【摘 要】
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随着物联网设备的迅猛发展,针对物联网设备的恶意软件攻击对用户构成了严重威胁,边缘计算的出现为更高效的数据处理铺平了道路。受到新兴边缘计算模式的启发,本文考虑将恶意软件检测分为两部分,分别在用户端和边缘端上进行。在此过程中,考虑到用户资源受限且恶意软件检测任务具有实时性要求,如何高效、实时地检测用户设备中的恶意软件,并且防止用户隐私安全受威胁有着广泛的应用前景。本文主要工作如下:（1）考虑到现有静态
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随着物联网设备的迅猛发展,针对物联网设备的恶意软件攻击对用户构成了严重威胁,边缘计算的出现为更高效的数据处理铺平了道路。受到新兴边缘计算模式的启发,本文考虑将恶意软件检测分为两部分,分别在用户端和边缘端上进行。在此过程中,考虑到用户资源受限且恶意软件检测任务具有实时性要求,如何高效、实时地检测用户设备中的恶意软件,并且防止用户隐私安全受威胁有着广泛的应用前景。本文主要工作如下:（1）考虑到现有静态分析技术提取的恶意软件特征很容易被多种伪装技术绕过,本文提出了一种基于敏感子图的恶意软件特征提取。首先进行数据预处理,构建应用程序的静态函数调用图并且获取所有敏感API及其敏感系数。然后将静态函数调用图划分为敏感子图,并将敏感子图的恶意度自适应加权后作为应用程序恶意程度的特征,对应用程序中最可疑的恶意行为进行分析。实验结果表明,基于敏感子图的恶意软件特征提取相对于其他基准方法更有效,能够有效降低特征维数,并且具有较强泛化能力,适应多种数据集和神经网络模型。（2）在上一个工作的基础上,针对目前恶意软件检测存在的通信成本时延问题和用户隐私安全问题,本文提出一种基于分布式深度神经网络（Distributed Deep Neural Network,DDNN）的恶意软件检测方法。首先,构建基于用户-边缘的分布式深度神经网络框架,神经网络分为两部分,分别部署在用户设备和边缘服务器。然后,提出基于信誉的边缘服务器信任评估方法,用户可以通过信任评估来筛选可信边缘服务器上传中间特征。最后,设计基于可信DDNN的恶意软件检测模型,用户和边缘协同完成恶意软件检测。实验结果表明,该方法在准确高效检测恶意软件的同时,能够很好地降低通信成本和时延,并且保护用户隐私安全不受威胁。图31幅,表9个,参考文献105篇
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本试验旨在研究羔羊代乳料对雷州山羊生长性能、养分表观消化率、瘤胃发酵参数和菌群结构及健康状况的影响。选取体重相近、出生20日龄的健康雷州山羊公羔48只，分为代乳料组（饲喂代乳料+开食料）和母乳组（饲喂母乳+开食料），每组24个重复，每个重复1只羔羊。预试期10 d，正试期40 d。结果表明：1)代乳料组羔羊40日龄平均个体重、21～40日龄平均日增重及干物质、粗蛋白质、粗脂肪和粗灰分的表观消化率均
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本文基于核心素养培养基础下,通过进一步创新教学观念和科学合理设计教学目标等有效方式,创新高中历史教学,促使学生的思维能力和分析能力都能有所提升,从而培养学生的核心素养。
新时期高中阶段,历史课程极为重要,其能够有效帮助学生了解世界历史及我国历史。同时,历史学科中的核心素养是一种思维品质,其主要是学生在学习历史科目过程中逐渐培养起来的一项内容,同时也是学习历史知识的重要能力。培养学生的历史核心素养,能够更好地促使学生掌握历史课程知识,建立历史思维观念,提升学习的质量和效率。因此,在高中历史教学中,教师需要明确核心素养培育的方法和模式,帮助学生构建正确的学习方式,并将
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近年来,以卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）为核心的应用程序在各个领域都得到了广泛应用。CNN涉及大量的矩阵乘法和自动微分等复杂数值计算,因此具有计算密集型的特点,然而,物联网终端设备的计算能力和资源均受到一定的限制,如果直接在这些设备上运行CNN会给设备施加巨大的计算压力,难以满足用户的实时性需求。因此,如何平衡终端设备有限的计算资源和CNN巨大的资源需
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目的 建立人参健脾丸（Renshen Jianpi Pills，RJP）中11个成分的HPLC含量测定方法，并对测定结果进行化学计量学分析。方法 采用Kromasil 100-5-C18色谱柱（250 mm×4.6 mm，5 μm），以乙腈-0.1%甲酸水溶液为流动相梯度洗脱，体积流量1.0 mL/min，柱温35 ℃，进样体积10 μL；采用切换波长法测定52批RJP中隐绿原酸、香草酸、斯皮诺素