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％.     

欲图抢占5G+VR场景市场先机! 爱奇艺智能完成数亿元B轮融资

1月4日,爱奇艺智能宣布完成由屹唐长厚基金、清新资本共同投资的B轮数亿元人民币融资。爱奇艺智能透露,本轮融资将用于VR关键技术、算法与新产品的研发,并在内容生态建设方面持续投入。爱奇艺智能CEO熊文表示,"本轮融资后,我们将继续围绕‘成为中国VR娱乐新生态的开创者和领导者’这一战略目标,在自主技术创新方面加大投入,为用户和行业打磨一台比QUEST2更好用的VR产品,让中国VR技术引领下一代计算平台。"     

基于互联网的基础课程线上线下教学实践

阐述课程教学中的线上线下混合教学模式，存在的问题，应对的措施，通过对现有网络资源的充分利用，将前沿理论知识以及行业热点融入线上课程教学中，从而促进对于课程的主动学习。     

基于情境感知工具辅助碎片化学习行为的研究

碎片化学习难以集中记录,存在无法迅速定位到自己需要的学习内容等用户体验问题.传统方法不能采集真实情境下的用户数据,无法满足研究人员的研究需求.基于此,开发一种基于用户行为的捕捉工具——CAUX(Context-Aware User Experience,CAUX),设计了具有情境感知能力的数据采集模块,自动捕捉指定App内的用户行为数据.CAUX对用户干扰性低,可以辅助研究人员捕捉典型的碎片化学习行为.对利用CAUX采集到的数据进行处理,并结合人工方法进行分析,可以发现不同情境下的用户行为和用户体验问题.     

基于发展科学探究能力的高中化学教学实践 ——以"元素周期律"章节为例

基于学生在学习元素周期律时存在的普遍问题改进了教学实践,分析了元素周期律发展学生科学探究能力的价值,设计了四个教学环节——趣味导入,成果展示;分析规律,做出猜想;设计方案,收集证据;梳理模型,迁移应用,并提出了三点针对学生探究能力发展的教学建议.     

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。