Mining DTA with SMT by Exploiting Simple Elementary Language and Timed Augmented Prefix Acceptor
本文针对从黑盒实时系统中提取时间行为的挑战,通过引入简单基本语言和定时增强前缀接受器,并利用SMT求解技术来生成与给定系统行为一致的确定性时间自动机。
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本文针对从黑盒实时系统中提取时间行为的挑战,通过引入简单基本语言和定时增强前缀接受器,并利用SMT求解技术来生成与给定系统行为一致的确定性时间自动机。
本文解决了非单调k-次模函数在拟阵和背包约束下的最大化问题,通过比例Top-2随机化框架突破了1/3的近似比障碍。
本文通过提出GameReplica框架,解决在黑盒条件下仅通过视觉观察和互动来复制游戏的问题,评估了编码代理的端到端游戏复制能力。
本文提出了一种无需已知网络架构即可恢复ReLU全连接神经网络架构和参数的猜测-确定框架,通过识别两种架构敏感痕迹实现。
本文提出Hieronym,一种基于生成式大语言模型的框架,通过整合多层次信息提高被剥离二进制文件函数重命名的准确性与可读性。
本文针对从黑盒实时系统中提取时间行为的挑战,通过引入简单基本语言和定时增强前缀接受器,并利用SMT求解技术来生成与给定系统行为一致的确定性时间自动机。
本文解决了非单调k-次模函数在拟阵和背包约束下的最大化问题,通过比例Top-2随机化框架突破了1/3的近似比障碍。
本文通过提出GameReplica框架,解决在黑盒条件下仅通过视觉观察和互动来复制游戏的问题,评估了编码代理的端到端游戏复制能力。
本文提出了一种无需已知网络架构即可恢复ReLU全连接神经网络架构和参数的猜测-确定框架,通过识别两种架构敏感痕迹实现。
本文提出Hieronym,一种基于生成式大语言模型的框架,通过整合多层次信息提高被剥离二进制文件函数重命名的准确性与可读性。