某建筑物火灾后结构损伤评估与加固方案

某9层钢筋混凝土框架结构房屋在6、7层发生火灾,该两层的钢筋混凝土构件受到不同程度的损伤,本文评估火灾对该房屋的损伤程度,并提出相应的加固方案.     

诌议钢结构网架挠度形变检测

本文主要探讨钢结构网架挠度的成因、检测方法及其形变检测系统的布设、施测。     

面向目标检测的对抗样本综述

目标检测是一种广泛应用于工业控制和航空航天等安全攸关场景的重要技术。随着深度学习在目标检测领域的应用,检测精度得到较大提升,但由于深度学习固有的脆弱性,使得基于深度学习的目标检测技术的可靠性和安全性面临新的挑战。本文对面向目标检测的对抗样本生成及防御的研究分析和总结,致力于为增强目标检测模型的鲁棒性和提出更好的防御策略提供思路。首先,介绍对抗样本的概念、产生原因以及目标检测领域对抗样本生成常用的评价指标和数据集。然后,根据对抗样本生成的扰动范围将攻击分为全局扰动攻击和局部扰动攻击,并在此分类基础上,分别从攻击的目标检测器类型、损失函数设计等方面对目标检测的对抗样本生成方法进行分析和总结,通过实验对比了几种典型目标检测对抗攻击方法的性能,同时比较了这几种方法的跨模型迁移攻击能力。此外,本文对目前目标检测领域常用的对抗防御策略进行了分析和归纳。最后,总结了目标检测领域对抗样本的生成及防御面临的挑战,并对未来发展方向做出展望。     

面向人脸验证的可迁移对抗样本生成方法

在人脸识别模型的人脸验证任务中,传统的对抗攻击方法无法快速生成真实自然的对抗样本,且对单模型的白盒攻击迁移到其他人脸识别模型上时攻击效果欠佳。该文提出一种基于生成对抗网络的可迁移对抗样本生成方法TAdvFace。TAdvFace采用注意力生成器提高面部特征的提取能力,利用高斯滤波操作提高对抗样本的平滑度,并用自动调整策略调节身份判别损失权重,能够根据不同的人脸图像快速地生成高质量可迁移的对抗样本。实验结果表明,TAdvFace通过单模型的白盒训练,生成的对抗样本能够在多种人脸识别模型和商业API模型上都取得较好的攻击效果,拥有较好的迁移性。