基于改进MobileNetV2的恶意代码分类方法

针对传统恶意代码分类方法存在的精度不足、预测时间成本高和抗混淆能力弱等问题,提出一种基于改进MobileNetV2的恶意代码分类方法。首先,针对恶意代码加密和混淆等问题,使用坐标注意力(CA)方法引入更大范围的空间位置来增强恶意代码图像的特征;然后,针对从头开始训练导致的训练成本过高的问题,使用迁移学习(TL)来改进MobileNetV2的学习方式以提升抗混淆能力;最后,针对传统深度学习网络计算量大和收敛慢的问题,使用MobileNetV2轻量化卷积网络模型,并结合Ranger21改进训练方式以促进网络迅速收敛。实验结果表明:上述方法对Malimg数据集和DataCon数据集的准确率分别达到了99.26%和96.98%。在malimg数据集相较于AlexNet方法在准确率上平均提升了1.49%,检测效率上平均提升了45.31%;在DataCon数据集相较于集成学习方法准确率平均提升了1.14%。可见,基于改进MobileNetV2的恶意代码分类方法可以提升模型的泛化能力、抗混淆能力与分类效率。

15 MA Z箍缩装置真空磁绝缘传输线损失电流的电路模拟

采用TL-code电路编码方法,建立了15 MA Z箍缩装置多层圆盘锥磁绝缘传输线的全电路模型,分析了外磁绝缘传输线、汇流柱和内磁绝缘传输线三个区域电流损失特性.外磁绝缘传输线磁绝缘形成过程的空间电荷损失持续时间约30 ns,对负载电流影响小.进入磁绝缘稳态时,外磁绝缘传输线末端鞘层电子流损失约300 k A.汇流柱区域电流损失与电极等离子体运动速率密切相关,当等离子体运动速率为21 cm/μs时,负载峰值电流时刻损失电流约4 MA.内磁绝缘传输线电流损失取决于阳极离子流种类,电流损失在负载峰值电流时刻之后,损失电流约2.1 MA.当15 MA装置驱动长度2 cm、半径2 cm、质量3 mg丝阵负载时,绝缘堆峰值电流约18 MA,负载峰值电流约13.5 MA、峰值时间(0—100%)约为100 ns.

大面积高灵敏度编码相机探测器的设计与性能测试

编码孔径相机是一种定位放射性物质的设备,对丢失放射性物质的寻找以及监测具有重要的意义。为了满足编码孔径相机对核突发事故的污染区进行实时定位,并获得污染面积和污染程度等信息,采用大面积CsI(Tl)晶体阵列与光电倍增管(PhotoMultiplier Tube,PMT)阵列耦合的方式构建高灵敏度编码相机的探测器,以此提高探测效率并减少探测时间。该探测器由121根CsI(Tl)晶体构成11×11的阵列,每根晶体的尺寸为15 mm×15 mm×15 mm,通过光导与3×3的光电倍增管阵列耦合为一个探测器模块;由4个探测器模块组成2×2的阵列作为探头部件,采用自主设计的放大滤波成型以及单端转差分电路实现探测器信号的读出处理。通过测试发现,该探测器模块在662 keV的γ射线激发下,能很好地实现各个晶体条的位置分辨,且其平均能量分辨率为9.4%。测试结果表明:该探测器在位置分辨、能量分辨率、峰位一致性以及探测效率一致性等性能方面均能够满足高灵敏度编码相机成像的设计要求。

NaI(Tl)闪烁谱仪峰总比的蒙特卡罗计算

简单分析 Na I(Tl)闪烁谱仪探测原理的基础上 ,运用蒙特卡罗程序 MCNP计算了该谱仪对不同能量点源的峰总比 (或光分数 ) ,并同实验结果做了对比 ,解释了计算结果比实验值偏高的原因。

用于GSM系统的低复杂度ML检测的双层LDPC码

为降低最大似然(maximum-likelihood,ML)检测在广义空间调制(generalized spatial modulation,GSM)系统中的复杂度,提出了双层低密度奇偶校验(two-layer low-density parity-check,TL-LDPC)码,并且对TL-LDPC编码的GSM系统和常规低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)编码的GSM系统分别做了仿真试验。结果表明,在误码率轻微增高的前提下,TL-LDPC编码的GSM系统中ML检测的复杂度远低于常规LDPC编码的GSM系统。