远程教育中测试与考试功能的模块化设计与实现

给出了一种远程教育网站中测试与考试功能模块化应用软件包的设计实现技术，这个模块功能分为两个部分：学生端使用部分和教师端使用部分。同时通过对学生端使用部分和教师端使用部分的界面的选择安装，实现客户自定义安装，从而获得实现网络测试或考试的功能和客户喜欢的软件应用界面，在考试题中主观题采用模糊匹配自动批改，该模块生成定制化安装软件包可以单独使用，也可与其他远程教育网站的应用模块集合在一起，共同生成一个应用系统软件安装包，通过该软件包的安装可以简单实现远程教育网站的建立和维护。     

基于BMP图象的信息隐藏技术

机密性是信息系统安全的一个重要的安全服务．信息隐藏技术可以实现数据的机密性．作者分析了BMP格式图象的特征，提出了一种利用该格式图象的数据冗余性，将信息隐藏于BMP图象中的方法，实现了数据的机密性．     

浅谈冬播马铃薯稻草覆盖免耕栽培技术

为了开发利用冬闲田和在质地粘重的黄褐土地区稻田发展马铃薯生产,增加农民收入,作者在本县开展了冬播马铃薯稻草覆盖免耕栽培试验,取得了显著的增产、增收、省工、节本的效果,初步总结出了其关键技术。     

基于语义分析的恶意JavaScript代码检测方法

JavaScript是一种动态脚本语言,被用于提高网页的交互能力.然而攻击者利用它的动态性在网页中执行恶意代码,构成了巨大威胁.传统的基于静态特征的检测方式难以检测经过混淆后的恶意代码,而基于动态分析检测的方式存在效率低等问题.本文提出了一种基于语义分析的静态检测模型,通过提取抽象语法树的词法单元序列特征,使用word2vec训练词向量模型,将生成的序列向量特征输入到LSTM网络中检测恶意JavaScript脚本.实验结果表明,该模型能够高效检测混淆的恶意JavaScript代码,模型的精确率达99.94%,召回率为98.33%.     

基于图卷积网络的恶意代码聚类

许多新型恶意代码往往是攻击者在已有的恶意代码基础上修改而来,因此对恶意代码的家族同源性分析有助于研究恶意代码的演化趋势和溯源.本文从恶意代码的API调用图入手,结合图卷积网络(GCN),设计了恶意代码的相似度计算和家族聚类模型.首先,利用反汇编工具提取了恶意代码的API调用,并对API函数进行属性标注.然后,根据API对恶意代码家族的贡献度,选取关键API函数并构建恶意代码API调用图.使用GCN和卷积神经网络(CNN)作为恶意代码的相似度计算模型,以API调用图作为模型输入计算恶意代码之间的相似度.最后,使用DBSCAN聚类算法对恶意代码进行家族聚类.实验结果表明,本文提出的方法可以达到87.3%的聚类准确率,能够有效地对恶意代码进行家族聚类.     

基于加权二次误差度量的点云模型简化方法

本文详细介绍了二次误差度量法在点云模型简化数据处理中的原理、方法及其应用。针对其存在的局限性,本文引入加权思想,很好地处理了图形表面模型三角化格局对原方法的影响。通过实验及精度分析表明,本文算法整体上要比传统二次误差度量法算法的精度高,而且可以保留更多的特征点。     

基于散乱点云边界提取及简化的单坐标搜索法之改进

针对单坐标搜索法在处理大量点云数据时会出现收敛速率降低、边界提取模糊等缺点,采用一种改进的方法能快速确定点云的紧邻信息。并且在保留所有边界点的基础上,结合测点的曲率特征以及邻域内保留点的情况提取点云的边界特征并进行非均匀化。结果表明,该方法能够在快速、有效地简化点云数据的同时保持原始特征信息。     

图像的小波矩

寻找相对于尺度,平移、旋转不变的小波不变量是现今多分辨分析在模式识别中应用的关键性问题,统计量的不变矩理论是一种在理论上,应用上都比较成熟的识别方法,文中对图像进行了多分辨分解,并利用某一尺度的小波逼近系数对矩进行了描述,从而给出了一种在对图像进行小波多分辨分解过程中存在的视觉不变量－－小波矩,并且进一步把小波矩的概念推广到Ｎ维多分辨空间中,给出了小波矩的通用表达式,揭示了多分辨分解过程中信号的统     

基于LabVIEW的LMS自适应滤波器的设计及其应用

传统自适应滤波器的研究大多局限于Matlab、Simulink等工具,由于不能设计成一个虚拟仪器或者一个应用系统,无法测试滤波器在工程应用中的实际性能.因此,该文以LMS算法为例,设计了一种基于LabVIEW的LMS自适应滤波器.实验证明,该滤波器有效、性能良好,而且能很好地应用于语音信号的分析和处理.