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[学位论文] 作者：褚堃,
来源：重庆医科大学 年份：2021
背景:脑卒中所导致的疾病和经济负担正在快速增长,具有发病时间早、发病人数和患病人群庞大的特点,是中国居民致残、致死的首位疾病。卒中后认知障碍（Post-stroke cognitive impairment,PSCI）是脑卒中常见的并发症之一,严重影响患者的神经功能恢复和生存时间,是脑......
[学位论文] 作者：褚堃,
来源：贵州大学 年份：2023
目前,随着互联网技术以及硬件设备的发展,移动设备用户俨然成为互联网的主力军。移动设备的攻击事件迅速增加,其中以Android系统的手机用户为该类攻击中主要的受害者。Android恶意软件已成为当前网络空间安全面临的重大威胁之一。传统的机器学习方法在检测Andro......
[期刊论文] 作者：褚堃琦,
来源：科学大众 年份：2019
现如今,国家的发展空前强大,飞速发展的科技水平带动了电力水平的发展,使高压、大容量的电力计量成为现如今电力系统中一个非常重要的部分,在很大程度上决定整个国家未来的经...
[期刊论文] 作者：褚堃琦,
来源：市场周刊·理论版 年份：2019
随着工业化和城市化的不断发展和社会群众生产生活水平的不断提高,当下产业建设和居民生活对电力的要求也越来越高。给电力企业带来巨大发展市场的同时,也给相关建设主体带来...
[会议论文] 作者：褚堃,梁永平,
来源：第九届上海国际图书馆论坛 年份：2018
本文根据上海图书馆2017年新申办的18万张外借读者证数据，采用描述统计的数据分析方法，科学地分析读者与图书馆关联的行为数据，科学地呈现注册读者的活跃情况，并在此基础上分......
[期刊论文] 作者：黄海彬, 万良, 褚堃,
来源：软件导刊 年份：2022
随着计算机技术的不断发展，网络中的数据呈现出复杂、庞大、冗余且多维的特性。为提高基于深度学习的入侵检测系统的检测性能，提出基于Transformer的入侵检测方法。首先，对数据进行预处理使之符合神经网络的输入要求，并利用SMOTE-GMM算法解决数据不平衡问题；其次，利用......
[期刊论文] 作者：雷天翔,万良,于淼,褚堃,
来源：计算机系统应用 年份：2021
传统的机器学习方法在检测JavaScript恶意代码时,存在提取特征过程复杂、计算量大、代码被恶意混淆导致难以检测的问题,不利于当前JavaScript恶意代码检测准确性和实时性的要求.基于此,提出一种基于双向长短时神经网络(BiLSTM)的JavaScript恶意代码检测方法.首......
[期刊论文] 作者：褚堃,万良,马丹,张志宁,,
来源：计算机应用研究 年份：2021
传统机器学习在恶意软件分析上需要复杂的特征工程，不适于大规模的恶意软件分析。为提高在Android恶意软件上的检测效率。基于此，文中将Android恶意软件字节码文件映射成灰阶图像，综合利用深度可分离卷积(depthwise separable convolution,DSC)和注意力机制提出基......
[期刊论文] 作者：左洪州,褚堃,唐玲,赵思斯,卜晓青,
来源：中华神经医学杂志 年份：2021
脑卒中后认知障碍(PSCI)是脑卒中后的常见并发症，严重影响着患者的功能恢复。PSCI的临床诊断目前主要依靠影像学检查和神经心理学量表，但这些诊断方法具有一定局限性。血液学生物标志物获取相对方便且检测较为简单，更适合临床应用。随着分子生物学的不断发展，越来越......
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