IA64到Alpha二进制翻译中的段映射技术

探讨32位处理器二进制翻译的段映射技术,指出了这种映射技术在IA64到Alpha二进制翻译中存在的缺陷,进而提出了改进方法,并解决了IA64到Alpha二进制翻译的段映射问题．     

反编译数据类型恢复技术研究

提出了利用数据流分析的方法来恢复基本数据类型,该技术首先利用数据流分析对变量进行重命名,然后使用变量推导规则推导变量的数据类型,得到的数据类型构成一个类型集合,最后根据得到数据类型集合的3种情况,选取合适的类型作为生成C语言程序中变量的数据类型.     

基于改进U-Net神经网络的图像去噪算法

针对目前常见的U-Net网络结构以及现有的图像去噪算法在去除图像噪声时,处理后得到的图像较为模糊且图像的边缘纹理过于光滑缺乏真实性的问题,提出了一种改进的U-Net网络结构去噪算法。它由去噪模块以及边缘信息提取模块组成,首先,利用U-Net++中的跳跃连接应用到原始的U型去噪子网中,密集连接的U型去噪网络可以减少编码器与解码器特征映射之间的语义差距,还原出更清晰的图像。其次,基于VGG-16网络结构的边缘信息提取模块对去噪网络处理后的图像进行特征提取,同时反向优化U型去噪模块,还原出更真实的图像。实验表明,在常见的Set5、Set12、Kodak24和CBSD68数据集测试所提出的算法,在图像的客观评价指标上均优于目前具有代表性的去噪算法,同时图像的边缘细节和纹理特征更清晰真实,视觉效果上更好。