【摘 要】
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程序理解通过对程序进行分析、抽象、推理从而获取程序中相关信息,在软件开发、维护、迁移等过程中起重要作用,因而得到学术界和工业界的广泛关注.传统程序理解很大程度上依
【机 构】
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北京大学信息科学技术学院,高可信软件技术教育部重点实验室（北京大学）
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2015CB352201);国家自然科学基金项目(61620106007,61751210)~~
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程序理解通过对程序进行分析、抽象、推理从而获取程序中相关信息,在软件开发、维护、迁移等过程中起重要作用,因而得到学术界和工业界的广泛关注.传统程序理解很大程度上依赖开发人员的经验,但随着软件规模及其复杂度不断增大,完全依赖开发人员的先验知识提取程序特征既耗时耗力,又很难充分挖掘出程序中隐含特征.深度学习是一种数据驱动的端到端的方法,它根据已有数据构建深度神经网络对数据中隐含的特征进行挖掘,已经在众多领域中获得成功应用.将深度学习技术运用于程序理解中,根据具体任务以及大量数据自动地学习程序数据中蕴含的特征,
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技