开源社区拉取请求与问题的链接建立方法
蒋竞, 季陈虹, 苗萌, 张莉
中国科学: 信息科学, 2025, 55(3): 559-581
摘要 在开源社区GitHub,开发者通过提交拉取请求向开源项目贡献代码.一些拉取请求可能与用户发布的问题存在链接关系,表明该拉取请求希望解决这些问题.维护拉取请求和问题之间的链接关系可以增强项目的可追溯性.然而,目前链接关系由用户人工建立.由于拉取请求和问题数量太多,人工建立链接不仅耗时费力,还可能存在遗漏.针对上述问题,本文提出一种链接建立方法 LinkFinder,通过模板过滤减少正文模板内容高度同质化的影响,从拉取请求和问题中提取语义特征和统计特征,使用深度神经网络构建匹配度计算拉取请求和问题的匹配度,得到链接问题推荐列表.本文从5个开源项目中收集了25411条链接.实验结果表明, LinkFinder的MAP达到0.434~0.774, MRR达到0.436~0.774, Top-1精确率达到0.344~0.702, Top-1召回率达到0.333~0.698, Top-1 F1分数达到0.338~0.700;相比对比方法 T-BERT, LinkFinder的MAP提升了9.01%~186.63%, MRR提升了8.86%~183.50%, Top-1精确率提升了20.21%~388.54%, Top-1召回率提升了20.34%~386.52%, Top-1F1分数提升了20.27%~389.13%.为了分析链接的价值,本文设计基于链接问题参与度的评审人推荐方法.实验结果表明,相比对比方法 RevFinder,引入候选评审人对链接问题的参与度排序对4个项目的MAP提升幅度达到3.11%~41.20%, MRR提升幅度达到2.45%~49.26%.
关键词 GitHub; 拉取请求; 问题; 链接建立; 评审人推荐; pull request; issue; link establishment; reviewer recommendation
Jing JIANG, Chenhong JI, Meng MIAO, et al. A link establishment method between pull requests and issues in open source community. Sci Sin Inform, 2025, 55(3): 559-581, doi: 10.1360/SSI-2023-0301
泛在操作系统理论、技术与开源生态构建专题
BrickOS: 面向异构硬件资源的积木式内核
古金宇, 李浩, 夏虞斌, 管海兵, 丁佐华, 赵永望, 陈海波
中国科学: 信息科学, 2024, 54(3): 491-513
摘要 人机物融合的新兴领域需要新型操作系统内核以支持泛在计算,对下管控海量异构硬件,对上服务动态多变应用场景.本文提出一种积木式内核架构BrickOS,可以根据使用场景灵活选择要加入内核的系统组件,同时可以选择将系统组件运行在用户态以提供较好的安全性,或者运行在共享地址空间的内核态中以提升性能.为了保障运行在相同地址空间中的系统组件的安全性, BrickOS为底层硬件的内存保护机制提供了统一的抽象,并将其用于单地址空间的内存隔离.测试结果表明BrickOS可以根据不同场景生成定制化内核,并拥有较低的进程间通信(inter-process call, IPC)开销,整体性能良好.
关键词 操作系统内核; 组件编排; 进程间通信; 内存隔离; operating system kernel; components arrangement; inter-process communication; memory isolation
Jinyu GU, Hao LI, Yubin XIA, et al. BrickOS: specialized kernels for heterogeneous hardware resources. Sci Sin Inform, 2024, 54(3): 491-513, doi: 10.1360/SSI-2022-0413
泛在操作系统理论、技术与开源生态构建专题
面向泛在操作系统的结构化存储
范晓鹏, 阎松, 翁楚良
中国科学: 信息科学, 2024, 54(3): 461-490
摘要 人机物融合泛在计算的新场景和新模式,需要新型的操作系统,即泛在操作系统.存储管理作为泛在操作系统的一项核心功能,设计轻量化、高性能和动态可适配的存储系统是推进泛在操作系统发展的必要举措.然而,对于“端(终端设备)–边(边缘端)–云(云端)”泛在场景中普遍存在的结构化数据,传统存储解决方案存在I/O放大严重、系统体量过大和软件栈冗余等问题,难以满足泛在应用的需求.为此,本文从系统全栈的角度进行原创性探索,提出原生表存储系统.本文首先回顾了计算机系统的发展历史;之后分析泛在计算时代的新需求,总结出泛在操作系统的基本形态,并介绍最新研究成果;然后剖析了现有结构化存储方案在“端–边–云”场景下面临的挑战;进一步提出面向泛在操作系统的原生表存储系统,并从端侧和边/云侧两个场景深入分析其架构优势.最后,总结全文并展望未来发展趋势.
关键词 泛在计算; 泛在操作系统; 原生表存储; 软件栈; 端-边-云; ubiquitous computing; ubiquitous operating system; native table storage; software stack; end-edge-cloud
Xiaopeng FAN, Song YAN, Chuliang WENG. Structured storage for ubiquitous operating systems. Sci Sin Inform, 2024, 54(3): 461-490, doi: 10.1360/SSI-2022-0415
泛在操作系统理论、技术与开源生态构建专题
我国巨型星座操作系统发展研究
于登云, 李宗凌, 宋桂萍, 汪路元
中国科学: 信息科学, 2024, 54(3): 449-460
摘要 巨型星座是未来天基系统的一个重要发展方向.本文基于巨型星座核心共性需求以及对桌面、物联网、车联网、卫星等典型应用场景操作系统发展历程的研判,分析了应用场景需求与操作系统间的演化规律,提出了我国发展完全自主可控星云操作系统的构想和技术途径,包括架构定义、硬件载体、内核设计、安全可信,以及生态建设等方面,以满足巨型星座复杂应用场景的需求.
关键词 巨型星座; 星云操作系统; 共性需求; 应用场景; 发展思路; mega-constellation; China satellite cloud operating system; common requirements; application scenario; development research
Dengyun YU, Zongling LI, Guiping SONG, et al. Development research of operating system for mega-constellation in China. Sci Sin Inform, 2024, 54(3): 449-460, doi: 10.1360/SSI-2022-0426
国防科技大学建校70周年专题
群智范式: 软件开发范式的新变革
王怀民, 余跃, 王涛, 丁博
中国科学: 信息科学, 2023, 53(8): 1490-1502
摘要 软件开发作为人类当代独特的智力活动,经历了从作坊式的个体创作到工业化群体大生产,再由工业化群体大生产回归大规模群体创作的历史转变,产生了工程范式与开源范式两次变革.工程范式聚焦线性的确定性问题的软件开发,几乎放弃对不确定性问题的关注.开源范式全面拥抱不确定性,但对结果不做确定性承诺.本文面向软件定义一切的新时代,系统总结两次软件开发范式变革的核心规律,结合我们长期的研究与实践,提出软件开发群智范式,采用“群体智能”为本源的科学观、“宏观演化、微观求精”的核心理念,以及“两个联接、一个转化”的方法论,重新认识软件开发活动,为人机物三元共融的群智软件开发提供指导.
关键词 软件开发; 范式变革; 工程范式; 开源范式; 群智范式; software development; paradigm shifting; engineering paradigm; open source paradigm; crowd intelligence paradigm;
Huaimin WANG, Yue YU, Tao WANG, et al. Crowd intelligence paradigm: a new paradigm shift in software development. Sci Sin Inform, 2023, 53(8): 1490-1502, doi: 10.1360/SSI-2023-0064
AdvSce:面向自动驾驶系统的安全关键场景生成工具
李昌文, 晏荣杰, 张健
中国科学: 信息科学, 2023, 53(4): 815-820
摘要 AdvSce是一个面向自动驾驶系统的安全关键场景生成工具,能够在给定初始场景的基础上,以添加额外交通参与者的方式,生成挑战自动驾驶系统控制车辆(主车)安全性的扰动场景,用于自动驾驶系统的仿真测试.不同于既往研究中,首先确定场景参数空间,再使用黑盒优化算法生成安全关键场景的工具或方法, AdvSce可以基于对主车行为的分析,在场景生成过程中动态地构造能够挑战主车安全性的场景参数空间,从而实现高度自动化且高效的安全关键场景生成.我们使用AdvSce在LGSVL仿真器中生成了面向Apollo 7.0自动驾驶系统的测试场景.结果表明,相比现有的安全关键场景生成工具, AdvSce具有更高的安全问题场景生成效率.
关键词 自动驾驶系统; 仿真测试; 安全关键场景生成; 基于搜索的优化; 行为序列提取; autonomous driving system; simulation-based testing; safety-critical scenario generation; searchbased optimization; behavioral sequence extraction;
Changwen LI, Rongjie YAN, Jian ZHANG. AdvSce: safety critical scenario generation for testing autonomous driving systems. Sci Sin Inform, 2023, 53(4): 815-820, doi: 10.1360/SSI-2022-0317