摘要：为提高对抗训练后目标检测模型对未知攻击的鲁棒性,优化目标检测模型的防御能力,在对抗训练的基础上,提出基于对抗训练和非局部均值去噪的对抗样本防御算法。在训练模型时,会对正常样本和对抗样本进行扰动去噪,提高模型对去噪样本特征的学习效果。在面对未知来源的样本时,会对样本进行去噪,再进入模型进行目标检测。实验结果表明,在DIOR数据集上,对于实验中的所有攻击算法(FGSM、I-FGSM、MI-FGSM、PGD),该方法的防御成功率优于现有算法。

摘要：针对SAR图像识别软件,通过改进DCGAN模型单生成器与单判别器对抗的结构,采用多生成器与单判别器进行对抗,设计了控制各生成器生成图像平均质量的算法,提出了一种基于改进的DCGAN生成SAR图像的方法。为测试和验证多个同类图像识别软件,并进行择优,需要自行设计不同于训练用的图像来对测软件进行测试。此方法可以为择优测试提供一个公平的基准测试集。实验分别使用原DCGAN模型和改进的DCGAN模型生成目标图像和场景图像,并使用公开判别器分别对两种模型生成的新图像进行质量验证。实验结果表明,改进的DCGAN模型比原DCGAN模型生成的图像效果更好,经其训练生成的新SAR图像与原SAR图像相比,质量相当且多样性更好,可以满足软件择优测试的需要。

摘要：本文简要介绍系统所需设备的功能以及使用情况;此系统主要实现了电视机屏幕上短信飞字的实时性,增强与观众之间的互动性。

摘要：在全球致力于实现碳中和的大背景下,生物质和废弃塑料的高值化利用已成为科研领域的研究热点.加氢脱氧反应（HDO）,作为实现这一目标的重要途径之一,通过精准解离C–O/C–C键,为生产燃料和化学品提供了有效方法.在HDO过程中, C–O键的氢解及不饱和键的氢化是主要步骤,而C–C键的氢解则是需要避免的副反应.与简单的氢化反应相比, HDO过程需要具有双功能特性的催化剂,特别是当目标产物为含氧化合物时,催化剂的区域选择性至关重要.近年来,双金属催化剂在生物质及其衍生物以及含氧塑料废弃物和聚合物的HDO过程中的应用受到广泛关注.通过深入理解金属纳米颗粒与金属氧化物之间的协同作用和强相互作用,双金属催化剂的理性设计取得了显著进展.特别是,部分金属氧化物（如ReOx, WOx, MoOx, FeOx）与贵金属（如Ir, Pt, Ru）之间存在的强相互作用,不仅促进了C–O键的断裂,还有效保留了C–C键,为催化剂的高活性和高选择性奠定了基础.通过调整催化剂组成、使用小比表面积的载体等方法,可以进一步优化催化剂性能.本综述聚焦于金属氧化物改性的贵金属催化剂在HDO反应中的最新研究进展,特别是总结了Ir、Pt和Ru基催化剂在HDO反应中的应用.由于这类催化剂的结构和性能能够精确控制,并且每种催化剂都具备独特的选择性,因此被广泛应用于生物质衍生物和塑料废弃物的HDO过程中.本文总结了双金属催化剂的结构特点、HDO反应机制、催化剂结构与催化性能之间的关联,以及这些催化剂在高附加值化学品生产中的实际应用.我们以甘油和1,2-丙二醇的氢解为模型反应,深入探讨了基于Ir、Pt和Ru的双金属催化剂的催化性能、结构特点和催化机理.这些催化剂在温和条件下实现了高效的氢脱氧反应,有效抑制了C–C键的断裂,并优化了化学选择性和区域选择性.双金属催化剂在生物质精炼和塑料/聚合物转化方面展现出广泛的适用性.本文还介绍了其在木质纤维素衍生原料、羰基化合物以及聚碳酸酯等塑料中的应用.然而,双金属催化剂的稳定性在实际应用中仍面临挑战,如金属烧结、浸出、积碳及金属-金属氧化物界面的重构等问题.因此,未来的研究重点是开发高效的再生方法和高度稳定的催化剂.综上所述,金属氧化物改性的贵金属催化剂在HDO反应中展现出巨大潜力.通过深入研究和优化,有望为生物质和塑料的高值化利用提供有效解决方案.本文旨在为双金属催化剂的理性设计和优化提供参考,以期推动生物质和塑料的高值化利用技术的进一步发展和应用.