摘要：随着网络威胁的日益严峻,恶意代码的检测与分类变得尤为关键.传统分析方法依赖手动特征提取,不仅耗时且难以跟上恶意代码的快速变异.相比之下,深度学习技术在恶意代码分类方面展现出巨大潜力.然而,模型复杂度和资源消耗仍是实际部署的难题.本研究提出了TriCh-LKRepNet(Triple-Channel Large Kernel Reparameterisation Network),该网络专注于轻量化设计,旨在确保检测性能的同时降低计算和内存需求.通过提出的三通道映射技术,将恶意代码的多维信息有效转换为图像通道,增强了特征的区分性.结合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和Transformer的优势,设计了一个高效的深度学习架构,并通过重参数化技术优化了连接路径,以降低内存消耗并提升运行效率.此外,引入的线性训练时间过参数化和大卷积核技术进一步降低了模型的参数量和计算负担.通过实验证明,TriCh-LKRepNet在提升恶意代码分类精度的同时实现了模型的轻量化,与现有技术相比,展现出更佳的性能和更广泛的应用潜力,特别是在资源受限和需要实时检测的环境中,提供了一种有效的解决方案.

摘要：众所周知,易燃危险品极易引发火灾事故,而且在其引发火灾事故的初期,往往会出现烟雾。因此,在生产和贮存易燃危险品的场所,配备烟雾监测报警器是及时自动侦测到烟雾并发出告警,便于将火灾事故消除在初期的行之有效的应对措施。为此,本文特别的介绍了一种采用MQ-2型烟雾检测传感器模块,指针式直流电压指示表,DC-DC电源升压模块,继电器模块和有源电子蜂鸣器等组成的烟雾监测报警器的设计与制作。该烟雾监测报警器具有设计简约、性能稳定、制作容易、体积小巧、使用便捷、显示直观的特点,特别适用于生产和贮存易燃危险品的场所。

摘要：VXI总线技术是当今计算机测控技术发展的主流,是自动测试设备(ATE)标准化技术的核心。本文在简述自动测试系统组成及基本原理的基础上,介绍了以VXI总线技术为核心的航空制导武器自动测试系统的总体设计思路和原理,并阐述了该测试系统的功能、工作原理、硬件组成、软件组成。

摘要：针对目前通信原理实验箱模块固定、不易进行二次开发、不便于演示等缺点,设计开发了基于Flash的通信原理虚拟实验平台。该平台与传统实验设备相结合,采用软件模拟及编程等方法,可实现交互式实时动态演示,有助于教师的授课讲解及学生的学习理解,同时可以对传统实验进行有效补充和完善。