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深度学习网络用于贝多芬钢琴奏鸣曲创作时期分类的研究_夏一婷

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基于深度学习的鱼类智能识别系统的设计与实现_吕俊霖

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  • 2021-07-26
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基于深度学习的OCT图像视网膜积液自动分割_魏静

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  • 2021-07-26
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基于机器视觉的隧道衬砌表观病害检测技术研究进展_刘渭宁

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基于深度强化学习的综合干线协调控制方法_尚春琳

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  • 2021-07-26
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感知特征增强学习的低分辨率人脸识别_熊承义

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  • 2021-07-26
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工业控制系统安全等级保护测评研究

摘要在物联网时代万物互联,车联网作为其产物之一为消费者提供了便利的出行方式。但同时,由智能化。网络化带来的汽车行驶安全问题也面临着各种风险,这严重威胁着人们的生命财产安全.因此,采用拟态防御的方式设计并实现了车联网拟态防御系统,通过对车载瑞威胁数据的采集、车载服务器端威胁数据的识别。建主报态防御分析引擎对各种已知威胁进行有效的防护,同时通过分析引擎,对未知漏洞、威胁进行预判,从而形成一种主动防御的行为。最后通过实验表明该方法能够有效保障车联网的安全,为车联网业务安全提供有力的安全支撑.

  • 2021-07-20
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基于属性数据流图的恶意代码家族分类

新型悉意代码的大量出现给网络安全造成严重成胁,并且很大一部分是已有恶意代码的衍生版本,对恶意代码进行家族分类有助于分析恶意代码家族演化趋势和潮源网絡犯罪团伏.提出一种基于属性数据流图和图卷积网络的恶意代码家族分类方法.首先。在沙箱中运行恶意代码,获得API调用序列;再将API调用序列抽象为数据流动事件,并构建带属性的数据流图;然后,使用改进的图卷积网络对属性数据流图进行学习;最后,使用训练好的网络对悉意代码进行家族分类实验姑果表明,提出的方法可以达到96.79%的分类准确率,优于基于API调用图的方法。

  • 2021-07-20
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