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％.     

八路军规模作战系列之三 掌握行动规律 预伏歼敌——记115师教导3旅第7团潘溪渡伏击战

<正>继晋察冀军区所属的冀中军区17团于1941年1月3日进行南龙岗反袭击战斗5天之后,115师教导3旅第7团又进行了一次出色的伏击战斗,这就是发生于1941年1月8日的潘溪渡伏击战斗,此次战斗有许多值得汲取的经验,但也不乏教训……作战背景115师教导3旅第7团是一支由红一军团部队为基础改编而成的八路军部队,抗日战争时期被冀鲁豫军区首长称为"冀鲁豫的铁拳"。其前身是著名的"模范红五团"——红一军团第2师第5团,该团最早源于被誉为"铁军"的     

论文摘要的撰写要点

1.应包含论文的要点:研究对象(目的),研究方法(所用的设备、材料等),研究结果和结论;2.应简短,尽可能删去课题研究的背景信息;3.出现的数据应该是论文中最重要的数据;4.不要对自己的研究成果做评价;5.摘要应脱离原文而独立存在;6.内容应涵盖正文,不得随意增加对正文起补充或修改作用的内容;7.需要缩写的名称在第一次出现时要有全称。     

基于小波变换的分数阶微分算法在肝脏肿瘤CT图像纹理增强中的应用

图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节，而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节，但对频率分辨率敏感。针对这个问题，提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法，应用于平扫计算机断层扫描（CT）图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先，通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量；其次，基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜；最后，使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明，该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时，有效地保留了低频平滑的纹理细节：增强后的肝细胞癌区域与原区域相比，信息熵平均增加36.56%，平均梯度平均增加321.56%，平均绝对差值平均为9.287；增强后的肝血管瘤区域与原区域相比，信息熵平均增加48.77%，平均梯度平均增加511.26%，平均绝对差值平均为14.097。     

山东栖霞—大柳行地区金矿找矿靶区地质评价及优选

栖霞—大柳行地区位于胶东中部栖霞—蓬莱金矿成矿带内，是胶东重要的金成矿区，成矿条件优越。为了对圈定靶区进行优选分类，通过对该区地质背景、找矿靶区评价、找矿靶区优选方面展开综合研究，并结合勘查工作程度和矿业权设置情况，划分出3类预测区，选定了5个靶区为今后优先部署勘查工作的方向。     

基于内容的图像检索系统的设计与实现

图像作为最基本、最重要的多媒体信息形式之一,已经随着信息技术和网络技术的发展,而越来越广泛地应用于许多领域。如何提供一个快速的、有效的图像信息检索系统已成为当今图像信息检索领域的研究热点之一。本检索系统是在Windows 7系统下,利用Matlab2014软件开发的基于图像内容的图像信息检索应用系统,该系统主要用完成对图像信息的快速检索。     

因素空间理论下基点分类算法研究

目前，基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂，初始化必须依赖各因素极值，基点数量提取冗余等原因，未能在应用中取得很好效果。为此，结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想，提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后，利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法，基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型，再通过新定义的λ-背景基，优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强，预测能力准确率高，同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。