【摘 要】
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近年来,现有的深度学习网络模型已经能在各种分类任务中达到很高的准确率,但它们仍然极易受到对抗样本的攻击。目前,对抗训练是防御对抗样本攻击的最好方法之一。但已知的单步攻击对抗训练方法仅对单步攻击有着良好的防御效果,对迭代攻击的防御性能却很差,而迭代攻击对抗训练方法只提升了对迭代攻击的防御性能,对单步攻击的防御效果却不够理想。为了同时提高深度学习网络模型对单步攻击与迭代攻击的鲁棒性,文中提出了一种综合
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近年来,现有的深度学习网络模型已经能在各种分类任务中达到很高的准确率,但它们仍然极易受到对抗样本的攻击。目前,对抗训练是防御对抗样本攻击的最好方法之一。但已知的单步攻击对抗训练方法仅对单步攻击有着良好的防御效果,对迭代攻击的防御性能却很差,而迭代攻击对抗训练方法只提升了对迭代攻击的防御性能,对单步攻击的防御效果却不够理想。为了同时提高深度学习网络模型对单步攻击与迭代攻击的鲁棒性,文中提出了一种综合高斯增强和迭代攻击ILLC(Ite-ration Least-Likely Class)的对抗训练防御方
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城市建模为生成城市不同场景下的虚拟环境提供了便利。城市建模需要专业知识和考虑,并消耗大量时间和计算资源。即便如此,与之相关的任务有时仍以不满意的结果甚至失败告终。这些挑战得到了计算机图形学领域学者的大量关注。同时,人工智能的蓬勃发展激励人们充分利用机器学习以改进现有解决方案。本文回顾了2010至2019年间发表的文献,对计算机图形领域中使用机器学习的城市建模方法进行综述。本文可作为机器学习视角下城
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随着物联网技术在智慧城市、工业检测、无线医疗、智能家居、车联网等领域的不断深入应用,物联网传感节点技术备受重视,具备高可靠、免维护等特征的节点电源技术成为关键瓶颈技术之一。针对单一能源器件无法满足不同节点对高功率、长续航的供电需求,对复合微能源系统进行了建模与仿真技术研究,建立了无线传感节点、锂电池、超级电容、太阳能电池、压电发电机等单体模型,集成了不同种类的能源管理策略模型,仿真比较了不同的能量
船舶图像融合特征一次性提取存在误差,导致航行中船舶图像识别层级融合率较低。因此,进行改进卷积神经网络的船舶图像识别研究。对改进卷积神经网络的船舶图像识别方法进行设计,通过多特性融合识别进行船舶图像的获取,调整识别技术配置。据此,对船舶图像中的融合特征进行分批次提取,避免一次性提取产生融合特征的误差。根据融合特征进行图像识别算法的设计,实现改进卷积神经网络的船舶图像识别。至此,完成改进卷积神经网络的
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This paper proposes a two-stage point cloud super resolution framework that combines local interpolation and deep neural network based readjustment. For the first stage, the authors apply a local inte