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Amazon1688選品跨境電商提出了一種配貨網(wǎng)中的貨源方與運力方的信息交互方法，該方法包括：配貨網(wǎng)平臺審核貨方會員、運力會員通過電腦或者移動通訊終端向平臺發(fā)送的數(shù)據(jù)標識；運力會員和貨方會員分別通過電腦或者移動通訊終端向平臺發(fā)送運方數(shù)據(jù)和貨方數(shù)據(jù)；配貨網(wǎng)平臺根據(jù)匹配算法對所述運方數(shù)據(jù)和貨方數(shù)據(jù)進行配對，成功后運力會員在平臺生成數(shù)據(jù)確認合同；運力會員和貨方會員對數(shù)據(jù)確認合同設置運方密碼和貨方密碼，并支付保證金以及運輸金額；配貨網(wǎng)平臺分別對運力會員、貨方會員設置的運方密碼和貨方密碼進行匹配操作。上述方案提出了一種新的信息交互技術，有效的提供了貨運雙方在線生成電子合同、在線結算，很好解決了信息匹配和信用支撐的問題。Amazon1688選品跨境電商本申請涉及XGBoost的靜態(tài)三特征模型的惡意軟件分類方法?，F(xiàn)有的靜態(tài)特征提取技術主要依靠字節(jié)視圖（即16進制字節(jié)碼）、匯編視圖（即asm匯編代碼）、PE視圖（即PE結構化信息）三個方面進行特征的提取，使用其中之一的方法雖耗時短，但準確率可能會很低；全取三種方法雖然可以有效的提高準確率，但相對于耗時的成倍增加，準確率仍顯不足。引用機器學習算法XGBoost算法，對以上三種提取后的特征集進行算法集成運算，獲得更高的準確率。

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