【摘 要】
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由于人工智能系统对于数据的依赖以及深度学习算法的不可解释性,导致目前的人工智能系统面临严重的安全风险。其中,对抗样本是目前深度学习面临的主要威胁之一。为了更好地应对对抗样本攻击带来的安全威胁,需要对对抗样本的构造机制有充分的了解。因此,深度学习领域中关于对抗样本的构造方法有了大量的研究。该文提出了一种基于自编码器的对抗样本生成方法,不需要强大的背景知识,降低计算成本,实验结果证实所提出的方法的先进
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由于人工智能系统对于数据的依赖以及深度学习算法的不可解释性,导致目前的人工智能系统面临严重的安全风险。其中,对抗样本是目前深度学习面临的主要威胁之一。为了更好地应对对抗样本攻击带来的安全威胁,需要对对抗样本的构造机制有充分的了解。因此,深度学习领域中关于对抗样本的构造方法有了大量的研究。该文提出了一种基于自编码器的对抗样本生成方法,不需要强大的背景知识,降低计算成本,实验结果证实所提出的方法的先进性和可用性。
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基于卷积神经网络在手写数字识别上的应用,对卷积神经网络模型进行介绍。本实验使用python编程语言在Keras上搭建模型,并对模型进行训练。实验数据集为MNIST。模型训练完毕后,对准确率进行评估。最后对测试数据进行预测以及利用混淆矩阵对哪些数字准确率较高和哪些数字容易混淆进行评估。
上海是国际化大都市之一,它具有深厚的城市文化底蕴和众多的历史古迹,是中国发展较快的多元化旅游城市之一。然而,经过调研2019年上海市城市旅游业季度发展报告的相关情况后发现,上海接待旅游客流量增长有放缓趋势。该文通过该现状分析了上海市旅游业出现该问题的原因。为更好地发展上海市旅游经济,本项目在此基础上提出设计上海市徒步旅游小程序的项目方案,并分析了设计该小程序的优势。
摘要：针对C 中静态数据成员在多文件编译环境中存在的问题，该文深入分析了 C 语言中类静态数据成员的声明和访问方法，定位利用全局变量来实现多文件编译的弊端，利用extern关键字修饰变量来实现多文件编译的思路，并详细阐述多文件编译中extern的用法，并举了相应的例子来进行例证。 关键词：C 语言;静态成员;static;extern;多文件编译 1 引言 静态数据成员用static修
摘要：随着我国社会综合实力的不断增强，我国各领域与以往相比得到了显著提升。我国居民在生活、娱乐、医疗、教育等环节，与以往相比完成了大幅度增强。而其中，在教育环节与大数据互联网的融合，在现有基础上全面增强了学生的学习能力。完善的网络教学资源，在教学中以“云概念”为指导，完成数字化教学模式的渗透，可以保证教师的教学思路实现全面建设。同时，更可帮助学生生成学习自觉性，提升教学资源平台建设水准，为其后续成
针对视网膜血管分割是眼底图像研究的热门,利用计算机辅助眼底视网膜血管分割的结果有助于医生对临床诊断和眼底疾病的参考。本文提出了一种基于Hough圆变换的视盘定位和分割的方法。首先,对原始图像进行预处理;接着用OTSU对预处理图像进行阀值分割二值化处理,进一步提取和筛选得到视盘定位的最终结果;最后,将结果用于Hough变换实现视盘分割。该算法分别在DRIVE图像库、HRF图像库以及STARE图像库中
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