Steganalysis of neural networks based on parameter statistical bias

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.     

审计质量对企业投资效率的影响研究 ——基于产品市场竞争视角

基于2014—2019年我国上市公司A股的数据,通过结合市场竞争环境,研究外部审计因素对企业非效率投资现象的作用,并在区分投资不足与投资过度的企业之后对三者进行详细分析.结果表明:审计质量会积极地改善投资效率,即审计质量可以明显地减弱企业的投资过度行为和投资不足行为.同时,产品市场竞争对审计质量与投资效率的关系起到了正向的调节作用,即处于市场竞争环境激烈的公司,审计质量越高越能显著地缓解低效率投资的局面.     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

The Effectiveness of Structural Monetary Policy and Macro-Prudential Policies — Based on the DSGE Model That Includes Bank Heterogeneous Credit

Journal of Systems Science and Complexity - Structural monetary policy and macro-prudential policies are important parts of the policy system of the People’s Bank of China. By constructing a...     

多维度深海鱼类识别算法

针对深海光线分布不均匀导致鱼类识别检测困难的问题,提出了符合视觉认知的多维度深海鱼类识别算法.该方法从时间维度优化传统的高斯混合模型(GMM)初步确定变化区域,从空间维度构建目标特征,完整提取运动目标,从时空关联维度建立深度学习的鱼类识别框架,试验结果表明:本算法可在多种复杂条件下准确提取运动目标,面积交迭度(AOM)达到80％以上,优于当前主流算法.     

孕早期睡眠时长与午睡频次对妊娠糖尿病的影响

目的探讨孕早期睡眠时长和午睡频次对妊娠糖尿病(GDM)的影响。方法采用病例对照研究设计,选取2018年4月至2019年5月在安徽省妇幼保健院、吉安市妇幼保健院产检的孕妇作为研究对象。通过问卷调查收集研究对象的睡眠和午睡等信息,GDM的诊断来自孕中期常规口服葡萄糖耐量试验结果。结果共纳入500名研究对象,其中病例组196人,对照组304人。多元Logistic回归分析结果显示,与睡眠时长7～8.9 h/晚相比,睡眠7、9～9.9、≥10 h/晚的孕妇发生GDM的风险均显著上升;与午睡频次≤5 d/周相比,5 d/周的孕妇发生GDM的风险更高。相比孕早期午睡频率≤5 d/周的孕妇,孕早期睡眠时长不足(7 h/晚)对GDM的影响在午睡频率5 d/周的孕妇中更弱,交互作用具有统计学意义(P=0.002)。结论孕早期睡眠时长、午睡频次均与GDM发病相关,且二者在GDM的发生中存在交互作用。     

化学实验教学创新设计的调查报告

为了了解化学实验教学创新设计的现状,对常德市普通高中化学教师进行问卷调查,调查结果显示高中化学实验教学创新设计有弱化的趋势.在此基础上,从学科教学的角度对弱化的原因进行了分析,并提出化学实验教学创新设计的OCPP评价模式,尽可能建构、揭示或阐述实验教学创新设计的基本原理.OCPP模式包括目标评价(Objective Evaluation)、内容评价(Content Evaluation)、过程评价(Process Evaluation)和成果评价(Product Evaluation)4个部分.     

产后早期肛提肌裂孔扩张程度及相关因素分析

目的 分析产后早期肛提肌裂孔扩张的影响因素.方法 盆底超声测量产后早期女性肛提肌裂孔面积,其中研究组为105名肛提肌裂孔扩张者,对照组为145名肛提肌裂孔正常者,对肛提肌裂孔扩张的相关因素进行二元Logistic回归分析.结果 研究组中盆底疾病的发生率高于对照组(P＜0.05),Logistic回归分析显示第二产程时间、胎儿体重、催产素使用和盆腔器官脱垂与肛提肌裂孔扩张显著相关(P＜0.05).结论 第二产程时间延长、催产素增加和胎儿体重增加是肛提肌裂孔扩张的影响因素,对预测和精确诊断盆底疾病有临床意义.     

科技成果转化的探索与思考 ——基于湖南省科技成果转化的实证研究

科技成果转化是推动科技与经济结合的直接动力,是促进经济社会高质量发展的必要途径.文章通过对科技成果转化的重要性、现状和障碍的分析,提出科技行政管理部门应采取的管理举措.