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％.     

基于NTP的网络时间服务器校准方法探讨

为了解决基于NTP的网络时间服务器校准问题,对其展开校准项目和校准方法的探讨,给出了NTP同步偏差、定时准确度和定时稳定度等校准项目并结合实验详细阐述了两种NTP同步偏差的校准方法,实验结果表明,采用直接测量法的NTP同步偏差为10.25μs,不确定度为62.08μs(k=2);采用比较法的NTP同步偏差为139.75μs,不确定度为6.36ms(k=2).     

建筑工业化产品的系统论与装配式住宅设计

从建筑工业化产品的系统论出发,聚焦建筑设计方法与策略,结合装配式建筑系统集成特征,提出装配式建筑设计七个方面的设计策略,并分析其思路和相关手法.     

综合医院洁净手术部电气设计要点剖析

结合三级医院洁净手术部的设计实践,重点从供电电源、供电方案、配电设计、照明设计、安全接地、电气用房设计等方面,剖析洁净手术部的电气设计要点,为满足医院常态化疫情防控提供技术保障.     

多孔SiO2分子巢制备多功能涤纶纤维试验研究

针对传统PET材料不具备抗菌、不耐洗等问题,以煎煮法为基础,以草珊瑚、艾叶和薄荷为原料,制备含植物活性成分的溶液,其具有抗菌、杀菌的作用;以溶胶-凝胶法为多孔材料制备方法,用十六烷基三甲基溴化铵、十二烷基苯磺酸钠表面活性剂为模板剂,正硅酸乙酯为有机硅源,氨水为催化剂,乙醇和乙醚为助溶剂,在水-乙醇-乙醚体系中合成多孔二氧化硅微球;然后,多孔二氧化硅微球与提取液混合制备含植物活性成分的多孔二氧化硅分子巢;最后以制备的多孔二氧化硅分子巢与普通的聚酯切片用熔融纺丝工艺进行造粒、纺丝,得到具有抗菌、杀菌和耐洗的多功能涤纶纤维.通过SEM微观观察和力学性能测试、抗菌试验、耐洗性测试,对上述制备的多功能涤纶纤维性能进行验证.结果表明:在模板剂总浓度为0.029 mol·L-1、V醇:V醚=20:20、两种表面活性剂比为4:1时,得到的多孔SiO2微球排列规整;当多孔二氧化硅分子巢掺量(质量分数)在0.5％～1％时,通过熔融共混纺丝得到的新型多功能涤纶纤维力学性能表现最优;当多孔二氧化硅分子巢掺量(质量分数)在1％时,得到的新型多功能涤纶纤维的抗菌性能达到87.9％.而二氧化硅分子巢掺量越高,纤维材料越耐洗.以上结果说明本试验制备涤纶纤维的方案可行.     

毫米波三维异质异构集成技术的进展与应用

三维异质异构集成技术是实现电子信息系统向着微型化、高效能、高整合、低功耗及低成本方向发展的最重要方法,也是决定信息化平台中微电子和微纳系统领域未来发展的一项核心高技术。文章详细介绍了毫米波频段三维异质异构集成技术的优势、近年来的发展趋势以及面临的挑战。利用硅基MEMS 光敏复合薄膜多层布线工艺可实现异质芯片的低损耗互连,同时三维集成高性能封装滤波器、高辐射效率封装天线等无源元件,还能很好地处理布线间的电磁兼容和芯片间的屏蔽问题。最后介绍了一款新型毫米波三维异质异构集成雷达及其在远距离生命体征探测方面的应用。     

小型无线场强探测传感器研究

近年来,微波加热因其高效性和清洁无污染等优点广泛应用于各个领域。然而,微波加热的不均匀性限制了微波作为高效加热能源的应用。通过测量和分析加热腔中的电场分布情况可以帮助设计人员改进微波加热腔体设计,提高微波加热的均匀性。现有的场强测量设备均为有线设备,应用场景极为有限。因此,本文提出了一种由探头、接收机和上位机三部分组成的无线场强探测传感器。介绍了无线场强探测传感器的结构和原理,采用横电磁波小室进行校准。通过一系列测量实验表明实测值与标准场强仪测量值一致性较好,可满足工程测量需求。     

线上线下混合"计算机控制技术"教学改革

本文结合"计算机控制技术"课程的授课内容和学校的创新应用型人才培养目标,探索了一种线上线下混合式教学模式,将传统的线下课堂知识点传授与现代线上多媒体、多平台的信息共享、在线视频会议等相互融合,实践表明该教学模式有效调动了学生的学习积极性和主动性,获得了良好的授课效果.     

WSN低功耗低时延路径式协同计算方法

针对云计算应用于无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)时延敏感型业务时存在的高传输时延问题,提出了一种WSN低功耗低时延路径式协同计算方法。该方法基于一种云雾网络架构开展研究,该架构利用汇聚节点组成雾计算层;在数据传输过程中基于雾计算层的计算能力分步骤完成任务计算,降低任务处理时延;由于汇聚节点计算能力较弱,时延降低将导致能耗增加,WSN工作寿命减短,为此提出能耗约束下的任务映射策略,并利用离散二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法解决能耗约束下的时延优化问题。仿真结果表明,在相同的能耗约束下,对比其他算法,基于BPSO算法得出的映射方案能有效降低业务处理时延,满足时延敏感型业务的需求。