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20220904研讨会图鲁棒性
网络增强第一个解决方案 从网络数据本身还原音频隐写的传统方法
音频隐写的传统方法 一、简介 评估任何隐写技术的主要指标有： 感知透明度隐藏容量鲁棒性 各指标含义 感知透明度：表示隐藏信息后，音频的质量影响程度 隐藏容量：隐藏秘密信息量的大小 鲁棒性：表示隐藏后文件对攻击的抵抗力 二、音频隐写框图 音频隐写框图如下： 音频隐写三个主要2021-2022-1学期 20212420《网络空间安全专业导论》 第十一周学习总结
学习收获 本周我自学了系统安全基础，对系统安全有了初步的了解。 4.1 系统安全概述 这一节概述系统安全的概念及方法。 1，首先我了解了系统安全的演进，从世界第一台通用电子计算机到1979年可信计算基的思想。 2，有关系统：系统比比皆是，取决于观察者。一个系统是由相互作用或相互依赖的元机器学习2.2-零散知识
A、EM是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。最大优点是简单和稳定，但与梯度下降一样，容易陷入局部最优。 B、SVM对缺失数据敏感，所以噪声鲁棒性不是很好。噪声鲁棒性好要数神经网络。 C、过拟合往往是因为训练数据太少而导致。 D、训练数据2021.11.23 孤尽训练营D29 ——系统健壮性设计
大纲：代码评审、健壮性与鲁棒性、混沌工程 代码评审 如何做CR(code review) 统一的编码与设计规范完整的技术架构说明与事例不定期的Review会议小项目（3个月内）可以10天/次，大项目（6个月以上）15天/次，前期可以安排密集一些，后期考虑1月/次 推荐工具： Phabricator：Facebook开源的代码审查工Exploring Architectural Ingredients of Adversarially Robust Deep Neural Networks
目录概主要内容深度宽度代码 Huang H., Wang Y., Erfani S., Gu Q., Bailey J. and Ma X. Exploring architectural ingredients of adversarially robust deep neural networks. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2021 概 本文是对现有的残差网络图对抗攻击及防御算法种类
一、 图对抗攻击 按照攻击算法在图中添加扰动的不同阶段，可以将图对抗攻击分为两类，分别为逃逸攻击和投毒攻击。其中逃逸攻击是攻击者构造对抗样本在模型测试简短欺骗目标模型，而投毒攻击是攻击者在模型训练阶段向训练集中注入对抗样本，使得训练后的模型具有误导性。 经典的图对我也是一个“翻译家”——关于“robust”
每次看到“鲁棒性”，总是不知道是什么意思，一度怀疑自己是不是中国人，是不是说汉语。每次都要查英汉字典，然后一次次看到： robust（adj.精力充沛的; 坚定的; 粗野的，粗鲁的; 需要体力的;） 看到这个解释，我瞬间信心爆棚 —— 原来我也可以作翻译家来挣钱啊！！只要把英语（或者任意一种外国语）的读音GitHub 的 Action 接入 Stryker.NET 进行自动化测试单元测试鲁棒性
假设有一个捣蛋的小伙伴加入了你的团队，这个捣蛋的小伙伴喜欢乱改代码，请问此时的单元测试能否拦住这些逗比行为？如果不能拦住逗比行为，是否代表着单元测试有所欠缺，或者有某些分支逻辑没有考虑到。本文将告诉大家的 Stryker.NET 就属于这样的一个捣蛋的小伙伴，这个工具将会在执行测试的Fixing Data Augmentation to Improve Adversarial Robustness 笔记
Fixing Data Augmentation to Improve Adversarial Robustness 笔记 Abstract1.Introduction2.Related Work3.Preliminaries and Hypothesis4.Heuristics-driven Augmentations5.Data-driven Augmentations7.Conclusion Abstract 对抗训练存在鲁棒过拟合，这是一种鲁棒测试【ACL 2021】《 RADDLE：An Evaluation Benchmark and Analysis Platform for Robust Task-oriented Dialog Sys
【ACL 2021】《 RADDLE：An Evaluation Benchmark and Analysis Platform for Robust Task-oriented Dialog Systems》实验分析 英文标题：RADDLE：An Evaluation Benchmark and Analysis Platform for Robust Task-oriented Dialog Systems 中文翻译：健壮的任务型的对话系统的评估PrimeShield——synopsys 最新timing sign_off点工具
PrimeShield——synopsys 最新timing sign_off点工具 文章目录 PrimeShield——synopsys 最新timing sign_off点工具一、PrimeShield概述二、应用场景1——高性能设计三、应用场景2——低功耗设计四、应用场景3——鲁棒性设计五、应用场景4——高sigma设计（汽车电子所需）【图像隐写】基于matlab DCT数字水印嵌入+检测+攻击（测试鲁棒性）【含Matlab源码 1133期】
一、简介 DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要用于将数据或图像的压缩，能够将空域的信号转换到频域上，具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的，但是在图像编码等领域给接下来的量化、哈弗曼编码等创造了很好的条件，同时，由于DCT变换时对称的，所以，我们可如果程序员学会了“潜规则”...
作者 | Rocky0429 来源 | Python空间 大家好，我是 Rocky0429，一个超级哇塞的蒟蒻… 点进来的肯定都是正经的人，肯定是为了学习，赶紧给自己点个赞。你们来的对！就是你们想的那种“潜规则”！！那种学习的潜规则！！！ 当谈到开发问题的时候，总是绕不过定律原则这些神乎其神的名词，什么MIT开创减少双量子比特门误差的新方法，提高鲁棒性迈向纠错量子计算机
当地时间6月16日，麻省理工学院 (MIT) 的研究人员在全面实现量子计算的道路上取得了重大进展，研究人员展示了一项技术，这项技术可以消除量子算法中最基本的操作 (双量子比特门操作) 的常见错误[1]。 相关研究成果以“Realization of High-Fidelity CZ and ZZ-Free iSWAP Gates wi关于鲁棒性的思考
在计算机科学中，鲁棒性(英语：Robustness)是指一个计算机系统在执行过程中处理错误，以及算法在遭遇输入、运算等异常时继续正常运行的能力。 鲁棒性关注的重点在于系统的稳定性，在不同场景下衍生了复杂的设计考量，且本身是一个广泛且难以具像化的特性。因此，针对特定目标实现鲁EMA
源 Exponential moving average (EMA) 是一个非常有用的trick, 起到加速训练的作用. 近来发现, 该技巧还可以用于提高网络鲁棒性(约1% ~ 2%). EMA的流程很简单, \(f(\cdot;\theta)\)是我们用于训练的网络, 则在每次迭代结束后进行: \[\theta' = \alpha \cdot \theta' + (1 - \alph自注意力机制卷积神经网络的作物叶片病害识别
1、研究内容 【1】提出了一种自注意卷积神经网络（SACNN），它能够提取作物病斑的有效特征来识别作物病害。 【2】讨论了自注意网络的位置选择、通道大小设置、网络数目等方面对识别性能的影响，以展示自注意网络的工作机制。 2、创新点 【1】提出了一种新的SACNN方法，该网络由一个基4.11
鲁棒性？ 个人理解就是，考虑到程序的边界情况和异常情况，当程序发生异常时，不会轻易崩溃，就说明程序具有鲁棒性。 &&和&？ &&的特殊点在于：短路！即左边的如果false,根本不会判断右边。一般拿来做边界处理，例如，左边不越界时，右边就可以对相应数据操作。 java中可以像C++一样用0和1判断吗？ 不能。谷歌研究团队找到提高自我监督学习鲁棒性的方法
作者 | Google Brain策划 | 钰莹译者 | 李冬梅如何进一步提高自我监督学习的鲁棒性是计算机视觉领域的一大难题，Google Brain 的研究人员就此问题发表了一篇论文，本文为 AI 前线第 105 篇论文导读，我们将对这篇论文的具体方法和效果进行解读。近日，Google Brain 研究人员发表了一篇关于Online object tracking: A benchmark
Wu Y , Lim J , Yang M H . Online Object Tracking: A Benchmark[C]// Computer Vision & Pattern Recognition. IEEE, 2013. 总结 解决问题使用的方法贡献： 解决问题 开发一套库和标准用于评估当前最先进的跟踪算法。评估这些最先进的跟踪器的性能以展示其优势和弱点，有语音合成论文优选：鲁棒性transformerTTS RobuTrans: A Robust Transformer-Based Text-to-Speech Model
声明：语音合成论文优选系列主要分享论文，分享论文不做直接翻译，所写的内容主要是我对论文内容的概括和个人看法。如有转载，请标注来源。 欢迎关注微信公众号：低调奋进 RobuTrans: A Robust Transformer-Based Text-to-Speech Model 本文是电子科技大学计算机科学与工程学院发表在AAAI【第十章鲁棒性检查 上】静态时序分析圣经翻译计划
本文由知乎赵俊军授权转载，知乎主页为https://www.zhihu.com/people/zhao-jun-jun-19 本章节将介绍特殊的STA分析，例如时间借用（time borrowing）、时钟门控（clock gating）和非时序（non-sequential）检查。此外，还介绍了高级STA概念，例如片上变化（on-chip variation）、统计时序（statistical ti目标跟踪的评价指标
https://www.cnblogs.com/P3nguin/p/10570053.html Precision plot: percentages of frames whose estimated locations lie in a given threshold distance to ground-truth centers. 追踪算法估计的目标位置（bounding box）的中心点与人工标注（ground-truth）的目标的中心点，这两者的距Uncovering the Limits of Adversarial Training against Norm-Bounded Adversarial Examples
目录概主要内容实验设置损失的影响额外的数据网络结构其他的一些tricks 概 暴力美学, 通过调参探索adversarial training的极限. 主要内容 实验设置 模型主要包括WRN-28-10, WRN-34-10, WRN-34-20, WRN-70-16; 优化器为SGD(nesterov momentum), 1/2, 3/4 epochs处 lr /= 10, weigh