摘要：基于深度学习的JPEG数字图像隐写分析模型检测能力已超越基于人工设计特征隐写分析模型,但检测能力仍存在提升空间.以进一步提升JPEG隐写分析模型的检测能力为目标,借助深度学习方法,为基于深度学习的JPEG隐写分析模型提供辅助信息,从数据输入角度,探索进一步提升隐写分析模型检测能力的途径.基于卷积神经网络,构建隐写分析参照图像生成模型,对待检测图像进行变换,从而获得对应参照图像.之后,将待检测图像与对应参照图像作为隐写分析模型的输入数据,进一步挖掘待检测图像中存在的隐写分析相关信息.为验证所提出算法的有效性,进行针对JPEG自适应隐写算法的对比实验.实验结果表明:所设计的参照图像生成模型能够提升现有基于深度学习的隐写分析模型检测能力,提升效果最多可达6个百分点.

摘要：以鄂州花湖机场转运中心工程为例,介绍了BIM技术在本项目结构设计、施工准备和施工实施阶段具体的数字化应用路线,并在“如何提高数字化设计效率、如何提升数字化成果价值和如何通过数字化施工手段提高工程品质”等建筑行业数字化转型的关键问题上给出了见解。在设计阶段,制定合理的正向设计流程、模型交付深度规定和利用二次开发手段可以有效地提高设计效率;在施工准备阶段,模型深化设计、模型审核和模型编码工作能创造更高的数字化成果价值;在施工实施过程中,充分应用数字化施工技术能极大地提升工程品质。