DDAC：面向卷积神经网络图像隐写分析模型的特征提取方法

针对基于卷积神经网络的图像隐写分析方法中使用人工设计的滤波器在特征提取过程中有效性低的问题,提出方向差分自适应组合（DDAC）特征提取方法。在计算中心像素与周围不同方向像素的差分后,使用1×1卷积对方向差分进行线性组合。根据损失对组合参数自适应更新来构建多样化的滤波器,使获取的嵌入信息残差特征更有效。使用截断线性单元提高嵌入信息残差和图像信息残差的比率,加快模型收敛速度并提高残差特征提取能力。实验结果表明,该方法使Ye-net、Yedroudj-net模型的准确率在WOW和S-UNIWARD数据集中提高1.30%～8.21%。与固定和更新参数SRM滤波器方法相比,测试模型在不同隐写数据集中的准确率提高0.60%～20.72%,并且训练过程更稳定。对比其他图像隐写分析模型,DDAC-net具有更高的隐写分析效率。     

车载智能计算基础平台的功能安全研究

车载智能计算基础平台是汽车产业发展的重要基础和支撑重构下一代汽车电子产业链的关键纽带,安全问题至关重要。本文首先针对车载智能计算基础平台,从安全策略和系统设计两个层面进行功能安全分析;然后对平台的异构硬件、操作系统、开发工具链,分别研究提出功能安全要求;最后从流程、设计开发、测试验证三个层面,研究提出车载智能计算基础平台功能安全的评估框架。     

基于代价敏感激活函数XGBoost的不平衡数据分类方法

为解决在数据不平衡条件下使用XGBoost框架处理二分类问题时算法对少数类样本的识别能力下降的问题,提出了基于代价敏感激活函数的XGBoost算法(Cost-sensitive Activation Function XGBoost,CSAF-XGBoost).在XGBoost框架构建决策树时,数据不平衡会影响分裂点的...