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龙图腾网恭喜复旦大学;上海新氦类脑智能科技有限公司申请的专利一种面向虚拟化的基于规则学习的二进制翻译方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113885883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010625228.5，技术领域涉及：G06F8/52；该发明授权一种面向虚拟化的基于规则学习的二进制翻译方法是由张为华;梁龙飞;蒋金虎设计研发完成，并于2020-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向虚拟化的基于规则学习的二进制翻译方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种一种面向虚拟化的基于规则学习的二进制翻译方法。本发明属于系统虚拟化领域，具体通过对翻译学习模型完成基于待翻译代码和目标代码的预先翻译训练，进一步地，可以用于自动获取翻译规则、加速动态二进制翻译系统速度。本发明提出一种面向虚拟化的基于规则学习的二进制翻译方法。通过自动学习过程为翻译规则添加约束条件的，并在动态翻译过程中通过轻量级的验证保证有约束条件的翻译方法正确使用。本发明相较于传统的动态二进制翻译工具减轻了开发人员的工作负担，并有效的提高了性能。同时相较于原始的基于学习的动态二进制翻译方法提高了学习的效率和实际翻译的性能。

本发明授权一种面向虚拟化的基于规则学习的二进制翻译方法在权利要求书中公布了：1.一种面向虚拟化的基于规则学习的二进制翻译方法，用于将源代码基于一种编译方式生成的待翻译代码翻译成基于另一种编译方式生成的目标代码，其特征在于，包括：数据准备步骤，获取需要翻译的多行二进制的所述待翻译代码；代码翻译步骤，将所述待翻译代码输入到预先完成翻译训练的翻译学习模型，该翻译学习模型通过最终翻译规则获得与所述待翻译代码对应的所述目标代码；其中，对所述翻译学习模型进行的所述翻译训练的具体步骤包括：构建训练用数据集步骤，所述翻译学习模型将基于同一段多行源代码且由两种不同编译方式对该源代码分别编译获得的训练用待翻译代码和训练用目标代码作为训练用数据集；构建范围步骤，基于预定的源代码行数规则将所述多行源代码依序分为多个部分，并基于每个部分中的所述源代码与所述训练用待翻译代码和所述训练用目标代码的对应关系将所述训练用数据集划分为相应的多个待处理范围；当前状态获取步骤，将所述多个待处理范围中的第一个待处理范围作为当前范围，以及对所述当前范围内的二进制代码通过二进制指令解析获取当前翻译规则；中间状态设定步骤，将所述当前范围设定为中间范围，并将当前规则设定为中间规则；状态更新步骤，依序从多个所述待处理范围中获得所述中间范围后的一个所述待处理范围作为新的当前范围，并在新的所述当前范围内的所述二进制代码通过所述二进制指令解析获取新的所述当前翻译规则；规则判断步骤，进入所述中间状态设定步骤直至所述当前翻译规则与暂存翻译规则的相似度达到预设的预值；翻译规则执行步骤，将当前规则作为翻译规则，并运用所述翻译规则对所述数据集中的所述训练用待翻译代码进行逐行翻译得到待验证目标代码；训练完成判断步骤，判断每一行所述待验证目标代码与对应的所述训练用目标代码完全一致，则将所述翻译规则作为所述翻译学习模型的最终翻译规则，并将该翻译学习模型作为所述完成预设的翻译学习模型输出。

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