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A Survey of Binary Code Similarity in 2021.pdf

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简介：
本文为二进制代码相似性研究提供了一份全面的综述，涵盖了2021年的最新进展与挑战，探讨了不同度量方法及其应用。 本段落探讨了二进制代码相似性的研究。文章首先定义了二进制代码相似性这一概念，并对现有的相关方法进行了分析。此外，文中还讨论了该领域的实际应用案例，如恶意软件检测与代码克隆识别等。最后，作者总结并评估了几种现有技术的长处和短处，并提出了未来可能的研究方向。

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  • A Survey of Binary Code Similarity in 2021.pdf
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    本文为二进制代码相似性研究提供了一份全面的综述，涵盖了2021年的最新进展与挑战，探讨了不同度量方法及其应用。 本段落探讨了二进制代码相似性的研究。文章首先定义了二进制代码相似性这一概念，并对现有的相关方法进行了分析。此外，文中还讨论了该领域的实际应用案例，如恶意软件检测与代码克隆识别等。最后，作者总结并评估了几种现有技术的长处和短处，并提出了未来可能的研究方向。
     
  • A Survey and Analysis of Current Methods in Digital Image Steganography:
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    本文综述并分析了数字图像隐写术中当前使用的方法和技术，深入探讨了各种技术的优点、缺点及其应用场景。 一篇关于数字图像处理的英文论文，可供查阅，请先查看题目以找到相关内容。
     
  • A Comprehensive Survey of SDN
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    《A Comprehensive Survey of SDN》是一部全面回顾和分析软件定义网络（SDN）技术的著作，涵盖了其架构、应用及未来发展趋势。 想要快速入门SDN并全面了解该领域，可以阅读这篇关于SDN最全的综述论文。
     
  • A Survey of Wireless Mesh Networks
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    本文综述了无线网格网络的发展历程、关键技术及应用现状，探讨了其面临的挑战与未来发展方向。 这篇关于wireless mesh networks的经典文章已被引用超过1000次。
     
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  • 二值神经网络概述（Binary Neural Networks: A Survey）【北航】.pdf
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    本文为北京航空航天大学的研究综述，全面介绍了二值神经网络的基本概念、发展历程、关键技术及其在图像识别等领域的应用现状与挑战。 本段落全面概述了二值化算法，主要分为直接进行二值化的本地解决方案以及通过最小化量化误差、优化网络损失函数及减小梯度误差的技术来改进的方案。此外，我们还探讨了二进制神经网络在硬件友好设计和训练技巧等方面的实用应用。接着评估并讨论了这些方法在图像分类、目标检测和语义分割等任务中的表现，并展望未来研究可能面临的挑战。
     
  • Learning Curve of LMS Code in MATLAB
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    本文探讨了在MATLAB环境下学习和掌握LMS（最小均方）算法代码的过程曲线，分析了不同阶段的学习挑战与效率提升策略。 LMS代码的学习曲线在Matlab中的应用研究。
     
  • A Survey of Object Detection over the Past 20 Years
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    本文全面回顾了过去二十年来物体检测技术的发展历程，总结分析了各类经典和新兴的方法，并展望未来的研究方向。 近年来，视觉目标检测（Object Detection）成为研究热点之一，在计算机视觉领域的三大会议ICCV、CVPR 和 ECCV 上每年都有大量相关论文发表。最近，密歇根大学的Zhengxia Zou博士等人发布了一篇题为《Object Detection in 20 Years: A Survey》的综述性文章，该文回顾了自上世纪90年代至2019年间400多篇相关的研究文献，涵盖了历史上的里程碑式检测器、各种检测数据集和度量标准、基本构建模块以及加速技术，并介绍了最新的检测方法。此外，这篇论文还详细讨论了行人检测、人脸检测和文本检测等重要应用领域及其面临的挑战和技术进展。
     
  • Survey of Transfer Learning by Pan and Yang (2010).pdf
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    本文由Pan和Yang在2010年撰写，是一篇综述性论文，全面探讨了迁移学习领域的理论基础、方法和技术进展。文章总结了不同应用场景下的迁移学习策略，并分析其优势与挑战。 《迁移学习综述》是由香港科技大学杨强教授团队于2010年10月发表在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering期刊上的文章。该文涵盖了多个关键领域，包括但不限于：引言、概述、归纳式迁移学习、直推式迁移学习、无监督迁移学习以及关于迁移界限和负迁移的讨论，并探讨了迁移学习的应用及结论部分。关键词为“迁移学习”、“综述”、“机器学习”与“数据挖掘”。