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反编译中的复合条件分支识别算法

北京大学学报（自然科学版） 2008年第1期44卷 37-43页

作者：韦韬毛剑邹维北京大学计算机科学技术研究所北京100871

首次对复合条件分支编译后的结构进行形式化描述,应用图论方法提出了复合分支网络概念,并在此基础上提出了一种新的识别算法。通过理论分析并采用该算法对多个典型样本进行实验,均显示该算法与现有算法相比,识别正确性有明显改善。

关键词：逆向工程信息安全反编译控制流分析复合条件分支

改进滑动粗粒化和集成波动色散熵的故障诊断方法

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智能系统学报 2025年

作者：穆凌霞田璐冯楠汪红鑫张建吴世海刘丁西安理工大学自动化与信息工程学院西安理工大学晶体生长设备及系统集成国家地方联合工程研究中心北京科技大学智能科学与技术学院

在多尺度波动色散熵中，多尺度粗粒化会忽略重构子序列部分相邻点之间的信息，并且子序列长度随着尺度因子的增大长度减小，这种特征提取的方法不利于故障分类。为了解决这个问题，本文提出了一种n次滑动粗粒化的方法，在确定的比例因... 详细信息

在多尺度波动色散熵中，多尺度粗粒化会忽略重构子序列部分相邻点之间的信息，并且子序列长度随着尺度因子的增大长度减小，这种特征提取的方法不利于故障分类。为了解决这个问题，本文提出了一种n次滑动粗粒化的方法，在确定的比例因子下，利用n次滑动方法保留了每点之间的信息，保证重构后的序列与重构前的序列长度一致。针对波动色散熵中映射技术过于单一的问题，本文利用集成波动色散熵对重构后的序列进行特征提取，使得熵计算更加准确。用西储大学等轴承数据集对算法进行了验证，所提方法的故障诊断精确度显著提高。

关键词：滑动粗粒化序列重构故障诊断故障分类集成波动色散熵滚动轴承振动信号特征提取

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融合事件类型的中文事件抽取方法

计算机工程与应用 2025年第1期61卷 214-220页

作者：王瑾睿李劼北京邮电大学计算机学院北京100876

事件抽取技术是自动化地从文本信息中获得结构性数据的重要手段,也是自然语言处理领域的重点研究方向之一。事件抽取包含两个子任务,事件类型检测与事件论元抽取。近年来的事件抽取研究引入了预训练语言模型作为文本的语义表征,然后采... 详细信息

事件抽取技术是自动化地从文本信息中获得结构性数据的重要手段,也是自然语言处理领域的重点研究方向之一。事件抽取包含两个子任务,事件类型检测与事件论元抽取。近年来的事件抽取研究引入了预训练语言模型作为文本的语义表征,然后采用序列标注BIO完成抽取任务,但此类方法容易存在标签歧义问题。因此又有学者提出在事件文本特征中融入特征知识以避免歧义,可现有的融合方法忽略了事件抽取各个子任务间的依赖关系。为解决以上问题,针对事件抽取任务采用联合学习的算法框架,通过门融合机制将事件类型信息作为新知识融入事件的文本表示中,再进行事件触发词抽取与事件论元抽取。实验结果证明该算法模型在论元抽取任务上较之基线方法表现更优异。

关键词：文本事件抽取预训练语言模型门融合

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一个安全的网络存储系统的设计与实现

计算机工程 2005年第3期31卷 140-142页

作者：龙勤曾凤萍伍思廉北京大学计算机科学技术研究所北京100871

开放式环境下,敏感数据的存储与传输很容易受到攻击。HermitFS安全存储系统利用强加密算法与安全协议,对网络存储数据进行安全保护,并提供灵活的共享机制。实验表明,HermitFS能够在开放式环境下防止未授权的信息访问,并达到较小的存储... 详细信息

开放式环境下,敏感数据的存储与传输很容易受到攻击。HermitFS安全存储系统利用强加密算法与安全协议,对网络存储数据进行安全保护,并提供灵活的共享机制。实验表明,HermitFS能够在开放式环境下防止未授权的信息访问,并达到较小的存储开销与可接受的性能。

关键词：网络存储系统存储开销加密算法攻击开放式环境数据安全协议共享机制敏感信息访问

基于Web Services的现代企业内容管理与知识集成技术

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计算机工程 2003年第20期29卷 72-74页

作者：孙晋文肖建国北京大学计算机科学技术研究所北京100085

提出了一种先进的企业内容管理与知识集成构架，该构架以企业内容管理为基础，融合Portal、Web services等技术，具有良好的与其它应用集成的能力，在此基础上，根据基于网络应用的发展需求，给出了一个基于Web services的松散耦合的内... 详细信息

提出了一种先进的企业内容管理与知识集成构架，该构架以企业内容管理为基础，融合Portal、Web services等技术，具有良好的与其它应用集成的能力，在此基础上，根据基于网络应用的发展需求，给出了一个基于Web services的松散耦合的内容管理与知识集成构架，为企业信息化的发展提供了完善的应用集成解决方案。

关键词：内容管理企业管理信息门户知识集成 Web服务

IRS辅助及人工噪声增强的高铁隐蔽通信波束赋形方法

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西南交通大学学报 2025年

作者：李翠然孙姝婧张泽鹏王惠琴谢健骊兰州交通大学电子与信息工程学院兰州理工大学计算机与通信学院

针对高铁无线通信系统中信息传输普遍存在的有效吞吐量低和隐蔽程度受限的问题，考虑以隐蔽需求、最大人工噪声(AN)发射功率和IRS相移的单位模为约束，构建以最大化高铁无线通信系统有效吞吐量为目标函数的优化问题，设计了一种基于智... 详细信息

针对高铁无线通信系统中信息传输普遍存在的有效吞吐量低和隐蔽程度受限的问题，考虑以隐蔽需求、最大人工噪声(AN)发射功率和IRS相移的单位模为约束，构建以最大化高铁无线通信系统有效吞吐量为目标函数的优化问题，设计了一种基于智能反射面(IRS)辅助及AN增强的高铁无线隐蔽通信波束赋形方法。为了解决优化变量耦合的问题，采用交替优化策略将原问题分解为三个子问题：基站波束赋形、IRS相移优化和AN发射功率优化。首先通过分式规划中二次变换方法将隐蔽需求约束映射在复圆流形上，然后利用共轭梯度算法(CG)对IRS相移进行优化，最后使用Dinkelbach算法对AN发射功率设计并交替迭代优化。仿真结果表明，该算法的计算复杂度较低，在高速情况下，系统有效吞吐量提升了27.31%，提升了隐蔽传输性能，对保障高铁无线通信系统安全信息传输具有重要的意义。

关键词：智能反射面高铁通信隐蔽通信交替优化波束赋形

基于角色的扩展可管理访问控制模型研究与实现

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计算机研究与发展 2005年第5期42卷 868-876页

作者：龙勤刘鹏潘爱民北京大学计算机科学技术研究所北京100871 北京大学信息科学技术学院北京100871

基于角色的访问控制(RBAC)具有简单灵活、细粒度控制、可用性强等特点,受到广泛的关注,近10年来,RBAC得到了广泛的研究与扩展.针对RBAC模型中存在的不足,提出了一种基于角色的可管理访问控制模型***通过对客体资源、访问类型的进一步抽... 详细信息

基于角色的访问控制(RBAC)具有简单灵活、细粒度控制、可用性强等特点,受到广泛的关注,近10年来,RBAC得到了广泛的研究与扩展.针对RBAC模型中存在的不足,提出了一种基于角色的可管理访问控制模型***通过对客体资源、访问类型的进一步抽象,对NISTRBAC参考模型进行了有效的扩展,更具通用性与更强的现实世界表达能力,同时与ARBAC96的结合,使其具有良好的可管理能力.基于该扩展模型,实现了一个安全的网络文件原型系统.

关键词：信息安全访问控制角色角色管理

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基于深度学习的域名查询行为向量空间嵌入

通信学报 2016年第3期37卷 165-174页

作者：周昌令栾兴龙肖建国北京大学计算中心北京100871 北京大学信息科学技术学院北京100871 北京大学计算机科学技术研究所北京100871

提出一种新的分析DNS查询行为的方法,用深度学习机制将被查询域名和请求查询的主机分别映射到向量空间,域名或主机的关联分析转化成向量的运算。通过对2组真实的校园网DNS日志数据集的处理,发现该方法很好地保持了关联特性,使用降维处... 详细信息

提出一种新的分析DNS查询行为的方法,用深度学习机制将被查询域名和请求查询的主机分别映射到向量空间,域名或主机的关联分析转化成向量的运算。通过对2组真实的校园网DNS日志数据集的处理,发现该方法很好地保持了关联特性,使用降维处理以及聚类分析,不仅可以让人直观地发现隐含的关联关系,还有助于发现网络中的异常问题如botnet等。

关键词： DNS 深度学习上下文降维行为分析层次聚类

级配对颗粒材料力学特性影响的卷积神经网络分析

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中国科学:技术科学 2025年

作者：巨凯萱赵婷婷刘嘉英冯云田王志华太原理工大学机械与运载工程学院北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室城市基础设施智能化浙江省工程研究中心 Zienkiewicz Centre for Computational Engineering Swansea University

级配作为颗粒材料的基本物理指标之一,对其力学性能具有重要影响.为快速获取不同连续级配分布颗粒集合的力学强度指标并探究级配对力学性能的影响机理,根据连续级配方程,建立了100组可以反映三种典型连续级配分布的级配曲线;采用离散元... 详细信息

级配作为颗粒材料的基本物理指标之一,对其力学性能具有重要影响.为快速获取不同连续级配分布颗粒集合的力学强度指标并探究级配对力学性能的影响机理,根据连续级配方程,建立了100组可以反映三种典型连续级配分布的级配曲线;采用离散元方法生成与级配曲线相对应的数值试样并进行双轴压缩试验,构建了用于深度神经网络训练的数据集;利用贝叶斯优化方法寻找最佳的网络超参数组合,以增强预测模型性能;将压缩后的数值试样图像及相应的力学强度指标作为训练数据,使用GoogLeNet卷积神经网络对不同级配分布颗粒集合的抗剪强度指标进行了预测;通过调整输入图像信息,研究了实体颗粒及孔隙分布、颗粒粒径尺寸、高应力颗粒及力链颗粒信息对模型预测能力的影响.结果表明:卷积神经网络能够有效预测颗粒材料级配特性与力学性能之间的关系,高应力及力链颗粒信息是影响颗粒材料力学性能及神经网络模型预测能力的关键因素.

关键词：颗粒材料级配力链卷积神经网络离散元