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結(jié)合注意力機(jī)制的CNN-LSTM的視頻中雙相抑郁癥檢測方法[其他][其他]

雙相抑郁癥(Bipolar Disorder)會使人們因為嚴(yán)重的情緒問題無法參與正常的社會生活，甚至導(dǎo)致自殘和自殺行為。為了準(zhǔn)確檢測患者當(dāng)下心理狀態(tài)以協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行更精準(zhǔn)的治療，提出了一種結(jié)合注意力機(jī)制的CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)的混合模型的雙相抑郁癥檢測方法。該方法首先使用在人臉表情數(shù)據(jù)集上微調(diào)的Resnet50模型提取視頻幀的空間特征，其次通過結(jié)合注意力機(jī)制的LSTM網(wǎng)絡(luò)提取幀之間的時序信息去檢測雙相抑郁癥。在AVEC2018雙相抑郁癥數(shù)據(jù)庫開發(fā)集上，驗證了該方法的有效性。

發(fā)表于：5/24/2022 6:03:05 PM

應(yīng)用于視覺測量的圖像超分辨率重建算法[其他][其他]

惡劣環(huán)境下的低質(zhì)圖像會嚴(yán)重影響基于視覺的位移測量效果。圖像超分辨率重建有望能改善圖像質(zhì)量、突出目標(biāo)特征以提高測量精度和可靠性，進(jìn)而應(yīng)用于視覺測量場景。故提出了一種關(guān)注細(xì)節(jié)特征的圖像超分辨率重建算法，該算法設(shè)計了一個角點(diǎn)增強(qiáng)支路，并通過角點(diǎn)損失函數(shù)進(jìn)行約束實(shí)現(xiàn)對角點(diǎn)信息的增強(qiáng)，此外增加邊緣損失函數(shù)提升邊緣的重建效果。實(shí)驗結(jié)果表明，該算法在客觀評價指標(biāo)上表現(xiàn)優(yōu)異，視覺效果上取得了更加清晰的紋理細(xì)節(jié)，設(shè)計的驗證實(shí)驗證明，該算法重建的邊緣與角點(diǎn)更加準(zhǔn)確，對目標(biāo)定位有一定幫助，適用于視覺測量應(yīng)用場景。

發(fā)表于：5/24/2022 5:58:24 PM

從頻域角度重新分析對抗樣本[其他][其他]

目前在空間域上關(guān)于對抗樣本的研究成果已經(jīng)相當(dāng)成熟，但是在頻域上的相關(guān)工作卻是十分缺乏。從頻域的角度對對抗樣本進(jìn)行深入的研究，發(fā)現(xiàn)對抗樣本在DCT域上表現(xiàn)出了高度可識別的偽影，并利用這些偽影信息訓(xùn)練了一個基于頻域的對抗樣本檢測器CNN-DCT，結(jié)果表明，對于常見的對抗樣本在數(shù)據(jù)集CIFAR-10和SVHN上都能達(dá)到98%的檢測準(zhǔn)確率。此外，針對對抗樣本在頻域上存在的偽影，也提出一種通用的改進(jìn)算法IAA-DCT來解決。簡而言之，本文不僅填充了對抗樣本在頻域上工作的缺少，也改進(jìn)了對抗攻擊算法在頻域上存在偽影的弊端。

發(fā)表于：5/24/2022 5:52:33 PM

基于多Transformer網(wǎng)絡(luò)協(xié)同生成的自動作曲[其他][其他]

多音軌的自動作曲算法需要同時兼顧單條序列的連貫性與多個序列之間的和諧程度。以往工作通常選擇合并序列或并行多生成器兩種方案，它們都無法同時完全捕獲音符之間的依賴關(guān)系以及做到單條序列的連續(xù)性。提出了MuseTransformer框架，其包括由多個Transformer組成的生成器池模塊，并設(shè)計了多生成器的異步執(zhí)行策略與同步機(jī)制，以確保細(xì)粒度依賴關(guān)系的捕獲。在樂譜的序列表示方面，提出了關(guān)鍵位置符號(Key Position Symbol，KPS)以提高表示效率。多種音樂領(lǐng)域評價指標(biāo)的實(shí)驗結(jié)果表明，所提模型生成的多軌序列之間在和諧程度、連貫性以及序列表示空間效率上，均等同或優(yōu)于其他先進(jìn)方法。

發(fā)表于：5/24/2022 5:48:08 PM

基于改進(jìn)匈牙利算法對多人人體關(guān)鍵點(diǎn)匹配的研究[其他][其他]

在復(fù)雜場景下，針對傳統(tǒng)人體姿態(tài)估計模型中關(guān)鍵點(diǎn)分配算法存在正確率低、資源分配不均等優(yōu)化問題，在OpenPose模型的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的匈牙利算法，該算法在傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上采用親和度向量場與鄰接矩陣結(jié)合的方式，通過對矩陣內(nèi)的數(shù)值處理，來獲取關(guān)鍵點(diǎn)的最佳匹配。實(shí)驗表明，改進(jìn)算法的運(yùn)行時間有一定的減短，同時保證在100×100以內(nèi)的矩陣中運(yùn)算的精確度誤差率不高于0.014，且在使用本地圖像測試的實(shí)驗中證明了模型的可行性和性能的提升。

發(fā)表于：5/24/2022 5:43:39 PM

基于多層次特征提取的輕量級超分辨率重建算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對目前基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率算法特征提取較為單一、結(jié)構(gòu)復(fù)雜且參數(shù)龐大的問題，提出了一種基于多層次特征提取的輕量級超分辨率重建算法。該算法采用了多層次特征提取的方式，首先提取圖像的淺層特征；其次，使用包含多個并行卷積的深層特征提取模塊提取圖像的深層特征。設(shè)計了一種帶學(xué)習(xí)權(quán)重的多尺度特征融合重建模塊，以充分利用提取出的多層次信息重建圖像。實(shí)驗結(jié)果表明，其重建圖像的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似性在多數(shù)情況下領(lǐng)先于目前主流算法；與對比算法相比，在參數(shù)量和運(yùn)算時間上均保持領(lǐng)先，證明了網(wǎng)絡(luò)的輕量化特性。

發(fā)表于：5/24/2022 5:39:39 PM

基于改進(jìn)VIKOR的攻擊效果評估算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，安全問題也日益凸顯，文章從網(wǎng)絡(luò)攻擊效果評估入手，提出了DEMATEL-ANP指標(biāo)權(quán)重計算模型，克服了傳統(tǒng)基于層次分析法的評估中不考慮指標(biāo)間相互關(guān)聯(lián)關(guān)系的問題，并提出了VIKOR-灰色關(guān)聯(lián)度法，既彌補(bǔ)了灰色關(guān)聯(lián)度從單一角度評估的問題，又彌補(bǔ)了TOPSIS方法不考慮自身權(quán)重、容易產(chǎn)生逆序的問題。通過仿真實(shí)驗，證明了該算法在網(wǎng)絡(luò)攻擊效果評估中的可行性和有效性，并且相較于傳統(tǒng)算法對相似度較大的攻擊具有更強(qiáng)的區(qū)分性。

發(fā)表于：5/24/2022 5:33:43 PM

基于實(shí)戰(zhàn)化的集團(tuán)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全主動防御技術(shù)研究與實(shí)踐[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

面對復(fù)雜多變的國際網(wǎng)絡(luò)空間安全形勢以及日益嚴(yán)峻的惡性網(wǎng)絡(luò)攻擊態(tài)勢，針對集團(tuán)化企業(yè)面臨的主機(jī)安全、設(shè)備安全、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、業(yè)務(wù)安全等安全威脅，論述了基于實(shí)戰(zhàn)化的防范網(wǎng)絡(luò)對抗的關(guān)鍵技術(shù)與策略，包括基于網(wǎng)絡(luò)對抗的主動誘捕系統(tǒng)設(shè)計、基于分級分類的安全自動編排技術(shù)(SOAR)、基于輕量級零信任策略的設(shè)備監(jiān)控技術(shù)、數(shù)據(jù)和供應(yīng)鏈的安全防護(hù)與管控技術(shù)等，并詳細(xì)討論了攻擊暴露面的全面收斂和平戰(zhàn)結(jié)合的對抗性網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急實(shí)訓(xùn)、不同安保時期的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急措施、應(yīng)對惡意攻擊的平臺聯(lián)動與安全運(yùn)營等實(shí)戰(zhàn)化網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營實(shí)踐與措施。

發(fā)表于：5/24/2022 5:28:52 PM

基于知識圖譜的軟件配置漏洞分析技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著科技發(fā)展，軟件也在日益更新，其功能和結(jié)構(gòu)愈發(fā)復(fù)雜多變，從而伴生的軟件配置漏洞導(dǎo)致的安全問題也日益增多。傳統(tǒng)的人工對配置進(jìn)行核查不僅耗費(fèi)時間和精力，而且效率低下，無法滿足及時高效確保軟件配置安全的需求。知識圖譜的發(fā)展在各個領(lǐng)域逐顯成效，它具有能處理海量數(shù)據(jù)、建立知識間關(guān)聯(lián)關(guān)系等優(yōu)勢，因此通過構(gòu)建軟件配置漏洞知識圖譜，來整合存儲軟件配置漏洞數(shù)據(jù)，并達(dá)到可視化推理分析、關(guān)聯(lián)查詢等功能，以實(shí)現(xiàn)軟件配置漏洞分析更加智能化的目標(biāo)。

發(fā)表于：5/24/2022 5:23:35 PM

智能物流數(shù)據(jù)治理與技術(shù)研究[其他][其他]

隨著物流行業(yè)向高柔性、高協(xié)同性、高效率的智能物流時代快速發(fā)展，智能物流數(shù)據(jù)治理與智能物流技術(shù)相互推動，并對智能制造發(fā)展生態(tài)產(chǎn)生重要影響。闡明了智能物流實(shí)物流、信息流、資金流三維視角與數(shù)據(jù)治理的緊密聯(lián)系，以及智能物流數(shù)據(jù)治理框架發(fā)展進(jìn)程和演化規(guī)律，結(jié)合行業(yè)案例分析總結(jié)了我國智能物流數(shù)據(jù)治理與技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，并從政策、行業(yè)、企業(yè)三個角度提出了對智能物流數(shù)據(jù)治理與技術(shù)未來發(fā)展的建議及展望，為我國智能物流發(fā)展提供借鑒與參考。

發(fā)表于：5/24/2022 5:11:05 PM