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为何不能赞美本·拉登——论恐怖主义的反伦理本质: 全世界最著名的恐怖分子本·拉登被美军击毙后,除了一些伊斯兰地区对他的死表示哀悼以外,互联网也时有惋惜和赞美的论调。实际上,对本.拉登和恐怖主义的赞美有害无利,特别是在伦理层面上本·拉登和恐怖主义都有被批判的理由。; 赵宇; 关键词：恐怖主义本·拉登; 文献传递

面向CPS时空约束的资源建模及其安全性验证方法被引量：1: 2022年; 信息物理融合系统CPS(cyber physical system)是在环境感知的基础上,集合物理与计算的系统,可以实现与环境的智能交互.CPS信息物理空间的不断变化,对CPS资源安全性造成一定的挑战.因此,如何研究这一类由时空变化而导致的CPS资源安全性问题成为关键.针对该问题,提出了面向CPS时空约束的资源建模及其安全性验证方法.首先,在TCSP(timed communicating sequential process)的基础上扩展资源向量,提出了时空资源通信顺序进程DSR-TCSP(duration-space resource TCSP),使其能够描述CPS拓扑环境下的资源;其次,从时空约束的资源安全性需求中获取时间安全需求,通过DSR-TCSP的时间属性验证算法对时间安全需求进行验证;再次,将满足时间安全需求的模型转换为偶图与偶图反应,并输入到偶图检验工具Big MC中,验证其物理拓扑安全需求,对没有通过验证的反例,修改DSR-TCSP模型,直至满足所提出的安全需求;最后,通过一个驾驶场景实例,验证该方法的有效性.; 陈小颖祝义赵宇赵宇; 关键词：信息物理融合系统进程代数形式化验证

面向CPS时空性质验证的混成AADL建模与模型转换方法被引量：4: 2021年; 随着信息物理融合系统CPS(cyber physical system)研究的深入,CPS的安全性问题越来越受到人们的广泛关注,如何验证CPS时空不一致的安全性问题已经成为研究热点.针对该问题,提出了面向CPS时空性质验证的混成AADL(architecture analysis&design language)建模与模型转换方法.首先,扩展AADL行为附件的时空描述能力,提出了混成AADL(hybrid architecture analysis&design language),用于建模CPS的时空性质;其次,在进程代数中引入微分方程以及位置描述,提出了HP-TCSP,能够验证CPS的时空性质;再次,通过模型转换,将混成AADL转换为HP-TCSP,从而可以将混成AADL描述的CPS模型在HP-TCSP中进行时空一致性验证;最后,通过一个飞机避撞系统实例,验证该方法的有效性.; 陈小颖祝义赵宇王金永; 关键词：信息物理融合系统进程代数 AADL 形式化验证

基于分层数据筛选的跨项目缺陷预测方法被引量：2: 2021年; 跨项目缺陷预测旨在解决传统的项目内缺陷预测的历史数据缺失,新项目初期缺乏训练数据等实际问题。然而,在跨项目缺陷预测中,不同项目之间以及实例之间的数据分布差异降低了其预测性能。针对这一问题,提出了基于分层数据筛选的跨项目缺陷预测方法。该方法将训练数据的筛选过程分为项目层筛选和实例层筛选,从源数据集中选出与目标项目数据分布最接近的候选项目集,在候选项目集中选出与目标项目中实例相似度较高的训练数据集,最后在训练数据集上训练朴素贝叶斯模型。在PROMISE数据集进行实验对比。结果表明,与项目内缺陷预测比较,提出的分层数据筛选方法优于项目内缺陷预测,并且有效降低了训练数据和目标项目数据之间的差异性。; 赵宇祝义于巧陈小颖; 关键词：朴素贝叶斯模型

“门诊共济”改革背景下南京市职工医保统筹基金的可持续性研究: 2024年; 以人口老龄化的南京市为例,通过构建保险精算模型的方法,预测并分析门诊共济保障机制改革对南京市2021—2035年期间职工医保统筹基金收支、结余的影响,模拟延迟退休和扩大筹资、支付方式改革等政策对提升医保基金可持续性的影响,基于此提出政策建议。研究发现:按现行门诊共济方案,到2032年,南京市职工医保统筹基金将发生穿底风险;与现行政策相比,实施男女同龄退休将使得累计结余亏空时间点推迟一年;实行扩大筹资政策,在职和退休职工个人均向统筹基金缴费后,统筹基金在中期内将消除亏损风险;实施支付方式改革政策,也能使统筹基金在中期内可持续发展。结论:在人口老龄化背景下实施的门诊共济改革可能导致统筹基金出现支付压力,长期来看需要组合多种配套政策,才能实现统筹基金的可持续发展。; 李爱芹赵宇; 关键词：医保改革保险精算

一种基于特征分布对齐和邻域实例选择的跨项目缺陷预测方法: 一种基于特征分布对齐和邻域实例选择的跨项目缺陷预测方法，具体包括以下步骤：从软件缺陷数据集中选择源项目，合并所有源项目构成源项目集，并选择一个目标项目；计算源项目集的协方差矩阵、目标项目的协方差矩阵；消除源项目集的特征间...; 祝义赵宇

一种基于特征分布对齐和邻域实例选择的跨项目缺陷预测方法: 一种基于特征分布对齐和邻域实例选择的跨项目缺陷预测方法，具体包括以下步骤：从软件缺陷数据集中选择源项目，合并所有源项目构成源项目集，并选择一个目标项目；计算源项目集的协方差矩阵、目标项目的协方差矩阵；消除源项目集的特征间...; 祝义赵宇; 文献传递

一种基于分层数据筛选的跨项目软件缺陷预测方法: 本发明公开了一种基于分层数据筛选的跨项目软件缺陷预测方法，针对跨项目软件缺陷预测方法中项目之间以及实例之间的差异性降低缺陷预测性能的问题。该方法将训练数据的筛选过程分为项目层筛选和实例层筛选，首先从其他数据集中按照最近邻...; 祝义赵宇

一种基于分层数据筛选的跨项目软件缺陷预测方法: 本发明公开了一种基于分层数据筛选的跨项目软件缺陷预测方法，针对跨项目软件缺陷预测方法中项目之间以及实例之间的差异性降低缺陷预测性能的问题。该方法将训练数据的筛选过程分为项目层筛选和实例层筛选，首先从其他数据集中按照最近邻...; 祝义赵宇; 文献传递

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赵宇