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基于大语言模型的C程序单元测试方法

空间控制技术与应用 2025年第1期51卷 115-122页

作者：李博诺王博陈明达林友芳江云松陈睿李鹏宇北京交通大学北京100044 北京控制工程研究所北京100094 北京轩宇信息技术有限公司北京100090

单元测试用于检验软件单一模块的功能是否正确,是软件开发过程中的重要步骤,可以及时发现代码中的缺陷,提升软件的质量和可信度.由于手动编写单元测试费时费力,经常遗漏覆盖重要的代码逻辑.为此,研究者提出单元测试用例自动生成技术.近... 详细信息

单元测试用于检验软件单一模块的功能是否正确,是软件开发过程中的重要步骤,可以及时发现代码中的缺陷,提升软件的质量和可信度.由于手动编写单元测试费时费力,经常遗漏覆盖重要的代码逻辑.为此,研究者提出单元测试用例自动生成技术.近来,预训练大语言模型(large language models,LLM)已经广泛应用于代码生成相关任务.然而,当前在重要的系统级编程语言C上,还没有相关工作.为了填补这一空白,本文面向C程序设计并实现了基于LLM的单元测试用例生成方法LLM4CUTCG.该方法结合LLM多智能体交互和程序分析技术,客服了LLM内在问题.为了验证方法效果,收集了125个C语言目标程序,并针对这些程序生成测试用例.实验结果表明,LLM4CUTCG生成的测试行覆盖率为91.71%,测试预言正确率为50.05%.其覆盖率优于传统方法符号执行.

关键词：软件测试单元测试测试自动生成代码自动生成大语言模型测试预言

基于5G+BIM的铁路基础设施智能运维管理平台设计及应用

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铁道标准设计 2025年第1期69卷 206-213页

作者：张俊尧郭鹏飞王志华智鹏李飞杨兴磊鲁玉龙北京经纬信息技术有限公司北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

为了实现铁路基础设施运营维护共融联动,针对铁路基础设施运维阶段存在的海量监测设备连接难、设备状态实时感知难、生产要素资源调度难、维修作业过程监控难等问题,运用5G数字新基建赋能BIM技术,提出5G+BIM技术的数字化融合应用方法,... 详细信息

为了实现铁路基础设施运营维护共融联动,针对铁路基础设施运维阶段存在的海量监测设备连接难、设备状态实时感知难、生产要素资源调度难、维修作业过程监控难等问题,运用5G数字新基建赋能BIM技术,提出5G+BIM技术的数字化融合应用方法,形成铁路基础设施运维管理“数字化-系统化-智能化”协同互馈的应用模式。在此基础上,围绕铁路基础设施运营维护多元化、综合性的应用需求,设计基于5G+BIM的铁路基础设施智能运维管理平台的总体架构、网络架构和5G应用模式。结合5G通信广连接、大带宽、低时延的特性,研发涵盖基础设施状态监测、关键区域视频监控、检修养作业过程管理、智能运维辅助决策、故障处置与应急救援指挥调度、以及智能设备远程控制等功能,实现了路局集团公司、站段、车间与工区四级部门日常运维生产全过程实时监控、定位跟踪、预警分析、移动通讯、应急处置、无人化值守等精细化、精准化管理。将平台应用于某路局集团公司供电、房建专业基础设施运维管理过程中,成果可为运维管理单位提高30%工作效率,降低20%生产成本,经济效益显著。同时,随着智能高铁发展步伐的逐步加快,平台建设将推动高铁智能化运维的发展,为未来实现铁路基础设施全生命周期数字孪生提供技术参考。

关键词：铁路基础设施 5G BIM 智能运维管理平台运维管理智能设备

基于逻辑推理和多任务融合的认知刺激对话生成

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山西大学学报(自然科学版) 2025年

作者：蒋玉茹李梦媛陶宇阳区可明佘泽鹏施水才北京信息科技大学智能信息处理研究所北京拓尔思信息技术有限公司

在全球老龄化背景下，老年人的健康问题逐渐凸显，认知刺激对话是保持老年人认知健康的重要手段。前人构建了一个结合情感支持的中文认知刺激对话数据集（CSConv），开启了中文认知刺激对话的研究工作。但是作者没有充分建模认知刺激对... 详细信息

在全球老龄化背景下，老年人的健康问题逐渐凸显，认知刺激对话是保持老年人认知健康的重要手段。前人构建了一个结合情感支持的中文认知刺激对话数据集（CSConv），开启了中文认知刺激对话的研究工作。但是作者没有充分建模认知刺激对话中的逻辑推理关系，生成对话时没能有效利用策略标签的指导作用。本文将认知刺激对话生成视为一个多任务融合的逻辑思维推理过程，将情感分类任务、决策任务和对话回复生成任务间的逻辑关系，建模为一个推理过程，来引导大语言模型生成。针对决策任务，本文提出分层编码器结构的决策模型。决策实验结果表明，决策模型分别将认知刺激治疗原则及情感支持策略决策任务的准确率提高了3.96%和2.1%。针对多任务逻辑思维推理过程，本文提出多任务融合方法，将分类、决策、生成三个任务对应的模型结合在一起。实验结果表明，相比前人基线，多任务融合方法将BLEU-4提升了7.95%，表明对话回复能力得到提升，证明了该方法的有效性和先进性。

关键词：认知刺激情感支持决策任务多任务融合方法

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基于二次聚类的充电桩执行电价异常检测方法

电信科学 2025年第1期41卷 184-190页

作者：薛晓慧张文张静陈雁周春陈亮曹增伟国网青海省电力公司青海西宁810008 北京中电普华信息技术有限公司北京100192

由于电价政策复杂,执行环节多,监管难度大,电价执行错误现象时有发生,这不仅损害电力市场的公平性和效率,也影响电力企业的经济效益和用户的用电成本。提出了一种基于二次聚类的充电桩执行电价异常检测方法,首先进行电价执行异常分类及... 详细信息

由于电价政策复杂,执行环节多,监管难度大,电价执行错误现象时有发生,这不仅损害电力市场的公平性和效率,也影响电力企业的经济效益和用户的用电成本。提出了一种基于二次聚类的充电桩执行电价异常检测方法,首先进行电价执行异常分类及用电特征分析,其次通过K-means聚类算法剥离出电瓶车用户,进而在第二次聚类中采用含噪声应用的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法精确识别高价低接等更为复杂的违约情况。所提方法通过两次聚类分析,提高电价执行的准确性和效率,具有一定的理论意义和应用价值。

关键词：充电桩执行电价异常聚类分析离群点检测高价低接

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大型集团云数据中心建设规划

中国科技信息 2025年第5期 60-62页

作者：李超中煤信息技术(北京)有限公司

随着数字经济时代的到来，全球数据量正以前所未有的速度迅速增长。在这样的背景下，云数据中心作为大型集团企业IT基础设施建设的核心，其重要性日益凸显。本研究的目的在于为大型集团企业在云数据中心建设方面提供一套系统的研究和实...

随着数字经济时代的到来，全球数据量正以前所未有的速度迅速增长。在这样的背景下，云数据中心作为大型集团企业IT基础设施建设的核心，其重要性日益凸显。本研究的目的在于为大型集团企业在云数据中心建设方面提供一套系统的研究和实践指导，研究内容将涵盖云数据中心的概念与特征分析、基础建设、云平台建设与管理、上云迁移策略与实施等。每个环节都将结合国内外的最佳实践案例，提炼出成功的要素，分析可能的挑战，并为大型集团企业提供应对策略和建议。通过对大型集团云数据中心建设的全面研究，本文期望能为企业决策者、IT管理者和相关政策制定者提供有价值的参考和指导，进而推动我国国有大型集团企业在数字化转型道路上迈出坚实的步伐，为构建数字中国贡献力量。

关键词：

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铁路接触网覆冰分析及防治措施

中国铁路 2025年第1期 134-139页

作者：李俊波包云史维峰江珂中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 北京经纬信息技术有限公司北京100081

电气化铁路接触网覆冰严重影响列车的运行秩序和安全。对铁路接触网覆冰形成与危害进行分析,介绍国外铁路覆冰解决方案,并分析电力行业防冰与除冰措施,及其在铁路应用的适用性。结合微气象、人工智能、机器人等技术的发展,提出铁路接触... 详细信息

电气化铁路接触网覆冰严重影响列车的运行秩序和安全。对铁路接触网覆冰形成与危害进行分析,介绍国外铁路覆冰解决方案,并分析电力行业防冰与除冰措施,及其在铁路应用的适用性。结合微气象、人工智能、机器人等技术的发展,提出铁路接触网防冰和除冰措施,包括选线设计、改变接触线表面结构、涂覆防覆冰涂层、在线监测、预报预警等防冰措施,以及接触线加热、除冰机器人、激光除冰等除冰措施。接触网防冰和除冰措施需贯穿接触网设计、建设、运维全过程,该研究可为电气化铁路接触网覆冰灾害的防治提供参考。

关键词：接触网覆冰防冰除冰监测预警

自然语言大模型在铁路基础设施智能运维中的应用

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中国铁路 2025年第1期 13-22页

作者：李新琴李国华代明睿杜文然赵崟江张皓清中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 北京经纬信息技术有限公司北京100081

人工智能技术蓬勃发展,尤其以大模型为代表的生成式人工智能进步更加引人瞩目,大模型技术将在以自然语言为载体的铁路智能运维领域发挥重要的作用。针对铁路基础设施多源异构的数据特征,研究基于自然语言大模型的铁路基础设施运维数据... 详细信息

人工智能技术蓬勃发展,尤其以大模型为代表的生成式人工智能进步更加引人瞩目,大模型技术将在以自然语言为载体的铁路智能运维领域发挥重要的作用。针对铁路基础设施多源异构的数据特征,研究基于自然语言大模型的铁路基础设施运维数据分析方法和应用场景。分析围绕铁路基础设施生命周期的运维知识来源、知识结构以及数据分析需求,提出基于铁路自然语言大模型的多源模型协同的基础设施智能运维总体架构,采用铁路自然语言大模型,衍生铁路智能运维场景模型,以智能体技术为驱动,协同传统模型、知识图谱等技术,赋能铁路智能运维场景;研究铁路自然语言大模型微调、检索增强生成,以及人工智能体关键技术,结合自然语言大模型逻辑推理、内容生成、智能决策等能力,研究自然语言大模型在铁路基础设施检修养作业、设备维修信息管理、设备状态检测、事故故障与应急处置,以及智能运维决策中的应用场景。

关键词：运维知识分析自然语言大模型人工智能体多源模型协同基础设施智能运维

基于ISSA优化EEMD的用户侧电力负荷预测方法

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信息技术 2025年第2期49卷 97-103页

作者：石文娟凌凡张俊权宋振世李力北京中电普华信息技术有限公司北京100085

为减少负荷预测结果误差,提出基于混合改进麻雀搜索算法(ISSA)优化集合经验模态分解(EEMD)的电力负荷预测方法。获取用户历史用电信息,通过奇异值分解算法去除噪声数据,并利用差分自回归滑动平均模型完成平滑处理。针对集合经验模态分... 详细信息

为减少负荷预测结果误差,提出基于混合改进麻雀搜索算法(ISSA)优化集合经验模态分解(EEMD)的电力负荷预测方法。获取用户历史用电信息,通过奇异值分解算法去除噪声数据,并利用差分自回归滑动平均模型完成平滑处理。针对集合经验模态分解所需的参数建立优化目标函数,依托于ISSA算法求出最优参数组合。通过分析历史电力负荷数据,将其输入基于广义回归神经网络的预测模型,输出电力负荷预测值。实验结果表明:所提方法预测结果的相对误差控制在0.1以下,可满足用户侧电力负荷预测要求。

关键词： ISSA 集合经验模态分解用户侧负荷参数优化

基于模糊加权CNN的分布式光伏短期出力预测

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信息技术 2025年第2期49卷 150-155页

作者：洪杨王同乐孔娟王鹏吴亚新北京中电普华信息技术有限公司北京100085

为提升光伏短期出力预测准确性,提出基于模糊加权卷积神经网络的分布式光伏短期出力预测方法。筛选气象数据,按照数据特征值陡坡图,预处理数据,建立模糊加权卷积神经网络模型,将模糊卷积网络结构分为不同的层级,基于隶属度矩阵对数据进... 详细信息

为提升光伏短期出力预测准确性,提出基于模糊加权卷积神经网络的分布式光伏短期出力预测方法。筛选气象数据,按照数据特征值陡坡图,预处理数据,建立模糊加权卷积神经网络模型,将模糊卷积网络结构分为不同的层级,基于隶属度矩阵对数据进行最小归一化处理,按照模糊算法,求解最优值,根据预测因子,以粒子飞行算法为基础,按照水平斜面辐照度模型,量化天气数值并训练模型输出,从而实现光伏出力短期预测。实验结果表明,应用文中方法对分布式光伏短期出力进行预测,平均相对误差较小,为0.245。

关键词：模糊加权卷积神经网络分布式光伏光伏出力粒子飞行算法隶属度矩阵