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Identifying Compiler and Optimization Options from Binary Code using Deep Learning Approaches

机译：使用深度学习方法识别二进制代码的编译器和优化选项

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Davide Pizzolotto; Katsuro Inoue;
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年度 2020
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1. Deep learning compact binary codes for fingerprint indexing [J] . Chao-chao BAI, Wei-qiang WANG, Tong ZHAO, 浙江大学学报（英文版）（C辑：计算机与电子） . 2018,第009期

机译：用于指纹索引的深度学习紧凑型二进制代码
2. Discovering Binary Codes for Documents by Learning Deep Generative Models [J] . Geoffrey Hinton, Ruslan Salakhutdinov opics in Cognitive Science . 2011,第1期

机译：通过学习深度生成模型发现文档的二进制代码
3. Feedback2Code: A Deep Learning Approach to Identifying User-Feedback-Related Source Code Files [J] . Shuhan Yan, Tianjiao Du, Beijun Shen, International journal of software engineering and knowledge engineering . 2020,第1期

机译：Feedback2Code：一种深度学习方法，用于识别与用户反馈相关的源代码文件
4. Identifying Compiler and Optimization Options from Binary Code using Deep Learning Approaches [C] . Davide Pizzolotto, Katsuro Inoue IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution . 2020

机译：使用深度学习方法从二进制代码中识别编译器和优化选项
5. Compiler optimization for translating software binaries onto FPGAs. [D] . Gao, Lei. 2010

机译：用于将软件二进制文件转换为FPGA的编译器优化。
6. Reply to Jue et al. Value of MRI to Improve Deep Learning Model That Identifies High-Grade Prostate Cancer. Comment on Gentile et al. Optimized Identification of High-Grade Prostate Cancer by Combining Different PSA Molecular Forms and PSA Density in a Deep Learning Model. Diagnostics 2021 11 335 [O] . Francesco Gentile, Matteo Ferro, Bartolomeo Della Ventura, 2021

机译：回复jue等人。 MRI的价值改善识别高档前列腺癌的深度学习模型。评论Gentile等人。通过在深层学习模型中结合不同PSA分子形式和PSA密度来优化高级前列腺癌的优化鉴定。诊断202111335
7. CcNav: Understanding Compiler Optimizations in Binary Code [O] . Sabin Devkota, Pascal Aschwanden, Adam Kunen, 2021

机译：CCNAV：了解二进制代码中的编译器优化

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