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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.
采用催化臭氧–絮凝联用工艺处理焦化废水生化尾水, 寻求最优处理效果, 探究废水中溶解性有机污染物的特征和降解过程。通过自主设计的分体式流化床催化臭氧装置对废水进行处理, 结果表明, 在30%体积比的催化剂投加量、3 L/min的臭氧流量以及700 mg/L的絮凝剂投加量这一最佳反应条件下, 焦化废水生化尾水的COD去除率为83.7%, TOC去除率为72.3%。紫外–可见光谱和三维荧光光谱分析结果表明, 焦化废水生化尾水中普遍存在的芳香族化合物、腐殖酸类物质、可溶性微生物的代谢产物和富里酸类物质在催化臭氧化阶段被部分降解, 最终在絮凝阶段实现残留污染物和惰性中间产物的去除。  相似文献   
3.
目的 分析膝关节全膝置换术围术期自体血回输管理与临床预后相关性.方法 将78例膝关节全膝置换术患者随机分为研究组和对照组,每组39例,其中,研究组实施围术期自体血回输护理管理,对照组实施常规输血护理管理,对比两组患者凝血功能、免疫功能、并发症发生率及护理满意度等指标.结果 术前研究组和对照组患者凝血功能、免疫功能指标比较差异均无统计学意义(P>0.05);术后1 d,研究组患者引流管拔出时间、引流量、术后输血率及术后凝血功能指标、低血压比较差异均无统计学意义(P>0.05),但研究组拆线时间、住院天数及住院费用显著少于对照组(P<0.05);研究组患者免疫功能各指标显著优于对照组(P<0.05);研究组患者对护理服务满意度显著高于对照组(P<0.05).结论 膝关节全膝置换术围术期实施自体血回输的护理管理模式,可促进患者免疫功能的恢复,有效预防并发症的发生.  相似文献   
4.
深度学习技术能以端对端方式实现农作物害虫识别,克服了传统机器学习方法特征选择具有主观性以及提取特征操作繁琐等不足,但识别的准确率和鲁棒性仍有待提高。为了研究出一种快速,高效的水稻害虫识别方法,本研究以稻纵卷叶螟、三化螟、稻蝗、稻飞虱4种常见的水稻害虫为研究对象,对传统的卷积神经网络Alexnet进行优化改进。首先从自然环境以及搜索引擎上获取4种不同的水稻害虫图像,并对图像进行数量扩增和细节增强预处理。然后对传统的卷积神经网络Alexnet进行优化改进,在Alexnet模型基础上,去除原有局部响应归一化层,在每一个卷积层后加入批归一化层,并采用全局平均池化和激活函数PReLU对模型结构进行优化。结果表明:改进后的模型在害虫数据集上的识别率不低于98%,相比于原网络提升了1.96%,高于LeNet5、VGG13、VGG16等传统网络;改进后的模型的损失值稳定在0.03附近,相比于原网络降低了0.1,均低于LeNet5、VGG13、VGG16等传统网络。从实验结果来看,改进后的方法在水稻害虫分类上有较高的识别率和较好的鲁棒性,可以为农作物害虫的智能识别提供了新的思路和方法。  相似文献   
5.
利用分子动力学模拟方法研究聚合物复合材料中填料分布、聚合物链性质和体系微观结构对力学强度和动态滞后生热性能的影响.研究结果表明,提高填料分散程度和减少聚合物链末端数量都能有效降低聚合物复合材料的动态滞后生热,聚合物复合材料的力学强度和动态滞后生热随分子链刚性的增加而增加.但是,刚柔嵌段共聚体系的力学强度,在高拉伸状态下,甚至会优于全刚性聚合物体系.在前述研究基础上,笔者设计了一款以填料颗粒为交联点、刚/柔环状链段互穿的三维网络结构复合体系.研究结果表明,新型复合材料与传统聚合物相比,力学性能最高提升640%,生热性能降低40%.模拟研究结果期望能为分析聚合物复合材料的生热机制、设计兼具高力学强度和低生热性能的聚合物复合材料提供理论指导和新的思路.  相似文献   
6.
致密油气、页岩油气等非常规油气资源由于其储层渗透率低,在开采过程中往往采用水平井多级压裂技术来提高单井产量,实现经济开采。基于渗流力学,建立了考虑应力敏感、变裂缝导流能力的裂缝性油气藏多段压裂水平井试井数学模型,通过Laplace和Fourier变换等方法求得模型在Laplace空间下的无因次井底压力解;用Stehfest数值反演计算了实空间无因次井底压力。研究表明,当所有无因次裂缝导流能力之和不变时,如果井筒两端裂缝导流能力高于中部裂缝导流能力,早期阶段生产压差小,压力曲线低;当无因次裂缝导流能力沿裂缝方向减小时,无因次裂缝导流能力变化梯度越大,生产压差越大,早期阶段无因次压力曲线越高;应力敏感系数越大,无因次压力及压力导数曲线上翘幅度越大;裂缝储容比越小,窜流段压力导数曲线“凹子”越深;窜流系数越大,窜流发生越早。  相似文献   
7.
随着环境问题日益严重,具有环保清洁特质的超级电容器等新能量存储设备得到广泛关注.因此,对于实时灵活地评估能量存储器件的运行机理和充电状态(State of charge,SOC)仍然具有挑战性.电化学分析法是研究电极反应机理和电极过程动力学的重要方法,但有时不能实时在线监测内部电极的表面电荷状态.透射电子显微镜和X-射线衍射仪等检测设备由于体积庞大和价格昂贵等原因,限制了对超级电容器的原位监测的发展.提出了一种灵活便携的光纤局域表面等离子体共振(Local surface plasmon resonance,LSPR)探针,用于超级电容器内部电极的电荷量实时在线分析.将负载金纳米粒子的反射式光纤LSPR传感器贴合超级电容器电极表面,结果表明,此结构可以灵敏地监测超级电容器充放电过程中的电极表面电荷状态;通过与传统电化学工作站的结果比较,该方法得到的电荷状态与实际电荷量具有良好的线性关系,有效拓展了光纤传感器在能量检测领域的研究与应用.  相似文献   
8.
不断发展的激光扫描技术使得获取三维空间中的彩色点云信息更加方便.但是,如何将多个采集点生成的彩色点云数据统一在同一个坐标系下,构建一个完整的数据模型仍是一个挑战.因此,提出了一种基于深度学习的图像描述子,将其应用于三维彩色点云配准中,能够以较高精度获取点云配准的初始位姿.首先,根据点云和图像之间的一一对应关系,将三维彩色点云投影为图像;其次,使用卷积神经网络提取关键点邻域的局部特征,结合方向梯度直方图,形成组合描述子;再次,根据计算出的组合描述子计算点云的匹配点对,得出点云间的转换关系,实现点云粗配准.以实际的三维彩色点云数据与多种配准算法进行对比,验证了所提方法的有效性.  相似文献   
9.
为改善现阶段渔业养殖、 水下环境监测、 水质检测等领域人员作业困难、 效率低下的问题, 设计了一款具有水样采集功能的观测型水下机器人, 该设计搭载了传感器和水样采集装置采集水体环境信息。 首先进行了水样采集实验, 验证其运动能力和水样采集能力。 然后针对自然水域采集的图像, 采取动态阈值白平衡的方法, 去除光源强度和色偏的影响。 最后使用对比度拉伸、 直方图均衡、 限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE:Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)3 种算法进行图像增强, 选取对比度、 信息熵和平均梯度进行像质评价。 实验结果表明, 该设计具有操作灵活, 交互性强的特点,CLAHE 方法明显提升了水下图像细节, 为科研实验、 水下探测和环境保护等方面提供了新途径。  相似文献   
10.
当前互联网已成为公众获取信息、表达观点的重要平台,也带来社会舆情事件易发生的风险,通过对网络舆情走势的提前预测,能够准确判断热点事件的发展态势,为政府相关部门应对舆情危机提供参考.针对单一预测模型预测精度不高和社交媒体对舆情走势影响较大的问题,提出了融合微博热点分析和长短期记忆神经网络(LSTM)的舆情预测方法.利用网络爬虫和PyTorch机器学习平台构建了用于舆情时序数据分析的网络舆情预测系统;在此系统内,考虑微博的强时效性,采用网络热点分析技术计算微博热度分值;改进LSTM网络,设计由2个隐含层组成的MH-LSTM预测模型;将MH-LSTM模型用于舆情事件百度指数的定量预测中,通过试验验证了模型的正确性,证实了该预测模型拥有较好的预测效果.  相似文献   
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