T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）
AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
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详细信息评论摘要：针对目前已有的XSS深度学习检测方法无法同时做到收敛速度快、检测效果好、参数量少这一缺陷,提出了一种融合了SE通道注意力机制和稠密连接思想的XSS攻击检测模型,将稠密连接网络DenseNet与XSS攻击检测结合起来,利用DenseNet结构中互相连接所有的层的特点,加强特征传播和特征重用,挖掘较深层次的文本特征。对DenseNet网络进行了简化与改进,在DenseBlock中增加了SE注意力机制,使模型更加关注有用的通道信息,以获得更快的收敛速度和更好的分类效果,并将普通卷积替换为蓝图卷积,进一步减少了模型参数量。实验结果表明,该模型能够在达到最高精度分类效果的前提下,大幅度减少模型参数量,提升收敛速度。
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