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深度学习中的对抗性攻击和防御 Feature Article
任奎, Tianhang Zheng, 秦湛, Xue Liu
《工程(英文)》 2020年 第6卷 第3期 页码 346-360 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.012
谢伟,杨萌,龚俊斌
《中国工程科学》 2019年 第21卷 第6期 页码 71-79 doi: 10.15302/J-SSCAE-2019.06.014
为顺应现代海战的演进趋势,水下攻防对抗正朝着体系化方向发展,综合了水下预警、侦察、探测、攻防等一系列行动。虽然单一领域的武器装备发展迅速,但水下攻防仍存在对抗体系的能力建设、作战样式、未来发展重点不甚清晰等问题。本文梳理了军事强国水下对抗体系建设的现状与基础,分析研判了未来水下攻防对抗体系的功能组成和典型作战样式,重点阐述了水下攻防对抗体系装备发展的主要方向,同时提出了加强综合感知和导航、发展联合指挥控制、注重军民融合式发展等水下攻防体系与装备的建设举措相关研究可为我国未来水下攻防对抗的顶层设计和装备论证提供理论参考。
基于最小化重构误差的生成对抗网络异常检测 Article
Huan-gang WANG, Xin LI, Tao ZHANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第1期 页码 116-125 doi: 10.1631/FITEE.1700786
网络系统行为效用计算——概念与原理 Article
胡昌振
《工程(英文)》 2018年 第4卷 第1期 页码 78-84 doi: 10.1016/j.eng.2018.02.010
针对工业故障分类系统的单变量攻击及其防御 Article
卓越, Yuri A.W. Shardt, 葛志强
《工程(英文)》 2022年 第19卷 第12期 页码 240-251 doi: 10.1016/j.eng.2021.07.033
深度学习的几何学解释 Article
雷娜, 安东生, 郭洋, 苏科华, 刘世霞, 罗钟铉, 丘成桐, 顾险峰
《工程(英文)》 2020年 第6卷 第3期 页码 361-374 doi: 10.1016/j.eng.2019.09.010
本文从几何角度来理解深度学习,特别是提出了生成对抗网络(GAN)的最优传输(OT)观点。自然数据集具有内在的模式,该模式可被概括为流形分布原理,即同一类高维数据分布于低维流形附近。
关键词: 生成,对抗,深度学习,最优传输,模式崩溃
SmartPaint:一种基于生成式对抗神经网络的人机协同绘画系统 Special Feature on Intelligent Design
Lingyun SUN, Pei CHEN, Wei XIANG, Peng CHEN, Wei-yue GAO, Ke-jun ZHANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第12期 页码 1644-1656 doi: 10.1631/FITEE.1900386
关键词: 协同绘画;深度学习;图像生成
深度三维重建:方法、数据和挑战 Review Article
刘彩霞1,孔德慧1,王少帆1,王志勇2,李敬华1,尹宝才1
《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第5期 页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000068
基于机器学习的广彩瓷图案生成系统 Special Feature on Intelligent Design
Steven Szu-Chi CHEN, Hui CUI, Ming-han DU, Tie-ming FU, Xiao-hong SUN, Yi JI, Henry DUH
《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第12期 页码 1632-1643 doi: 10.1631/FITEE.1900399
关键词: 广彩瓷;分类;生成对抗网络;艺术创作
标题 作者 时间 类型 操作
SmartPaint:一种基于生成式对抗神经网络的人机协同绘画系统
Lingyun SUN, Pei CHEN, Wei XIANG, Peng CHEN, Wei-yue GAO, Ke-jun ZHANG
期刊论文
基于机器学习的广彩瓷图案生成系统
Steven Szu-Chi CHEN, Hui CUI, Ming-han DU, Tie-ming FU, Xiao-hong SUN, Yi JI, Henry DUH
期刊论文