【摘 要】
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基于深度学习的图像解译技术在多个领域都取得了巨大成功,在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分类、检测、分割等问题中也逐渐开始广泛应用.现有的SAR图像分类深度学习模型由于训练数据集样本量较小易过拟合,样本的微小改变易导致模型分类错误,产生对抗攻击现象.针对上述问题,本文从攻击方法、攻击结果和攻击目标三方面说明了SAR图像对抗攻击存在的问题和挑战.本文聚焦SAR图像的稀疏性,具体阐述了稀疏攻击提出背景和SAR图像中稀疏性的表现形式,并就常见稀疏攻击方法进行分析总结.
【机 构】
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国防科技大学电子科学学院电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室,湖南长沙410073
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基于深度学习的图像解译技术在多个领域都取得了巨大成功,在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分类、检测、分割等问题中也逐渐开始广泛应用.现有的SAR图像分类深度学习模型由于训练数据集样本量较小易过拟合,样本的微小改变易导致模型分类错误,产生对抗攻击现象.针对上述问题,本文从攻击方法、攻击结果和攻击目标三方面说明了SAR图像对抗攻击存在的问题和挑战.本文聚焦SAR图像的稀疏性,具体阐述了稀疏攻击提出背景和SAR图像中稀疏性的表现形式,并就常见稀疏攻击方法进行分析总结.文章在MSTAR数据集上验证了现有的稀疏攻击方法的有效性,分析了算法计算效率和成功率、耗时等指标,并对SAR图像分类稀疏对抗攻击方法进行展望.
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疫病是一种具有强烈传染性且广泛流行性的疾病。历代医家在实践中积累了丰富的疫病防治经验,预防疫病的方法十分丰富。鼻疗作为一种预防疫病的外治方法,将药物作用于鼻部,防止疫疠之气通过口鼻侵犯人体,或将邪气祛除体外以达到预防疫病的目的。本文通过分析相关古籍文献,对中医预防疫病的鼻疗方法进行了系统梳理,认为鼻通过经脉与五脏六腑相连,是疫疠之气侵犯人体的首要通道,通过刺激鼻部可防止疫厉之气侵袭人体或驱邪外出。气味芳香类中药能够辟秽解毒,是鼻疗预防疫病的理论基础。涂鼻、塞鼻、鼻嗅等是鼻疗的主要方法,取嚏是芳香避秽的取效
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