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江苏陶瓷 2021年第3期54卷 I0002-I0002页

作者：钱祥芬中国民主同盟中国陶瓷行业协会中国工艺美术学会青岛大学物理学院

龙腾盛世紫韵华章——论紫砂艺术作品“龙腾四海壶”的工艺技巧和现实意义

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陶瓷 2024年第8期 135-136页

作者：钱祥芬钱祥芬紫砂工作室江苏宜兴214200

在紫砂艺术之中,围绕着龙的题材展示创作的不甚枚举,也留下了许多令人印象深刻的艺术作品,并且在当下的时代发展浪潮之中,我们更多地体会到紫砂艺术的无穷魅力以及对于生活的深刻影响。从整体上来看这件紫砂艺术作品《龙腾四海壶》,壶... 详细信息

在紫砂艺术之中,围绕着龙的题材展示创作的不甚枚举,也留下了许多令人印象深刻的艺术作品,并且在当下的时代发展浪潮之中,我们更多地体会到紫砂艺术的无穷魅力以及对于生活的深刻影响。从整体上来看这件紫砂艺术作品《龙腾四海壶》,壶身的方器设计庄严大气、稳重端庄,和以龙为题材的创意不谋而合,壶身的波纹装饰看起来并不十分地复杂,但是要经过一招一式来理出来细微的痕迹,壶钮的小龙设计则是参考了历史上非常著名的出土文物龙的形态以及在青铜器、玉器等不同材质的共同作用之下抽象剥离出来,使其更加的具有广泛的代表性。而且方器并不是纯粹的横平竖直,而是方中带圆、圆中寓方的巧妙设计,一方面能够体现出中国传统文化之中所独有的那种悲天悯人、行方思圆的行为处事方式;另一方面则是能够营造出四海升平、蛟龙升腾的壮观景象,更好的贴合这件紫砂艺术作品的主题。

关键词：紫砂艺术龙腾四海壶工艺技巧现实意义

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论紫砂作品“一鸣惊人”的艺术特征

江苏陶瓷 2021年第3期54卷 58-59页

作者：钱祥芬宜兴214221

紫砂壶起源于北宋,至今已有几百年的历史,它因饮茶方式的改变而诞生,满足了人们由煮茶法到泡茶法方式转变的需要,在观赏性上它又经过了由古朴到华丽,复而返璞归真的过程,满足了不同时代下人们审美的变化,可以说它始终在与时俱进,与人们... 详细信息

紫砂壶起源于北宋,至今已有几百年的历史,它因饮茶方式的改变而诞生,满足了人们由煮茶法到泡茶法方式转变的需要,在观赏性上它又经过了由古朴到华丽,复而返璞归真的过程,满足了不同时代下人们审美的变化,可以说它始终在与时俱进,与人们的生活相互交融。本文以紫砂壶"一鸣惊人"为例,浅谈其艺术特征。

关键词：紫砂壶一鸣惊人造型设计艺术特色

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基于特征空间相似的隐形后门攻击

信息网络安全 2024年第8期24卷 1163-1172页

作者：夏辉钱祥运中国海洋大学信息科学与工程学部计算机科学与技术学院青岛266100

后门攻击指通过在深度神经网络模型训练过程中对原模型植入特定的触发器,导致模型误判的攻击。目前后门攻击方案普遍面临触发器隐蔽性差、攻击成功率低、投毒效率低与中毒模型易被检测的问题。为解决上述问题,文章在监督学习模式下,提... 详细信息

后门攻击指通过在深度神经网络模型训练过程中对原模型植入特定的触发器,导致模型误判的攻击。目前后门攻击方案普遍面临触发器隐蔽性差、攻击成功率低、投毒效率低与中毒模型易被检测的问题。为解决上述问题,文章在监督学习模式下,提出一种基于特征空间相似理论的模型反演隐形后门攻击方案。该方案首先通过基于训练的模型反演方法和一组随机的目标标签类别样本获得原始触发器。然后,通过Attention U-Net网络对良性样本进行特征区域分割,在重点区域添加原始触发器,并对生成的中毒样本进行优化,提高了触发器的隐蔽性和投毒效率。通过图像增强算法扩充中毒数据集后,对原始模型再训练,生成中毒模型。实验结果表明,该方案在保证触发器隐蔽性的前提下,在GTSRB和CelebA数据集中以1%的投毒比例达到97%的攻击成功率。同时,该方案保证了目标样本与中毒样本在特征空间内相似性,生成的中毒模型能够成功逃脱防御算法检测,提高了中毒模型的不可分辨性。通过对该方案进行深入分析,也可为防御此类后门攻击提供思路。

关键词：数据投毒后门攻击特征空间相似监督学习

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基于层次分析法的智能钻机运行工序判识

煤田地质与勘探 2024年第3期52卷 184-190页

作者：朱钱祥罗鹏平王龙鹏邢望王天龙中煤科工西安研究院(集团)有限公司陕西西安710077

煤矿钻机智能施工过程中自动判识当前工序的难度较大,针对该问题提出了一种包含钻机运行过程层次建模、工序执行概率推理的工序判识方法。首先,以层次分析法对钻机运行过程中不同粒度对象间耦合过程进行描述和建模,揭示了钻机各工序执... 详细信息

煤矿钻机智能施工过程中自动判识当前工序的难度较大,针对该问题提出了一种包含钻机运行过程层次建模、工序执行概率推理的工序判识方法。首先,以层次分析法对钻机运行过程中不同粒度对象间耦合过程进行描述和建模,揭示了钻机各工序执行过程中设备、功能与系统间的交互特征。其次,在上述研究基础上引入贝叶斯概率推理方法,建立工序执行概率推理模型,分析了钻机运行过程中不同粒度对象属性与各工序状态间的因果关系。随后,将采集到的传感数据进行处理并作为实时证据提供给工序判识模型,推理获得各工序的当前执行概率。最后,以ZDY23000LDK钻机运行过程中液压压力值、动力头转速及移动速度作为输入信息,利用提出的工序判识方法,推理出当前执行工序编号,实验结果显示针对上扣工序、钻进工序和起拔工序的识别准确率分别达到85.3%、81.2%和87.1%,从而证明所提工序判识方法是切实可行的。上述研究工作提供了钻机运行过程的层次解耦方法及钻机不同粒度对象间交互过程的分析方法,为后续钻机智能控制方法研究及先进智能地质装备研发提供了技术支撑。

关键词：智能钻机工序判识传感数据层次分析法贝叶斯理论煤矿