Agent-oriented programming (AOP) is a framework to develop agents, and it aims to link the gap betweentheory and practical in agent research. The core of an AOP framework is its language and semantics. In this paper,w...Agent-oriented programming (AOP) is a framework to develop agents, and it aims to link the gap betweentheory and practical in agent research. The core of an AOP framework is its language and semantics. In this paper,we propose the necessary properties which agents should have, and then give a summary and analysis about differentAOP languages based on these properties.展开更多
针对农田数据采集系统有线传输方式常受到地形、安装环境等限制问题,提出了一种基于ZigBee数据采集传输系统。采用CC2530芯片为主搭建无线传感器网络,终端和协调器采用半开源的Z-Stack协议栈进行程序开发,上位机基于Visio Studio 2015...针对农田数据采集系统有线传输方式常受到地形、安装环境等限制问题,提出了一种基于ZigBee数据采集传输系统。采用CC2530芯片为主搭建无线传感器网络,终端和协调器采用半开源的Z-Stack协议栈进行程序开发,上位机基于Visio Studio 2015平台采用C#语言进行软件开发,并配合ACCESS数据库,共同实现了系统的远程检测与本地保存和动态显示。在玉米试验田进行实地测试,终端按采集需要暂时设定为每间隔1 h采集一次数据,其余时间处于休眠状态。经计算,终端预计工作时间为100 d左右;且经过测试,终端与协调器的有效传输距离能达到80 m,数据传输有效率达92%。结果表明:该系统具有低功耗、低成本、系统运行稳定、可扩展性强等特点,满足农业信息化的需求。展开更多
软件系统在各行各业中发挥着不可忽视的作用,承载着大规模、高密度的数据,但软件系统中存在的种种缺陷一直以来困扰着系统的开发者,时刻威胁着系统数据要素的安全.自动代码修复(automated program repair,APR)技术旨在帮助开发者在软件...软件系统在各行各业中发挥着不可忽视的作用,承载着大规模、高密度的数据,但软件系统中存在的种种缺陷一直以来困扰着系统的开发者,时刻威胁着系统数据要素的安全.自动代码修复(automated program repair,APR)技术旨在帮助开发者在软件系统的开发过程中自动地修复代码中存在的缺陷,节约软件系统开发和维护成本,提高软件系统中数据要素的保密性、可用性和完整性.随着大语言模型(large language model,LLM)技术的发展,涌现出许多能力强大的代码大语言模型,并且代码LLM在APR领域的应用中表现出了强大的修复能力,弥补了传统方案对于代码理解能力、补丁生成能力方面的不足,进一步提高了代码修复工具的水平.全面调研分析了近年APR相关的高水平论文,总结了APR领域的最新发展,系统归纳了完形填空模式和神经机器翻译模式2类基于LLM的APR技术,并从模型类型、模型规模、修复的缺陷类型、修复的编程语言和修复方案优缺点等角度进行全方位的对比与研讨.同时,对APR数据集和评价APR修复能力的指标进行了梳理和分析,并且对现有的实证研究展开深入探讨.最后,分析了当前APR领域存在的挑战及未来的研究方向.展开更多
文摘Agent-oriented programming (AOP) is a framework to develop agents, and it aims to link the gap betweentheory and practical in agent research. The core of an AOP framework is its language and semantics. In this paper,we propose the necessary properties which agents should have, and then give a summary and analysis about differentAOP languages based on these properties.
文摘软件系统在各行各业中发挥着不可忽视的作用,承载着大规模、高密度的数据,但软件系统中存在的种种缺陷一直以来困扰着系统的开发者,时刻威胁着系统数据要素的安全.自动代码修复(automated program repair,APR)技术旨在帮助开发者在软件系统的开发过程中自动地修复代码中存在的缺陷,节约软件系统开发和维护成本,提高软件系统中数据要素的保密性、可用性和完整性.随着大语言模型(large language model,LLM)技术的发展,涌现出许多能力强大的代码大语言模型,并且代码LLM在APR领域的应用中表现出了强大的修复能力,弥补了传统方案对于代码理解能力、补丁生成能力方面的不足,进一步提高了代码修复工具的水平.全面调研分析了近年APR相关的高水平论文,总结了APR领域的最新发展,系统归纳了完形填空模式和神经机器翻译模式2类基于LLM的APR技术,并从模型类型、模型规模、修复的缺陷类型、修复的编程语言和修复方案优缺点等角度进行全方位的对比与研讨.同时,对APR数据集和评价APR修复能力的指标进行了梳理和分析,并且对现有的实证研究展开深入探讨.最后,分析了当前APR领域存在的挑战及未来的研究方向.
