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加快打造原始創(chuàng)新策源地，加快突破關(guān)鍵核心技術(shù)，努力搶占科技制高點，為把我國建設(shè)成為世界科技強(qiáng)國作出新的更大的貢獻(xiàn)。

——習(xí)近平總書記在致中國科學(xué)院建院70周年賀信中作出的“兩加快一努力”重要指示要求

面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場、面向國家重大需求、面向人民生命健康，率先實現(xiàn)科學(xué)技術(shù)跨越發(fā)展，率先建成國家創(chuàng)新人才高地，率先建成國家高水平科技智庫，率先建設(shè)國際一流科研機(jī)構(gòu)。

——中國科學(xué)院辦院方針

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軟件所博士生劉哲斬獲ACM國際學(xué)生研究競賽研究生組全球總決賽冠軍

2023-06-12 軟件研究所

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ACM Student Research Competition (SRC) 是由ACM舉辦的全球性學(xué)生研究競賽，分初賽和決賽兩個階段。2023年，共有來自世界各地的249名計算機(jī)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生參賽。大賽首先在19個不同領(lǐng)域的ACM頂級國際會議（CCF-A）上選出會議的SRC冠軍，然后這19個會議冠軍參與全球總決賽的角逐。劉哲在第44屆IEEE/ACM軟件工程國際會議（ICSE 2022）獲得會議冠軍，并于今年4月參加全球總決賽，參賽學(xué)生分別來自麻省理工、康奈爾大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、多倫多大學(xué)等國際知名高校及科研院所。經(jīng)過激烈的角逐，劉哲在這個具有國際影響力的學(xué)術(shù)競賽中脫穎而出，最終奪得研究生組冠軍。

劉哲的參賽內(nèi)容是應(yīng)用程序圖形用戶界面顯示缺陷自動檢測與修復(fù)方法。圖形用戶界面是連接應(yīng)用程序與用戶之間的可視化橋梁，然而復(fù)雜的圖形用戶界面設(shè)計也給界面正確的顯示帶來了巨大挑戰(zhàn)。不同型號和分辨率的移動設(shè)備也導(dǎo)致界面顯示缺陷頻發(fā)，修復(fù)這些缺陷需要較高的人力成本。

為此，劉哲設(shè)計了一種應(yīng)用程序圖形用戶界面顯示缺陷自動檢測與修復(fù)方法。該方法采用基于計算機(jī)視覺技術(shù)對應(yīng)用程序進(jìn)行缺陷檢測，并融合群智缺陷修復(fù)模式進(jìn)行缺陷自動化修復(fù)。該方法檢測精度為0.87，定位精度為0.85，修復(fù)精度為0.91。共檢測出311個全新的用戶界面缺陷，包含273個流行app。截至目前，針對開源的app共修復(fù)了121個缺陷，并在Github上提交了相應(yīng)的缺陷修復(fù)補(bǔ)丁，其中92個被開發(fā)人員接受并整合到項目源碼中，獲得開發(fā)人員好評。

6月7日，國際計算機(jī)學(xué)會ACM發(fā)布2023年度學(xué)生科研競賽Student Research Competition (SRC)全球總決賽結(jié)果，中國科學(xué)院軟件研究所博士生劉哲榮獲研究生組全球總決賽冠軍，這也是中國大陸高校博士生首次獲得該榮譽(yù)。劉哲的導(dǎo)師是軟件所互聯(lián)網(wǎng)軟件技術(shù)實驗室研究員王青。ACM Student Research Competition (SRC) 是由ACM舉辦的全球性學(xué)生研究競賽，分初賽和決賽兩個階段。2023年，共有來自世界各地的249名計算機(jī)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生參賽。大賽首先在19個不同領(lǐng)域的ACM頂級國際會議（CCF-A）上選出會議的SRC冠軍，然后這19個會議冠軍參與全球總決賽的角逐。劉哲在第44屆IEEE/ACM軟件工程國際會議（ICSE 2022）獲得會議冠軍，并于今年4月參加全球總決賽，參賽學(xué)生分別來自麻省理工、康奈爾大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、多倫多大學(xué)等國際知名高校及科研院所。經(jīng)過激烈的角逐，劉哲在這個具有國際影響力的學(xué)術(shù)競賽中脫穎而出，最終奪得研究生組冠軍。劉哲的參賽內(nèi)容是應(yīng)用程序圖形用戶界面顯示缺陷自動檢測與修復(fù)方法。圖形用戶界面是連接應(yīng)用程序與用戶之間的可視化橋梁，然而復(fù)雜的圖形用戶界面設(shè)計也給界面正確的顯示帶來了巨大挑戰(zhàn)。不同型號和分辨率的移動設(shè)備也導(dǎo)致界面顯示缺陷頻發(fā)，修復(fù)這些缺陷需要較高的人力成本。為此，劉哲設(shè)計了一種應(yīng)用程序圖形用戶界面顯示缺陷自動檢測與修復(fù)方法。該方法采用基于計算機(jī)視覺技術(shù)對應(yīng)用程序進(jìn)行缺陷檢測，并融合群智缺陷修復(fù)模式進(jìn)行缺陷自動化修復(fù)。該方法檢測精度為0.87，定位精度為0.85，修復(fù)精度為0.91。共檢測出311個全新的用戶界面缺陷，包含273個流行app。截至目前，針對開源的app共修復(fù)了121個缺陷，并在Github上提交了相應(yīng)的缺陷修復(fù)補(bǔ)丁，其中92個被開發(fā)人員接受并整合到項目源碼中，獲得開發(fā)人員好評。

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