期刊简介
期刊名称：长春工业大学学报
主办单位：长春工业大学
出版周期：双月
ISSN：1674-1374
CN：22-1382/T
出版地：吉林省长春市
地址：长春市延安大街2055号长春工业大学新图书馆4楼
电话：0431-85717372
电子邮编：130012
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基于多模态深度学习的源代码漏洞检测
刘冰;张顺;针对传统漏洞检测方法依赖人工规则、特征融合不足等问题，提出一种深度融合代码文本、抽象语法树与程序依赖图的多模态检测框架(MSC-VD)。通过跨模态交叉注意力机制实现语法结构与语义上下文的动态对齐，结合层次化窗口注意力降低计算复杂度。实验表明，该方法在缓冲区溢出、SQL注入等漏洞检测中F1值达0.87,较主流基线提升5.2%～17.6%,误报率降低至0.11,为代码漏洞检测提供了高精度、可解释的解决方案。
高性能聚合物电介质薄膜研究进展
董丽杰;潘萌;冯锐;王泽鸿;姜明;从电容器聚合物电介质薄膜的发展现状入手，对高性能电介质薄膜研制过程中的树脂原材料高性能化、高储能密度电介质薄膜发展、极端环境电介质薄膜性能调控和高性能电介质薄膜成型工艺等几个核心问题进行综述，概要叙述高性能聚合物电介质薄膜的主要研究进展。
车用新型水性聚氨酯涂料的性能研究
宋晓微;通过向传统聚酯基水性聚氨酯(WPU)分子结构中引入交联剂1,1,1-三(羟甲基)丙烷(TMP)和扩链剂2,6-二羟基苯甲酸甲酯制备了新型车用水性聚氨酯涂料(DWPU)。DWPU分子链中的苯π-π键，以及化学交联和氢键之间的协同效应使其显示出优异的耐热性、力学性能和黏附性。结果显示，随着扩链剂和交联剂含量的上升，DWPU涂料耐热性提高，Tmax从416.5℃升至460.1℃。DWPU涂料的拉伸强度和杨氏模量分别达到33.9 MPa和12.2 MPa。此外，DWPU涂料黏度达到644.5 mPa·s,符合车用涂层标准。
基于多特征交叉融合的语音情感识别方法
韩梅;胡黄水;王出航;语音情感识别是人机交互领域中一项重要的研究课题。提取有判别力的情感特征是语音情感识别的关键。然而，使用单一类型的特征无法全面表征语音信号中的情感信息，简单融合的方式忽略了特征间的交互信息。因此，提出一种基于多特征交叉融合的语音情感识别方法，使用不同的网络结构来提取原始语音信号、梅尔频率倒谱系数以及语谱图的深层情感特征，通过交叉注意力机制建立不同特征之间的信息交互，有效地整合不同特征中的情感信息，并引入注意力统计池化，突出关键帧片段，以获得更有效的话语级情感表征。在IEMOCAP数据集上验证了所提方法的有效性。
基于DeepLabV3+的轻量级多特征融合街景语义分割
宋宇;刘伟达;郭杨;梁超;针对基于深度学习的语义分割网络中参数大，难以在移动平台上实施；网络中感受野较小，没有充分利用低层语义信息等问题。提出基于DeepLabV3+改进的神经网络算法。网络编码器在主干网络使用轻量级MobilenetV2替换原网络并增加通道注意力机制模块，大幅降低网络的计算时间；将原ASPP部分替换为密集连接的ASPP结构，扩张率设置为1～8倍，增大感受野的同时控制了计算量，同时针对密集连接ASPP加入了条形池化，在精度提高的同时运算量基本维持不变；并将得到的特征图通过空间和通道注意力机制进行语义信息建模。解码端融合编码端第二次和第三次下采样的语义特征，提升图像的分割精度。实验结果表明，在Camvid与Cityscapes数据集上测试，该网络能够改善DeepLabV3+的不足，且在平均交并比分别达到72.3%、66.41%,在CamVid上用时降低了33.8%。
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