基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

河北上苏庄建筑遗产分析和保护研究

从河北蔚县上苏庄形态空间布局入手,通过分别分析上苏庄建筑遗产分布,以及建筑风貌分类、重要空间节点分析、民居类型分析等进行村落整体真实性保护规划,从而在历史村落保护与更新过程中,在保留传统历史风貌与文化氛围的基础上,创造更加舒适的村落公共空间,构建融合村落历史和现代元素的活动与体验空间,让人和历史村落建立更多互动关系,从历史、当下和未来的时间序列中感受到人文与自然的螺旋式发展轨迹,保护村落的真实性,从而传递出场所特有的精神内涵而获得归属感以及认同感。     

基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。     

Z100节点采集系统主要辅助软件功能介绍及注意事项

近年来,随着勘探技术的发展,地震勘探正在从传统的有线仪器(以Sercel400系列为代表)向新型的无线采集仪器(以Fairfield公司节点仪器产品为代表)过渡。经过多年的野外勘探应用,Sercel400系列仪器的使用和维护已经积累大量的经验和操作技巧,而新型的节点仪器在这方面比较欠缺。本文作者以Fairfield公司Z100节点仪器系统为代表,介绍了实际生产中接触到的软件和功能,并对遇到的问题进行总结,给大家提供参考,使大家对其Z100有初步的了解。