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1.
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%. 相似文献
2.
为满足不同规格晶体探测器对分割校准晶体条响应事件位置数据的需求,开发了一种以禁忌搜索算法为核心,结合UDP数据帧、二维高斯模型及光导折射率的位置信息分割校准方法。实验结果表明,本方法在溢出率为5%时,峰谷比可达1218,空间分辨率达17 mm,晶体条响应位置识别准确度高达99%,滤除了引发伪峰的噪声,避免了过分割问题。在面对多种规格晶体阵列的位置谱时,本方法能依照阵列规格将晶体条区域的响应自动校准编号并输出晶体位置查找表,实现响应事件的精确校准。 相似文献
3.
4.
Dong Liu Xia Ke Zhong-Ce Hu Yu-Guo Zheng 《Journal of Bioscience and Bioengineering》2021,131(5):518-524
5.
Zhenkun Ke Xin Cao Chuanli Shan Lifen Shi Pingping Wang Yong Yang Fengyang Zhao Jiedong Cui Jinwei Li Gang Zhou Min Guan Tao Yu 《Ceramics International》2021,47(14):19605-19613
The purpose of the current work was to research the effect of alkali metal oxide on the structure, thermal properties, viscosity and chemical stability in the glass system (R2O–CaO–B2O3–SiO2) systematically. Because the glass would emulsify when Li2O was added to the glass batch, this article did not discuss Li2O. The results showed that when the amount of Na2O was less than 4 mol.%, there was a higher interconnectivity of borate and silicate sub-networks in glass, as more mixed Si–O–B bonds were present in glass. The glass samples exhibited excellent thermal properties and chemical stabilities. As the amount of Na2O exceeded 4 mol.%, the interconnectivity of borate and silicate sub-networks was weakened. The thermal properties and chemical stabilities of the glass samples were reduced. The connectivity of the silicate sub-network was weakened slightly as the Na/K ratio varied, and the coefficient of thermal expansion (CTE) of the glass samples gradually increased, and the resistance to thermal shock (RTS) value gradually decreased. Moreover, the viscosity of the glass samples decreased with the ratio of Na/Si and Na/K increased. 相似文献
6.
Fangjun Zhu You Shi Guorong Hu Zhongdong Peng Yanbing Cao Qian Sun Zhichen Xue Yinjia Zhang Ke Du 《Ceramics International》2021,47(3):3070-3078
Titanium and boron are simultaneously introduced into LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2 to improve the structural stability and electrochemical performance of the material. X-ray diffraction studies reveal that Ti4+ ion replaces Li+ ion and reduces the cation mixing; B3+ ion enters the tetrahedron of the transition metal layers and enlarges the distance of the [LiO6] layers. The co-doped sample has spherical secondary particles with elongated and enlarged primary particles, in which Ti and B elements distribute uniformly. Electrochemical studies reveal the co-doped sample has improved rate performance (183.1 mAh·g-1 at 1 C and 155.5 mAh·g-1 at 10 C) and cycle stability (capacity retention of 94.7% after 100 cycles at 1 C). EIS and CV disclose that Ti and B co-doping reduces charge transfer impedance and suppresses phase change of LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2. 相似文献
7.
8.
10.
构建工程咨询机构BIM技术应用能力评价的指标体系,提出改进的熵权TOPSIS评价模型,以4个典型的工程咨询单位为例,进行BIM技术运用能力评价。研究表明,BIM行业的整体水平已经有了明显的提升,但是区域间的发展还存在一定差距。 相似文献