证明软件产品自有的法律依据有哪些
1、认定软件侵权行为,直接、有效的判断标准是:实质性相似加接触。
实践中判定两个软件作品“实质性相似”的准则是:被指控的计算机程序是否极其类似于原告的软件产品。
计算机软件程序的“实质性相似”有两类:(1)文字成分的相似,它以程序代码中引用的百分比为依据进行判断;(2)非文字成分的相似,强调应该以整体上的相似作为确认两个软件之间实质上相似的依据。
所谓整体上的相似是指两个软件产品在程序的组织结构、处理流程、采用的数据结构、产生的输出方式、所要求的输入形式等方面的相似。
计算机软件的程序有许多特征,这些特征已被用来鉴别两个程序之间是否相似,包括:1、 两个程序产生的输出是否相类似;2、 两个程序接受的输入是否相类似;3、 两个程序的数据结构是否相类似;4、 两个程序逻辑流程是否相类似。
在计算机软件侵权案的专家鉴定和技术对比工作中,上述的每一个特征都成为鉴定人员进一步详细分析两个计算机程序的表现形式是否一致的关键对比点,而鉴定人员正是通过这些关键点的对比得出供法官参考的鉴定结论。
如果这些特征均不存在相似性,实际上也就不存在侵权行为的可能性。
2、证明软件侵权的另一个重要因素就是接触。
所谓“接触”是指原告的软件产品已公开销售,或者被告主要的软件开发人员曾在原告处工作过,或者原、被告之间曾有过合作关系等,这些通常可以证明被告曾有机会接触原告软件产品的核心内容,从而使得被告软件的开发工作有“借鉴”原告软件核心内容的嫌疑。
测试能证明软件没有任何缺陷么
原则1——测试显示缺陷的存在,但不能证明系统不存在缺陷。
测试可以减少软件中存在未被发现缺陷的可能性,但即使测试没有发现任何缺陷,也不能证明软件或系统是完全正确的。
2)原则2——穷尽测试是不可能的。
由于有太多的输入组合、有太多的路径,而且时间是有限的,无法做到完全的测试(100%测试覆盖率)。
通过运用风险分析和不同系统功能的测试优先级,来确定测试的关注点,从而替代穷尽测试。
3)原则3——测试尽早介入。
软件项目一启动,软件测试就应开始,也就是从项目启动的第一天开始,测试人员就应参与项目的各种活动和开展对应的测试活动。
测试工作进行得越早,软件开发的劣质成本就越低,并能更好地保证软件质量。
例如,在代码完成之前,可以进行各种静态测试,主导或积极参与需求文档、产品规格说明书等的评审,将问题消灭在萌芽阶段。
4)原则4——缺陷集群性。
版本发布前进行测试所发现的大部分缺陷和软件运行失效是由于少数软件模块引起的。
一段程序中发现的错误数越多,意味着这段程序的质量越不好。
错误集中发生的现象,可能和程序员的编程水平、经验和习惯有很大的关系,也可能是程序员在写代码时情绪不够好或不在状态等。
如果在同样的测试效率和测试能力的条件下,缺陷发现得越多,漏掉的缺陷就越多。
这也就是著名的Myers 反直觉原则:在测试中发现缺陷多的地方,会有更多的缺陷没被发现。
假定测试能力不变,通过测试会发现产品中90%的缺陷。
如果在模块A 发现了180 个缺陷,在模块B 发现了45 个缺陷,意味着模块A 还有20 个缺陷没被发现,而模块B 只有5个缺陷未被发现。
所以,对发现错误较多的程序段,应进行更深入的测试。
为什么不能证明一个软件是完全正确的
一般地,几何定理机器证明问题可以分成下面两个主要步骤:第一步,用解析几何方法建立坐标系设未知量,将条件表示成所设未知量的多项式方程组G1,将求证表示成多项式方程组G2.(几何的代数化与坐标化) 第二步,用一定算法(如吴方法)判断G2是否可以由G1推出。
(代数讨论的机械化) 我们也分这两步来介绍。
第一步只要看一个简单的例子:射影定理的代数化 求证:直角三角形斜边上的高是斜边两线段的比例中项。
建立坐标系、设未知量如:l 条件代数化:1. AD垂直于BC,斜率互为负倒数,整理得:h1(u1, u2, x1, x2) = x1u1–x2u2 = 02. D在BC所在直线上,整理得:h2(u1, u2, x1, x2) = x1u2–x2u1–u1u2 = 0 条件是四元二次多项式方程组 l 求证代数化:|AD|2 = |CD|·|BD|, 整理得:g1(u1, u2, x1, x2) = 结论G2: g1(u1, u2, x1, x2) = 0 第二步也就是机械化的核心步骤:判断G2是否可以由G1推出。
这样的问题就我们目前所学实在无能为力,甚至说清“推出”二字也很难。
比较明显地我们说可以推出x2–y2–4 = 0还可以推出x = 0等,但是对多元高次的多项式方程组我们就必须借助高等的数学工具和计算机算法来帮忙了。
一种可行的算法是借助前面提过的Grobner基的性质,用计算机去求由多项式组{hi}和g生成的一种代数结构的Grobner基(一组多项式),看这组基中是否包含数字1来判断是否可以推出结论g = 0. 吴方法同样是由{hi}构造一组多项式,称为广义特征列。
判断g = 0对广义特征列的拟除余式是否为0,就知道求证是否成立了。
上述算法很难理解,事实上多项式方程组求解的问题非常困难,对这个问题的探索理论上引发了代数几何学的建立。
我们试着用简单的语言对上面的方法作一点解说:(解释原理,数学上不一定精确) 要证多项式方程g = 0由多项式方程组{hi = 0}推出,就是要证:g = c1h1 + c2h2 +…+ cnhn, 其中{ci}是和g, {hi}含有相同变元的多项式组。
一种朴素的想法是g关于{hi}做除法:用h1去除g, 再用h2去除余式m1, 再用h3去除余式m2……只要最后hn除余式mn-1为0即可。
但是由射影定理的例子可见g关于{hi}实行这样的除法是行不通的。
于是我们想办法转化:Grobner基与广义特征列都是多项式组{pi},使得所有写成d1p1 + d2p2 +…+ dmpm形式的多项式的0点集合就是所有c1h1 + c2h2 +…+ cnhn形式多项式的0点集合(这个集合是令多项式为0的各变元取值的集合,几何上称仿射簇,可以理解为保证多项式方程组同解)。
于是问题转化成证明g = d1p1 + d2p2 +…+ dmpm,由于Grobner基与广义特征列具有很好的代数性质,两种算法都可以采用类似多项式除法的办法进行验证。
Gr?bner基方法中考虑g模{pi}约化的范式(类似于前述多项式除法的最终余式),范式为0说明g = 0 可由{pi = 0}推出,定理得证。
吴方法中考虑g关于{pi}拟除的余式Rem(g, {pi}), 余式为0定理得证。
需要指出的是求Grobner基与广义特征列的过程同时也是多项式方程组消元的过程,比证明g = 0用途更广泛的是这两种方法同时给出了求解多项式方程组的有效算法(即使不能求出每个未知量,至少可以保证同解地消掉其中的一部分变元,因而也可用于多参数方程组消参),宏观上这类似前面正文讨论的消元法,因此吴方法也被称为吴消元法。
同时吴文俊先生大力倡导数学机械化的应用,如应用于线性控制系统、机构综合设计、平面星体运行的中心构形、化学反应方程的平衡、代数曲面的光滑拼接、从开普勒定律自动惟出牛顿定律、全局优化求解等等。
在他的指导和带动下,数学机械化方法还在一些交叉研究领域获得初步应用,如理论物理、计算机科学、信息科学、自动推理、工程几何、机械机构学等等。
数学机械化研究正不断开拓更多的应用领域。
关于几何定理的机器证明最后再谈两点,其一文中介绍的Grobner基方法由于在求基的过程中引入大量中间多项式,又可能出现复杂的有理系数,该算法会占用大量的处理时间和存储空间在定理证明中效率远不如吴方法高。
二者效率详细对比和大量机证实验可参见http://zhwzh.bj4hs.edu.cn/paper/main.html. 最后一点引用吴文俊先生的话总结数学机械化的实质:“把质的困难转化为量的复杂。
” 这不也是算法思想的实质吗?
有没有用工作证明可以贷款的软件啊
申请贷款时,银行除了要求借款人提供身份证、银行流水等,还需要提供工作证明,通常,工作单位都可以为员工开具工作证明,但也存在特殊情况的公司,因不想承担责任而不予开具工作证明,那么没有工作证明还能申请贷款吗?若你碰到这样的情况,能提供所在单位发的工作牌或盖有公章的劳动合同等相关工作证明,代替单位开具的工作证明,目前许多贷款机构对此也是表示认可的。
当然,工作证明并非申请贷款的唯一材料,除此之外借钱方还需提供有效身份证实、居住证实、婚姻证实、收入证实等材料,若你名下有房产、车产、基金、股票……也能提供相关证实,进而提供获贷记录。
一些工资以现金形式发放的借钱方也担心不能提供银行代发工资流水无法办理贷款,其实这类人群能提供自存流水申请贷款。
也就是说,在每月相对固定的时间内,向同一账户存入固定金额,这样持续六个月再将该流水打印出来。
所以,申请贷款所要提交的资料并非那么死板,只要借款人能够充分证明自己有足够的还款能力且有固定工作,收入稳定,并且个人征信情况良好,一般申请贷款都不会很难。