c7d8e9的博客

本文介绍了两项重要的研究成果：上下文感知可重构安全智能电网软件框架和基于神经网络的恶意软件严重程度分类系统。前者为智能电网的可重构应用程序开发提供了四层架构解决方案，能够处理上下文数据并实现安全高效的运行；后者针对恶意软件严重程度分类问题，提出了一种结合功能表示学习与判别式聚类的神经网络分类方法，显著提升了分类准确性，为网络安全防护提供了有力支持。

本文提出了一种上下文感知可重构的安全智能电网软件框架，该框架包括安全池、功能池、定时池、服务层、通信层和重新配置层等多个关键组件。通过引入上下文感知计算和人工智能技术，框架能够根据环境和系统状态的变化自动进行智能决策和重新配置，从而保证电力服务的稳定性和连续性。此外，框架具备良好的可扩展性和性能优化能力，能够适应未来智能电网的发展需求。

本文探讨了个性化代码格式化工具和上下文感知可重构安全智能电网软件框架的创新技术与应用。代码格式化工具能够无监督地学习项目编码风格，提高代码可读性和一致性，而智能电网软件框架则满足了智能电网复杂的需求，包括安全性、智能性和实时重构能力。文章还展示了框架在微电网开发中的应用示例，并讨论了未来发展方向与技术融合的可能性。

本文提出了一种基于LSTM和SVM模型的个性化代码格式化器，能够检测并修复代码中的格式错误。通过模型聚合、代码片段评分机制以及可能的修复建议生成，系统可以自动识别与全球通用代码样式的偏差，并提供排序后的修复建议。实验结果显示，该方法在Codrep数据集上表现优异，结合代码片段评分的10-gram SVM和LSTM模型取得了最佳效果。未来的工作包括扩展训练数据集、优化模型性能，并将其集成到开发工具中，以提升代码可读性和开发效率。

本文提出了一种个性化代码格式化器，通过动态学习项目或文件集的代码样式，检测格式化错误并提供修复建议。系统基于生成模型（如LSTM）和异常检测模型（如SVM），结合代码分词与向量化技术，实现对Java代码格式的建模与错误识别。该方法克服了传统工具基于预定义规则的局限性，能够满足开发者的个性化需求，提高代码的可读性、可维护性和可复用性。

本研究探讨了面向对象单体应用向微服务架构的迁移以及个性化代码格式化的方法与实现。通过Mono2Micro方法，验证了其在不同应用中的适用性、精度和召回率，并分析了其性能表现和有效性威胁。同时，针对代码可读性问题，提出了一种基于无监督学习的自动化代码格式化机制，并通过示例展示了其修复代码样式偏差的能力。研究为微服务架构的实现和代码质量优化提供了有效思路。

本文探讨了如何将单体应用迁移到微服务架构（MSA），重点解决微服务封装后的调用问题、实例管理、继承和异常处理等面向对象机制带来的隐式封装违规。通过工厂模式与代理模式的结合，实现了微服务间的解耦实例创建和方法调用。针对继承和异常处理，提出了双代理机制和异常响应包装策略。文中还给出了系统化的违规解决顺序，并通过 Mono2Micro 工具对多个应用进行实验评估，验证了该方法在不同 OO 应用中的适用性、精度、召回率及性能影响，为微服务架构的实现与迁移提供了全面的参考方案。

本文探讨了如何将传统的单体面向对象应用程序迁移到现代的微服务架构（MSA）。通过分析一个示例应用，详细介绍了迁移过程中的两个关键步骤：架构恢复和源代码转换。文章提出了一种名为MonoToMicro的半自动重构方法，通过检测和修复封装违规，将单体代码库转换为符合微服务特性的结构。该方法解决了显式和隐式依赖问题，并定义了具体的转换规则和顺序。最后，通过实验验证了该方法的有效性，并展望了未来可能的优化方向。

本文探讨了一种在早期设计阶段对嵌入式系统软件应用进行功耗估计和优化的方法。通过建立硬件组件模型、使用IBM Rhapsody进行模拟、结合MATLAB的事件日志与M2M转换分析，开发者可以在没有真实硬件的情况下评估软件功耗，并发现如能量漏洞等问题。文章还讨论了该方法的优势、局限性以及未来的发展方向，为实现低功耗、高质量的嵌入式软件设计提供了新思路。

本文详细探讨了嵌入式系统中功耗优化的实现路径，从硬件抽象层（HAL）的构建出发，介绍了功耗分析配置文件（PAP）的设计与应用，并通过模型驱动开发工作流的集成，实现了对系统功耗的动态分析与优化。以可调光LED为例，展示了如何通过软件与硬件模型的协同设计，实现对功耗的精确控制与优化。

随着物联网和工业物联网的快速发展，嵌入式系统的部署数量迅速增长，功耗优化成为电池供电设备的重要挑战。本文从模型驱动开发（MDD）视角出发，提出了一种在早期设计阶段进行嵌入式系统功耗估计和优化的方法。通过将软件与硬件模型结合，利用UML和自定义UML概要文件对硬件组件的动态功耗行为进行建模，并集成到MDD工作流中。该方法支持在没有可用硬件平台的情况下进行功耗分析和能量漏洞检测，从而实现更高效的软件优化。实验评估表明，该方法在功耗估计准确性、能量漏洞检测率和软件优化效果方面均表现良好，为嵌入式系统的节能设计提供

本文研究了代码重构对软件能耗的影响，涵盖了结构导向和计算导向重构的实验分析，以及桌面和移动应用的能耗变化情况。通过多个开源项目的实证研究，总结了重构类型对能耗的影响，并提出了优化建议。

本文对多个开源Java项目进行了详细研究，评估了结构代码重构对软件能源消耗的影响。通过分析重构历史并测量重构提交对能源消耗的影响，研究发现诸如添加注解、参数重命名、类移动等重构规则对能源消耗的直接影响并不显著。研究还提出了实际建议，指出降低软件能源消耗应更关注算法优化和计算复杂度的降低，而非代码重构本身。

FENIkS 是一种反馈增强的用户界面模拟模型驱动工程（MDE）工具，旨在改进用户界面设计的学习过程。该工具通过自动生成反馈和预览功能，帮助新手设计师更好地理解和应用设计原则。经过实验评估，FENIkS 在提升学生对UI设计原则的理解和学习效率方面表现出显著效果。

FENIkS 是一款基于模型驱动工程的用户界面设计模拟工具，通过概念域模型、表示模型和抽象用户界面模型的协同工作，实现用户界面的（半）自动生成。博文详细介绍了FENIkS模型的组成、反馈设计机制及其具体应用，包括其对UI设计原则的支持、反馈框架设计、实现技术以及实际案例展示。FENIkS不仅能够帮助设计师提升界面设计质量，还为学习者提供了一个实践和掌握UI设计原则的有效平台。

本文围绕自动用户界面（UI）设计的反馈生成展开研究，探讨了自动可用性评估的相关技术、UI设计原则以及一款支持新手设计师的工具FENIkS。通过系统的文献综述，总结了基于模型的技术、日志分析、意见挖掘等通用评估方法，并分析了可用性指南、用户测试等具体技术的应用。同时，文章介绍了将UI设计原则与人体工程学标准匹配的实践，并展望了未来在交互模拟和模型驱动工程方向的潜在研究领域。

本文探讨了组织数据科学中的PRICED方法论和用户界面设计中的FENIkS工具。PRICED方法论通过集成流程和组织数据，提供了一种全面的流程和数据挖掘与分析方法，适用于金融、制造等多个领域，有助于优化业务流程、提高效率和合规性。FENIkS工具基于模型驱动工程，能够自动为新手设计师提供关于UI设计原则的反馈，提升学习效率和设计质量。文章还分析了两者在实际应用中的操作要点及未来发展趋势。

本文介绍了组织数据科学方法论，涵盖其核心角色与工件、动态视图以及PRICED维度支持的多个关键方面。通过集成流程和组织数据，该方法论实现了从业务流程执行到数据挖掘分析的全生命周期管理，并结合学生流动和护照申请等实际案例展示了其应用价值。方法论强调全面性、集成性、自动化和可扩展性，为业务流程的优化与改进提供了系统化的指导。

本文探讨了组织数据科学方法论与对象解析表达式语法（OPEGs）在业务流程改进中的应用。组织数据科学项目通过集成流程和组织数据、评估数据质量以及执行挖掘和分析，帮助企业发现业务流程中的改进机会。PRICED框架为数据科学项目的执行提供了系统化的方法，涵盖了数据集成、质量评估和合规性分析等方面。同时，OPEGs作为一种强大的语法定义工具，通过其可组合性和避免抽象不匹配的特性，为语言开发和复杂数据解析提供了有效的支持。文章还比较了OPEGs与其他语法组合技术，并展望了未来的发展方向，包括方法论优化、OPEGs的扩

本文深入介绍了对象解析表达式文法（OPEGs）的核心概念与应用，涵盖解析规则设计、非位置解析、组合操作（覆盖、组合、限制）、语法统一示例、Packrat解析原理及DjDSL的实现机制。通过灵活的语法组合与转换，OPEGs支持无预先规划、未修改的语法重用，为软件语言设计与解析提供了高效、可控的解决方案。讨论部分进一步分析了其在开发流程、语言隐藏、维护升级中的优势，并展望了其在AI与自然语言处理等领域的潜在应用。

本文探讨了读写关联数据作为基于 stigmergy 的优化与协调机制的数字媒介的潜力，以及对象解析表达式（OPEGs）在软件开发中实现无计划、未修改和增量式语法重用的有效性。博文通过实际案例验证了关联数据在规划问题和网络物理制造场景中的协调能力，并详细介绍了 OPEGs 如何解决解析歧义和映射歧义问题，从而提高软件开发效率和可维护性。

本文探讨了基于链接数据的 stigmergy 算法在按订单生产协调中的应用。通过标记代理和构建代理的协作，利用链接数据媒介传递信息，实现了高效的生产协调。该算法无需复杂的规划和记忆，依靠环境中的标记进行自主决策，展现出灵活性、高效性和良好的适应性。实验结果表明，该方法在不同复杂度的问题中均表现良好，尤其在复杂场景中优势显著。文章还展望了其在更多领域的扩展应用，并提供了代码示例和实践建议，为相关研究和工业应用提供了有价值的参考。

本文探讨了如何将链接数据作为 stigmergic 媒介，用于优化和协调场景，特别是以最小化开放堆栈问题（MOSP）作为示例进行分析。文章首先介绍了语义描述与 RDF 的基础概念，接着阐述了 stigmergy 的定义及其变体，随后详细说明了链接数据如何满足数字 stigmergic 媒介的各项要求。通过建模订单与堆栈的 RDF 表示，并设计不同的主体行为策略，文章展示了链接数据在优化生产调度中的实际应用。最后，文章展望了该方法在多主体系统和不同 stigmergy 变体组合中的潜在应用，并提出了未来研究方

本文探讨了基于链接数据的 stigmergy 在人工智能系统优化与协调中的应用。通过分析数字 stigmergic 媒介的要求，验证了读写链接数据作为合适媒介的可行性，并通过两个实际场景展示了其应用效果：抽象规划领域的优化问题和网络物理生产领域的多代理协调问题。研究表明，链接数据为 stigmergy 系统提供了一种标准化、可扩展的媒介，有助于设计更清晰、可解释的协调与优化算法。