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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%. 相似文献
2.
科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高. 相似文献
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5.
近年来,机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程,其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下,将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合,基于序列-活性关系(innovative sequence-activity relationship,ISAR)算法,将蛋白质氨基酸序列数字化,用快速傅里叶变换(fast four transform,FFT)进行预处理,再进行偏最小二乘回归建模,可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质(gloeobacter violaceus rhodopsin,GR)的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模,获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R2 为0.944,均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理,其R2 虽也约为0.944,但E大于11.64,不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题,在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。 相似文献
6.
Francesco Segatta David M. Rogers Naomi T. Dyer Ellen E. Guest Zhuo Li Hainam Do Artur Nenov Marco Garavelli Jonathan D. Hirst 《Molecules (Basel, Switzerland)》2021,26(2)
A fully quantitative theory of the relationship between protein conformation and optical spectroscopy would facilitate deeper insights into biophysical and simulation studies of protein dynamics and folding. In contrast to intense bands in the far-ultraviolet, near-UV bands are much weaker and have been challenging to compute theoretically. We report some advances in the accuracy of calculations in the near-UV, which were realised through the consideration of the vibrational structure of the electronic transitions of aromatic side chains. 相似文献
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本文采用脉冲激光沉积方法在LaAlO3(001)单晶衬底上制备了反钙钛矿GaCMn3薄膜,通过控制制备过程中脉冲激光的能量,研究了不同激光能量条件对GaCMn3薄膜结构与物理性能的影响.分别利用X射线衍射仪、原子力显微镜、超导量子干涉仪和物理性能测试系统,对所制备的薄膜的晶体结构、表面形貌和磁性、电输运性质进行了研究.结果表明,制备的样品均为具有多个晶面取向的反钙钛矿薄膜,且薄膜结构和物性明显随制备激光能量的变化而变化.当激光能量为450mJ时,制备的薄膜多晶面取向性最弱,结晶性和表面形貌最优良.实验所得的薄膜均表现出顺磁-铁磁-反铁磁相转变,然而转变过程比块材较平缓,同时薄膜的电阻率并未表现出块材中的突变特征,我们推测该现象很可能是由衬底的应力及衬底的晶格膨胀对薄膜反常晶格变化的抑制作用造成的. 相似文献
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