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传统的实验室管理完全采用手工的方法,人工输入信息,一切均由管理人员手工完成,存在数据量大、准确性得不到保障、不利于快速查询信息等问题,严重增加管理人员的工作量,实验室利用率较低。以开放式、交互式、共享式为原则,建设一个信息安全可靠的实验室管理系统,可以很大程度的提高实验室的效率,提高管理水平。 相似文献
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目前针对未知的Android恶意应用可以采用机器学习算法进行检测,但传统的机器学习算法具有少于三层的计算单元,无法充分挖掘Android应用程序特征深层次的表达。文中首次提出了一种基于深度学习的算法DDBN (Data-flow Deep BeliefNetwork)对Android应用程序数据流特征进行分析,从而检测Android未知恶意应用。首先,使用分析工具FlowDroid和SUSI提取能够反映Android应用恶意行为的静态数据流特征;然后,针对该特征设计了数据流深度学习算法DDBN,该算法通过构建深层的模型结构,并进行逐层特征变换,将数据流在原空间的特征表示变换到新的特征空间,从而使分类更加准确;最后,基于DDBN实现了Android恶意应用检测工具Flowdect,并对现实中的大量安全应用和恶意应用进行检测。实验结果表明,Flowdect能够充分学习Android应用程序的数据流特征,用于检测未知的Android恶意应用。通过与其他基于传统机器学习算法的检测方案对比,DDBN算法具有更优的检测效果。 相似文献
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就二维材料而言,有机金属框架纳米片不仅能提供高效的质量传输和电荷转移,而且由于有大量可利用的活性位点,还能提高催化性能,它们独特的固有结构提供了比其他多孔材料(如沸石和活性炭等)获得更高表面积的机会,作为一种功能材料是非常理想的,但由于其介电性能差导致应用受到限制,通过引入量子点,在最小反应物用量的同时实现高性能,降低催化剂的成本。首先采用通用合成方法制备水溶性超小碳化钛量子点,之后利用简单的水热将碳化钛量子点成功掺杂到镍铁纳米片中。利用量子点的高速电子转移特性和优异的反应动力学,结合镍铁纳米片对有机分子的良好吸附性,纳米花催化剂表现出优异的电催化乙二醇氧化反应活性,组成的纳米花因自支撑结构具有良好的稳定性。 相似文献
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