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％.     

基于机器视觉的轮胎表面缺陷检测系统的研究与应用

在传统的轮胎表面缺陷依靠人工检测,存在劳动强度高、受人的主观影响大以及效率低下的问题。针对这一现象,研究了一种基于机器视觉的轮胎表面缺陷3D检测系统。该系统依靠机器视觉系统获取检测轮胎的表面图像,然后创建3D模型、判定缺陷类型,最终实现实时自动预警,为轮胎生产商提供一种自动化检测方案。系统集成了先进的技术、软件和工具,配套的信息管控系统可以对轮胎型号和生产数据进行采集、存储、分析,以便在生产过程中实现更高效、更可靠的质量控制,具有较高的实际应用推广价值。     

探讨目视检测在钢结构中的现状及重要性

对钢结构进行焊接质量检测的过程中,可以利用无损检测方式,对其内部结构进行针对性的检查.例如,在对焊缝内部缺陷进行检测中,就可以使用超声检测与射线技术,而在焊缝表面的缺陷型检测中,就可以利用磁粉或者渗透的方式进行检测分析.但是伴随着当下建筑行业的发展,也经常需要使用目视检测的方式,提升检测整体效率,这也是无损检测技术的重要类型之一,本文就针对目视检测在钢结构应用的现状以及重要性进行阐述.     

浅议生态环境监测机构的风险控制

现阶段,为了探索创新性的发展途径,生态环境监测机构应始终增强风险控制意识。应加强风险管理,立足于风险控制,以求不断健康发展。     

铝行业碳排放交易箭在弦上

本文介绍了欧洲碳排放发展的情况,并简要概述了中国铝行业碳排放现状、实行碳排放的必要性及对国家整体目标达成的重要性,最后对铝行业节能减排提出了几点思考。近年来,中国应对全球气候问题成果显著,2018年全国碳排放强度比2005年下降45.8%,提前达到了2020年碳排放强度,比2005年下降40%~45%的预定目标。近期,中国再次承诺到2030年左右二氧化碳排放总量达到峰值,2060年前实现碳中和。     

成型温度对PBX装药内部质量及性能的影响

针对压制成型的PBX炸药装药，选择CT无损检测、巴西实验和扫描电镜检测等技术，对比研究了室温和加热两种温度下压制成型的炸药装药内部质量、静态力学性能和细观破坏形式。结果表明，加热压制有利于改善炸药装药的内部质量，可避免产生初始损伤，且提高了装药的力学性能。细观尺度上，室温压制成型的装药主要发生界面脱黏破坏，加热压制成型装药的主要破坏形式是穿晶断裂。     

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