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结合扩散模型图像编辑的图文检索后门攻击

计算机科学与探索 2024年第4期18卷 1068-1082页

作者：杨舜陆恒杨江南大学人工智能与计算机学院江苏省模式识别与计算智能工程实验室江苏无锡214122

深度神经网络在模型训练阶段易受到后门攻击,在训练图文检索模型时,如有攻击者恶意地将带有后门触发器的图文对注入训练数据集,训练后的模型将被嵌入后门。在模型推断阶段,输入良性样本将得到较为准确的检索结果,而输入带触发器的恶意... 详细信息

深度神经网络在模型训练阶段易受到后门攻击,在训练图文检索模型时,如有攻击者恶意地将带有后门触发器的图文对注入训练数据集,训练后的模型将被嵌入后门。在模型推断阶段,输入良性样本将得到较为准确的检索结果,而输入带触发器的恶意样本会激活模型隐藏后门,将模型推断结果恶意更改为攻击者设定的结果。现有图文检索后门攻击研究都是基于在图像上直接叠加触发器的方法,存在攻击成功率不高和带毒样本图片带有明显的异常特征、视觉隐匿性低的缺点。提出了结合扩散模型的图文检索模型后门攻击方法(Diffusion-MUBA),根据样本图文对中文本关键词与感兴趣区域(ROI)的对应关系,设计触发器文本提示扩散模型,编辑样本图片中的ROI区域,生成视觉隐匿性高且图片平滑自然的带毒训练样本,并通过训练模型微调,在图文检索模型中建立错误的细粒度单词到区域对齐,把隐藏后门嵌入到检索模型中。设计了扩散模型图像编辑的攻击策略,建立了双向图文检索后门攻击模型,在图-文检索和文-图检索的后门攻击实验中均取得很好的效果,相比其他后门攻击方法提高了攻击成功率,而且避免了在带毒样本中引入特定特征的触发器图案、水印、扰动、局部扭曲形变等。在此基础上,提出了一种基于目标检测和文本匹配的后门攻击防御方法,希望对图文检索后门攻击的可行性、隐蔽性和实现的研究能够抛砖引玉,推动多模态后门攻防领域的发展。

关键词：后门攻击图文检索扩散模型感兴趣区域

浅谈影视剧中演员创作习惯——以电视剧《哈尔滨一九四四》为例

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中国广播电视学刊 2024年第6期 132-134页

作者：杨幂中国广播电视社会组织联合会演员委员会

本文基于影视剧中演员的角色构建,以电视剧《哈尔滨一九四四》中关雪这一人物形象的塑造为例,分析探讨演员在创作过程中形成的习惯及其分类情况,指出在角色构建过程中,演员需要对创作习惯及演绎手法进行深度挖掘。通过对演员个体创作习... 详细信息

本文基于影视剧中演员的角色构建,以电视剧《哈尔滨一九四四》中关雪这一人物形象的塑造为例,分析探讨演员在创作过程中形成的习惯及其分类情况,指出在角色构建过程中,演员需要对创作习惯及演绎手法进行深度挖掘。通过对演员个体创作习惯的梳理,探究其在角色构建和理解中发挥的决定性作用,强调演员应加强艺术修养,通过不同的表现技巧和内心活动来赋予角色以生命力,进而提升作品的品质和影响力。

关键词：角色构建创作习惯表现技巧《哈尔滨一九四四》

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鱼和鸟的相望——关于鱼和鸟的折射成像研究

物理教师 2024年第1期45卷 64-67页

作者：杨严辉佛山市第三中学广东佛山528000

讨论在空气中观测水中物体的视深和在水中观测空中物体的视高都涉及光的折射成像问题.以鱼和鸟作为观测者或被观测者,利用光的折射定律分析游鱼观鸟、鸟观游鱼、飞鸟观鱼和鱼观飞鸟4种情况下鸟或鱼的像的变化情况,推导出它们的像的函数... 详细信息

讨论在空气中观测水中物体的视深和在水中观测空中物体的视高都涉及光的折射成像问题.以鱼和鸟作为观测者或被观测者,利用光的折射定律分析游鱼观鸟、鸟观游鱼、飞鸟观鱼和鱼观飞鸟4种情况下鸟或鱼的像的变化情况,推导出它们的像的函数表达式或者参数方程,再利用Geogebra软件画出函数或者参数方程的图像,并加以验证.

关键词：折射成像游鱼观鸟鸟观游鱼飞鸟观鱼鱼观飞鸟

小儿便秘肠道菌群与肠神经免疫网络调控机制研究进展

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中华小儿外科杂志 2024年第1期45卷 81-86页

作者：齐晓杨徐伟立河北医科大学第二医院小儿外科石家庄050000

小儿便秘主要包括器质性便秘与功能性便秘两大类。肠道菌群异常改变引起的信号变化有可能通过肠神经免疫网络(包括黏膜屏障、免疫应答和肠神经系统)的调控机制在多方面影响肠道活动,导致便秘的发生。在肠神经免疫网络中,固有淋巴细胞(in... 详细信息

小儿便秘主要包括器质性便秘与功能性便秘两大类。肠道菌群异常改变引起的信号变化有可能通过肠神经免疫网络(包括黏膜屏障、免疫应答和肠神经系统)的调控机制在多方面影响肠道活动,导致便秘的发生。在肠神经免疫网络中,固有淋巴细胞(innate lymphoid cell,ILC)处于重要地位,其中3型ILC(ILC3)受肠道菌群信号影响释放白细胞介素-22,可能作为影响肠神经系统发育的新靶点,其相关通路机制可为研究肠道菌群与宿主之间信号交流、改善肠道功能、缓解便秘症状提供新思路。本文对小儿便秘肠道菌群异常改变、肠神经免疫网络以及其调控机制研究进展进行综述。

关键词：肠神经系统肠道菌群肠神经免疫通信小儿便秘

基于生成对抗网络和迁移学习的电力碳流耦合特征数据生成与评估

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电力建设 2024年第3期45卷 126-136页

作者：杨至元陈晖李沛南方电网能源发展研究院有限责任公司广州市510663 南方电网产业投资集团有限责任公司广州市510663

目前电力碳流耦合特征数据的可信样本较为不足,不能满足高质量、高精度以及高时效的电碳耦合技术发展需求。将生成式对抗网络理论与电力碳流耦合模型相结合,提出一种全新的电力碳流耦合特征数据模拟生成方法:将电力系统时序状态参数和... 详细信息

目前电力碳流耦合特征数据的可信样本较为不足,不能满足高质量、高精度以及高时效的电碳耦合技术发展需求。将生成式对抗网络理论与电力碳流耦合模型相结合,提出一种全新的电力碳流耦合特征数据模拟生成方法:将电力系统时序状态参数和碳排放特征作为学习样本导入学习模块,实现时序电力碳流耦合关系的智能拟合;针对生成式网络训练困难等问题,通过迁移学习模块,在小样本中对电力碳流特征数据开展预训练,并将训练参数传递至目标域中,提高目标任务学习效率,结合对照选比结果,获得适用的生成式迁移模型;此外,针对生成数据的评价机制缺失问题,提出一种基于电力碳流计算结果的校验方法,量化了生成式迁移学习模型的有效性评估结果,并在IEEE 14节点和118节点系统上进行了验证。

关键词：电力碳排放流电碳耦合技术生成式网络迁移学习模型评价

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磁流变阻尼器建模及阻尼力跟踪控制试验研究

振动与冲击 2024年第12期43卷 260-265,285页

作者：张记杨张泽崔龙杜昊贵州大学机械工程学院贵阳550025 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016

为了提升磁流变阻尼器阻尼力跟踪控制的精度,采用向量加权平均算法和贝叶斯非线性回归网络分别建立阻尼器的正向和逆向动力学模型;构建前馈逆模型与模糊控制反馈相结合的复合控制策略来实现半主动阻尼力跟踪控制。开展试验比较逆模型前... 详细信息

为了提升磁流变阻尼器阻尼力跟踪控制的精度,采用向量加权平均算法和贝叶斯非线性回归网络分别建立阻尼器的正向和逆向动力学模型;构建前馈逆模型与模糊控制反馈相结合的复合控制策略来实现半主动阻尼力跟踪控制。开展试验比较逆模型前馈控制与复合控制策略的跟踪效果以及复合控制策略在各个频率段的跟踪适用性。结果表明,复合控制策略能够达到较好的跟踪效果且比前馈逆模型控制策略的跟踪精度提高了6.4%;复合控制策略在0~7 Hz的频率段逼近精度基本在95%以上;在7~10 Hz,也能达到85%以上的逼近精度,验证了力跟踪控制算法的有效性。

关键词：逆模型磁流变阻尼器力跟踪控制

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建筑企业推进数字化转型的路径与实践研究

铁道工程学报 2024年第1期41卷 88-92页

作者：江文化谢学文杨向歌中铁云网信息科技有限公司北京100039

研究目的:全球数字经济进入高速发展期,由于数字化转型起点较低、启动较晚,建筑企业在数字化转型过程中缺乏统一的顶层设计、技术路径、实施路径和有效的应用场景,无法适应数字化转型升级的发展要求。为提高建筑企业数字化转型水平,本... 详细信息

研究目的:全球数字经济进入高速发展期,由于数字化转型起点较低、启动较晚,建筑企业在数字化转型过程中缺乏统一的顶层设计、技术路径、实施路径和有效的应用场景,无法适应数字化转型升级的发展要求。为提高建筑企业数字化转型水平,本文结合某建筑央企数字化转型实践,对建筑企业推进数字化转型的路径和实践进行研究。研究结论:(1)建筑业数字化存在数字化应用年限底、应用程度不高、应用不够全面等现状,分析其原因为BIM正向设计推广难度大、缺少专业数字化人才、工程项目全生命期存在数据孤岛、信息化基础设施难以满足数字化转型要求;(2)提出了建筑企业数字化转型的技术路径和实施路径;(3)提出了应用BIM技术打造建筑业数据资产、信息化技术打通数据孤岛、数字化技术赋能智能建造、新一代信息技术助力智能运营等数字化转型的应用场景;(4)本文研究可为建筑企业数字化转型升级提供借鉴或参考。

关键词：建筑企业数字化转型实施路径实践研究

基于低延迟可解释性深度学习的复杂旋转机械关键部件知识嵌入与诊断方法研究

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机械工程学报 2024年第12期60卷 107-115页

作者：刘岳开王天杨褚福磊清华大学摩擦学国家重点实验室北京100084 清华大学机械工程系北京100084

对于复杂旋转机械关键部件的诊断任务,模型设计容易受限于以下两个特点:(1)机理驱动的方法往往难以实现复杂系统的完备、精准建模;(2)数据驱动方法多数需要规模化的高质量训练数据集用于训练。针对上述问题,提出一种先验知识嵌入的深度... 详细信息

对于复杂旋转机械关键部件的诊断任务,模型设计容易受限于以下两个特点:(1)机理驱动的方法往往难以实现复杂系统的完备、精准建模;(2)数据驱动方法多数需要规模化的高质量训练数据集用于训练。针对上述问题,提出一种先验知识嵌入的深度学习模型,融合机理知识与传感器信号特征。并通过引入轻量化模型结构,在保证模型精准性的前提下降低推理延迟。首先,通过融合先验机理知识与传感器信号特征,构建关键部件数字孪生体。然后,设计先验知识嵌入模块来提升深度学习模型对融合特征的表征能力。最后,基于帕累托最优化理论,设计考虑准确性指标和计算效率指标的多目标优化方法,对基于深度学习的诊断模型进行结构优化设计,并引入可解释性框架对深度学习模型决策过程进行分析。结果表明,所设计的关键部件数字孪生体能够提供丰富的先验信息从而加速模型收敛。基于帕累托最优化理论的训练策略,能够搜索到设定指标的相对最优解,从而在保证模型精准性的前提下有效降低模型推理延迟。

关键词：可解释深度学习先验知识嵌入数字孪生帕累托最优化低延迟推理

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煤矿井下无人驾驶轨道电机车障碍物识别

浙江大学学报（工学版） 2024年第1期58卷 29-39页

作者：杨豚郭永存王爽马鑫安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学机械工程学院安徽淮南232001

针对现有煤矿井下无人驾驶轨道电机车因巷道环境恶劣导致障碍物识别精度低的问题,提出用于无人驾驶电机车障碍物精准实时检测的PDM-YOLO模型.基于YOLOv5,将模型C3模块中的传统卷积替换为部分卷积,构建C3_P特征提取模块,有效减少模型的... 详细信息

针对现有煤矿井下无人驾驶轨道电机车因巷道环境恶劣导致障碍物识别精度低的问题,提出用于无人驾驶电机车障碍物精准实时检测的PDM-YOLO模型.基于YOLOv5,将模型C3模块中的传统卷积替换为部分卷积,构建C3_P特征提取模块,有效减少模型的浮点运算量(FLOPs)与计算延迟.采用改进后的解耦头,对传统YOLOv5的预测头进行解耦,提高模型的收敛速度及对障碍物的识别精度.优化Mosaic数据增强方法,丰富训练图像的特征信息,提高模型的普适性和鲁棒性.实验结果表明,PDM-YOLO模型在自制数据集上的平均检测精度(mAP)达到96.3%,平均检测速度达到109.2帧/s,PDM-YOLO模型在PASCAL VOC公共数据集上的检测精度高于现有主流的YOLO系列模型.

关键词：无人驾驶电机车 YOLO 障碍物识别部分卷积解耦头 Mosaic数据增强