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1.
Many pretrained deep learning models have been released to help engineers and researchers develop deep learning-based systems or conduct research with minimall effort. Previous work has shown that at secret message can be embedded in neural network parameters without compromising the accuracy of the model. Malicious developers can, therefore, hide malware or other baneful information in pretrained models, causing harm to society. Hence, reliable detection of these vicious pretrained models is urgently needed. We analyze existing approaches for hiding messages and find that they will ineluctably cause biases in the parameter statistics. Therefore, we propose steganalysis methods for steganography on neural network parameters that extract statistics from benign and malicious models and build classifiers based on the extracted statistics. To the best of our knowledge, this is the first study on neural network steganalysis. The experimental results reveal that our proposed algorithm can effectively detect a model with an embedded message. Notably, our detection methods are still valid in cases where the payload of the stego model is low.  相似文献   
2.
地下水位高于管道埋深的地区,污水管道破损会导致大量地下水入渗,严重影响城市污水治理效能。高密度城市交通繁忙、高楼林立,难以开挖查找破损管道;物理探测方法操作复杂,价格不菲,难以推广。污水管网破损摸排成为制约城市污水治理的瓶颈问题。为此,利用粒子群算法,建立了高地下水位地区污水管道破损寻优定位模型,通过管网水力学模型和关键检查井水位监测信息,开发了城市污水管网破损的数值化定位技术。该技术方法在某城市污水管网进行了实例验证,结果表明基于检查井水位对地下水入渗流量进行解析,可确定破损点位,相对误差小于5%。在此基础上,进一步探究了监测点数量对破损点寻优定位精度的影响,结果表明只需监测60%的节点,寻优定位的查准率和查全率分别可达到75%和94%。  相似文献   
3.
4.
针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法。首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利用基于压缩感知的高频融合规则进行融合,得到高频融合系数;针对低频子带部分,按照基于字典学习的低频融合规则进行融合,得到低频融合系数。最后进行NSCT逆变换得到融合影像,实现红外和可见光图像的超分辨率恢复。实验结果表明:采用该算法融合后的图像在平均梯度、边缘强度、信息熵、边缘信息保留度、空间频率等指标上均有良好的表现,体现出该融合算法在图像融合质量的提升方面颇具优势。  相似文献   
5.
如何充分挖掘出地震数据的有效信息以更有效预测出地震油气储层的分布情况,一直是业内所追求的目标。多波地震数据所包含的纵、横波数据不仅含有大量对油气敏感的特征信息,而且二者对油气响应存在差异,利用好这种差异可有效降低地震反演中的多解性问题。为此,设计了一种基于自组织神经网络的多波地震油气储层分布预测方案。首先,通过聚类分析优选出对油气响应比较敏感的地震属性,然后,对优选优化后的属性进行多波复合运算提取油气特征信息。最后,根据输入样本属性数据集设计自组织神经网络结构,计算神经元与样本的距离确定最佳匹配单元,更新调整网络权值,完成网络训练,得到预测结果。应用结果表明,基于本方案所预测的地震油气藏分布范围与实际情况基本吻合,有效地降低了反演结果的不确定性,从而验证了自组织神经网络应用于地震油气储层预测的有效性和可行性。  相似文献   
6.
根据催化氧化原理,利用4A分子筛为载体,次氯酸钠(NaClO)为氧化剂,通过硫酸锰(MnSO4)在其表面的原位氧化来制备对环境无害的锰氧化物(MnOx)改性的分子筛(MnOx@MS)材料.通过场发射扫描电镜(FE-SEM)和X射线衍射(XRD)对材料进行了表征.XRD分析表明:Mn元素是以MnOx形式存在,在pH为7.2时,反应得到的MnOx中Mn离子的价态最高.测试表明:Mn离子的价态越高对含酚废水的处理效果就越好.采用在最优条件下得到的MnOx@MS材料作为催化剂,对过氧化氢(H2O2)氧化降解含酚废水进行研究,考察了不同体系、温度、pH值和H2O2用量对苯酚降解的影响.结果表明:在优化的降解条件下,120 min内,未改性分子筛对苯酚的去除率仅为35%,而MnOx@MS改性材料对苯酚的去除率达到82%,说明通过MnOx改性后的分子筛,对苯酚的氧化降解能力大大提高.  相似文献   
7.
单原子催化剂(SACs)具有高原子利用效率以及高催化活性,在各种催化体系中均表现出优异的性能.其原子级别的活性位点与天然的金属蛋白酶类似,因此单原子纳米酶(SAzymes)的概念也应运而生.而金属有机框架(MOF)由于其具有高孔隙率的特点,可以作为合成SAzymes的前驱体.该文总结了使用MOF前体/模板构建SACs的合成策略,以及SAzymes的生物应用,提出了基于MOF衍生的SAzymes的发展挑战和前景.  相似文献   
8.
凝析气藏衰竭开采过程中,不同缝洞类型会影响凝析油的析出过程和赋存形态。为了研究缝洞型碳酸盐岩凝析气藏压力衰竭过程中凝析油的形成机理和微观赋存状态,对单缝洞型、多缝洞垂向叠置型和多缝洞横向叠置型三种缝洞类型的碳酸盐储层开展凝析气压力衰竭实验协同微米电子计算机断层扫描技术(computed tomography, CT)扫描,并对不同压力下扫描得到的图像采用人工智能算法进行油、气、岩石骨架分割,得到真实岩心三维孔隙网络模型,通过图像处理和计算分析,实现模拟不同缝洞类型凝析气藏在不同开发阶段凝析油赋存状态的定量和定位置表征。研究表明:碳酸盐岩缝洞储层岩心压力衰竭过程主要是一个油相由多孔状、单孔状和油膜状向网络状转变的过程,最终网络状油增加,多孔状、单孔状和油膜状油减少;利于凝析油析出的储层构造由强到弱排序依次为多缝洞横向叠置型储层、单缝洞型储层、多缝洞垂向叠置型储层;在压力衰竭过程中,随着凝析油增多,油相会向岩石壁面靠近,当凝析油开始产出,油相会远离岩石壁面,随着油相的产出,油相减少,凝析油在表面张力的作用下向岩石壁面靠近。  相似文献   
9.
以我国31个省区市2009—2018年国家自然科学基金面上项目为样本,采用改进的引力模型构建省区市之间的基础研究关联关系,在此基础上利用社会网络分析模型分析我国省区市之间基础研究的空间网络结构演化及影响因素。研究表明:网络整体的空间关联性逐步增强,网络效率呈现出平缓的下降趋势;东部沿海经济发达地区并未利用自身的优势对其他地区产生推动作用。基础科研空间关联网络划分为双向溢出、经纪人、净溢出和净受益4个板块,板块内部的联系要大于板块之间的联系。地理位置临近、申请机构数量、科研人员、正副高职数量对基础科研的空间关联结构有显著性影响。  相似文献   
10.
现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。  相似文献   
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