董玉坤
- 作品数：67 被引量：82H指数：5
- 供职机构：中国石油大学（华东）更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生经济管理更多>>
- 在IIS服务器上用ASP设计网上在线投票系统被引量：1
- 2001年
- 本文首先介绍了公共网关接口（CGI）的概念和特点，重点阐述ASP的运行机制和优势，给出了在IIS上运用ASP设计网上在线投票系统的设计思想和流程。
- 董玉坤陈颖齐瑛
- 关键词：CGIIISASP系统设计公共网关接口
- 空指针引用缺陷充分性检测技术研究
- 可信软件的相关研究是软件工程领域的一个焦点，如何在软件的开发过程或测试阶段中尽早的发现并消除掉软件缺陷，是构建可信软件的重要途径。软件代码中的缺陷是导致软件故障及漏洞的主要原因，其中静态分析技术是检测代码级缺陷的一种有效...
- 董玉坤
- 关键词：数据流分析
- 一种充分识别指针引用检测对象的方法
- 本发明涉及一种充分识别指针引用检测对象的方法，包括：对被分析函数进行词法分析和语法分析，生成被分析函数的抽象语法树；从所述抽象语法树上识别所述被分析函数内的指针引用表达式，根据所述指针引用表达式识别出被引用指针，并将被引...
- 王雅文董玉坤宫云战金大海黄俊飞
- 文献传递
- 面向卓越测试工程师培养的软件测试课程教学改革与实践被引量：2
- 2016年
- 本文针对软件测试课程培养的学生与卓越软件测试工程师要求的差距,分析了目前软件测试教学中存在的不足,提出了"方法—过程—工具—案例"四位一体的教学方法,旨在培养理论扎实、工程能力强的卓越软件测试工程师,以实现与软件测试行业的衔接。
- 董玉坤
- 关键词：软件测试教学改革
- 基于警报关联摘要的过程间警报关联分析
- 2022年
- 针对函数与函数之间存在警报间关联关系的问题,论文提出警报关联摘要来实现函数间分析,并利用该警报关联摘要实现过程间警报关联,通过该方法能够有效减轻人工判定警报的工作量。论文首先通过采用警报关联摘要实现函数调用的过程间分析,接着在调用点处进行警报关联摘要实例化得出警报对应的符号表达式及取值区间,分析警报间对应的符号表达式的逻辑关系得出关联关系,最后根据警报间的关联关系对警报进行判定。通过对5个实际C工程的测试结果表明,论文所提方法可以有效识别过程间警报关联关系,能够在一定程度上有效减轻人工判定警报的工作量。
- 张莉董玉坤刘浩尹文静
- 关键词：警报关联
- 一种充分检测空指针引用缺陷的方法
- 本发明公开了一种充分检测空指针引用缺陷的方法，包括：基于抽象语法树识别出被测应用的全部可寻址表达式；根据控制流图对被测应用进行保守的区间运算与指针分析并根据区间运算与指针分析的结果，生成函数摘要；根据所述函数摘要以及抽象...
- 金大海宫云战董玉坤王雅文黄俊飞
- 文献传递
- 一种基于程序切片的缺陷自动修复的修复位置确定方法
- 本发明提供了一种基于程序切片的缺陷自动修复的修复位置确定方法。首先，确定缺陷点的位置，即缺陷定位，将该缺陷点的位置初始化为缺陷的修复开始位置，并把该缺陷点作为程序切片的兴趣点N。之后，进行缺陷程序的抽象语法树的重建，收集...
- 庞善臣张莉董玉坤尹文静王淑玉
- 文献传递
- 程序依赖图引导修复模板的空指针引用自动修复方法
- 本发明公开一种程序依赖图引导修复模板的空指针引用自动修复方法，本方法利用程序依赖图充分了解语句间复杂的依赖关系，从而准确选择缺陷修复位置，针对不同情况的空指针引用制定不同的修复模板进行修复。该方法包括：A、通过程序依赖图...
- 王珣孙玉雪董玉坤唐道龙位欣欣张宇
- 一种基于符号化函数摘要的静态分析方法及系统
- 本发明公开了一种基于符号化函数摘要的静态分析方法，该方法包括：利用RSTVL模型，描述当前函数的控制流图的节点的变量的存储状态；确定函数的当前节点为非最后节点且当前节点存在函数调用时，将被当前函数调用的函数的函数摘要进行...
- 宫云战金大海黄俊飞王雅文董玉坤
- 文献传递
- 深度学习技术在胎儿超声心动图图像自动识别中的应用被引量：5
- 2022年
- 目的探讨深度学习技术在胎儿超声心动图图像自动识别中应用的可行性。方法对YOLOv4模型进行改进,引入多级残差混合注意力机制模块(MRHAM),建立MRHAM-YOLOv4-Slim模型。选取青岛大学附属妇女儿童医院收集的2000张标准胎儿超声心动图四腔心切面图片建立实验数据集,将MRHAM-YOLOv4-Slim与多种学习模型进行图像识别的分析比较,验证该模型的有效性。结果本研究建立的学习模型能够更精确识别图像中的心腔结构,准确率为0.85,召回率为0.92,F1分数为0.88,平均精度为0.910。该模型具体识别左心房、右心房、左心室和右心室的准确度分别为0.87、0.93、0.86和0.89。结论本研究建立MRHAM-YOLOv4-Slim模型性能优越,可更准确的识别四腔心切面中心腔结构,接近超声医师识别水平,为人工智能在胎儿超声心动步图中的进一发展奠定基础。
- 罗刚泮思林乔思波庞善臣陈涛涛孙玲玉董玉坤
- 关键词：人工智能胎儿超声心动描记术
