第十二周拓展阅读

在本文中，来自北京立林业大学AI研究所的专家将为您介绍一种源代码抄袭检测方法，称为WASTK（加权抽象语法树内核），用于计算机科学教育。不同于其他的剽窃检测方法，WASTK除了检测不同程序之间的相似性之外，还会考虑一些其他方面。

在论文中介绍了这种检测源代码抄袭的方法及其增强方法。这种方法不仅考虑了两段代码之间的相似性，而且考虑了编程的上下文背景。

根据实验结果，WASTK在相同数据集上的表现比其他流行方法好得多。另外，改进的树内核考虑了两个子树的对应表达式之间的相似性，这有助于检测具有轻微变化的代码剽窃。当代码段具有共同的框架时，本文应用的TF-IDF为其节点设置较低的权重以避免误判。

（回复“WASTK”获得完整论文下载）

这是一种用于钢琴的连续笔记识别的长短诗记忆投影的循环神经网络结构。长短时记忆网络（LSTM）是一种与时间序列相关的循环神经网络（RNN），在语音识别和图像识别方面取得了良好的效果。它具有较好的性能，最佳识别率可达99.8％。

我们基于北京林业大学音乐库进行了实验，提出的结构能有利于减少训练时间，而且受益于投影层。使用它的原因是在良好的性能基础上，识别率为99.8％。在本文中，我们使用了神经网络结构来识别连续的音符。找到了迭代次数最少的、最适合于钢琴的连续音符识别的方法

未来，我们将使用LSTM，LSTMP和DLSTM来识别更复杂的连续和弦音乐，例如钢琴音乐，小提琴音乐甚至交响乐，这将大大改善音乐机器人的发展。

（回复“按键识别”获得完整论文下载）

人工智能产业技术创新战略联盟联合业内翘楚，以《中华人民共和网络安全法》和《新一代人工智能发展规划》为指导，以增强人工智能+网络空间安全建设的前瞻性、科学性和实用性，并助力我国人工智能产业的快速发展为目标，计划组建“人工智能+网络空间安全专业委员会”。

专委会宗旨

人工智能＋网络空间安全专委会通过人工智能产业技术创新战略联盟整体化发展，在国家人工智能产业发展合作平台的基础上，推广人工智能最新成果在信息安全领域的示范和推广应用，积极参与国际人工智能技术在信息安全领域的标准化工作，助力我国人工智能产业的快速发展。

我们将在下周为您带来“人工智能+网络空间安全专业委员会”的相关内容，敬请期待。

如果您想加入我们，或者想了解专委会的其他事宜，欢迎您留言，我们将尽快与您取得联系。