Phân tích chương trình máy tính sử dụng mạng nơron học sâu

Các nhiệm vụ khác

Phát triển mô hình kinh tế tuần hoàn và khởi nghiệp trong thanh niên
Nghiên cứu chính sách giải pháp và xây dựng mô hình liên kết vùng tiểu vùng trong phát triển du lịch ở vùng Tây Bắc
Nghiên cứu thiết kế chế tạo bộ điều khiển tự động tốc độ băng tải theo tải thực tế tại các dây chuyền tuyển và nhà máy tuyển
Ứng dụng những vi sinh vật có ích thành phân vi sinh học bón cho cây khóm trồng trong tỉnh Tiền Giang
Nghiên cứu chế tạo hệ thống vi lưu ứng dụng trong nhận biết virut gây bệnh
Nghiên cứu mối hại cây công nghiệp (cao su ca phê) và công trình thuỷ lợi ở các tỉnh Tây Nguyên-Thành phần loài mối hại các đập ở các tỉnh Tây Nguyên
Nghiên cứu hiệu quả cách chấn và đề xuất giải pháp ứng dụng gối cách chấn đàn hồi cốt sợi FREI (fiber reinforced elastomeric isolator) áp dụng cho công trình dân dụng thấp tầng chịu tải trọng động đất ở Việt Nam
Điều tra thực trạng các di sản văn hóa phi vật thể Việt Nam được UNESCO vinh danh
Sưu tầm tuyển chọn duy trì và phát triển nguồn giống cây ăn quả quý hiếm và ứng dụng công nghệ ghép chồi để cải tạo nhân giống cây ăn quả nhằm rải vụ thu hoạch và nâng cao hiệu quả kinh tế vườn
Vận dụng phương pháp toán bảo hiểm lập cân đối thu - chi bảo hiểm xã hội

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 24,441,438

Kết quả thực hiện nhiệm vụ

MS đề tài

102.05-2018.306

Số đăng ký KQ

2022-66-1311/NS-KQNC

Tên nhiệm vụ

Phân tích chương trình máy tính sử dụng mạng nơron học sâu

Tổ chức chủ trì

Học viện Kỹ thuật Quân sự

Cơ quan chủ quản

Bộ Quốc phòng

Cấp quản lý nhiệm vụ

Quốc gia

Thuộc chương trình

Chủ nhiệm nhiệm vụ

TS. Phan Việt Anh⁽¹⁾

Cán bộ phối hợp

TS. Nguyễn Quốc Khánh, TS. Nguyễn Việt Hùng⁽²⁾, ThS. Vũ Văn Trường, KS. Nguyễn Văn Quân, KS. Nguyễn Văn Cường

Lĩnh vực nghiên cứu

Tự động hóa (CAD/CAM, v.v..) và các hệ thống điều khiển, giám sát, công nghệ điều khiển số bằng máy tính (CNC), …

Thời gian bắt đầu

01/04/2019

Thời gian kết thúc

01/04/2021

Năm viết báo cáo

2022

Nơi viết báo cáo

Hà Nội

667 (triệu đồng)

Số trang

80 tr. + phụ lục

Tóm tắt

Nghiên cứu các cách biểu diễn giàu thông tin cho chương trình; Phát triển các mạng nơron học sâu để khám phá đặc trưng chương trình từ biểu diễn dữ liệu; Kết hợp các phương pháp học máy để nâng cao hiệu quả; Nghiên cứu tích hợp triển khai hệ thống trong thực tế. Làm rõ nội dung, yêu cầu một số bài toán liên quan đến phân tích ngữ nghĩa phần mềm: dự đoán lỗi logic, phân tích mã độc. Tập trung vào tìm hiểu các ưu điểm và hạn chế của phương pháp hiện tại. Đặc biệt phát hiện các vấn đề mà các phương pháp này chưa giải quyết hoặc chưa giải quyết được. Từ đó làm cơ sở để đề xuất các giải pháp mới hoặc nâng cao độ chính xác. Kết hợp, tận dụng lợi thế của các kiểu dữ liệu khác nhau nhằm làm giàu dữ liệu. Kết hợp các phương pháp và mô hình học máy khác nhau như ensemble learning, transfer learning để khắc phục các trường hợp thiếu hụt dữ liệu hoặc tận dụng dữ liệu giữa các bài toán.

Từ khoá

Mạng nơron học sâu, Máy tính, Dữ liệu, Mô hình học, Phần mềm

Nơi lưu trữ

24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội

Ký hiệu kho

21541