基于深度学习的软件安全漏洞挖掘

软件的高复杂性和安全漏洞的形态多样化给软件安全漏洞研究带来了严峻的挑战.传统的漏洞挖掘方法效率低下且存在高误报和高漏报等问题,已经无法满足日益增长的软件安全性需求.目前,大量的研究工作尝试将深度学习应用于漏洞挖掘领域,以实现自动化和智能化漏洞挖掘.对深度学习应用于安全漏洞挖掘领域进行了深入的调研和分析.首先,通过梳理和分析基于深度学习的软件安全漏洞挖掘现有研究工作,概括其一般工作框架和技术方法;其次,以深度特征表示为切入点,分类阐述和归纳不同代码表征形式的安全漏洞挖掘模型;然后,分别探讨基于深度学习的软件安全漏洞挖掘模型在具体领域的应用,并重点关注物联网和智能合约安全漏洞挖掘;最后,依据对现有研究工作的整理和总结,指出该领域面临的不足与挑战,并对未来的研究趋势进行展望.     

大脑局部电位信号与呼吸的关系模型研究

由于脑电波信号由无数神经放电构成,使得研究大脑与生理动作刺激之间的关系极具挑战性。根据脑电波与呼吸之间的机理特征,该文采用小波变换分解并重构了局部电位信号的主要成分,采用主成份方法分析了与呼吸相关的脑电波主要成分,分析了子波段与呼吸的强弱关联关系与周期性关系。引入径向基函数神经网络方法辨识了脑系统的呼吸与局部电位信号关系模型。     

亚心形扁藻培养基的优化及光合特性

以均匀实验设计方法优化亚心形扁藻(Platymonas subcordiformis)培养基,采用U10*(108)均匀设计实验考察NO3--N, PO43--P, 缓冲体系(Tris-HAc)三因素对亚心形扁藻生长的影响,同时也考察了与其光合作用相关的PSII光化学活性、藻液pH、集光色素3个指标的变化. 结果表明,在NO3--N 9.5 mmol/L, PO43--P 0.34 mmol/L, Tris-HAc 6.7 mmol/L的优化条件下,亚心形扁藻生长迅速,15 d藻细胞密度增殖到(8.28±0.51)×106 mL-1. Tris-HAc体系能够维系藻细胞在最优pH条件下增殖,高浓度氮源利于PSII光化学活性保持恒定和集光色素的积累,从而提高了光能利用效率,促进藻细胞生长.     

改进的基于小枝模式的匹配算法——cTwigStack

给定一个小枝模式查询,如何快速地在XML数据集中找到所有感兴趣的信息,已成为当前研究的热点。针对TwigStack算法在处理含有父子节点的情况下会产生大量的中间结果等问题,通过栈来对非叶子节点缓存和对叶子节点延迟输出的思想,提出了一种改进的小枝模式匹配算法--cTwigStack。采用Treebank数据集进行测验,结果表明该算法不仅仅在处理祖孙/后继节点时能使输出结果的准确性达到最优,而且在处理父子节点时,相对目前提出的算法,也是非常高效的。     

通过螺杆塑化塑料的方法

文章概述了塑料材料通过螺杆挤出机的塑化方法,包括单螺杆塑化法、多螺杆塑化法、行星螺杆塑化法、嵌套螺杆塑化法、可轴向移动螺杆塑化法。比较了不同塑化方法的优缺点,指出了螺杆塑化法的发展方向。     

利用反相阳离子交换混合模式色谱同时检测10种β-内酰胺类抗生素

建立了反相/弱阳离子交换混合模式色谱(C18/WCX)对10种β-内酰胺类抗生素(头孢羟氨苄、头孢替唑钠、头孢呋辛钠、头孢唑啉、头孢拉定、头孢西酮、头孢孟多酯钠、头孢噻吩、哌拉西林、氯唑西林钠)同时检测的方法。以乙腈/甲酸铵/水为流动相,与常规反相色谱分析Unitary C18为对照,结果表明,中性条件下优化流动相洗脱梯度,10种β-内酰胺类抗生素在C18/WCX具有较高的分离选择性。通过缓冲盐浓度和pH值的调控,发现C18/WCX与样品间分离机制由反相作用力与离子交换两种作用力共同作用。研究表明,混合模式色谱在β-内酰胺类抗生素的分离分析中具有较大的潜力。     

基于系统动力学煤矿突发事件应急能力影响因素研究

聚焦煤矿突发事件应急能力影响因素,运用系统动力学的理论和方法,构建因果关系模型,对影响因素与应急能力之间的关系进行定性分析,在此基础上建立SD流图,并通过动态仿真,比较各影响因素对煤矿应急能力影响的大小,为煤矿应急管理决策提供新的思路。     

油气在线监测系统在超高压并联电抗器中的应用

为弥补定期油色谱试验时间间隔过长的不足，在一定程度上减少高压并联电抗器突发性事故的发生，主要介绍了油气在线监测系统在超高压并联电抗器中的应用情况。     

序批式移动床生物膜反应器脱氮除磷影响因素及特性

考察了曝气量、进水C/N比（COD/TN）及进水氮、磷浓度对序批式移动床生物膜反应器（SBMBBR）脱氮除磷效果的影响,分析了该复合生物系统的污染物去除特性。实验结果表明,反应器脱氮主要是基于好氧段发生的同时硝化反硝化（SND）作用实现的,而除磷是基于常规生物除磷和反硝化除磷过程而完成;在保持载体良好流化状态的前提下,反应器硝化效果和TP去除受曝气量变化影响不大,反硝化效果随曝气量的减小而改善;采用厌氧/好氧序批式运行方式,能够使进水中的有机物被反硝化聚磷菌优先利用,实现一碳两用,节省了脱氮对外部碳源的需要,在进水C/N为2.8～4.0时能获得良好的硝化、反硝化和TP去除效果;随着进水氮、磷浓度的提高,反应器除磷效果相对稳定,脱氮效果变差,最大氮、磷去除负荷分别达到0.17 kg TN·m^-3·d^-1和0.06 kg TP·m^-3·d^-1。     

基于区块链的具有隐私保护的多项式外包计算方案

随着区块链的快速发展,基于区块链的外包计算得到了广泛应用.外包计算允许资源受限的用户将复杂的计算以付费的方式外包给资源强大的外包计算者来计算,从而可以便捷地获得计算结果.然而外包计算过程中可能会泄露用户的隐私数据,因此,在外包计算过程中需要考虑用户数据的隐私性、安全性以及计算结果的可验证性.本文针对高阶多项式的外包计算...