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基于深度学习的黑臭水体遥感信息提取模型

长江科学院院报 2022年第4期39卷 156-162页

作者：邵琥翔丁凤杨健郑子铖福建师范大学福建省陆地灾害监测评估工程技术研究中心福州350007 福建师范大学地理科学学院福州350007 中国科学院空天信息创新研究院北京100094

黑臭水体分布广泛,严重损害人民的居住环境和城市整体美观形象。以河北省廊坊市为研究区,利用高分二号(GF-2)多光谱数据和实测数据,使用PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)和U-Net模型对黑臭水体遥感信息提取进行对比实验研究。基... 详细信息

黑臭水体分布广泛,严重损害人民的居住环境和城市整体美观形象。以河北省廊坊市为研究区,利用高分二号(GF-2)多光谱数据和实测数据,使用PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)和U-Net模型对黑臭水体遥感信息提取进行对比实验研究。基于可见光波段(RGB)及近红外波段(NIR)计算归一化差异植被指数(NDVI)和归一化差异黑臭水体指数(NDBWI),针对细小形状的黑臭水体普遍存在的漏检问题,引入注意力机制模块对模型进行优化改进,构建改进型深度学习黑臭水体遥感信息提取模型。结果表明:输入RGB+NIR+NDVI+NDBW六通道组合遥感影像并引入注意力机制的U-Net网络模型对黑臭水体的提取结果最佳,其精度评价指标F1-srore、MIoU、Recall分别达到了0.8645、0.8681、0.8359。

关键词：黑臭水体深度学习模型 PSPNet网络模型 U-Net网络模型 GF-2卫星遥感信息注意力机制

可见光-远红外图像的多模态能见度深度学习模型

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第6期33卷 939-946页

作者：沈克成施佺王晗南通大学信息科学与技术学院南通226019 南通大学交通与土木工程学院南通226019

为了增强能见度深度学习模型在小样本条件下的准确率和鲁棒性,提出一种基于可见光-远红外图像的多模态能见度深度学习方法.首先,利用图像配准获取视野范围与分辨率均相同的可见光-远红外输入图像对;然后,构造三分支并行结构的多模态特... 详细信息

为了增强能见度深度学习模型在小样本条件下的准确率和鲁棒性,提出一种基于可见光-远红外图像的多模态能见度深度学习方法.首先,利用图像配准获取视野范围与分辨率均相同的可见光-远红外输入图像对;然后,构造三分支并行结构的多模态特征融合网络;分别在可见光图像、远红外图像及其累加特征图中提取不同性质的大气特征,各分支的特征信息通过网络结构实现模态互补与融合;最后在网络末端输出图像场景所对应的能见度的等级.采用双目摄像机收集不同天气情况下的室外真实可见光-远红外图像作为实验数据,在不同性能指标、多角度下的实验结果表明,与传统单模态能见度深度学习模型相比,多模态能见度模型可显著提高小样本条件下能见度检测的准确率和鲁棒性.

关键词：能见度检测深度学习模型可见光-远红外图像多模态融合网络

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面向目标用户的深度学习模型可视化综述

计算机系统应用 2023年第11期32卷 36-47页

作者：胡凯茜李欣裴炳森中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

深度学习模型在某些场景的实际应用中要求其具备一定的可解释性,而视觉是人类认识周围世界的基本工具,可视化技术能够将模型训练过程从不可见的黑盒状态转换为可交互分析的视觉过程,从而有效提高模型的可信性和可解释度.目前,国内外相... 详细信息

深度学习模型在某些场景的实际应用中要求其具备一定的可解释性,而视觉是人类认识周围世界的基本工具,可视化技术能够将模型训练过程从不可见的黑盒状态转换为可交互分析的视觉过程,从而有效提高模型的可信性和可解释度.目前,国内外相关领域缺少有关深度学习模型可视化工具的综述,也缺乏对不同用户实际需求的研究和使用体验的评估.因此,本文通过调研近年来学术界模型可解释性和可视化相关文献,总结可视化工具在不同领域的应用现状,提出面向目标用户的可视化工具分类方法及依据,对每一类工具从可视化内容、计算成本等方面进行介绍和对比,以便不同用户选取与部署合适的工具.最后在此基础上讨论可视化领域存在的问题并加以展望.

关键词：可视化工具深度学习模型模型可解释性目标用户注意力机制

基于黑盒测试框架的深度学习模型版权保护方法

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网络安全与数据治理 2023年第12期42卷 1-6,13页

作者：屈详颜于静熊刚盖珂珂中国科学院信息工程研究所北京100085 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 北京理工大学网络空间安全学院北京100081

当前生成式人工智能技术迅速发展,深度学习模型作为关键技术资产的版权保护变得越发重要。现有模型版权保护方法一般采用确定性测试样本生成算法,存在选择效率低和对抗攻击脆弱的问题。针对上述问题,提出了一种基于黑盒测试框架的深度... 详细信息

当前生成式人工智能技术迅速发展,深度学习模型作为关键技术资产的版权保护变得越发重要。现有模型版权保护方法一般采用确定性测试样本生成算法,存在选择效率低和对抗攻击脆弱的问题。针对上述问题,提出了一种基于黑盒测试框架的深度学习模型版权保护方法。首先引入基于随机性算法的样本生成策略,有效提高了测试效率并降低了对抗攻击的风险。此外针对黑盒场景,引入了新的测试指标和算法,增强了黑盒防御的能力,确保每个指标具有足够的正交性。在实验验证方面,所提方法显示出了高效的版权判断准确性和可靠性,有效降低了高相关性指标的数量。

关键词：生成式人工智能深度学习模型版权保护黑盒防御

基于FCN和LSTM深度学习模型的电力终端负荷预测方法

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电子设计工程 2023年第11期31卷 93-96,101页

作者：王祥武占侠魏本海冷安辉郭君何晓蓉深圳市国电科技通信有限公司广东深圳518109 深圳智芯微电子科技有限公司广东深圳518045

针对目前研究的电力终端负荷预测方法在预测过程中,未考虑负荷终端时序性和非线性的特点,存在预测精度较低,速度较慢的问题,提出了基于FCN和LSTM深度学习模型的电力终端负荷预测方法。利用循环神经网络,建立电力终端负荷预测模型,分析... 详细信息

针对目前研究的电力终端负荷预测方法在预测过程中,未考虑负荷终端时序性和非线性的特点,存在预测精度较低,速度较慢的问题,提出了基于FCN和LSTM深度学习模型的电力终端负荷预测方法。利用循环神经网络,建立电力终端负荷预测模型,分析记忆状态,对电力终端数据进行预处理,并编码非数字特征,确定预测模型。利用均方误差公式得到的电力终端负荷预测模型的损失函数,通过数据预处理、优化数据参数、训练电力终端负荷预测模型完成负荷预测。实验结果表明,基于FCN和LSTM深度学习模型的电力终端负荷预测方法充分分析了终端时序性和非线性特点,有效确保预测精度,提高预测速度。

关键词： FCN LSTM 深度学习模型电力终端负荷预测

基于深度学习模型的变电站继电保护二次回路运行状态监测

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光源与照明 2023年第8期 159-161页

作者：郑涛国网福建省电力有限公司超高压分公司福建福州350001

文章基于深度学习模型研究变电站继电保护二次回路运行状态监测方法,通过对二次回路运行状态的监测和深度学习模型的分析得出一个有效方法。实验结果表明,该方法具有较高的准确性和鲁棒性,能够有效地监测二次回路的运行状态,提高变电站... 详细信息

文章基于深度学习模型研究变电站继电保护二次回路运行状态监测方法,通过对二次回路运行状态的监测和深度学习模型的分析得出一个有效方法。实验结果表明,该方法具有较高的准确性和鲁棒性,能够有效地监测二次回路的运行状态,提高变电站的继电保护系统的运行效率和安全性。

关键词：深度学习模型变电站继电保护二次回路

城市数字孪生数据能有效帮助训练深度学习模型来分割建筑物

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数据分析与知识发现 2022年第9期6卷 99-99页

作者：本刊不详

来自大阪大学的研究人员找到了一种方法,利用城市数字孪生自动生成的图像来训练深度学习模型,这些模型可以有效地分析真实城市的图像,并准确地分割其中出现的建筑物。为了创建合成的数字城市孪生数据,研究人员使用了来自PLATEAU平台的3... 详细信息

来自大阪大学的研究人员找到了一种方法,利用城市数字孪生自动生成的图像来训练深度学习模型,这些模型可以有效地分析真实城市的图像,并准确地分割其中出现的建筑物。为了创建合成的数字城市孪生数据,研究人员使用了来自PLATEAU平台的3D城市模型,该平台包含了大多数日本城市的3D模型,其细节水平极高。他们将这个模型加载到Unity游戏引擎中,并在一辆虚拟汽车上创建了一个相机设置.

关键词： 3D模型 Unity 深度学习模型游戏引擎大阪大学虚拟汽车模型加载分割

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人工智能技术赋能英语深度学习模型研究

通讯世界 2023年第6期30卷 70-72页

作者：胡慧苹上饶幼儿师范高等专科学校江西上饶334000

教育事业逐渐进入新的历史时期。科学技术的发展推动了语言教学和学习方法的进步,尤其是人工智能的兴起,为英语语言学习开辟了新途径。将深度学习作为主要的研究视角,从深度学习的概念、训练过程、具体模型以及应用来进行梳理和阐述,以... 详细信息

教育事业逐渐进入新的历史时期。科学技术的发展推动了语言教学和学习方法的进步,尤其是人工智能的兴起,为英语语言学习开辟了新途径。将深度学习作为主要的研究视角,从深度学习的概念、训练过程、具体模型以及应用来进行梳理和阐述,以期将深度学习更加成熟地应用于英语教学,从而帮助英语学习者提升英语学习能力。

关键词：网络学习空间深度学习模型英语教学

维普期刊数据库评论

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基于深度学习模型的对抗攻击方法分析

电脑编程技巧与维护 2022年第6期 120-122页

作者：王秀秀山东交通学院济南250399

针对深度学习图像隐私泄露等问题,分析了基于深度学习模型的对抗攻击方法。使用对抗攻击生成对抗样本,能够保护隐私。但是针对检索系统目标对抗攻击的方法,会受到目标样本数量与质量的影响,从而导致攻击效果不佳。通过基于深度学习模型... 详细信息

针对深度学习图像隐私泄露等问题,分析了基于深度学习模型的对抗攻击方法。使用对抗攻击生成对抗样本,能够保护隐私。但是针对检索系统目标对抗攻击的方法,会受到目标样本数量与质量的影响,从而导致攻击效果不佳。通过基于深度学习模型的对抗攻击能够使目标检索精准率作为对样本质量衡量的权重,通过目标类中的样本特征实现加权聚合,得到类特征的最终攻击目标。通过实验结果证明,能够提高检索精准度。

关键词：深度学习模型人工智能对抗攻击