基于多特征融合的智能合约缺陷检测方法

智能合约是区块链技术最成功的应用之一,随着其广泛应用,智能合约的安全问题也引起了研究人员的关注。尽管已有一些针对智能合约缺陷检测的研究,但对于智能合约代码特征的挖掘还不充分。提出一种采用多特征融合方式的智能合约缺陷检测方法。首先,对智能合约代码进行预处理,其中包括颜色标记、词汇提取、ASCII字符转换以及合约之间继承关系的提取;然后,将颜色标记、词汇提取、ASCII字符转换得到的处理信息输入到由BERT、卷积神经网络(CNN)以及双向长短期记忆(BiLSTM)网络构建的融合模型中进行特征提取,同时将合约之间的继承关系信息输入node2vec随机游走算法,以获得合约关系的特征向量;最后,将所有特征向量连接并输入分类器进行缺陷分类。使用真实的Solidity智能合约数据集对该方法进行验证,实验结果表明,相比其他模型,所提多特征融合模型在F1值实现了6%~12%的改进,在准确度方面实现了4%~11%的提升,该方法能够更好地挖掘智能合约代码的深层特征,提高缺陷检测性能,对智能合约的安全性具有一定的应用价值。

乳酸菌微胶囊化及活性研究

乳酸菌作为一种广泛应用于食品、饲料和医药等领域的益生菌,具有调节肠道菌群、抑制有害菌生长、增强免疫力等诸多生理功能。然而,乳酸菌的稳定性、活性和易受外界环境因素影响,使其在实际应用中的效果受到限制。本研究将乳酸菌微胶囊化及其活性作为研究重点,通过制备乳酸菌微胶囊,旨在提高乳酸菌的稳定性、活性和耐受性,为乳酸菌在各种应用中的广泛应用提供技术支持。

数字文物信息资源语义知识库模型构建及实证研究

在公共文化数字化建设背景下,建设博物馆文物信息资源语义知识库,有利于实现文物资源的整合及共享利用。本文采用文献调研法和抽象分析法,针对数字文物信息资源特征,构建了数字文物领域的语义知识库模型,并以我国周代青铜文物信息资源为实例构建语义知识库,为文物信息资源的共享和重用、多入口语义检索等方面提供数据结构基础。

大学生非数据库学习资源利用行为探究

随着网络化的发展,非数据库已成为大学生利用学习资源的重要平台。探究大学生非数据库学习资源利用行为的特征,对于研究大学生学习行为具有重要意义。本文采用问卷调查法,对郑州大学本科生进行非数据库学习资源利用行为调查,发现非数据库平台提供学习资源的优势及问题。基于调查分析,提出高校图书馆引进非数据库的可能与展望。