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％.     

一种用于水声材料设计的动态参数测试方法

针对提高水声材料设计中动态参数输入精度的问题，提出了一种复杨氏模量及泊松比准确测试方法。对于复杨氏模量测试，通过将Williams-Landel-Ferry(WLF)方程引入到Havriliak-Negami(H-N)模型中，采用信赖域反射算法对未知参数进行拟合得到材料参数宽频域主曲线。对于泊松比测试，根据同一材料不同形状因子表观杨氏模量之比与泊松比存在唯一量化关系的特性，仅通过两种不同形状因子试样的准静态有限元模拟，获得表观杨氏模量比值与泊松比量化曲线。因此，根据橡胶样品表观杨氏模量测试结果，可以直接利用局部加权回归获得其泊松比。最后，将前述材料制成直径为55 mm、厚度为50 mm的声管样品，放置在水声管中进行吸声系数测试。同时，把橡胶的复杨氏模量和泊松比的测量结果输入到水-橡胶-水分层介质模型中进行吸声系数计算。结果表明两者吻合，验证了上述测试方法的正确性和有效性。     

掺钪AlN材料特性及HBAR器件性能研究

该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e₃₃增加、刚度 下降,导致Al₁-_xSc_xN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al₁-_xSc_xN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。     

有效调峰对自来水的重要性

深入浅出阐释智慧调峰泵站的基本组成与工作原理,论述有效调峰的基本内涵、实现方法及重要性,给出智慧调峰泵站的设计案例并指出其应用优势,就今后研究设计工作的重点内容给出建议。     

一种大型球铁飞轮冒口工艺改进

铸造车间生产的N330飞轮在加工Ф1025处M20螺栓孔时会出现一处或多处缩松缺陷,造成了该品种废品率的增加,为解决此缩松问题对飞轮进行了跟踪研究,分析并改进了飞轮的造型、冒口补缩和浇注工艺,通过试制验证了工艺改进的合理性。