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Mryzakulov-I型方程的Darboux变换及其精确解: Myrzakulov-Ⅰ方程[1,10]是著名的Hisenberg铁磁体方程在2+1维的推广,具有非等谱的Lax对。本文研究利用Darboux变换来构造Myrzakulov-Ⅰ方程的精确解。在构造Darboux变换的过程...; 陈驰; 关键词：DARBOUX变换精确解; 文献传递

一种基于深度学习的交互式API代码片段推荐方法: 本发明属于软件工程技术领域，具体为一种基于深度学习的交互式API代码片段推荐方法。本发明通过对大量包含目标API的源代码进行解析来构造大量的训练样本；使用深度学习模型中的Encoder‑Decoder模型框架实例化深度学...; 彭鑫陈驰赵文耘

一种基于Tree-LSTM的API使用代码生成式推荐方法: 本发明属于软件工程和智能化软件开发技术领域，具体为基于Tree‑LSTM的API使用代码生成式推荐方法。本发明通过对大量包含目标API的源代码进行解析来构造大量的训练样本，在此基础上使用深度学习和统计模型训练API使用代...; 彭鑫陈驰赵文耘

基于深度学习的代码分析研究综述被引量：11: 2018年; 随着现代软件规模的不断增大,程序员面临着与日俱增的开发与维护负担,一种辅助他们完成开发流程的工具成为了迫切需求。基于深度学习的代码分析技术从分析代码性质入手,致力于辅助程序员生成或理解代码,成为了软件工程近期研究的热点。总结近期软件工程和人工智能领域中基于深度学习的代码分析研究。论述其一般的技术流程,并从代码表征方法、模型选择以及应用场景三个方面对现有工作进行分类,体现了不同工作的技术特点与设计思路。通过对现有工作的总结整理,认为深度学习在代码分析中的应用还处于初级阶段,既体现了其性能的优越性,又存在着诸如抽象问题描述、数据标注和领域知识理解等问题。在未来的研究中,可能产生突破性进展的发展方向包括建立可标注数据集、设计合理的评判体系以及与知识图谱等新型人工智能技术相结合等。; 张峰逸彭鑫陈驰陈驰; 关键词：代码分析

基于深度学习及代码上下文结构和文本信息的API推荐方法: 本发明属于软件工程技术领域，具体为一种基于深度学习的融合代码结构和文本信息的API推荐方法。本发明包括通过对大量包含目标API的源代码进行解析，构造大量的训练样本；构造融合代码结构和文本信息的深度学习网络；通过训练样本对...; 彭鑫陈驰赵文耘

基于深度学习的API误用缺陷检测被引量：7: 2019年; 开发人员经常需要使用各种应用程序编程接口(applicationprogramminginterface,简称API)来复用已有的软件框架、类库等.由于API自身的复杂性、文档资料的缺失等原因,开发人员经常会误用API,从而导致代码缺陷.为了自动检测API误用缺陷,需要获得API使用规约,并根据规约对API使用代码进行检测.然而,可用于自动检测的API规约难以获得,而人工编写并维护的代价又很高.针对以上问题,将深度学习中的循环神经网络模型应用于API使用规约的学习及API误用缺陷的检测.在大量的开源Java代码基础上,通过静态分析构造API使用规约训练样本,同时利用这些训练样本搭建循环神经网络学习API使用规约.在此基础上,针对API使用代码进行基于上下文的语句预测,并通过预测结果与实际代码的比较发现潜在的API误用缺陷.对所提出的方法进行实现并针对Java加密相关的API及其使用代码进行了实验评估,结果表明,该方法能够在一定程度上实现API误用缺陷的自动发现.; 汪昕汪昕赵逸凡陈驰赵文耘

一种基于深度学习的交互式API代码片段推荐方法: 本发明属于软件工程技术领域，具体为一种基于深度学习的交互式API代码片段推荐方法。本发明通过对大量包含目标API的源代码进行解析来构造大量的训练样本；使用深度学习模型中的Encoder‑Decoder模型框架实例化深度学...; 彭鑫陈驰赵文耘

一种基于Tree-LSTM的API使用代码生成式推荐方法: 本发明属于软件工程和智能化软件开发技术领域，具体为基于Tree‑LSTM的API使用代码生成式推荐方法。本发明通过对大量包含目标API的源代码进行解析来构造大量的训练样本，在此基础上使用深度学习和统计模型训练API使用代...; 彭鑫陈驰赵文耘; 文献传递

基于深度学习及代码上下文结构和文本信息的API推荐方法: 本发明属于软件工程技术领域，具体为一种基于深度学习的融合代码结构和文本信息的API推荐方法。本发明包括通过对大量包含目标API的源代码进行解析，构造大量的训练样本；构造融合代码结构和文本信息的深度学习网络；通过训练样本对...; 彭鑫陈驰赵文耘; 文献传递

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陈驰