【摘 要】
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"深度伪造"是人工智能时代对"生物识别数据"进行伪造的一种新技术,即通过对"源数据"的学习,用特定人的声音、外貌和动作拼接出虚假的声音、图片或视频。这一技术的存在为社会
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"深度伪造"是人工智能时代对"生物识别数据"进行伪造的一种新技术,即通过对"源数据"的学习,用特定人的声音、外貌和动作拼接出虚假的声音、图片或视频。这一技术的存在为社会生活提供了一定的便利,但是这一技术的运用同时也带来了一些风险,例如个人权益被侵犯的风险、社会信任标准瓦解的风险以及国家安全威胁等风险。面对这些风险各国纷纷出台了相应的法律进行规制,以美国为例,分别从"生物识别数据"的保护和"深度伪造"的不当使
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激光技术的不断发展对利用点云数据进行地物分类的方法提出了更高的要求。基于此提出了一种结合遥感领域地物分类特点,利用地物反射率的不同来实现地物分类的方法。该方法首先提取数据的反射率信息,然后将其作为栅格化后的属性值,最后利用监督分类、非监督分类和支持向量机分类方法对栅格化后的栅格影像进行地物分类。通过实验表明,支持向量机方法在保持较高训练和分类速度的同时还具有较高的分类精度,总精度和Kappa系数达
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