检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图象图形学报（A辑） 2004年第6期9卷 749-754页

作者：季健昂海松南京航空航天大学航空宇航学院微型飞行器研究中心南京210016

针对航空序列图像中模型没有任何先验知识且图像中的景物在不断刷新的情况 ,首先将图像分割成独立的区域 ,利用改进的 Canny算子提取分割区域所包含的边缘 ,同时提出了区域特征比较因子 ,在此基础上给出了有效的特征模型提取和追踪方法 ... 详细信息

针对航空序列图像中模型没有任何先验知识且图像中的景物在不断刷新的情况 ,首先将图像分割成独立的区域 ,利用改进的 Canny算子提取分割区域所包含的边缘 ,同时提出了区域特征比较因子 ,在此基础上给出了有效的特征模型提取和追踪方法 ,并分析了如何通过特征模型在航空序列图像中的移动来估计无人飞行器的飞行轨迹。通过对实际拍摄到的航空序列图像进行分析 ,表明本文的方法是有效的 ,对由航空序列图像的分析来估计无人飞行器的飞行轨迹提供了良好的基础。

关键词：航空序列图像 Canny算子模型提取模型追踪飞行轨迹估计特征模型

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针对深度神经网络的模型提取研究

针对深度神经网络的模型提取研究

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作者：秦伟伦郑州大学

学位级别：硕士

近几年，深度学习技术受到广泛关注，深度神经网络模型也逐渐被广泛地应用于各种现实场景。在此基础上，机器学习即服务(MLaas)的出现为模型提供了在线部署和使用的平台。但这类在线部署的网络模型存在着隐私泄露的风险。通过开展模型... 详细信息

近几年，深度学习技术受到广泛关注，深度神经网络模型也逐渐被广泛地应用于各种现实场景。在此基础上，机器学习即服务(MLaas)的出现为模型提供了在线部署和使用的平台。但这类在线部署的网络模型存在着隐私泄露的风险。通过开展模型提取，攻击者可以得到一个拥有相似预测性能的替身模型。这会侵害原始模型训练者的个人知识产权，同时造成恶意的价格竞争，破坏模型应用市场的原有生态。因此，研究模型提取，能从攻击的角度探究深度学习应用化、市场化所面临的威胁和挑战，验证深度神经网络隐私的安全性，同时为模型接口访问的安全防护和深度学习在线模型的安全部署提供针对性的参考。　　本文分析了现有模型提取方案的缺陷，分别提出了基于数据生成和样本均匀化策略的视觉图像模型提取框架和基于随机样本与半监督学习的自然语言模型提取框架。解决了模型提取研究中的相关数据依赖问题，大大减少了对受害者模型的查询次数，提升了模型训练的稳定性和模型提取精度。具体内容如下:　　(1)针对视觉图像领域(CV)模型，提出了新的无数据模型提取框架ECOPY。使用了新的对抗性训练函数，使得训练过程更加稳定;提出新的样本均匀化生成策略来控制样本生成分布，引导模型生成分布更加均匀多样的样本，从而学习到更加完备的模型知识。同时拓展了前向差分方法，创造性地使用“最小有效扰动”来完成样本均匀化损失的梯度估算。在CIFAR10数据集(94.32％)和MNIST数据集(99.38％)达到了更高精度的模型提取效果，同时在下游的对抗样本攻击中表现出更优的攻击迁移性。　　(2)针对自然语言处理领域(NLP)模型，对ECOPY框架作出针对性修改并提出ECOPY-NLP。提出了结合无监督学习降低对原始模型查询次数的策略,在模型提取过程中，首次引入TSA、基于置信度的样本过滤和概率分布锐化策略，优化整体提取效率。最终在BLOG、AG、YELP数据集上，仅用2000次查询完成了高精度的模型提取(68.76％;85.93％;89.70％),分别超过了现有研究方案针对上述数据集8000、112K和520K次查询的提取结果，大大提高了提取效率，实现了基于随机数据的低代价模型提取。

关键词：模型提取梯度估计样本均匀化对抗样本攻击半监督学习

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面向自动化模型检测的模型提取工具的设计与实现

面向自动化模型检测的模型提取工具的设计与实现

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作者：王大伟湖南大学

学位级别：硕士

随着计算机软件日益复杂,如何保证其正确性和可靠性成为十分紧迫的问题。模型检测是一种验证有限状态系统的时序逻辑属性的形式化方法,已经在硬件电路、驱动程序和安全协议等领域获得了巨大的成功。应用模型检测技术到高级程序设计语言... 详细信息

随着计算机软件日益复杂,如何保证其正确性和可靠性成为十分紧迫的问题。模型检测是一种验证有限状态系统的时序逻辑属性的形式化方法,已经在硬件电路、驱动程序和安全协议等领域获得了巨大的成功。应用模型检测技术到高级程序设计语言实现的系统的难点是提取抽象模型,通常的办法是手工构造。然而这个方法存在一些不足,如成本过高,易引入建模错误等,因此从源代码中直接提取验证模型存在强烈的实际需求。贝尔实验室开发的SPIN是优秀的模型检测工具,其建模语言是PROMELA,而C语言是应用最广泛的程序设计语言之一,因此本文的主要研究内容定位于ANSI-C程序的模型提取技术,从而达到使用SPIN自动化模型检测C程序的目的。本文设计了一套对ANSI-C程序进行模型提取的方法,较好地处理了C的大部分语言特性,特别是几种复杂的结构,比如递归函数、枚举类型和指针等。并开发了一个模型提取工具C2Spin。从功能上来说,C2Spin分为前端和后端。前端是一个分析器,具有对C源代码进行词法分析和语法分析的功能。后端则是一个转换器,实现了从C代码到PROMELA代码的系统转换。而且,为了减小模型的规模,加快模型提取的速度或者提高模型的执行效率,C2Spin中使用了一些简单的抽象机制和优化技术。 C2Spin显著降低了建模的开销。结合C2Spin,SPIN能够自动地检测使用C语言编写的应用程序中的多种错误,比如死锁等性质。作者使用C2Spin进行了一定数量的测试。在实验中,依靠C2Spin生成的模型,我们发现了SPIN4.3.0的一个语义错误,以及Holzmann对两个经典互斥算法的实现中的活锁错误。因此我们认为C2Spin在检测ANSI-C程序方面具有一定的实用价值。

关键词：形式化方法模型检测模型提取 ANSI-C SPIN PROMELA

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基于知识蒸馏的图神经网络模型提取算法研究

基于知识蒸馏的图神经网络模型提取算法研究

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作者：庄远鑫北京邮电大学

学位级别：硕士

图神经网络(GNN)的目标是将二维计算机视觉中的卷积网络推广到不规则的数据结构。最近的研究专注于利用大规模数据集、更具表现力的体系结构以及通过自监督学习来设计更加优秀的模型。为了获得更好的拟合能力,它们具有大量参数,这使得这... 详细信息

图神经网络(GNN)的目标是将二维计算机视觉中的卷积网络推广到不规则的数据结构。最近的研究专注于利用大规模数据集、更具表现力的体系结构以及通过自监督学习来设计更加优秀的模型。为了获得更好的拟合能力,它们具有大量参数,这使得这些GNN的计算成本很高。最近在轻量级、资源高效的GNN方面也已经出现了一系列工作,可以在计算和内存限制下实现高性能。现有方法主要采用知识蒸馏(KD)将知识从高绩效但资源密集型的教师模型转移到资源效率高的学生身上。模型提取方法建立在知识蒸馏技术的基础上。然而,知识蒸馏通常保留了对目标模型训练数据和权重的全部知识,而模型提取则无法对目标模型权重和训练数据进行访问。本研究旨在解决由于隐私、合法性和安全性问题而导致的训练数据不可用的场景下,利用知识蒸馏的技术,在白盒和黑盒场景下提取预训练模型的知识,生成高质量且多样化的数据来提高学生模型的泛化能力。具体研究内容和成果概述如下:(1)基于图神经网络的无数据知识蒸馏传统的知识蒸馏依赖于采用原始训练数据进行模型间的知识迁移。然而,由于版权或机密性,原始数据在许多情况下可能无法访问。例如,在社交网络中,用户的朋友列表、个人资料信息、喜欢和评论等可能对用户来说是私有的。针对该问题,本研究提出了一个基于图结构数据的无数据对抗知识蒸馏框架(DFAD-GNN)。具体地说,DFAD-GNN采用了生成对抗网络,它主要由3部分组成:将预训练的教师模型和学生模型视为两个鉴别器,利用生成器生成人造图,通过生成的图将教师模型中的知识迁移到学生模型中。在多种基准模型和有代表性的数据集上的广泛实验表明,DFAD-GNN显著超过了最先进的无数据GNN蒸馏。(2)图神经网络的无数据模型提取攻击大多模型提取攻击需要真实世界的替代数据样本作为查询来窃取目标模型,这在实际应用中是不现实的。为了弥补这一差距,本研究提出了针对GNN的无数据模型提取攻击框架StealGNN。StealGNN在三个主要方面改进了现有的GNN提取攻击:1)完全无数据,因为它不需要任何真实的节点特征或图结构来提取GNN模型;2)它可以实例化用于节点分类和链接预测任务,可以对多种图任务构成严重的知识产权威胁;3)它可以应对最具挑战性的硬标签攻击环境,其中攻击者不知道目标GNN模型,只能通过查询受害者模型来获得预测标签。在节点分类基准数据集上的实验结果表明,StealGNN能够有效地提取出GNN的知识。

关键词：图神经网络知识蒸馏模型提取

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“模型储存”向“模型提取”转化的复习教学

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中学物理 2017年第11期35卷 3-5页

作者：汤湘君三门县第二高级中学

传统的物理计算题复习教学大多是＂情景—模型＂即从情景中构建物理模型,该复习模式难以满足学生对新情景问题的解决策略需要,教师必须革新自己的理念,不断改变教学方法,结合学生实际,尝试从＂模型储存＂向＂模型提取＂转化的物理复习教... 详细信息

传统的物理计算题复习教学大多是＂情景—模型＂即从情景中构建物理模型,该复习模式难以满足学生对新情景问题的解决策略需要,教师必须革新自己的理念,不断改变教学方法,结合学生实际,尝试从＂模型储存＂向＂模型提取＂转化的物理复习教学,即＂模型—情景—模型＂,简单地说让学生提取模型,以模型还原情景,再从情景中构建模型,厘清情景、模型的来龙去脉,实现复习效益最大化.

关键词：模型储存模型提取复习教学

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基于特定SoC的软核IP快速硬核化及模型提取方法

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集成电路应用 2005年第11期22卷 32-35页

作者：谢憬付宇卓上海交通大学微电子学院 200030

本文根据SoC设计中对部分软核IP在布局布线上的特殊时序要求,提出一套有别于非独立的、基于特定SoC系统设计的软核IP快速硬核化和模型提取方法,有效地提高了SoC设计的效率和质量。

关键词：快速硬核化模型提取 SoC IP

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基于时间组织的情景模型提取的实验研究

基于时间组织的情景模型提取的实验研究

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第九届全国心理学学术会议

作者：何先友华南师范大学心理学系

文章阅读理解的研究一直是当代心理学最重要的研究领域之一.自从1978年Kintsch和Van Dijk提出读者在文章阅读过程中建立表层表征(surface model)、基础表征(text-base model)和情景模型(situation model)三种层次的表征理论以来,研究者... 详细信息

文章阅读理解的研究一直是当代心理学最重要的研究领域之一.自从1978年Kintsch和Van Dijk提出读者在文章阅读过程中建立表层表征(surface model)、基础表征(text-base model)和情景模型(situation model)三种层次的表征理论以来,研究者基本上是围绕读者是如何建构三种表征而展开研究的.情景模型是指读者根据自己的背景知识对文章的信息进行整合而形

关键词：模型提取信息整合基于时间

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基于辐射场的目标物体模型提取方法、系统及控制器

基于辐射场的目标物体模型提取方法、系统及控制器

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作者：陈倩影徐亚波 519000 广东省珠海市横琴新区港澳大道1395号230办公

本发明公开了一种基于辐射场的目标物体模型提取方法、系统及控制器，其中，通过本申请的基于辐射场的目标物体模型提取方法，获取辐射场模型的第一观测角度，辐射场模型中包括多个物体模型，根据辐射场模型得到第一观测角度对应的第一... 详细信息

标准号: CN115984458B

本发明公开了一种基于辐射场的目标物体模型提取方法、系统及控制器，其中，通过本申请的基于辐射场的目标物体模型提取方法，获取辐射场模型的第一观测角度，辐射场模型中包括多个物体模型，根据辐射场模型得到第一观测角度对应的第一观测图像，获取第一观测图像中物体模型对应的第一框选边框，第一框选边框用于框选第一观测图像上的第一目标图像，第一目标图像为目标物体模型在第一观测图像上投影所得到的图像，根据第一框选边框做反投影处理，得到第一模型提取视锥，对辐射场模型中位于第一模型提取视锥范围外的物体模型进行裁剪处理，得到目标物体模型，进而无需对训练图像做分割处理，能简单有效的提取出辐射场模型中的目标物体模型。

关键词：辐射场目标物体观测图像模型提取框选边框物体模型目标图像视锥观测裁剪处理分割处理训练图像控制器反投影投影图像申请

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改进的小世界模型提取文本特征的算法

改进的小世界模型提取文本特征的算法

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作者：金平艳 610054 四川省成都市成华区电子信息产业大厦1101室

改进的小世界模型提取文本特征的算法，根据中文分词预处理过程、确定词汇位置权重、词性权重，综合基于《知网》的两词汇相关度算法、词汇对文本重要度方法来确定其语义相关度函数，由于聚合现象可以构建词汇语义网络模型图，设置两参... 详细信息

标准号: CN107423281A

改进的小世界模型提取文本特征的算法，根据中文分词预处理过程、确定词汇位置权重、词性权重，综合基于《知网》的两词汇相关度算法、词汇对文本重要度方法来确定其语义相关度函数，由于聚合现象可以构建词汇语义网络模型图，设置两参数，一个为密度参数、另一个则为边权重参数，分别设定合适的阈值，满足条件即作为文本特征词汇，本发明有更好的准确度、克服了信息增益方法只适合提取一个类别的文本特征的不足，具有更好的应用价值，可以精确计算不同词汇对文本思想的贡献度，同时为后续的文本聚类提供良好的理论基础。

关键词：词汇文本特征权重算法文本语义相关度预处理过程词汇语义聚合现象理论基础满足条件密度参数模型提取权重参数网络模型文本聚类信息增益中文分词准确度贡献度相关度小世界重要度词性构建应用改进

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一种射频微波二端口器件非线性行为模型提取方法

一种射频微波二端口器件非线性行为模型提取方法

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作者：谢成诚周咏 611730 四川省成都市郫都区中信大道二段1号

本发明涉及一种射频微波二端口器件非线性行为模型提取方法，该方法采用常规矢量网络分析仪在不同激励功率下对射频微波二端口器件进行测量，然后对测量获得的功率相关反射波和入射波的比值S参数进行转换，选取最小激励功率下的正向传... 详细信息

标准号: CN113567793A

本发明涉及一种射频微波二端口器件非线性行为模型提取方法，该方法采用常规矢量网络分析仪在不同激励功率下对射频微波二端口器件进行测量，然后对测量获得的功率相关反射波和入射波的比值S参数进行转换，选取最小激励功率下的正向传输系数S₂₁作为参考值，对不同激励功率下的S₂₁幅度和相位进行归一化处理，生成能够表征被测件非线性特性的行为模型。本发明提出的模型提取方法直接对实际测量结果进行转换，对不同型号的矢量网络分析仪具有兼容性。使用本发明提出的方法对二端口被测件提取非线性行为模型时仅需要使用矢量网络分析仪及少量附件，无需额外购置专用测试设备，能够降低建模成本。

关键词：矢量网络分析仪激励功率二端口非线性行为模型提取射频微波被测件测量专用测试设备非线性特性归一化处理实际测量行为模型正向传输反射波兼容性入射波转换建模参考

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