基于模型的测试综述报告

行人检测综述报告[推荐]第一篇：行人检测综述报告[推荐]基于深度神经网络的行人检测综述摘要：行人检测是汽车自动驾驶的基础技术之一。

基于深度神经网络模型的行人检测方法取得的效果已经远超于使用传统特征经行识别得到的效果。

仿生物视觉系统的卷积神经网络作为深度学习的重要组成、在图像、语音等领域得到了成功应用。

其局部感受野、权值共享和降采样三个特点使之成为智能机器视觉领域的研究热点。

通过增加网络层数所构造的深层神经网络使机器能够获得抽象概念能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。

本文回顾了神经网络的发展历程，综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。

关键词：行人检测；卷积神经网络；深度学习Survey of Pedestrian detection based on Deep Neural Network Yin Guangchuan，Zhangshuai，Qi Shuaihui Abstract：Pedestrian detection is one of the basic technologies of unmanned vehicles. The pedestrian detection method based on the deep neural network model has achieved much more effect than the traditional one. Convolutional neural network which imitates the biological vision system has made great success on image and audio, which is the important component of deep learning. Local receptive field, sharing weights and down sampling are three important characteristics of CNN which lead it to be the hotspot in the field of intelligent machine vision．With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper recalls the development of neuralnetwork, summarizes the latest progress and existing problems considering neural network and points out its possible future directions.Keywords: pedestrian detection; convolutional neural network; deep learning国防科技大学课程设计机器视觉1 引言行人兼具刚性和柔性物体的特性，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉的研究难点与热点。

基于模型的测试综述报告摘要：本综述报告主要对基于模型的测试进行综述，介绍了基于模型的测试的定义、用途和特点，总结了现有的基于模型的测试方法，并对其进行评价和比较。

一、引言基于模型的测试是软件工程领域中一种重要的测试方法，它通过使用系统的形式模型来指导测试用例的设计和生成。

基于模型的测试能够提高测试效率、降低测试成本，并且能够提高测试覆盖率和准确性。

本综述报告将对基于模型的测试进行详细的介绍和评价。

二、基于模型的测试方法1.模型设计2.测试用例设计根据系统的形式模型，可以生成相应的测试用例。

常见的测试用例设计方法有路径覆盖、边界值分析、等价类划分等。

测试用例的生成可以通过手工设计、遍历系统的状态空间和符号执行等方法实现。

3.测试执行测试执行阶段根据设计的测试用例进行实际的测试。

测试可以在软件开发周期的不同阶段进行，如单元测试、集成测试、系统测试等。

测试执行可以通过手工执行、自动化测试工具和平台进行。

4.测试评估测试执行后需要对测试的结果进行评估。

评估指标包括测试覆盖率、错误检出率、性能指标等。

通过评估结果可以调整测试策略和改进测试技术。

三、基于模型的测试方法评价1.优点-提高测试效率，通过生成测试用例减少了手工设计的工作量。

-提高测试准确性，通过模型的形式化描述能够避免测试用例的遗漏和错误。

-提高测试覆盖率，通过遍历模型的状态空间能够达到更全面的测试覆盖。

-减少测试成本，通过自动化测试和测试工具的支持，能够节约测试资源和时间。

2.挑战-模型设计的复杂性，需要对系统进行深入的理解和抽象。

-测试用例的生成和执行的复杂性，需要设计适应于模型的测试用例生成算法和执行策略。

-测试评估的准确性，需要选择合适的评估指标和方法来评估测试的有效性和覆盖率。

四、结论基于模型的测试是一种有效的测试方法，能够提高测试效率、准确性和覆盖率，并降低测试成本。

尽管该方法面临一些挑战，但是通过合适的模型设计、测试用例生成和执行策略以及评估方法，可以克服这些挑战，并改进测试质量。

基于DEA模型的商业银行经营效率测算开题报告文献综述一、研究背景由于金融市场的不断开放与竞争加剧，商业银行作为其中的重要一环，其经营效率问题也逐渐成为学术界和实践界共同关注的焦点。

对于商业银行而言，提高经营效率，不仅可以使得银行更好地服务于实体经济，也可以优化银行自身的管理和市场竞争地位。

因此，如何有效地测算商业银行的经营效率，成为当前金融领域研究的重要课题之一。

二、 DEA模型的相关概念和基本原理“DEA”是“Data Envelopment Analysis”的缩写，中文意为数据包络分析。

它是一种非参数线性规划方法，用于衡量相对效率。

换句话说，DEA方法能够确定某一单位使用给定的资源是否“最有效”，即用最小的资源成本或最大化某商品的产量，来获得最高的效益，或者在最小的成本下获得最大的效益。

以“输入”和“输出”来定义效率，称为输入导向型DEA模型（input-oriented DEA model）。

其本质目的是在给定的投入量下获得最大的产出。

基于这种方法，研究者可以通过比较输入与输出来测算银行的效率水平。

三、相关研究进展1. 建立了经典的商业银行效率评价模型在20世纪90年代，Charnes、Cooper和Rhodes最初为了研究工业生产的效率问题而引入了DEA模型。

随后，由于商业银行与工业生产之间存在一些共性，因此相关学者使用DEA模型并对其进行改进，建立了经典的商业银行效率评价模型。

2. 研究DEA模型的应用在不同环境下对经营效率的影响随着各类研究的不断深入，一些学者对DEA模型的应用在不同环境下对经营效率的影响进行了研究。

Moreno和Salmerón等人研究了货币政策对西班牙银行效率的影响，结果发现货币政策的不稳定性能降低银行的效率。

而Duygun，Sen和Shahbaz等人则研究了土耳其和伊朗银行的效率，结果表明它们受到银行规模、公司治理和市场力量等多种因素的影响。

3. 运用DEA模型进行国际商业银行的效率比较除此之外，一些学者也利用DEA模型对国际商业银行的效率进行了比较。

面向智能驾驶测试的仿真场景构建技术综述随着汽车智能化程度的不断提高，智能汽车通过环境传感器与周边行驶环境的信息交互与互联更为密切，需应对的行驶环境状况也越来越复杂，包括行驶道路、周边交通和气象条件等诸多因素，具有较强的不确定性、难以重复、不可预测和不可穷尽。

限于研发周期和成本、工况复杂多样性，特别是安全因素的考虑，传统的开放道路测试试验或基于封闭试验场的测试难以满足智能驾驶系统可靠性与鲁棒性的测试要求。

因此，借助数字虚拟技术的仿真测试成为智能驾驶测试验证一种新的手段，仿真场景的构建作为模拟仿真的重要组成部分，是实现智能驾驶测试中大样本、极限边界小概率样本测试验证的关键技术，这对提升智能驾驶系统的压力和加速测评水平显得尤为重要。

面向智能驾驶测试的仿真场景构建技术已成为当前汽车智能化新的研究课题和世界性的研究热点，作为一种新兴技术仍面临许多挑战。

随着汽车智能化和共享化程度的不断提高，智能驾驶汽车通过环境感知与周边行驶环境的交互也在不断增多，行驶环境已成为智能驾驶不可分割的重要组成部分。

汽车的行驶环境涉及道路、气象条件和交通状况，其复杂性和动态变化是影响汽车智能驾驶系统性能最为关键的因素。

因此，建立一种模拟和重现复杂开放行驶环境的仿真测试方法和系统，实现对汽车智能驾驶有效的测试验证，是汽车智能驾驶技术与产品开发的关键技术，对于提升汽车智能化水平尤为重要。

汽车行驶环境包括行驶道路、周边交通和气象条件等诸多因素，其高逼真的重现和构建面临诸多挑战。

随着智能驾驶功能的不断增强，汽车需应对的行驶环境越来越复杂，环境高度的不确定性、难以重复、不可预测和不可穷尽等特征使得有限的场地和道路测试远远无法复制、重现或穷举行驶环境对智能驾驶系统的影响。

一方面，限于研发周期和成本，现有的封闭场地测试和开放道路测试不仅周期长、成本高，无法满足对系统数十亿公里行程的大样本和可靠性测试要求。

另一方面，与汽车行驶安全测试密切相关的极限危险工况属于小样本、小概率事件，开放的道路测试往往难以复制，测试安全也无法保障。

软件安全缺陷检测技术最新研究进展综述Abstract：Software security detection has become a very important work in the software industry. Fatal security vulnerabilities are caused by undefined behaviors of C/C++ language used in Safety-Critical software. This paper will give out eight kinds of new technology about the software security detection based on eight cutting-edge papers.design.摘要：软件安全缺陷检测已经成为软件行业非常重要的一项工作。

安全关键软件设计使用的C/C++语言含有大量未定义行为，使用不当可能产生重大安全隐患。

本文将根据八篇前沿论文，总结提出八种比较新的软件安全缺陷检测技术和算法。

1、基于XML的软件安全检测[1]软件静态检测是从软件代码和结构中找出安全缺陷的重要手段。

从安全规则的角度，提出了基于XML（eXtensible Markup Language）中间模型的静态检测方法。

该方法将C/C++源代码解释为XML中间模型，将安全规则转化为缺陷模式，利用Xquery 查询表达式对软件安全缺陷进行定位。

基于该方法的原型系统检验结果表明：该方法能够有效地检测出违反安全规则的软件缺陷，并具有安全规则可定制的特点。

航天型号软件等安全关键（Safety-Critical）软件中广泛使用的C/C++语言并不是一种安全编程语言，一个重要的原因在于其标准中存在大量未定义行为和不安全用法，使用不当将产生严重的安全隐患。

当前，避免这些安全隐患的通常做法是制定针对C/C++语言编程的安全子集，在编写代码阶段加以限制和规范。

软件质量评估模型综述及其应用研究随着信息时代的到来，软件应用领域越来越广泛，而软件的质量成为人们关注的焦点之一。

通过软件质量评估，可以衡量软件产品的质量，从而指导软件开发过程中的改进和优化。

本文将对软件质量评估模型进行综述，并探讨其在实际应用中的研究进展。

一、软件质量评估模型概述软件质量评估模型指对软件进行质量评价的方法论，是对软件质量的量化分析和评价。

根据评估模型的不同，软件质量可以从不同角度来进行评估。

常用的软件质量评估模型包括CMMI、ISO9001、ISO15504、ISO9126等。

1.1 CMMICMMI级别划分了软件过程改进的五个级别：初始级、管理级、定量级、优化级和最高级别。

CMMI可以对软件开发过程进行评估和监控，从而提高软件开发的效率。

1.2 ISO9001ISO9001是国际标准化组织制定的一种质量管理体系标准。

ISO9001可以对软件产品质量进行评估，同时也可以提高软件开发过程的效率，确保软件产品的质量。

1.3 ISO15504SPICE（软件过程改进和能力确定)定位于ISO/IEC 15504是一套包含多个模型的软件过程能力评估（PA）框架。

通过评估软件过程的能力水平，提高软件产品的质量。

1.4 ISO9126ISO9126定义了软件产品质量的六个维度：功能性、可靠性、可用性、可维护性、可移植性和效率。

这些维度可以用于量化和评估软件产品的质量。

二、软件质量评估模型的应用研究软件质量评估模型在实际应用中有着广泛的研究和应用。

下面就结合实际应用来探讨其中的研究进展。

2.1 软件缺陷预测软件缺陷预测是软件质量评估的一个重要研究方向。

通过对软件质量的评估，可以预测软件缺陷的发生，从而提前发现并解决问题。

目前，有很多基于机器学习的软件缺陷预测模型被提出。

例如，支持向量机、人工神经网络和决策树等。

这些模型通过对软件质量数据的训练，可以识别软件缺陷的出现概率，从而提高软件质量。

2.2 软件功能测试软件功能测试是软件质量评估的另一个重要研究方向。

基于模型的系统工程(mbse)方法论综述概述说明1. 引言1.1 概述引言部分主要旨在介绍本篇长文的主题——基于模型的系统工程（MBSE）方法论，并概述文章的结构和目的。

MBSE是一种系统工程方法论，通过建立和使用模型来描述、分析、设计和验证系统，以提高系统开发过程中的效率和质量。

1.2 文章结构本文将按照以下结构展开对MBSE方法论的综述。

首先，我们将对系统工程和模型驱动工程进行简介，为读者提供一定背景知识。

接着，我们将详细探讨MBSE 方法论的定义与特点。

随后，我们将重点关注MBSE方法论中的三个关键要点：模型建立与表示、模型验证与验证以及模型驱动设计与开发。

最后，在应用层面上，我们将通过案例分析来展示MBSE方法论在不同行业领域中的应用情况。

最后一部分是结论与展望，在此部分我们将总结文章中阐述的观点和发现，并对MBSE方法论未来发展进行展望。

1.3 目的本文旨在全面回顾和概述基于模型的系统工程（MBSE）方法论，并探索其在实践中存在的关键要点和挑战。

同时，本文也将通过应用案例分析，展示MBSE 方法论在不同行业领域中的应用情况。

通过阅读本文，读者可以深入了解MBSE方法论的定义、特点以及其对系统工程过程的价值和影响。

最后，我们希望能为读者提供对MBSE方法论发展趋势的展望，引发更多关于此领域未来可能性的思考。

2. 基于模型的系统工程方法论概述2.1 系统工程简介系统工程是一门综合性学科，它解决了复杂系统设计和开发过程中遇到的各种问题。

它通过从整体上考虑、分析和优化系统的需求、功能、结构和性能，以及在整个生命周期中管理系统各个方面的交互作用，实现了有效的系统集成与开发。

2.2 模型驱动工程概念模型驱动工程（Model-Driven Engineering, MDE）是一种软件开发方法，其核心理念是将模型作为软件开发过程中的主要产物和交流媒介。

MDE通过建立抽象、可执行的模型来描述系统需求、设计和实现，并通过自动化转换或代码生成来实现软件开发生命周期中的各个阶段。

基于经验的软件测试执行工作量估算模型的开题报告一、选题背景软件测试是保证软件质量的重要手段之一，测试执行是软件测试中不可或缺的一个环节。

因此，为了正确评估和计划测试项目，准确的测试执行工作量估算显得尤为重要。

当前，国内外已有一些软件测试工作量估算模型的研究和应用，但大多数模型只考虑了项目规模和人力因素，并未充分考虑特定领域的测试特征及其影响因素。

因此，本课题旨在建立一种基于经验的软件测试执行工作量估算模型，以提高测试估算的准确性和可靠性。

二、研究内容1. 对国内外现有的软件测试工作量估算模型进行综述，分析其优缺点。

2. 通过对测试实践的研究和分析，确定对软件测试执行工作量影响的关键因素，并建立与之对应的指标体系。

3. 收集实际项目中的测试执行数据，对数据进行统计和分析，构建基于经验的软件测试执行工作量估算模型。

4. 通过实验验证模型的性能和可靠性，比较其与其他测试工作量估算模型的优劣。

三、研究意义1. 为测试团队提供准确可靠的测试执行工作量估算，避免测试过程中出现资源不足等问题，保证测试质量。

2. 提高测试进度的可控性，将测试时间和成本降至最低，节约企业资源。

3. 拓宽测试领域的研究方向，推动中国软件测试领域的发展。

四、研究方法1. 文献综述法：对国内外现有的软件测试工作量估算模型进行综述和分析，找出有效因素，为模型的建立提供理论依据。

2. 问卷调查法：对测试专家进行问卷调查，获取实际项目中的测试数据和测试经验，提供实践支持。

3. 统计分析法：对收集到的数据进行统计学和数据挖掘分析，从中找出软件测试执行工作量的关键影响因素。

4. 建模法：将以上分析结果综合起来，建立基于经验的软件测试执行工作量估算模型，通过实验验证其可靠性和有效性。

五、预期成果1. 建立一种基于经验的软件测试执行工作量估算模型，以确定测试执行工作量的关键影响因素，并建立对应的指标体系。

2. 通过对实际项目数据的分析和实验验证，验证模型的准确性和可靠性，为软件测试的管理提供支持。

基于机器学习技术的双重差分模型理论综述李振华发布时间：2021-08-16T05:51:56.524Z 来源：《中国经济评论》2021年第5期作者：李振华[导读] 信息时代机器学习与传统计量经济学的融合发展，拓展了社科研究深度和边界。

在实证领域的发展中，研究者在反事实框架中寻找不可观测估计量，进行政策干预下的因果识别。

为了避免内生性产生了多种经典方法，具有不同的处理特点，得到广泛的承认和应用，但是仍然存在缺陷与问题。

机器学习技术的运用可以预测因果识别平均处理效应、改善结构模型、扩展数据的深度和广度。

本文分类梳理了常见的因果识别模型以及其在机器学习技术下的应用和发展。

基于机器学习技术的双重差分模型理论综述李振华山东省财金乡村振兴有限公司山东济南摘要：信息时代机器学习与传统计量经济学的融合发展，拓展了社科研究深度和边界。

在实证领域的发展中，研究者在反事实框架中寻找不可观测估计量，进行政策干预下的因果识别。

为了避免内生性产生了多种经典方法，具有不同的处理特点，得到广泛的承认和应用，但是仍然存在缺陷与问题。

机器学习技术的运用可以预测因果识别平均处理效应、改善结构模型、扩展数据的深度和广度。

本文分类梳理了常见的因果识别模型以及其在机器学习技术下的应用和发展。

关键词：机器学习；因果识别；反事实框架；双重差分模型互联网技术的蓬勃发展带来了数据革命，促使微观世界互通互联互动，从而实现宏观社会的网络连接，形成了前所未有的互联网社会生态机制，在整体中走向智能化。

技术现实引致社交网络关系下的统计分析、数据挖掘、机器学习、深度学习等领域发生了新的变化。

文本量化和自然语义数据处理，使统计非常强地依赖计算机的存储和计算。

在互联网技术革命的冲击下消除数据孤岛也许是社会网络化技术中首先要解决的统计问题[1]。

在此背景下，机器学习常与人工智能、大数据经常被同时提及。

严格意义上讲机器学习应该类属于人工智能的研究范畴。

人工智能还包括诸如机械伦理学、自然语言处理和计算机图像识别等领域，机器学习更像是实现人工智能的手段和算法基础[2]。

基于模型的软件测试综述作者：杨友斌陈俊伟来源：《数字化用户》2013年第24期【摘要】面向对象软件开发应用越来越广泛，自动化测试也随之被程序员认可和接受，随之而来的就是基于UML的软件开发技术的大范围普及和基于模型的软件测试技术的普遍应用。

由于被测软件的特点不同，测试的目的也不尽然相同，测试模型相对应的就会有很多种类。

笔者在本文详细描述了基于模型的软件测试技术的现状，同时对于不同模型在测试中适用情况做了深入的比较，主要讨论了有限状态机模型、马尔可夫链模型和UML模型。

文章最后，笔者就该种测试方法的未来发展前景做了分析。

【关键词】基于模型的软件测试，有限状态机，UML一、引言软件工程一直在探讨的一个问题就是提高软件质量的有效方法，无疑软件测试时解决这一问题最重要和直接的方法。

软件测试的划分方法有很多种，主流的方法是将软件测试分为针对于程序代码本身的测试和针对于软件编写规范化的测试。

针对程序代码本身的测试主要是依据代码语句编写测试用例，然后用测试用例对代码进行测试，直到能够完全测试代码的所有分支路径为止，我们称之为测试完全性原则。

针对于软件编写规范化的测试主要是依据软件要实现的功能和设计规范进行用例设计，然后对与之相关的功能和设计属性进行测试，知道能够完全测试所有关联的属性为止，我们认为这样的测试是完全的。

近年来，面向对象的软件开发逐渐普及，随之而来的是测试自动化的要求有着显著的提高，这种种技术的发展蓬勃带来了一个必然的后果就是基于模型的软件测试技术越来越被广大程序员接受。

此类测试方法从上文的分类上来看属于针对于软件编写规范化的测试，最初主要适用于硬件方面的测试。

本文主要介绍几种主要的测试模型以及各自的适用范围，然后阐述了构造模型的必需信息以及测试用例的生成方式。

二、基于模型的软件测试和模型（一）基于模型的软件测试.首先应该要明确软件模型的概念，是指用抽象化的方式对软件行为和结构进行阐述，前者可以通过一系列的输入输出逻辑和数据流分析来表示，后者则是通过部署图、流程图等图形方式直观表述，基于模型的软件测试就是通过上述两种抽象化方式产生测试用例。

基于V AR的RAROC绩效分析文献综述传统基金风险绩效评价的指标主要有:标准差、贝塔系数,夏普比率,詹森比率等,但是上述传统指标存在不能区分上下行风险的等缺陷。

基于V AR模型的风险调整的绩效评估方法RAROC模型,是近年来随着V AR技术的不断发展而出现的新型基金绩效评估方法。

能够具体描述了单位资本损失所获得的收益,反映了风险资本的效率。

结合RAROC模型,对传统的绩效评价指标夏普指数和特瑞诺指数得到了修正。

标签：V AR;绩效分析;RAROC1 V AR的计算方法V AR是一种用概率描述投资组合价值变化的风险管理工具,它要求测算资产对市场因素的敏感性和资产收益率的概率分布。

基于对此的差异处理也就形成了参数法和非参数法两种不同的V AR模型。

参数法均假设收益率分布为随机、独立的正态分布,非参数法不对分布做任何假设。

本文探讨参数法中的Delta 正态法、蒙特卡罗模拟法和非参数法的拔靴法和历史数据法四种模型.1.1 Delta正态法(1)基本假设:历史数据变化直接对未来数据的变化构成影响;资产组合的单个头寸收益和组合收益均服从正态分布。

(2)在置信度为95%的条件下V AR表示为:V AR=-(μ-1.64δ)μ:投资组合收益率均值δ:投资组合收益率标准差。

若假定资产投资组合收益率服从标准正态分布的话,可简化为(3)计算步骤:第一步:用SPSS软件求收益率的均值及方差。

第二步:确定置信水平α值。

第三步:代入公式求出V AR值。

1.2 历史数据法历史数据法是用资产价值变动的历史时间序列的分布来计算V AR。

方法要点如下:(1)无需分布假设。

(2)计算公式历史V AR=历史收益率的1-α百分位数*资产头寸初始值α:置信概率水平(3)计算步骤。

第一步选择合适的收益率时间序列。

第二步对历史收益率按从小到大的原则排序。

第三步确定置信概率水平α。

第四步计算V AR。

1.3 拔靴法(Bootstrap Method)拔靴法是以历史数据为依据通过多次重复抽样进行模拟来计算V AR的非参数模型,其假设样本皆来自未知分配的独立样本,并赋予每个样本相同的机率,利用重复抽样的方式,估计出资产组合未来报酬的分布,并以此求算出风险值。

基于Transformer目标检测研究综述作者：尹航范文婷来源：《现代信息科技》2021年第07期摘要：目标检测是计算机视觉领域三大任务之一，同时也是计算机视觉领域内一个最基本和具有挑战性的热点课题，近一年来基于Transformer的目标检测算法研究引发热潮。

简述Transformer框架在目标检测领域的研究状况，介绍了其基本原理、常用数据集和常用评价方法，并用多种公共数据集对不同算法进行对比以分析其优缺点，在综述研究基础上，结合行业应用对基于Transformer的目标检测进行总结与展望。

关键词：目标检测;Transformer;计算机视觉;深度学习中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）07-0014-04A Summary of Research on Target Detection Based on TransformerYIN Hang，FAN Wenting（College of Information Science and Technology，Zhongkai University of Agriculture and Engineering，Guangzhou 510225，China）Abstract：Target detection is one of the three major tasks in the field of computer vision. At the same time，it is also a basic and challenging hot topic in the field of computer vision. In almost a year，the research of object detection algorithms based on Transformer has caused a boom. This paper sketches the research status of Transformer framework in the field of target detection，introduces it’s basic principle，common data sets and common evaluation methods，and compares different algorithms with several public data sets，so as to analyze their advantages and disadvantages. On the basis of summarizing the research，also combined the industry application，this paper summarizes and prospects of the object detection based on Transformer.Keywords：target detection;Transformer;computer vision;deep learning收稿日期：2021-02-26基金项目：广东省自然科学基金面上项目（2021A1515011605）0 引言目标检测是计算机视觉领域的核心任务，是实现目标跟踪、行为识别的基础，目前主流基于卷积神经网络的目标检测算法分为一阶段和两阶段类型。

【摘要】文章介绍了多层流模型(Multilevel Flow Models,MFM)建模方法,而后从可靠性定性分析、可靠性定量分析、软件可靠性分析三个方面介绍了基于MFM的可靠性分析方法的研究进展。

现有基于MFM的可靠性分析方法主要有两种思路:一类是直接研究开发基于MFM的可靠性分析算法;一类是通过研究MFM与其他可靠性分析模型的转化规则,借助其他可靠性分析软件开展分析工作。

MFM易于理解、建立和修改,可大幅减少分析人员的工作量,节省建模时间。

【关键词】多层流模型;可靠性分析;研究综述0引言多层流模型[1]（Multilevel Flow Models，MFM）是丹麦科技大学M.Lind教授于20世纪80年代提出的一种以目标为导向的系统功能性建模方法，可高度层次化、抽象化地表达系统构成，适合复杂系统建模。

MFM通过“部分”到“整体”，“手段”到“目的”两种途径将系统进行拆解，在不同的层次上实现对系统、部件及其行为的功能性描述，可体现系统及部件的设计意图和使用目的，易于理解，在缺乏详细系统资料的情况下也可完成建模并清晰描述系统设计的意图。

目前，MFM在不确定推理分析、故障诊断、报警分析、危险与可操作性分析、可靠性分析等方面等均有应用，本文将重点介绍MFM在可靠性分析方面的应用。

1MFM建模方法MFM运用特定的符号通过目标、功能以及关系来构建系统的模型[2，3]。

功能是物理部件的抽象化表达，物理部件是实现功能的载体，物理部件不会出现在MFM中。

MFM使用的基本元素如下：（1）目标：系统要实现的设计目的，分为子目标和主目标。

（2）功能：实现目标的途径或方法，是对物理部件的高度抽象，如图1所示。

源：向外提供物质、信息、能量的能力。

对应的物理部件如油箱、信号发生器、燃烧室等。

传输：物质、信息、能量从一处传输至另一处的能力。

对应的物理部件如管道、数据线、电源线等。

转化：对物质、信息、能量的转化能力。

对应的物理部件如压差式传感器、数模转换器等。

基于大模型的代码生成工具是近年来随着自然语言处理和深度学习技术的快速发展而兴起的一种新型代码生成技术。

这种工具使用大规模预训练语言模型，如GPT系列模型，通过微调和适配，实现对自然语言描述的代码自动生成。

一、工具介绍基于大模型的代码生成工具，其核心是一个经过大量文本数据训练的深度学习模型。

在训练过程中，模型通过学习大量的代码样本和自然语言描述，理解了代码的结构和语义信息。

当用户输入一段自然语言描述时，模型会根据描述内容，自动生成对应的代码。

二、功能特点基于大模型的代码生成工具具有以下功能特点：自动生成代码：用户只需输入自然语言描述，工具就能自动生成相应的代码，极大地提高了开发效率。

支持多种编程语言：工具能够适应多种编程语言的代码生成，包括但不限于Python、Java、C++等。

高度可定制：用户可以根据自己的需求对工具进行微调，使其更符合特定项目的需求。

易于使用：工具通常提供友好的用户界面和命令行接口，用户可以轻松上手。

三、应用场景基于大模型的代码生成工具在许多场景中都有应用价值，例如：快速原型开发：在产品或系统开发初期，需要快速搭建原型进行测试和验证，基于大模型的代码生成工具可以大大加快这一过程。

自动化代码生成：在某些重复性较高的编码任务中，如生成数据访问层代码、UI界面代码等，基于大模型的代码生成工具可以自动完成这些任务。

辅助编程教育：对于初学者来说，基于大模型的代码生成工具可以帮助他们快速理解编程概念，提高编程能力。

辅助开发人员：对于有经验的开发人员，基于大模型的代码生成工具可以帮助他们更快地编写代码，降低错误率。

四、发展前景随着深度学习技术的不断进步和应用的普及，基于大模型的代码生成工具有望在未来取得更大的发展。

具体表现在以下几个方面：模型性能提升：随着模型规模的扩大和训练方法的改进，基于大模型的代码生成工具将能够生成更高质量的代码。

应用领域拓展：随着技术的成熟，基于大模型的代码生成工具将拓展到更多的应用领域，如智能客服、智能问答等。

基于4P模型的国内外创造力研究综述摘要：文章根据创造力的4P模型对近半个世纪以来国内外的创造力研究进行梳理，针对现有研究分析当前的创造力研究存在的问题，指出未来应整合创造力多个方面进行研究，提升研究的效度。

关键词：4P模型；创造力；综合性研究创造力的研究开始于20世纪以前，但真正科学的创造力研究开始于Guilford担任美国心理协会主席期间对创造力研究的呼吁。

面对数以万计的创造力研究，本文采用Rhodes提出的创造力4P模型[1]进行论述。

4P模型将所有关于创造力的研究分为创造者（Person）、创造过程（Process）、创造成果（Product）和创造环境（Press）四个方面。

创造力概念界定创造力研究的领军人物Guilford关注的是发散思维，[2]他认为创造性思维是个体创造过程的具体表现，其核心是发散思维。

他利用因素分析把创造性思维分解为思维的独特性、流畅性、灵活性和精细性四个方面。

另一部分研究者对创造力的定义关注的是创造成果的特性，大多数都认为创造成果应包含新颖性和适宜性两大特征。

当然，综合考虑创造力的四个方面的定义也是存在的。

尽管不同学者对创造力的界定各不相同，但创造力成果的新颖性和适宜性是被大多数学者接受的，将创造力定义为一种包含多个维度的综合品质已经成为一种趋势。

所以，对创造力的研究要多方面、多维度地进行综合性的研究。

基于4P模型的创造力研究回顾1.创造者（1）创造力与动机实证研究表明内部动机对于创造力来说是十分重要的，但外部动机对创造力的影响仍然存在争议。

至今还未达到共识的原因有两个。

首先，不同的学者测量创造力的手段不同。

例如，认为外部动机有害的学者运用共感评价技术对创造力进行评价，是建立在评价者对创造力的内隐观念上的；而认为外部动机有利的学者则是运用建立在行为主义理论上的评价方法。

其次，对动机的分类过于概括。

现有的大多数研究都是将动机分为内部动机和外部动机，而新近发展起来的动机的自我决定理论（Self-Determined Theory）则根据自我决定的程度将动机分为外部动机、内摄调节动机、认同调节动机和内部动机，认为外部动机到内部动机是可以转化的，处于一个连续体上。

基于模型的OPC模型验证方法的优化的开题报告
一、研究背景
OPC（Optical Proximity Correction）是半导体工艺制造过程中的一种关键技术，其目的是通过设计规则的微调来避免图形的尺寸变化。

同时，OPC技术也能够提高芯片的成品率和可靠性。

随着芯片制造工艺的不断发展，OPC技术也不断地进行优化。

目前，基于模型的OPC方法已经成为制造精度高、稳定性好的技术标准。

然而，这些OPC模型在验证过程中可能存在一些缺陷，例如模型的准确性难以保证，不同算法之间的表现没有统一的标准等。

因此，在基于模型的OPC模型验证方面进行优化研究，可以提高OPC技术验证的准确性和可靠性，为芯片生产提供更好的保障。

二、研究目的
本研究旨在探究通过优化模型的OPC模型验证方法，提高芯片制造过程中的可信度、可靠性和稳定性。

三、研究内容
1. 综述OPC模型验证方法的研究现状及发展趋势，分析目前存在的问题和挑战；
2. 优化基于模型的OPC模型验证方法，提出针对模型验证中的问题的有效解决方案；
3. 验证优化方法的有效性和可行性，开发相应的验证软件工具；
4. 进行实验研究，通过对多种OPC算法的数据分析和对比，验证所提出的优化方法的优越性。

四、研究意义
本研究通过对OPC模型验证方法的优化，可以提高芯片制造过程的稳定性和可靠性，尤其是在提高芯片制造过程中的精度和降低成本方面，具有重要的意义。

同时，优化后的OPC模型验证方法可以为相关领域的研究提供重要的参考，为半导体工艺的 digital-twin 技术带来更大的趋势发展。