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【2h】

Alive-Infer: data-driven precondition inference for peephole optimizations in LLVM

机译：Alive-推断：LLVM中Peephole优化的数据驱动前提推理

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David Menendez; Santosh Nagarakatte;
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年度 2017
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1. Data-Driven Precondition Inference with Learned Features [J] . Padhi Saswat, Sharma Rahul, Millstein Todd ACM SIGPLAN Notices: A Monthly Publication of the Special Interest Group on Programming Languages . 2016,第6期

机译：具有学习功能的数据驱动前提推理
2. A concise peephole model based transfer learning method for small sample temporal feature-based data-driven quality analysis [J] . Luo Wentao, Zhang Jianfu, Feng Pingfa, Knowledge-Based Systems . 2020,第May11期

机译：基于小型样本时间特征的数据驱动质量分析的基于简明的窥视孔模型
3. Practical Verification of Peephole Optimizations with Alive [J] . Lopes Nuno P., Menendez David, Nagarakatte Santosh, Communications of the ACM . 2018,第2期

机译：活着的窥孔优化的实践验证
4. Alive-FP: Automated Verification of Floating Point Based Peephole Optimizations in LLVM [C] . David Menendez, Santosh Nagarakatte, Aarti Gupta International symposium on static analysis . 2016

机译：Alive-FP：LLVM中基于浮点的窥孔优化的自动验证
5. Practical Formal Techniques and Tools for Developing LLVM's Peephole Optimizations [D] . Menendez, David. 2018

机译：开发LLVM的窥孔优化的实用形式技术和工具
6. Data-driven inference for stationary jump-diffusion processes with application to membrane voltage fluctuations in pyramidal neurons [O] . Alexandre Melanson, André Longtin 2019

机译：静态跳跃扩散过程的数据驱动推理及其在锥体神经元膜电压波动中的应用
7. Alive-Infer: data-driven precondition inference for peephole optimizations in LLVM [O] . David Menendez, Santosh Nagarakatte 2017

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