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最佳人气作品投票丨第三届应届硕士毕业生原型系统竞赛(决赛)

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为了鼓励和激发硕士同学围绕自身研究方向深入钻研技术,潜心开展系统研发,形成有价值的研究成果,学院针对2022年秋季学期的应届硕士毕业生举办原型系统竞赛,参赛作品为硕士学位论文内容所对应的系统实现。本次比赛吸引报名并提交作品共20位同学,经专家组初评,7位选手的作品入围决赛综评。决赛采用线上会议形式,将现场评选一二三等奖,并设置最佳人气奖。




决赛参赛作品介绍

(按决赛选手拼音)


【决赛选手1】

陈其才

【系统名称】

复杂交通场景的无人车定位系统

【系统介绍】

车辆高精度定位是自动驾驶一项基础性关键技术。论文设计的定位系统的输入包括车载相机、 惯性导航单元、雷达、GPS 信号接收器。为了保证算法的收敛速度,通过GPS和IMU 融合定位得到车辆的初始位姿;IMU实时测量车辆的运动状态来做航迹推算;将传感器的量测值和高精地图进行地图匹配,得到量测误差。容积卡尔曼滤波算法根据航迹推算和量测误差来计算卡尔曼增益,进而将多传感器信息进行融合,得到车辆位姿的最优估计。


【决赛选手2】

陈阳

【系统名称】

STELLA: 面向SGX软件的

隐私泄露风险检测系统

【系统介绍】

用户级程序可以使用借助 SGX 技术,将隐私数据和相关代码部署到 enclave 中以抵御特权级恶意软件的攻击。然而,SGX 软件开发者由于错误使用指针仍然可能导致将隐私泄露到 enclave 之外。原型系统STELLA首先定义了 SGX 软件中常见的五种指针误用导致隐私泄露的错误编码模式,然后实现了基于稀疏污点静态分析去检测这些模式。在实验部分,STELLA 对 49 个项目进行检 测,在其中 13 个项目中发现了 80 个之前未披露的相关漏洞。


【决赛选手3】

方睿钰

【系统名称】

NetBoost

【系统介绍】

在从IPv4转向IPv6的过渡过程中,ISP面临的最大问题是用户对于IPv6的需求缺失带来的流量损失。随着IPv4流量的飞速增长,ISP的运营成本不断上涨。为了解决上述问题,我们设计实现了NetBoost系统,利用双重翻译技术将IPv4的流量借由负载较轻的IPv6网络进行传输,从而减轻了IPv4链路中的负载,为端到端链接提供更高的吞吐率。NetBoost系统在CERNET2与复旦大学校园网中进行了实际的部署。我们对全球范围的服务器的测量显示,NetBoost相较于IPv4网络可有效优化用户体验。


【决赛选手4】

洪嘉晖

【系统名称】

基于GPU加速优化的

异构网络功能虚拟化系统

【系统介绍】

研究表明,CPU和GPU分别适用于不同类型的网络功能任务,针对不同的网络功能使用不同的硬件设备运行能够提升整个网络功能服务链的性能,但是异构服务链中不同设备内存间的数据同步问题会严重影响异构方案下的性能提升效果。本项目提出并实现了一种异构网络功能虚拟化系统RavenNet,以动态GPU数据共享、同步计划生成、自适应数据同步、单元-块数据包批处理等新策略,在保证系统正确性的前提下,可将吞吐量最大提升3.2倍,延迟最大减少58%。


【决赛选手5】

罗天涵

【系统名称】

PHPJoy

【系统介绍】

PHPJoy 是一个稳定高效,易于使用的PHP静态代码分析框架。它将PHP代码转化成生成代码属性图存储到图数据库中,并允许用户以接口调用形式来挖掘代码信息。

它包括如下核心特点:

– 鲁棒解析:PHPJoy 无需工作构建环境或完整代码,即可进行分析。

– 便捷查询:PHPJoy 提供了上百种接口调用,允许用户从不同代码层次完成静态分析任务。

– 高效验证:PHPJoy 分析框架内置了多种加速策略,允许用户对代码进行高效验证。

– 易于扩展:PHPJoy 生成的代码属性图以及调用接口允许用户自由扩展,从而完成自定义的分析内容。


【决赛选手6】

徐焕珺

【系统名称】

软件开发概念知识浏览系统

【系统介绍】

如今社会对软件的需求正逐渐增多,此时,开发人员能否高效地获取软件开发知识以及如何有效地完成软件开发任务成为软件开发需要关注的焦点。该系统聚焦于软件开发概念知识,基于构建完成的融合多源异构知识源的软件开发概念知识图谱来实现相应的功能,其中包含了多种知识浏览模块和形式,如知识百科、3D交互式知识图谱浏览 、 Stack Overflow 帖子导览等, 旨在提供给使用者更便捷、更多样以及更新颖地获取软件开发概念知识的途径。


【决赛选手7】

朱睿琪

【系统名称】

缺陷观察及标注平台

【系统介绍】

软件缺陷研究在软件工程领域占据了举足轻重的地位。在软件缺陷领域的相关研究中,需要从开源项目的版本控制系统中提取、重现和隔离真实的缺陷和对应的缺陷修复代码及特征。由于该过程操作难度大且对系统性能和资源的消耗很大,为便于观察缺陷、复现缺陷并核验缺陷修复,我在构建缺陷自动化挖掘方法的基础上搭建了缺陷观察及标注平台。平台实现了代码演化历史多版本代码对比、缺陷信息及缺陷挖掘过程可视化展示、缺陷修复推荐及人工标注等功能。


投票截止至12月29日15:30



– GSU · CS · FDU –

编辑:邵柏卿

审核:柏卿







文章转载自微信公众号:复旦计算机研究生会

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