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1.
2.
3.
将水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量;利用BP神经网络的自学习、自适应的特性和一段已知序列训练神经网络,根据确定的神经网络模型可实现水印的盲提取;在神经网络的输入信号计算上提出选择邻域窗口为3*3方形窗口比十字窗口具有更好的实验效果.仿真实验结果表明该算法对常用的图像处理如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等攻击具有较好的鲁棒性和不可见性. 相似文献
6.
文中提出的算法是自适应地将水印嵌入,并利用神经网络实现水印的盲提取。首先将二值水印嵌入到YIQ色彩空间的Y分量小波分解的低频系数中,为达到平衡水印图像的鲁棒性和不可见性,嵌入的强度是根据人类视觉特性自适应调整至最佳;利用BP神经网络的学习和自适应的特性和一段已知序列训练神经网络,可实现水印的盲提取;在神经网络的输入信号计算上提出选择邻域窗口为3*3方形窗口比十字窗口具有更好的实验效果。仿真实验结果表明该算法对常用的图像处理具有较好的鲁棒性和不可见性。 相似文献
7.
阿根廷PCO油田VOA1油藏为中孔、超低渗的砂泥岩薄互层砂岩储集层,油藏圈闭是单一大型鼻状构造。通过综合分析岩心资料、构造演化、地震曲率属性、蚂蚁追踪属性及油藏圈闭高部位纯油区内部部分井初产高含水的异常响应数据等资料,对构造裂缝的岩心直观特征、构造应变、空间分布范围和几何特征、动态开启机理等进行了综合描述。研究表明,综合地质、地震、生产等资料从多个角度描述裂缝特征及其相关性,可靠性高,可以大大降低单一方法描述裂缝的不确定性,为生产方案调整提供了有效保障。 相似文献
8.
联邦学习作为一种“保留数据所有权,释放数据使用权”的分布式机器学习方法,打破了阻碍大数据建模的数据孤岛。然而,联邦学习在训练过程中只交换梯度而不交换训练数据的特点并不能保证用户训练数据的机密性。近年来新型的深度梯度反演攻击表明,敌手可从共享梯度中重建用户的私有训练数据,从而对联邦学习的私密性产生了严重威胁。随着梯度反演技术的演进,敌手从深层网络恢复大批量原始数据的能力不断增强,甚至对加密梯度的隐私保护联邦学习(PPFL)发起了挑战。而有效的针对性防御方法主要基于扰动变换,旨在混淆梯度、输入或特征以隐藏敏感信息。该文首先指出了隐私保护联邦学习的梯度反演漏洞,并给出了梯度反演威胁模型。之后从攻击范式、攻击能力、攻击对象3个角度对深度梯度反演攻击进行详细梳理。随后将基于扰动变换的防御方法依据扰动对象的不同分为梯度扰动、输入扰动、特征扰动3类,并对各类方法中的代表性工作进行分析介绍。最后,对未来研究工作进行展望。 相似文献
9.
根据人类工效学理论,拓要地叙述了人类工效学在冶金设备管理中的应用,重点叙述了设备设计有设备状态监测与故障诊断技术,旨在把人类工效学引入冶金设备管理,为冶金企业实现生产和获得更高的经济效益提供可靠的技术依据和有效的技术保障。 相似文献
10.
根据某发电机组的选择性催化还原(SCR)技术烟气脱硝系统的运行参数,对设置不同直型导流板和喷氨面的反应器流场进行模拟,得到SCR烟气脱硝系统的最佳布置方案.使用Gambit软件构造模型,利用Fluent软件进行数值计算得到流场烟气速度分布和NO质量分数分布.分析表明,设置直型导流板可使催化剂层的烟气流场速度分布更均匀;直型导流板数量一定时,增大其倾斜角度有利于改善烟气流场速度分布;角度不变增加直型导流板数量不利于烟气流场速度分布;设置6块倾斜角度为80°的直行导流板,喷氨面位于烟道中部为最佳布置. 相似文献