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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王丽娜 聂建思 汪润 翟黎明
近年来,生成对抗网络(GAN)的迅速发展使得合成图像越来越逼真,对个人和社会造成了极大的威胁。现有的研究致力于被动地鉴别伪造产品,但在真实应用场景下通常面临通用性不足和鲁棒性差等两大难题。因此,该文提出了一种面向深度伪造的溯源取证方法,将秘密信息隐藏到图像中以追踪伪造图像的源头。设计了一个端到端的深度神经网络,该网络由嵌入网络、GAN模拟器和恢复网络等3部分组成。其中,嵌入网络和恢复网络分别用于实现秘密信息的嵌入和提取,GAN模拟器用于模拟各种GAN的图像变换。实验中在已知GAN的篡改下恢复图像的平均归一化互相关(NCC)系数高于0.9,在未知GAN的篡改下平均NCC也能达到0.8左右,具有很好的鲁棒性和通用性。此外,该方法中嵌入的秘密信息具有较好的隐蔽性,平均峰值信噪比(PSNR)在30 dB左右。
关键词：
图像合成与篡改 深度伪造 溯源取证
[期刊] 海洋渔业
[作者]
宋一帆 张胜茂 王斐 樊伟 周为峰
随着我国渔业养殖规模、方式和类型的不断发展，对养殖区选址、监测统计、养殖管理等方面提出了更高的要求。由于遥感技术其监控范围广、成本低、更新的周期性短等优点，被广泛应用于渔业养殖的统计分析中，近年来深度学习算法不断涌现，为快速分析遥感影像提供了一种新的手段。首先综述了深度学习算法在渔业养殖遥感领域的应用情况，并从遥感影像的获取、辐射校正与几何校正、数据集构建、深度学习算法、模型训练和模型评价等几个方面进行介绍；其次分析深度学习技术在渔业养殖遥感中应用流程；并对养殖选址、养殖分类、养殖面积与产值估算、养殖灾害监测、养殖年际变化等几个方面的应用技术与方法进行了探讨，最后总结了深度学习算法在以上应用方向的现状，为深度学习算法在渔业养殖领域的推广提出建议与展望。
关键词：
深度学习 渔业养殖 卫星遥感 养殖分类
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
晁晓峰
[目的/意义]虚假危机信息类型复杂、利益牵扯甚广，传播动机较为分散与隐蔽，有必要从溯源角度进行主体识别与动机叙事研究。[方法/过程]首先，在确定文本情感值、实体数、时序率、聚类簇与重叠量5个识别要素的基础上，设计深度隐晦语义理解、虚假危机信息判别、关联主体锁定与主体确证流程实现虚假危机信息传播主体识别功能，并通过画像对特征予以暴露。然后，以事理图谱为底座，在意图理解基础上构建动机叙事模型。最后，将两种方法糅合后开发自适应可视化操作界面以提升应用效率。[结果/结论]以“5·23卡塔尔立场声明”事件信息为例开展实证，结果表明此研究方法能够识别煽动型、造势型、转化型、侦查型与钳制型5种传播主体，动机分别集中在意见价值共鸣、宣扬自身力量、破除信息壁垒与渗透官方作业等方面。方法对比实验表明，文本设计较于其他方法具有更佳性能，然而仍有优化余地，如主体特征暴露与动机叙事粒度还有待提升。
[期刊] 技术经济
[作者]
李石山 陈朝霞 洪玉莲
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
钱智勇 陈涛 张志美 徐宇红 何书
典籍图像是馆藏重要资源，图像数字化和内容揭示是数字人文基础建设，可实现“以图证史”“图像叙事”、多媒介传播等应用价值。文章依据图像元数据、资源描述框架(RDF)和国际图像互操作框架(IIIF)等标准规范，研究典籍图像深度揭示与利用的模型架构与实现方法。该模型由图像数字化、内容深度标注和数字人文应用三个相互关联的模块组成。从图像场景、实体对象和语义关联三个层次，揭示图像特征、典籍注释及背景知识，辅助数字人文研究。例证选用经典辞书《尔雅》插图版《尔雅音图》进行数字化，构建《尔雅》多语语义词表并与实体进行关联，深度揭示《尔雅》词汇的古今释义、音韵、分类、典籍注疏、例句典故等知识内容，探究《尔雅》图像的数字人文应用场景。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周林兴 王帅 苏君华
[目的/意义]AIGC背景产物之一的集群式深度伪造信息由于主观恶性及难发现、难识别与难控制特点而易引发剧烈现实危害，其攻击情报感知尤为重要。[方法/过程]以GJK算法为基座设计深度伪造信息识别方案、以曼哈顿距离为依据建立集群式特征分析模型、以画像技术为框架提供情报结构化体系，实现攻击意图判定下的感知方法设计。为检验方法有效性，将其纳入以兵棋推演为支撑、以CMO软件为工具的仿真过程，在环境配置、交互式想定单元给定与应用匹配基础上予以执行。[结果/结论]仿真结果表明，方法设计能够有效实现深度伪造信息识别、集群式特征分析与情报画像提取功能。为使研究发挥更大效益，结合仿真结果探讨情报感知能力建设策略。[创新/局限] 创新在于提供一套完整的集群式深度伪造信息攻击情报感知方法；不足在于，内容侧重于方法研究，未对理论问题进行过多论述。
[期刊] 情报学报
[作者]
徐宝祥 刘凤勤 张海涛
本文以辩证唯物主义的观点 ,论述了面向对象方法学的思维科学基础 ,科学认识论和方法论基础。这是面向对象方法学在构造软件系统时在问题空间和方法空间的结构上取得一致的根本原因所在 ,也是面向对象方法获得广泛应用的根本原因
关键词：
面向对象 分类学 抽象思维 方法学
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张益源 赵嘉昊 尤政
作为传感器系统的典型代表与技术发展趋势,感知微系统具有尺寸小、功能多与自供电等优势。然而当前的设计方法无法平衡其实用性能与约束性能之间的矛盾,使得其进一步发展陷入瓶颈。该文基于多学科设计优化思想提出一种针对感知微系统的系统级设计方法。该方法根据设计目标与各性能边界条件进行学科划分,在子系统分析器内进行参数分析后代入系统级优化器完成目标优化,最终实现感知微系统的优化设计。以重型车辆检测微系统为例,选取不同的设计目标进行系统级优化,并通过叠层集成的方式研制了验证样机。样机的性能测试结果与设计值相符,且满足优化设计目标的需求。该方法可行性和准确性表明,其能够在设计阶段平衡感知微系统的实用性能与约束性能,实现系统的最优化设计。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
李裕瑞 卜长利 曹智 刘烜赫 刘彦随
乡村振兴战略是新时期我国推进乡村发展的重要举措,村庄分类是促进乡村振兴战略规划在村级层面有效落地的先导工作,对于实现国家乡村振兴战略的阶段性目标具有重要意义。《国家乡村振兴战略规划(2018-2022年)》提出了集聚提升类、城郊融合类、特色保护类、搬迁撤并类等四种村庄类型,但并未明确具体的分类原则与方法。针对实践工作需要,本研究基于该四种村庄类型,进一步明确了其二级类,并提出了相应的分类原则与方法;建立了村庄分类模型(VCM),从村庄特色、村民生存、发展建设、城村联系、村庄功能等五个维度,提出了村庄分类的参考指标体系。选取宁夏回族自治区盐池县作为案例区,基于前述原则、方法与模型,对该县102个行政村进行分类。实证检验表明:本研究提出的原则和方法对于村庄分类具有实践指导价值。需要说明的是,鉴于村庄内外部条件的差异性和复杂性,具体工作时仍需结合实际情况进行部分参数、阈值的设定。
关键词：
村庄分类 乡村振兴 村庄分类模型 盐池
[期刊] 物流技术
[作者]
徐立云 陈晨 占翔南 宓宏
多深度仓储系统是一种新型"货到人"的智能仓储系统,其多深度巷道可以最大化存储空间,采用多辆四向车可以大幅提升仓储系统吞吐量。为了避免四向车多车碰撞和死锁,提出一种基于道路定向的四向车调度策略,保证储货区的高效出入货。以某企业实际仓储冷库为例,基于所提调度策略对布局及四向车数量进行分析优化,具有较好的应用价值。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
毕强
[目的 /意义]对苏新宁等著的《面向知识服务的知识组织理论与方法》一书的学术特色及其应用价值进行评价,以期促进面向知识服务的知识组织研究进展。[方法 /过程]运用客观评价方法,从面向知识服务的知识组织体系建构和知识组织方法与工具的发展两个方面对该书做出客观评价。[结果 /结论]该书所取得的创新性研究成果对于构建完善的知识组织学科体系,促进信息服务向知识服务延伸具有重要的理论与实践意义。
关键词：
知识服务 知识组织 知识需求
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张海燕 袁明帅 蒋琦 孙钰 崔剑 任利利 骆有庆
【目的】基于深度学习的钻蛀振动识别模型结合边缘计算可实现林业蛀干害虫钻蛀振动长期监测和实时预警,但要求大幅压缩智能识别模型的参数量和运算量。本研究采用深度学习模型压缩算法,在不损失精度的前提下,对已有的钻蛀振动识别模型进行压缩,减小模型的体积并提升模型在嵌入式平台的识别速度。【方法】首先采集双条杉天牛钻蛀振动和背景噪声两类信号训练人工设计的5层卷积神经网络BoringNet,得到钻蛀振动识别模型;然后分别使用不同裁剪率的滤波器裁剪、模型量化、多目标知识蒸馏对钻蛀振动识别模型进行压缩;最后设计上述压缩算法的组合策略,联合使用3种算法对蛀振动识别模型进行压缩,探究多种组合的模型压缩效果。【结果】3种模型压缩算法组合,裁剪率为60%时模型达到最优,此时模型计算量和参数量分别从原模型的18.06×10~6次和0.54×10~6个降低为3.01×10~6次和0.09×10~6个,模型体积从2 200 kB压缩至134.9 kB,树莓派3B+上的识别时间由原模型的9.04 ms降低至1.65 ms,而模型精度仍能达到99.29%,提升了0.5%。【结论】本研究的深度学习模型压缩方法,可以针对钻蛀振动侦听场景大幅压缩模型参数量和运算量,在保证准确率的前提下实现嵌入式平台的实时识别,促进钻蛀振动识别模型从工作站试验到野外实地部署的转变,为钻蛀振动识别的边缘计算奠定基础。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
陈琪 付嘉炜 何毓辉
搭建了面向智能驾驶的深度学习综合实验平台。平台包括基于Coppelia Sim的智能驾驶虚拟仿真系统和基于英伟达Jetson Nano嵌入式小车的交通沙盘实物系统。基于该平台设计的实验方案，涉及了深度学习主要知识点，实现了智能驾驶若干子场景，采用了边缘人工智能常用方案“云端训练+边缘推断”。基于上述虚拟仿真系统，建模并训练实现了深度强化学习Q值网络、卷积神经网络、循环神经网络等多种类别神经网络。实物系统测试结果表明，该平台基于上述神经网络能够有效实现车道保持、交通标志牌识别、语音控制等智能驾驶场景。学生可利用该平台自主搭建需要的场景，接入不同类型的神经网络，实现其他智能驾驶功能，并完成深度学习相关算法的测试和评估。
关键词：
智能驾驶 深度学习 虚拟仿真 嵌入式系统
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
陈鸿龙 张博见 李隽健 孙良
大多数基于深度学习技术的视觉设备都配备了图像信号处理（Image Signal Processing, ISP）过程以实现RAW数据到RGB图像的转换，同时集成数据预处理过程以完成高效的图像处理。该文在同时考虑ISP和数据预处理过程影响基础上，搭建了深度学习视觉应用实验平台，提出针对ISP过程的图像缩放攻击，即精心制作对抗RAW经过ISP过程得到攻击图像，一旦缩放到特定尺寸就会呈现出完全不同的样貌。由于所提出的攻击是由基于ISP过程的梯度驱动的，因此构建了一个等效模型来学习目标ISP的转换过程，利用等效模型的近似梯度来发动攻击。该攻击平台的构建涵盖了深度学习算法、图像处理及对抗攻击优化等内容，有助于学生深入学习和理解基于深度学习视觉应用的任务处理原理以及深度学习模型的弱点，培养学生针对复杂算法问题的创新与实践能力。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
逯波 段晓东 袁野
在跨模态媒体检索任务中,如何最大化保持异构媒体数据映射后的语义关联成为跨模态Hash的关键问题,该文提出一种基于自监督学习的深度语义保持Hash网络框架用于生成紧凑的Hash编码.首先,针对图像和文本数据,分别训练2个单一模态的深度Hash网络并生成高层语义特征及各自的Hash编码.同时,利用跨模态注意力机制度量不同模态高层语义特征之间的相似性,最大化异构媒体数据间的局部语义关联性.其次,利用训练数据的多标签语义信息建立深度语义Hash网络,并以自监督对抗学习的方式同时监督指导2个单一模态的深度Hash网络的训练过程,从而在全局角度保持不同模态数据之间的语义关联,提高生成Hash编码的区分能力.最后,在3个被广泛使用的大规模多模态媒体数据集上验证了提出框架的有效性.
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