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代码自动生成及代码上下文分析研究综述 下载：56 浏览：358

李振1，2 《数据与科学》 2020年3期

摘要:
代码自动生成工具在生成源代码时,很大程度上依赖于上下文已编程的代码,具有丰富的上下文代码环境将有助于代码生成工具生成更加正确的源代码。为了证明代码自动生成工具生成代码的正确性,软件开发人员需要花费大量时间浏览和分析生成代码的上下文,以发现生成代码的语法信息是否正确,并理解上下文代码与生成代码的语义表达是否一致。建立生成代码上下文分析模型可以有效的抽象表达生成代码的语法和语义的相关信息,并有助于软件开发人员判断生成代码的质量和效率,且利于相关研究人员对生成代码度量研究。本文基于对代码自动生成、代码上下文信息提取和代码上下文关联关系三个方面的相关研究进行综述。对具体的理论和研究结果进行相应的梳理,最后对该领域问题进行总结。

武汉城区PM2.5、PM10质量浓度分布特征及其与气象因素的相关性分析 下载：259 浏览：2735

​王大鹏 《气候变化研究》 2021年8期

摘要:
利用气象数据、气溶胶浓度观测资料，对武汉地区2015~2016年PM2.5和PM10的日、月变化特征，及其与气象要素之间的相关关系进行了综合分析。研究表明，PM10和PM2.5浓度日变化呈现双峰型结构；同时季节变化特征显著，冬季＞春季＞秋季＞夏季。PM10和PM2.5与气象要素如温、压、湿、风有显著的相关关系，但这种关系存在大量的例外，就意味着仅用气象参数试图做出污染的阈值存在很大的风险。
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