基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法

恶意服务常利用域名生成算法（DGA）逃避域名检测,针对DGA域名隐蔽性强、现有检测方法检测速度较慢、实用性不强等问题,采用深度学习技术,提出了一种基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法。方法运用词袋模型（BoW）将域名向量化,然后通过Deep-IndRNN提取域名字符间特征,并使用Sigmoid函数对域名分类检测。其主要特点在于:通过将Deep-IndRNN的多序列输入拼接为单向量输入,以单步处理代替循环处理,同时结合Deep-IndRNN能保存更长时间记忆的特点,可有效释放深度学习时占用的GPU、CPU等系统资源,且在保证高准确率和精确度的前提下提高训练、检测速度。实验结果表明,基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法在检测任务中具有较高的准确率和精确度,相比于DNN、CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM-Concat等同类检测方法,能显著提高训练、检测速度,是有效可行的。     

对外开放对区域经济增长和产业转型的动态影响——基于GVAR模型的实证研究

新常态下,我国对外开放增速放缓,一定程度上影响了我国区域经济发展和产业转型.因此选取2005年-2015年的季度数据,通过全球向量自回归模型(GVAR)实证分析对外开放对区域经济增长和产业转型的动态影响.研究结果显示:1)外资引进的增加对区域经济增长有显著的拉动作用,而对产业高级化的作用有明显的区域特征,除南部沿海经济区和大西北经济区受到抑制外,其他的都呈现带动效果.2)对外贸易对区域经济增长和产业高级化都呈现出了阻碍作用.     

枝晶生长理论中的热-动力学协同

随加工工艺趋于复杂化和极端化,基于热力学驱动力和动力学能垒相对独立的枝晶生长理论已无法精确描述多种机制共同作用的非平衡凝固过程,大大限制了该理论与工业应用的结合。首先,本文综述基于热-动力学相对独立的枝晶生长理论的发展,分析其内涵的本征热-动力学相关性,并集成于以双辊薄带连铸技术为背景的基于热-动力学相关性的枝晶生长模型。其次,定量证明了热力学驱动力和动力学能垒的相关性,通过选择不同的驱动力-能垒组合,试图在双辊薄带连铸技术中实现合金设计和工艺优化。最后,通过分析现有模型的不足,对进一步枝晶生长模型的发展以及与工艺的结合进行展望。     

直觉模糊模型检测在工程决策上的应用

将直觉模糊Kripke结构扩展到加权直觉模糊Kripke结构,将直觉模糊计算树逻辑诱导到加权直觉模糊计算树逻辑;研究在此之上的直觉模糊期望测度和多属性工程决策问题。用加权直觉模糊Kripke结构的权值自然地刻画了工程问题中的成本和收益,直觉模糊测度量化工程进展的不确定性,用加权直觉模糊计算树逻辑描述不确定性工程属性约束。给出了基于直觉模糊模型检测的多属性工程寻优算法,并讨论了算法的复杂度。     

基于DID模型的ITS对北京交通拥堵改善的研究:评价期的视角

采用双重差分模型,基于智能交通系统(ITS)效用发挥滞后时间为3年,选择2010年和2014年作为评价时点对ITS实施效果和北京交通拥堵之间的相关性进行分析.DID模型计量分析的最终结果显示,ITS效果的发挥明显改善了北京交通拥堵问题.为了验证评价结果的可信度,通过改变评价时点这一参数对评价结果进行稳健性检验,结果仍显示ITS效应发挥对北京交通拥堵改善有很大的促进作用.     

MODELING CONTACTS OF IONIC POLYMER METAL COMPOSITES BASED TACTILE SENSORS

We report the first attempt to model the contacts of an ionic polymer metal composite（IPMC） based tactile sensor. The tactile sensor comprises an IPMC actuator, an IPMC sensor and the target to be detected. The system makes use of multiple contacts to work： the actuator comes into contact with the sensor and pushes the movement of sensor; the contact between the sensor and the object detects the existence and the stiffness of the target. We integrate modeling of various physical processes involved in IPMC devices to form a simulation scheme. An iteration and optimization strategy is also described to correlate the experimental and simulation results of an IPMC bending actuator to identify the two key parameters used in electromechanical transduction. Modeling the multiple contacts will aid the design and optimization of such IPMC based soft robotics.     

超临界水流化床内煤气化过程建模与仿真(2):气化反应动力学模型及气化规律

本文成功建立了煤超临界水气化动力学模型,其中包括煤在超临界水中热解、液化、固相残碳及液化产物的蒸汽重整等均相和非相反应。该动力学模型能准确反应煤在超临界水中气化特征。在前述第一部分工作的基础上,耦合该气化动力学模型,对煤在超临界水流化床中气化过程进行了建模。通过该模型研究了宽温度参数范围下反应器内典型反应速率、反应组分分布演变规律,揭示了反应器内部化学反应特征与气化规律。研究加深了对超临界水流化床内煤气化过程的认识,对超临界水流化床反应器的优化、放大以及实际运行具有指导意义。     

甲型H1N1流感的死亡率高吗——Bayes计量分析框架下的建模与估算

在全球甲型H1N1流感大流行背景下,本文在充分考虑各国甲流感死亡率可能存在个体混合效应、独立效应、相关效应及空间相关效应基础上,运用Bayes计量分析框架下的模型选择标准确定描述各国甲流感死亡率的最优模型,并基于该模型对不同国家甲流感死亡率进行估算。结果显示:个体独立、空间相关效应模型能很好拟合各国甲流感疫情统计数据,利用该模型估算的全球甲流感平均死亡率为0.577%。