足球比赛中对抗特征与对抗训练研究

本文采用文献、影视资料方法，从技术角度对足球比赛中的对抗特征反对抗训练进行研究探讨。结论为：足球比赛的对抗具有综合性、激烈性、协同性和随机性特征；只有严格的、针对性的、针锋相对的对抗训练，才是提高运动员比赛能力的有效途径。     

基于卷积神经网络隐空间的虚拟对抗学习

对抗训练存在计算效率低的缺点,对此提出一种虚拟对抗学习的方法。在CIFAR-10和ImageNet(30)数据集上验证本方法,首先,建立阈值机制来挑选对抗源样本;然后,在对抗源样本的logits上添加扰动生成虚拟对抗样本,而非对抗源样本保持不变;最后,计算虚拟对抗样本和非对抗源样本的损失,通过反向传播更新网络权重。试验结果表明,与传统的对抗训练相比,本文方法在干净样本的测试精度上提升了大约7～14百分点,在扰动样本的测试精度上不亚于投影梯度下降(projected gradient descent, PGD)对抗训练的效果,尤其是在ImageNet(30)数据集上提升了4.62百分点。在训练效率上,与最慢的PGD对抗训练相比,本文方法的训练时间缩短了2/3左右。这些结果均证明了虚拟对抗学习既能提升对干净样本的预测精度,又能提高模型的鲁棒性;同时加快对抗训练过程,为对抗训练在工业环境的运用提供有效方法。     

两阶段目标类指引的行人检测对抗补丁生成算法

针对缘于深度学习模型脆弱性的对抗样本攻击这一国内外热门研究课题，以无人驾驶等实际应用为背景，探讨了针对Yolo-v2行人检测系统的对抗攻击方法;基于Yolo-v2对行人目标的预测置信度和分类概率，提出基于两阶段目标类指引的行人检测对抗补丁生成算法。创新性地提出了目标类指引的攻击策略，通过先后实施目标类指引的对抗补丁生成和对抗补丁增强，有效引导了对抗补丁在训练生成过程中的收敛方向，以此逐步提升对抗补丁攻击行人检测系统的能力;在Inria数据集上实现了79个目标类指引的对抗补丁生成训练与测试。结果表明，算法以“teddy bear”为目标类生成了攻击效果最佳的对抗补丁，行人检测交并比(IOU)指标可达0.043 5，显著优于对照算法的0.244 8。     

篮球内线对抗技术与对抗能力的研究

通过对当今篮球内线技术特点与技术形式的分析,剖析内线运动员对抗能力的影响因素,提出发展内线对抗能力的可行性建议。内线技术动作简单、快速、突然性强,需要较强的耐抗性,优秀内线运动员以主动对抗为主;技、战术水平,身体形态与身体素质共同影响对抗能力,三者相辅相成;科学的身体训练与技战术培养可以有效地发展内线运动员的对抗能力。     

基于可逆网络的对抗样本防御算法的设计与研究

深度学习模型极容易受到对抗样本的攻击。为了提高模型的鲁棒性，提升相关技术在现实生活中应用的安全性，提出一种轻型可逆网络(lightweight reversible network, LRNet)用于有效去除对抗样本中的对抗扰动。首先，将哈尔小波变换与可逆网络相结合，获得更丰富的特征；其次，将特征通道分离，利用干净样本的高低频特征指导学习，从随机数中重采样替换高频信息去除对抗扰动；再次，提出特征分离模块，去除非鲁棒特征，提高分类准确率。结果表明：LRNet防御模型能显著提高防御准确率，其分类准确率在MNIST,CIFAR-10数据集上较防御模型ARN分别从91.62%和67.29%提升到97.65%和78.55%;模型的参数大小降低至0.48 MiB,是APE-GAN模型的20%;防御模型的迁移能力得到极大提高，为对抗样本的防御提供了一种新方法。     

基于生成对抗网络的医学诊断模型知识蒸馏对抗攻击方法

为了提高医学诊断模型防御攻击的能力,提出了一种基于生成对抗网络的医学诊断模型知识蒸馏对抗攻击方法。首先创建医学对抗攻击端到端训练网络,并以残差网络作为对抗网络架构;其次在生成器特征块中融合扩张卷积块和通道注意力机制,采用马尔可夫判别器改进判别器网络结构;最后利用生成器和判别器组建生成对抗网络,使用对抗样本进行知识蒸馏对抗攻击,以训练医学诊断模型提高识别精度。采用对抗样本对所提对抗方法进行攻击验证,结果表明：本文方法对抗攻击的成功率为92.6%,与所对比的主流方法相比,该方法的成功率提高了20%,生成对抗样本的最大平均差异降低了3.68%,峰值信噪比、结构相似性分别提升了5.07%、20.29%。本文方法解决了医学诊断模型在对抗攻击中难以获取网络结构和参数信息的问题,生成的对抗样本更接近真实样本,网络效果更佳,为辅助医疗模型诊断及模型安全性提供了参考方案。     

篮球内线对抗技术与对抗能力的研究

通过对当今篮球内线技术特点与技术形式的分析,剖析内线运动员对抗能力的影响因素,提出发展内线对抗能力的可行性建议。具体结论如下:(1)内线技术动作简单、快速、突然性强,需要较强的耐抗性,优秀内线运动员以主动对抗为主;(2)技、战术水平,身体形态与身体素质共同影响对抗能力,三者相辅相成;(3)科学的身体训练与技战术培养可以有效地发展内线运动员的对抗能力。     

篮球比赛中接触性对抗的合理运用

从篮球运动的发展趋势和篮球规则等方面分析篮球运动中运用接触性对抗的必要性与合法性；从规则上对合理的接触性对抗与侵人犯规加以区分，并就在篮球的3种主要技术(进攻技术、防守技术和抢截篮板球技术)中如何运用身体接触与冲撞作了解释。对在训练与比赛中培养运动员的接触性对抗能力的方法作了简要介绍。     

线导鱼雷及其对抗仿真研究

在各种鱼雷导引方式中,线导由于不受鱼雷自噪声的影响而具有极佳的寻的性能.研究了其作为鱼雷寻的重要阶段(或者单独导引到底)的导引规律以及常见的弹道形式.研究指出,随着水声对抗系统和技术的发展,对鱼雷线导阶段的对抗也必须得到重视.结合"网络化水声对抗"的研究,提出了利用"水声对抗网络"与线导鱼雷进行对抗的思路和方法.通过仿真,就现有的对抗方法和基于水声对抗网络的对抗效果进行了对比,结果显示了所提方法的优越性,给出了可供水声对抗系统发展参考的相关结论.     

通信对抗基础实验的教学设计

通信对抗基础是信息对抗专业的必修课程,是信息对抗专业学生培养的必要环节。为促进信息对抗专业建设,解决现有通信对抗基础课程缺乏实验教学的问题,该文设计了通信对抗演示实验平台,学生通过该实验平台能够完成测频、单频干扰、扫频干扰等实验,提高了课程的教学质量,促进了信息对抗专业的发展。     

人工智能技术在雷达对抗中的应用

 介绍了人工智能技术的发展概况，总结了人工智能技术在电子战中的应用。以自适应雷达对抗项目为例，分析了人工智能关键技术在雷达对抗中的应用，并探讨了雷达对抗中充分应用人工智能技术需要解决的关键问题。     

对篮球内线对抗技术与对抗能力的研究

通过对当今篮球内线技术特点与技术形式的分析,剖析内线运动员对抗能力的影响因素,提出发展内线对抗能力的可行性建议.具体结论如下：1.内线技术动作简单、快速、突然性强,需要较强的耐抗性,优秀内线运动员以主动对抗为主.2.技、战术水平,身体形态与身体素质共同影响对抗能力,三者相辅相成.3.科学的身体训练与技战术培养可以有效地发展内线运动员的对抗能力.     

国外水声对抗技术和设备

介绍国外的水声对抗技术，重点介绍几种典型的水声对抗设备：压制型设备；诱骗型设备；侦察型设备。最后总结水声对抗技术的发展趋势，并对我国的水声对抗技术研究提出展望。     

未来战争中通信对抗的发展趋势

通信对抗是在现代战争中伴随着现代军事通信发展起来的一种电子对抗形式，它的主要任务是：对敌方通信信号进行侦听、截获、监视、测向定位和识别，进而采取通信干扰手段，达到阻止、破坏或削弱敌人的C４ISR（指挥、控制、通信、计算机、情报、侦察和预警）系统的正常运作，同时又要确保己方通信联络畅通的目的。通信对抗是双方在通信领域内为争夺电磁优势而展开的电子对抗。尽管通信对抗的发展日新月异、倍受瞩目，但是客观地说，现代通信对抗无论是从技术上还是装备运用上还处于并不十分成熟的阶段，有许多技术和战术问题还亟待解决和完…     

基于对抗学习的讽刺识别研究

为了避免现有讽刺识别方法的性能会受训练数据缺乏的影响, 在使用有限标注数据训练的注意力卷积神经网络基础上, 提出一种对抗学习框架, 该框架包含两种互补的对抗学习方法。首先, 提出一种基于对抗样本的学习方法, 应用对抗生成的样本参与模型训练, 以期提高分类器的鲁棒性和泛化能力。进而, 研究基于领域迁移的对抗学习方法, 以期利用跨领域讽刺表达数据, 改善模型在目标领域上的识别性能。在3个讽刺数据集上的实验结果表明, 两种对抗学习方法都能提高讽刺识别的性能, 其中基于领域迁移方法的性能提升更显著; 同时结合两种对抗学习方法能够进一步提高讽刺识别性能。     

现代空间信息对抗技术研究

空间信息技术在军事上的广泛应用,使得空间信息对抗技术迅猛发展。本文通过阐述空间信息对抗技术的发展现状,分析现有空间信息对抗技术的特点,并探讨了空间信息对抗新技术及其发展趋势。     

浅析篮球运动中的攻守对抗

现代篮球比赛,竞争越来越激烈,对抗无处不在。本文通过对篮球运动中攻守对抗意义的阐述,以及篮球比赛对抗形式的分析,提出了篮球对抗训练中的意见。     

篮球对抗时空分析探讨

该文从不同层面分析了篮球对抗时空特征、相关因素、辩证关系．对进一步探讨篮球对抗发展趋势，提高运动员意识、体能、技战术配合在对抗中的合理运用，具有一定的指导意义．     

基于生成对抗网络的恶意网络流生成及验证

针对基于深度学习的分类器面对对抗样本时缺乏稳定性的问题,基于生成对抗网络(GAN)提出了一种新的模型,用于生成对抗样本。该模型首次实现了直接以恶意网络流为原始样本的对抗样本生成,并首次提出了弱相关位的概念,用于保证恶意网络流对抗样本的可执行性和攻击性。利用该模型生成的对抗样本能够有效地欺骗基于深度学习的网络安全检测器,且通过实验验证了该对抗样本具有实际攻击效果。     

试论语言对抗在广告创作中的运用

本文从语言运用的角度讨论一种广告创作的方式：语言对抗。首先认为语言对抗贯穿广告创意、广告表现等过程之中，其次讨论语言对抗在广告创作中的作用。