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基于深度学习的图像检索技术使得图像隐私泄露成为一个亟待解决的问题.利用对抗攻击生成的对抗样本,可在一定程度上实现隐私保护.但现有针对图像检索系统的目标对抗攻击方法易受选取目标样本质量和数量的影响,导致其攻击效果不佳.针对该问题,提出了一种基于特征加权聚合的图像检索目标对抗攻击方法,该方法将目标图像的检索准确率作为衡量样本质量的权重,利用目标类中少量样本的特征进行加权聚合获取类特征作为最终攻击目标.在RParis和ROxford两个数据集上的实验结果表明,该方法生成的对抗样本相比TMA方法,检索精度平均提升38%,相比DHTA方法,检索精度平均提升7.5%. 相似文献
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该研究建立液液微萃取(LLME)结合气相色谱-质谱(GC-MS)联用技术分析高温大曲中风味物质的方法,并优化前处理条件。结果表明,最佳前处理条件为:称取大曲样品15 g;提取溶剂为30 mL体积分数40%乙醇;提取方式为先以转速450 r/min摇床振摇15 min,再经过120 W超声仪超声提取5 min;萃取剂及用量为乙醚2 mL;漩涡振荡时间40 s。在此优化前处理条件下,GC-MS共检出25种风味物质,其中酸类7种、芳香族6种、吡嗪类5种、杂环类2种、醇类2种、以及酚类、酮类和含硫化合物各1种。各风味物质标准曲线的线性关系良好,相关系数R2均≥0.99,精密度试验结果相对标准偏差(RSD)≤7.26%,加标回收率为80.25%~119.26%,方法检出限为0.13~50.17 μg/kg,定量限为0.44~167.22 μg/kg。该方法精密度及准确度良好,可满足大曲风味物质准确定量分析要求。 相似文献
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以10个进口和8个国产啤酒大麦品种及其相对应的麦芽为样本,采用高效液相色谱(HPLC)建立大麦和麦芽中14种多酚类物质的指纹图谱,并分别进行相似度分析、聚类分析(CA)和主成分分析(PCA)。结果表明,进口大麦样品的相似度(0.938~0.989)高于国产大麦样品(0.911~0.937),而进口大麦麦芽的相似度(0.892~0.967)普遍低于国产大麦麦芽的相似度(0.956~0.981);CA(判别距离<5)结果和PCA结果一致,8个国产大麦和1个进口大麦样品B2聚为一类,8个国产麦芽和3个进口麦芽样品M2、M3、M4聚为一类,说明通过大麦、麦芽多酚类物质的HPLC指纹图谱技术能基本区分国产和进口大麦品质的差异。 相似文献
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