网络流量分析仪 50 Retrascope：HDL 描述的静态分析 52 安全编译器 54 SciNoon：面向科学团体的探索性搜索系统 56 Svace 静态分析器 59 Talisman：数据处理框架 62 Texterra：语义分析器 64 ISP RAS：创新生态系统
软件测试中的人工智能指南
这些功能是我们 Parasoft Jtest 产品的一部分，该产品是面向 Java 开发人员的全面测试解决方案，包括静态分析、单元测试、覆盖率、可追溯性等。Parasoft Jtest 的 IDE 插件为单元测试实践添加了有用的自动化功能，只需单击一下即可轻松创建、扩展和维护单元测试。借助 Jtest，用户可以在 AI 的帮助下实现更高的代码覆盖率，同时显著减少构建一套全面而有意义的 JUnit 测试用例所需的时间和精力。
使用机器学习检测勒索软件...
2024年。更不用说在2021年全球大约有6亿次攻击，这是对网络安全的主要威胁。也有人说，IBM报告中的勒索软件攻击泄露数据泄露的10％增加。JumpCloud一个IT平台说，与过去几年相比，勒索软件攻击的幅度强劲。为了克服这一威胁，如此多的研究人员以及科学家发现了许多防止这种感染的想法。通过使用机器学习算法，自然语言处理，静态分析，基于文件的异常分析，基于网络的分析以及基于行为分析，一些算法和方法通过使用机器学习算法，静态分析，基于异常的分析来实现了很高的精度。大多数研究以及研究主要基于行为分析和网络分析。因此，本文主要集中于根据PE（便携式可执行文件）文件的PE标头的功能检测勒索软件文件。那么为什么要执行文件？为什么不使用其他方法？主要原因是可以提取PE文件的功能，而无需实际执行PE文件。与其他方法相比，检测时间将更高。在PE文件中使用PE标头功能所需的资源要低得多，并且病毒感染系统的风险也很小。除了使用赎金注释的自然语言处理对勒索软件的分析之外，PE标头分析方法具有最小的假阳性或假阴性。
AAE6101 先进航空航天结构与材料
薄壁结构 – 机翼；机身；尾翼；薄壁近似。金属材料 – 材料化学；成型；轻质合金；超级合金。复合材料 – 混合规则；层压板理论；制造；功能复合材料。航空航天结构部件分析 – 弯曲；剪切；扭转；组合载荷；应力；扭转角；挠度；疲劳；断裂。无损检测 – 超声波检测；压电换能器；导波检测；相控阵扫描；结构健康监测。有限元分析 – 一维元素；二维元素；三维元素；高阶元素；静态分析；动态分析。
神经工程课程地图
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![arxiv：2502.11029v1 [cs.cr] 2025年2月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\00c802e319afb1ff65548255ca871ea8ad48ff68.webp)
arxiv：2502.11029v1 [cs.cr] 2025年2月16日
基于多方的计算（MPC）的机器学习，重新为多方学习（MPL）已成为利用来自具有隐私保护的多个政党的数据的重要技术。近年来，为了在更实际的情况下应用MPL，已经提出了各种对MPC的模型，以减少MPL的非凡通信开销。在对MPC友好型模型的优化中，应对挑战的关键要素是分析模型的通信成本。但是，当前的解决方案主要取决于手动建立概况以识别模型的通信瓶颈，通常会在单调的过程中涉及繁重的人类努力。在本文中，我们提出了一个静态模型计算分析框架Hawkeye，它使模型设计师能够在MPL框架中获得Mod-Els的准确通信成本，而无需动态运行安全的模型培训或在特定MPL框架上的推理过程。首先，要通过复杂的结构来介绍模型的通信成本，我们提出了一种基于前缀结构的静态连接成本分析方法，该方法在静态分析过程中记录了函数调用链。其次，Hawkeye采用自动差异库来帮助模型设计师分析Pytorch模型的通信成本。最后，我们通过在五个流行的MPL框架上，Cryptflow2，Crypten，Delphi，Cheetah和SecretFlow-Semi2k上动态运行安全的模型训练和推理过程来核对鹰眼的静态分析结果。实验结果表明，鹰眼可以准确地介绍模型通信成本而无需动态分析。
嵌入式软件中的行为验证，从模型到源代码
为了降低验证成本并对软件更有信心，静态程序分析提供了证明源代码属性的方法。不幸的是，这些技术对于非专业人士来说很难理解和使用。建模允许用户以简单的方式指定软件的某些方面。更准确地说，在嵌入式软件中，状态机模型经常用于行为设计。本文的目的是通过提供从模型到源代码的注释自动生成来弥合模型和代码之间的差距。然后通过静态分析验证这些注释，以确保代码行为符合基于模型的设计。我们考虑的模型是具有正式非歧义语义的 UML 状态机，注释生成和验证在工具中实现并应用于案例研究。
结构在大冲击载荷下的响应最新研究
本文研究了一些关于结构动态塑性行为的最新研究，这些研究与船舶和海洋工程中的各种冲击和爆炸载荷问题有关。特别强调了刚塑性分析方法，这种方法可以对结构在受到爆炸冲击载荷和掉落物体、爆裂旋转机械系统碎片和爆炸气体推动的松散物体的冲击时的反应做出令人惊讶的准确估计。特别是，探讨了准静态分析方法的准确性。准静态方法被发现适用于简化船舶和海洋工程中的各种结构冲击问题。本文还研究了一些关于结构在受到动态载荷导致材料破裂时失效的最新研究。还讨论了船舶和海洋工程中安全计算、危险评估和抗碰撞等各种其他感兴趣的主题。