东北大学机器学习之项目应用：自动驾驶基于多模态深度学习的环境感知系统设计：融合图像与点云特征的智能标签生成及实时部署方案

本文探讨了计算机与智能相关的诸多问题，首先围绕“机器是否能够思考”的哲学疑问展开讨论。为了避免陷入语义争论，作者提出使用“模仿游戏”来衡量机器是否具有智能，即机器能否在模仿游戏中成功冒充人类而不被识破。在这一框架下，文章界定了评判机器智能的边界，强调了只考虑机器的外在表现，而不关心其内部机制或意识等无法直接观测的属性。接着，文中重点讨论了“模仿游戏”中对“机器”的定义。图灵提出机器应具备的三个条件，并进一步将研究对象缩小至“数字计算机”，强调了在理想状态下数字计算机在模仿游戏中的角色。若未来不存在能够在游戏中表现良好的数字计算机，则意味着这一替换不合理。作者还提出，利用各种工程技术通过实验性方法构建的、透明的机器，也应被纳入“机器”的范畴。文章详细介绍了数字计算机的三个组成部分，包括存储单元、指令单元和执行单元。存储单元负责存储需要处理的数据，指令单元负责存储操作步骤和规则，而执行单元则是在控制单元的指挥下，对存储单元提供的数据进行计算或逻辑操作。文中还使用了人类计算器的类比来帮助理解数字计算机的运作方式，并指出数字计算机具有按照明确指令准确完成操作的能力。进一步地，数字计算机的通用性被阐述，强调了数字计算机能够模拟任何其他离散状态机的行为，这为图灵测试提供了理论基础。作者还详细解释了离散状态机的工作机制，包括如何通过状态转换表来预测未来状态，以及数字计算机的巨大状态空间。此外，数字计算机与物理实现技术（如电力）的关系也被澄清，即数字计算机的操作不受物理实现技术的限制。文章还探讨了对于机器智能发展的神学异议和鸵鸟异议。神学异议认为只有人类能够拥有灵魂，而机器无法达到这一层次。鸵鸟异议则担忧机器若能思考，可能对人类构成威胁。图灵对这两种异议都持批评态度，认为不应无端限制机器发展的可能性，而应鼓励大胆的推测与创造。总结来看，本文深入分析了机器智能的可能性与挑战，提出了通过外在行为来评判机器智能的方法，并详细介绍了数字计算机的组成、功能和其理论基础。同时，作者也对关于机器智能发展的各种异议进行了反驳，鼓励人们以开放的心态面对智能机器的发展前景。

计算机基础part1.pdf

重庆现代机械制造学院展板内容0924(二次校正版).pdf

面向Java反序列化漏洞调用链搜索方法的研究.pdf内容概要：本文针对Java反序列化漏洞调用链搜索中存在的“静态分析不完备，缺失对Java反射与动态代理分析”和“动静态混合分析低效”等问题，提出了一种结合静态污点分析与定向模糊测试的调用链验证及搜索方法，并实现了自动化工具Gadget Searcher。该方法通过改进静态分析，增强对Java动态特性的建模，提升调用图构建的准确性；并在静态分析基础上引入定向模糊测试，利用调用图和潜在调用链指导测试用例生成，提高漏洞调用链的验证效率与发现能力。实验表明，该工具在准确率和效率上均优于现有同类工具。; 适合人群：具备Java编程基础、熟悉软件安全分析技术的安全研究人员、漏洞挖掘工程师及高校相关专业研究生。; 使用场景及目标：①提升Java反序列化漏洞调用链的自动化挖掘能力；②解决传统静态分析对反射、动态代理等动态特性支持不足的问题；③优化动静态混合分析效率，减少误报与漏报，辅助安全评估与漏洞修复。; 阅读建议：建议结合Java字节码、静态分析与模糊测试基础知识进行阅读，重点关注第三章的静态污点分析改进方法与第四章的定向模糊测试设计，可通过复现实验环境深入理解Gadget Searcher的实现机制与性能优势。