船舶装备物联网移动信息长距离传输能耗预测方法

通常使用最小二乘法预测船舶装备物联网移动信息在输送时产生的能耗,在预测长距离运输和长时间运输能耗时,该方法的预测能力很低,准确性很差,容易产生误差。为了解决此问题,提出了嵌入式预测法,由应用层、数据层和预测层组成预测系统,预测流程分为预测模板设置、预测条件确认、预测方式选择和预测数据异常分析4步。通过对比实验结果可知,在相同时间和相同距离下,嵌入式预测法的预测能力要优于最小二乘法,准确性更高,与实际值更加吻合。

基于CB-Attention的JavaScript恶意混淆代码检测方法

当今JavaScript代码混淆方法日益多样,现有检测方法在对混淆代检测时会出现漏报和误报的情况,为解决该问题,提出一种基于CB-Attention的JavaScript恶意代码检测方法。由SDPCNN模型和BiLSTM+Attention模型构成,SDPCNN对短距离间的语义特征信息进行提取,BiLSTM+Attention获取JavaScript代码中长距离间的语义信息特征。为验证所提方法的有效性,将该方法与其它方法进行对比,对比结果表明,该方法具有较好的检测效果,F1-Score可达98.78%。

双向循环网络中文分词模型

针对统计方法的中文分词模型主要依赖于特征工程,难以捕捉句子中长距离依赖关系等问题,提出一种双向循环网络中文分词模型.为能有效获取待分类字符的上下文特征,避免局部窗口大小的限制,使用长短时记忆网络(Long Short-Term M emory Neural Netw ork,LSTM)作为神经网络隐藏层,同时增加一层反向LSTM抽取字符的将来信息特征.提出一种语言模型预训练的网络权值初始化方法,该模型同时得到中文字符embeddings分布式向量特征.在标准分词数据集上测试表明该模型取得比以往统计标注方法更好的效果.通过对比实验结果发现深层神经网络能提取出不逊于人工总结的分词特征.

鸭趾草(Commelina communis L.)局部根系热击触发的长距离信号传递对气孔运动的调控

长距离信号传递是动物生命活动的基础.然而,对长距离信号传递在植物生命活动中的存在和意义的了解却十分贫乏.以模式植物鸭趾草(CommelinacommunisL.)为材料,对热击信号在根系与地上部分之间的长距离信息交流进行了研究.结果表明,在热击胁迫下,鸭趾草可以通过“根-冠”间的信号传输实现对气孔运动的调节.对局部根系(1/4或1/2根系)在40℃下热击5min,即可导致气孔导性的急剧下降.气孔导性下降的程度取决于热击温度和热击根系总量,热击温度越高、热击根系的量越大,气孔导性下降的程度也就越大.有趣的是,热击信号对气孔运动的调控是振荡式的,当气孔导性在30min内下降到最低水平后,气孔导性会迅速回升,有时甚至超过热击前的水平.经过几个周期后,气孔导性会最终稳定在一个较低的水平.给离体叶片饲喂热击后的木质部汁液可导致气孔导性下降,说明气孔运动是由正的化学信号操纵的.进一步研究表明,热击并不影响木质部汁液中脱落酸(abscisicacid,ABA)的浓度,同时也不导致叶片水势下降,说明气孔运动并不是通过ABA信号或水信号实现的.热击导致蒸腾流中H2O2水平升高,同时过氧化氢酶可部分恢复热击蒸腾流对气孔运动的抑制,这意味着H2O2有可能作为热击信号之一在气孔运动中起着部分的调节作用.由于热击和干旱常是相互伴随的两种自然胁迫,热击胁迫下气孔运动的调节对植物的生命活动应该具有积极的意义.这一新的信号传递形式及特殊的气孔振荡调控方式的发现将有助于更加深入地揭示植物系统信息传递的奥秘.