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自动化、高效率和细粒度是恶意软件检测与分类领域目前面临的主要挑战.随着深度学习在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域的成功应用,其在一定程度上缓解了传统分析方法在人力和时间成本上的巨大压力.因此本文提出一种自动、高效且细粒度的恶意软件分析方法-mal2vec,其将每个恶意软件看成是一个具有丰富行为语义信息的文本,文本的内容由恶意软件动态执行时的API序列构成,采用经典的神经概率模型Doc2Vec对文本集进行训练学习.实验结果表明,与Rieck~([1])等人的分类效果相比,本文方法得到的效果有明显提升.特别的,不同于其他深度学习的方法,本文方法能够抽取模型训练的中间结果进行显式表示,这种显式的中间结果表示具有可解释性,可以让我们从细粒度层面分析恶意软件家族的行为模式. 相似文献
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舒苦舟 《邵阳高等专科学校学报》2008,(3):85-88
文章着重于讨论词组的功能以及介绍和解释词组学习法在英语单词学习中的重要性,笔者的观点是通过短语比通过单独的单词能更有效地学习词汇,并且也更具有可行性。文章从语义场和神经语言学入手,分析词汇的本质特点及人脑在词汇学习过程中的工作特征,并进行了对比性实验和问卷调查。鉴于理论及实验两方面做出的研究,笔者最后有针对性地提出了两点建议。 相似文献
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易宗春医学博士,北京航空航天大学生物工程系副教授、硕士生导师。长期从事各种因素(物理、化学等因素)对红细胞分化影响方面的研究工作,2006年入选北京市科技新星计划。 相似文献
915.
在几年的教学实践中,根据人体组织解剖学课程特点,就课程的教学内容、教学方法、教学手段、成绩评定等方面进行了积极的改革与探索,通过改革促进了教学,提高了教学质量。 相似文献
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人体标本陈列室是运动解剖学实验室的重要组成部分,是运动解剖学实验教学的重要场所,是学生学习的第二课堂。它能激发学生学习运动解剖学的兴趣,提高学习效率,提高教学质量,促进本学科的发展。运动解剖学是人体解剖学的1个分支学科,属于形态学范畴,必须借助标本进行直观教学才能收到事半功倍的效果。但运动解剖学教学时数有限,课堂上用的标本也有限。人体标本陈列室的标本作为教学标本的充实和发展,在为教学服务上起着举足轻重的作用。文章结合运动解剖学课程的特点,从人体标本陈列室的场地及其室内设施、人体各器官系统的标本、实验技术人员及制度等方面,阐述了人体标本陈列室的建设和管理,介绍了武汉体育学院在人体标本陈列室建设与管理方面的经验,并对标本建设提出了一些建议。 相似文献
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浅谈多媒体技术在人体解剖学教学中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
人体解剖学是研究正常人体形态结构的学科。以往解剖学教学多采用传统教学模式,随着科学技术的发展,多媒体技术越来越广泛地应用于解剖学教学中,它可以弥补传统教学模式的不足,激发学生的学习兴趣。笔者结合自己的教学经验,谈一谈多媒体技术在人体解剖学教学中的应用及其存在的一些优点和缺点。 相似文献
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赵清石 《北华大学学报(自然科学版)》2012,13(2):203-204
目的研究排除各种病因的头晕患者患有神经梅毒的可能性.方法对1名排除了各种病因的头晕患者行输血3项检查显示:TPPA阳性,进而行TRUST(梅毒血清学试验)检查.结果患者输血3项提示:TPPA及TRUST(梅毒血清学试验)阳性.考虑此患者为神经梅毒.结论临床如遇此类患者应进一步行脑脊液及血清VIA—ABS等相关检查. 相似文献
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