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本发明提出了一种利用词屏蔽数据增强与对抗学习的特定目标情感分析方法，包括以下步骤：S1，运用屏蔽目标实体的方式对句子进行同义词替换和随机插入单词生成有效的样本并与原始样本进行融合，从而实现词屏蔽数据增强；S2，构建了基于BERT‑BASE的对抗学习特定目标情感分类模型，运用干净样本和对抗样本一起训练情感分类模型，使模型具有对抗防御的功能；S3，分别将原始样本和数据增强后的样本进行对抗学习。本发明采用了数据增强与对抗训练，具有较强鲁棒性，能够取得更优的结果。

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基于胶囊网络和k-means的DGA僵尸网络域名检测方法

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本发明提出了一种基于胶囊网络和k‑means的DGA僵尸网络域名检测方法，包括以下步骤：S1，获取网络域名，将获取的网络域名作为待处理网络域名；S2，对步骤S1中获取的待处理网络域名进行预处理；预处理后得到处理网络域名；S3，对步骤S2中的处理网络域名进行网络域名特征图拼接；S4，将其输出的标量特征转换为向量特征；S5，对特征进行整合选择，得到最优的特征；S6，判断其输出的结果是否为DGA域名或/和DGA域名家族类别。本发明能够对获取的域名进行DGA检测分类。

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转让方：中国科学院××研究所
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CRISPR基因编辑技术

转让方：××大学
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交易类型：转让
交易金额：¥1,200万

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交易类型：开放许可
交易金额：¥50万/年

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