摘要：网络化教学模式呈现多样化、过程化、信息化等特征。课题组针对系统科学概论课程的地位与特点,在了解学情的情况下,围绕教学目标,利用教学平台提供的工具、资源和管理功能,合理安排教学内容,巧妙运用教学方法和策略,设计教学活动,提出一种以学员为中心的全流程雨课堂交互式教学模式。同时,课题组还利用教学平台构建了适合该课程的网络化教学评价方法,对于促进学员学习、提高课堂教学质量具有现实意义。

摘要：已有的多感觉整合研究范式多采用不同单通道刺激和双通道刺激随机呈现的方式进行测量。在这种范式中混有通道转换效应,该效应可能导致多感觉整合的测量结果不准确。因此,分析清楚实验范式中通道转换效应的影响因素,并以此为依据设计合理的整合测量范式,是进行多感觉整合研究的一个必要前提。本文首先通过实验一验证了在经典的整合测量范式中通道转换效应的影响方式;进而,在实验二中通过控制前后刺激的信号强度的一致性,分析了通道转换效应的特点。综合分析显示,通道转换效应是由前一刺激差异所造成的对当前刺激通道加工的注意资源分配和警觉水平的变化所导致。该结果表明,在多感觉行为测量中,需先根据前一刺激通道分类后再进行分析。

摘要：针对强物理不可复制函数(PUF,physical unclonable function)面临的机器学习建模威胁,基于对抗学习理论建立了强PUF的对抗机器学习模型,在模型框架下,通过对梯度下降算法训练过程的分析,明确了延迟向量权重与模型预测准确率之间的潜在联系,设计了一种基于延迟向量权重的对抗样本生成策略。该策略与传统的组合策略相比,将逻辑回归等算法的预测准确率降低了5.4%~9.5%,低至51.4%。结合资源占用量要求,设计了新策略对应的电路结构,并利用对称设计和复杂策略等方法对其进行安全加固,形成了ALPUF(adversarial learning PUF)安全结构。ALPUF不仅将机器学习建模的预测准确率降低至随机预测水平,而且能够抵御混合攻击和暴力破解。与其他PUF结构的对比表明,ALPUF在资源占用量和安全性上均具有明显优势。