基于BiTCNSA的恶意代码分类方法

当前恶意代码的对抗技术不断变化，恶意代码变种层出不穷，使恶意代码分类问题面临严峻挑战。针对目前基于深度学习的恶意代码分类方法提取特征不足和准确率低的问题，提出了基于双向时域卷积网络(BiTCN)和自注意力机制(Self-Attention)的恶意代码分类方法(BiTCNSA)。该方法融合恶意代码操作码特征和图像特征以展现不同的特征细节，增加特征多样性。构建BiTCN对融合特征进行处理，充分利用特征的前后依赖关系。引入自注意力机制对数据权值进行动态调整，进一步挖掘恶意代码内部数据间的关联性。在Kaggle数据集上对模型进行验证，实验结果表明:该方法准确率可达99.75%，具有较快的收敛速度和较低的误差。     

多源信息融合的配电网重复多发性停电在线监测与预警技术

针对配电网重复多发性停电问题，基于面向服务架构的多源停电信息融合技术，分析影响配电网重复多发性停电风险和停电分级预警的因素，并结合德尔菲法建立指标评价体系，分别得出各个因数指标的评分标准和权重，建立配电网重复多发性停电风险和停电分级预警模型。针对某实际停电实例进行了分析，得出重复多发性停电综合概率值和分级预警级别，为治理重复多发性停电提供了一种新思路。     

人白血病仰制因子基因在酵母中的融合表达

用ＰＣＲ突变的方法使人白血病抑制因子基因的终止密码子缺失，并与质粒ｐＰＩＣＺαＡ上的ｍｙｃ表位及６个组氨酸处于同一读码框，构建融合表达载体ｐＰＩＣＺαＡ－ｈＬＩＦＭ．通过氯化理化学转化法使表达载体整合到毕赤巴斯德酵母Ｘ－３３的基因组ＤＮＡ中。转化子经甘油增菌和甲醇诱导，实现了ｈＬＩＦ基因在毕赤酵母表达载体系统中的表达．ＳＤＳ－ＰＡＧＥ检测和 Ｗｅｓｔｅｒｎ ｂｌｏｔ分析结果表明在相对分子质量为６１ ０００处有一条人白血病抑制因子特异蛋白带．凝胶薄层扫描分析结果显示表达的目的蛋白占培养液上清总蛋白的 ３３．３％．且该表达产物具有抑制小鼠畸胎瘤细胞Ｆ９克隆形成的活性．     

高性能连铸机结晶器铜板的研制

探讨了连铸技术对结晶器铜板性能的要求 ,在比较国内各种不同类型结晶器铜板性能的基础上 ,确定了研制方案 ,所研制的产品在强度、硬度、耐磨性、导热性等方面均优于国内现有结晶器铜板     

室温核聚变的一个可能解释

提出了一种物理模型.钯晶格中所吸附的氘会形成处于非平衡态的次晶格.这些氘会在晶格中强烈振荡,并通过各自和钯晶格的相互作用而非线性地耦合起来.这样引起的一种合作效应会使氘的能量集中到其中的少数核上.后者就会具有足够能量,引起可探测到的核聚变.     

基于多层径向基神经网络的机器人手爪腕力测量

机器人手爪腕部所受的力的量化对于机器人的安全操作是非常重要的.为了获取手指上力传感器的输出变化,首先对机器人进行标定实验,得到了机器人在行走和操作工件时腕部所受的多维力的信息.分析了利用经典的BP网络、RBF网络方法对机器人手爪腕力测量的缺陷,设计了一种新的神经网络.3R神经网络,对机器人手爪的8个指力传感器数据进行数据融合.结果显示,该方法能大大提高手爪腕部所受的力的估测精度,从而为机器人的安全操作提供了决策依据.     

多类型无线传感器网络混合路由协议研究

使用两种类型的传感器组成无线传感网,通过结合多跳路由和分簇路由两种方式,对混合路由方式设计研究,用NS-2对研究结果进行仿真.将混合路由的仿真结果分别与单独使用分簇路由和多跳路由的仿真结果进行比较,得出新混合路由使得网络周期更长的结论.     

预热处理对高相对分子质量聚乙烯增塑熔纺纤维拉伸性能的影响

高相对分子质量聚乙烯的增塑熔纺,由于聚合物浓度较高,大分子缠结多,纤维超拉伸比较困难,难以达到高强度。采用预热处理的方法,改善了纤维的拉伸行为和力学性能。经WAXD、SEW分析发现,预热处理后大分子网络相互靠近,使片晶厚化,晶粒尺寸变大,而纤维结晶度有所减小,有利于超倍拉伸的进行。这里最佳热处理温度为115～130℃,最佳热处理时间为3～10 min。     

“以情优教”到“知情交融”的教学改革刍议

近年来，随着心理学对情绪现象研究的深入，人们逐渐认识到情感因素在教育中的重要作用，因此提出了重视情感因素的一系列教学模式，并围绕如何将情感因素融合到教学过程中进行了许多有意义的研究。本文从情绪教学理论的发展入手，阐述了情绪在教学中的作用。     

基于可视化图形特征融合的蛋白质组学质谱数据分析

近年来,对蛋白质组学质谱数据进行模式识别成为癌症诊断的一种新方法,由此发现的新生物标记物已经成功用于多种重大疾病的早期预测.这种方法的两个难点是:如何提取能够明显区分不同类别的特征,如何有效处理谱数据中大量的特征.本文提出基于多元图形特征融合的方法对蛋白质组学质谱高维数据进行可视化降维处理.在对质谱数据进行必要的预处理后,选择部分原始特征并将其映射到多元图表示域.通过多层递阶图形特征选择与提取得到最终的多元图癌症诊断模板.采用国际公开卵巢癌高通量数据集进行验证,得到了较好的分类效果.