- 程序分析工具：
- SLAM：微软的系统驱动验证器，用于软件质量分析，张昕在研究程序分析技术时可能会对其进行研究和借鉴。
- Astrée：空客的飞机控制器分析工具，在程序分析领域有成功应用，张昕可能会将其作为案例或参考对象，以启发自己的研究工作。
- Nichrome：张昕自己开发的针对程序分析领域的解算器，用于解决概率推理在求解最大后验概率估计上的效率问题。
- 编程语言相关软件：
- Visual C++ 6.0：这是一款经典的用于开发 Windows 应用程序的集成开发环境，在 C 语言和 C++ 语言的教学与开发中较为常用。张昕可能会使用它来进行相关编程语言的教学、示例代码编写或进行一些基础的程序开发实验。
- 其他编程语言环境：根据研究和教学需求，张昕还可能使用 Java、Python 等编程语言的开发环境。例如，在研究机器学习相关的程序分析时，Python 因其丰富的机器学习库和灵活的语法，可能会被用于实现一些算法和模型；而 Java 由于其广泛应用于大型软件系统开发，在研究程序分析技术在实际项目中的应用时，也可能会涉及到 Java 开发环境。
- 机器学习相关软件：
- TensorFlow：一个广泛使用的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型，如神经网络等。张昕在研究机器学习系统的程序分析和语言时，可能会使用 TensorFlow 来构建和实验相关的机器学习模型，以便对其进行分析和改进。
- PyTorch：另一个流行的机器学习框架，特别是在深度学习领域应用广泛。它提供了丰富的工具和库，方便研究人员进行模型开发和实验。张昕可能会根据具体的研究任务，选择 PyTorch 来进行相关的机器学习研究工作。
需要注意的是，以上软件只是根据张昕的研究领域和工作内容进行的推测，实际使用的软件可能会因具体的研究项目和个人偏好而有所不同。
