【摘 要】
:
苏州发绣作为苏绣的分支,是由精选的少女天然发丝作为原材料的苏州民间特殊绣种。通过对苏州发绣工艺流程、针法风格的分析以及对发绣色彩的考释,总结出苏州发绣技艺与色彩融合给予当代设计者的美学价值、思维与方法启示,对苏州发绣的传承与创新融合具有重要意义。
论文部分内容阅读
苏州发绣作为苏绣的分支,是由精选的少女天然发丝作为原材料的苏州民间特殊绣种。通过对苏州发绣工艺流程、针法风格的分析以及对发绣色彩的考释,总结出苏州发绣技艺与色彩融合给予当代设计者的美学价值、思维与方法启示,对苏州发绣的传承与创新融合具有重要意义。
其他文献
人脸检测是计算机视觉领域的一个经典问题,其在人工智能大数据驱动的赋能下焕发出崭新生机,在刷脸支付、身份认证、摄像美颜、智能安防等领域均体现出重要的应用价值与广阔的应用前景。然而,随着人脸检测部署应用进程的全面加速,其安全风险与隐患也日益凸显。因此,文中分析总结了现行人脸检测模型在全生命周期的各阶段所面临的安全风险,其中对抗攻击因对人脸检测的可用性和可靠性构成严重威胁,并可能使人脸检测模块丧失基本功
近年来人工智能迅速发展,被用于语音、图像等多种领域,并取得了显著效果。然而,这些训练好的人工智能模型非常容易被复制并扩散,因此,为了保护模型的知识产权,关于模型版权保护的一系列算法或技术应运而生,其中一种就是模型水印技术。通过模型水印技术,向人工智能模型植入水印,一旦模型被窃取,可以通过验证水印来证明自己的版权所有权,维护自己的知识产权,从而达到保护模型的作用。该类技术在近年来成为了一大热点,但目前尚未形成较为统一的框架。为了更好地理解,总结了现阶段模型水印的研究成果,论述了当前主流的模型水印算法,分析了
Fast-Hot Stuff区块链共识算法采用两轮投票的共识过程,当主节点在第一轮投票后发生错误时,吞吐量将大幅降低,为解决该问题,提出一种改进的Fast-Hot Stuff算法。该算法引入一个新的区块扩展方式,在某一区块的共识过程中,当主节点在第一轮投票发生错误而导致视图更换时,副本节点将其投票消息传递至新的视图,新视图中的主节点收到足够多的投票消息,根据该区块进行扩展生成新区块并发起共识,以使更多区块上链并提高吞吐量。实验结果表明,当主节点在第一轮投票后发生错误时,Hot Stuff与Fast-Hot
针对电机领域实体识别精度较低的问题,提出一种融合BERT预训练语言模型的中文命名实体识别方法。利用BERT预训练语言模型增强字的语义表示并按照上下文特征动态生成字向量,将字向量序列输入双向长短期记忆神经网络进行双向编码,同时通过条件随机场算法标注出实体识别结果。根据电机文本特点对自建数据集进行标注,并将电机领域实体划分为实物、特性描述、问题/故障、方法/技术等4个类别。实验结果表明,与基于Bi LSTM-CRF、Bi LSTM-CNN和Bi GRU的实体识别方法相比,该方法具有更高的准确率、召回率和F1值
针对现有时间基一次性密码方案无法高效运行于可编程逻辑控制器(PLC)的问题,借鉴T/KEY单链方案,提出一种基于分组密码的时间基一次性密码方案BC-TOTP。使用PRESENT和SPECK分组密码算法来实例化加密函数,采用该加密函数计算链上的所有节点,使得证明方可在相应的时间内向验证方证明其身份。通过基于理想密码模型和分组密码IND-CPA的安全假设验证了BC-TOTP方案的安全性,并在罗克韦尔Allen-Bradley PLC上的测试结果表明,其能大幅减少计算时间,且单链使用周期将近1年。
高维数据中存在着大量的冗余和不相关特征,严重影响了数据挖掘的效率、质量以及机器学习算法的泛化性能,因此特征选择成为计算机科学与技术领域的重要研究方向。文中利用自编码器的非线性学习能力提出了一种无监督特征选择算法。首先,基于自编码器的重建误差选择出单个特征对数据重建贡献大的特征子集。其次,利用单层自编码器的特征权重最终选择出对其他特征重建贡献大的特征子集,通过流形正则保持原始数据空间的局部与非局部结构,并且对特征权重增加L2/1稀疏正则来提高特征权重的稀疏性,使之选择出更具区别性的特征。最后,构造一个新的目
图像分类中的差分隐私算法在通过添加噪声的方式提高机器学习模型的隐私保护能力的同时,容易造成模型分类准确度的下降。针对以上问题,提出了一种基于特征映射的差分隐私保护机器学习方法,该方法结合预训练神经网络和影子模型训练技术,以差分向量的形式将原数据样本的特征向量映射到高维向量空间,缩短样本在高维向量空间的距离,以减小模型更新造成的隐私信息泄露风险,同时提高机器学习模型的隐私保护能力和分类能力。由MNI
为高效地寻找基于决策的黑盒攻击下的对抗样本,提出一种利用模型之间的迁移性提升对抗起点的方法。通过模型之间的迁移性来循环叠加干扰图像,生成初始样本作为新的攻击起点进行边界攻击,实现基于决策的无目标黑盒对抗攻击和有目标黑盒对抗攻击。实验结果表明,无目标攻击节省了23%的查询次数,有目标攻击节省了17%的查询次数,且整个黑盒攻击算法所需时间低于原边界攻击算法所耗费的时间。
针对开启内核地址空间布局随机化(KASLR)防护的Linux系统,提出一种基于CPU预取指令的Cache计时攻击方法。Intel CPU的预取指令在预取未映射到物理地址的数据时会发生Cache失效,导致消耗的CPU时钟周期比已映射到物理地址的数据要长。根据这一特点,通过rdtscp指令获取CPU时钟周期消耗,利用计时攻击绕过KASLR技术防护,从而准确获取内核地址映射的Offset。实验结果表明,该攻击方法能够绕过Linux操作系统的KASLR防护,获得准确的内核地址映射位置,并且避免引起大量Cache失
近年来,工业物联网迅猛发展,在实现工业数字化、自动化、智能化的同时也带来了大量的网络威胁,且复杂、多样的工业物联网环境为网络入侵者创造了全新的攻击面。传统的入侵检测技术已无法满足当前工业物联网环境下的网络威胁发现需求。对此,文中提出了一种基于深度强化学习算法近端策略优化(Proximal Policy Optimization 2.0,PPO2)的工业物联网入侵检测系统。该系统将深度学习的感知能力