摘要：假设检验是现代概率论与数理统计教学中的重要内容和知识点,而假设检验包含建立原假设、构造统计量、计算概率分布、确定临界值和得出结论等过程。在教学过程中,很多教师都忽视建立原假设这个方面。由于没有强调原假设设计方法,学生碰到此类问题很容易产生疑惑出错。实际上,原假设的三个选择是不可以随意互换的,需要通过阅读问题,依据“小概率事件原理”来选择合适的假设。通过对假设检验中单边检验真题案例的教学探讨和分析,完成对原假设存在的三个选择的不同分析,然后对得到的结果进行比较。分析探讨在假设检验教学中做原假设和备择假设设计时,需要结合题目要求,按照“小概率事件原理”来设计假设的方案,促进学生对此问题的理解,并且在实际教学应用中取得良好的效果。

摘要：声矢量传感器(Acoustic Vector Sensor,AVS)是一种轻量的、空间指向性强的麦克风阵列,广泛应用于声源定位领域中。混响环境下基于单个AVS的多源波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是声学领域的一个研究热点,然而随着混响程度增加,使用单个AVS进行多源DOA估计的精度显著下降。为突破单个AVS在强混响环境下多源DOA估计的性能局限,基于单个AVS设计了一种有效的算法来实现强混响环境下的多声源测向。分析了精确估计DOA的关键在于精确检测时频域上直达声占主导的单源时频点(Direct-Path-Single-Source-Point,DP-SSP);提出了一种两阶段的DP-SSP检测方法,在第一阶段采用频率平滑来减轻混响的影响,第二阶段采用基于子空间的方法来精确提取DP-SSP;对每个源对应的DP-SSP进行单源DOA估计,最终得到多源DOA估计结果。仿真结果表明,所提方法相比其他方法能更准确地估计声源数目并且大大提升多源DOA估计的精度。

摘要：人工智能技术正在改变人类的生产和生活方式,当然也在改变城建档案的承载形态、管理方式、工作思路和服务目标。基于城建档案发展的时代背景,该文分析了当前人工智能发展环境下城建档案的具体发展方向,并就人工智能技术与城建档案管理融合这一目标,对未来城建档案管理工作提出了设想。

摘要：麦根腐平脐蠕孢是玉米根腐病的重要病原菌之一,旨为建立一种基于环介导等温扩增技术(LAMP)的麦根腐平脐蠕孢快速检测方法。首先,根据麦根腐平脐蠕孢参与黑色素生物合成途径的Brn1基因部分序列设计了一套LAMP检测引物;然后,针对该引物组筛选了其最佳反应温度,检测了LAMP反应的特异性和灵敏度,并以人工接种麦根腐平脐蠕孢的玉米根腐病病株为样本评价了LAMP检测方法的效果。结果表明,本研究设计的引物组在61~68℃条件下均能实现对靶标基因的扩增,其中以66℃为最佳反应温度;在特异性检测中,引物组能从10种分离自玉米根腐病样本的主要病原真菌DNA中特异性地检测出麦根腐平脐蠕孢;在灵敏度检测中,对携带靶基因Brn1的质粒DNA最低检测限是10 copies/μL,在此检测限浓度下,25 min左右即可实现扩增;在对玉米根腐病样本检测中,在1 pg/μL的玉米根组织DNA中即可检测出麦根腐平脐蠕孢。建立的麦根腐平脐蠕孢LAMP检测方法具有较强的特异性和较高的灵敏度。

摘要：为了提高苏云金芽胞杆菌的芽胞产量,应用响应面设计对苏云金芽胞杆菌(Bacillus thuringiensis,Bt)JQD117进行发酵培养基和摇瓶发酵条件的优化。本研究在单因素试验基础上,采用响应面试验设计方法优化培养基组分和发酵条件参数。最佳发酵培养基为棉籽饼粉2.00%,大豆饼粉1.00%,酵母粉1.50%,可溶性淀粉2.00%,CaCO30.30%,MnSO40.04%,MgSO_(4)0.18%,K2HPO40.04%;最佳发酵条件:接种量3%、装液量60 mL、温度30℃、转速150 r/min、初始pH 7.5。在最佳发酵条件下理论活芽胞产量可以达到6.75×10^(9)个/mL,试验验证后实际活芽胞产量为5.97×10^(9)个/mL。运用响应面法对Bt的发酵条件进行优化,获得了提高芽胞产量的关键参数,为该菌株产业化、规模化应用奠定了基础,为韭菜迟眼蕈蚊的绿色防控和蔬菜的安全生产提供了理论基础。

摘要：“数字信号处理”的经典课程体系以“系统”为中心,以离散时间傅立叶变换、z变换和离散傅立叶变换为分析工具,以滤波器设计为目的,注重定理和公式推导及其性质分析,这种教学模式很难让学生建立一个形象、完整统一的知识体系框架。从几何视角将“系统”化和“代数”化的经典课程体系重构为面向“信号”的“几何”知识体系,从而提升学生对本质问题的洞察力,帮助学生建立系统的知识体系。

摘要：随着深度学习技术的迅猛发展,深度学习模型在图像分类、语音识别等领域得到了广泛应用。训练深度学习模型依赖大量的数据和算力,成本高昂,因此,出售已训练好的模型或者提供特定的服务(如DLaaS)成为一种商业模式。然而,如果模型遭到恶意用户窃取,则可能会对模型训练者的商业利益造成损害。此外,网络拓扑结构设计和参数训练的过程包含着模型训练者的智慧结晶,因此一个训练完备的模型应属于模型开发者的知识产权从而得到保护。近年来,深度神经网络水印成为一个新兴的研究课题,研究者将多媒体内容保护的方法引入深度学习模型保护领域,试图在深度神经网络模型中嵌入水印以验证模型的所有权。目前已有大量方法被提出,但缺乏梳理和概括。对神经网络水印领域已有的方法进行了梳理和总结,并探讨了该领域未来的研究方向。给出神经网络水印的模型框架,并介绍了分类模型、模型后门等基础概念。按照水印嵌入的机制将已有的方法分类为两类:一是嵌入网络内部,以网络内部信息作为载体;二是建立网络后门,将后门特殊映射关系作为水印。分别对基于这两种思想的深度神经网络水印方法进行了全面的阐述和总结,讨论了各方法的特点、优势和局限性,同时介绍并讨论了相应的水印攻击方法。通过分析水印中的白盒与黑盒场景可知,白盒分发的模型难以得到有效保护,而黑盒分发和黑盒验证场景下的神经网络水印防攻值得进一步的研究。

摘要：人工智能(AI)技术已经大量应用于电子信息类专业中的信号处理、机器视觉等方面。针对当前信号处理类课程缺乏与AI交叉的现状,该文从信号与信息处理基础课程出发,融合前沿的AI教学案例,这对培养电子信息类AI人才具有重要意义。鉴于数字信号处理(DSP)是人工智能的专业方向课程,该文结合人工智能专业的知识体系与课程设置,在经典的DSP课程框架基础上,设计以“数据学习”为导向的教学案例,探索面向人工智能的“信号分析与处理+AI案例”教学新模式。课堂教学实践表明,引入AI案例的课程知识体系不仅可以拓展DSP课程的知识面,更重要的是,能够让电子信息类专业的学生更顺利地过渡到人工智能的核心课程体系。

摘要：实验以某重型商用车车架为研究对象,在汽车的3个车轴上共安装6个六分力仪,并在定远试验场多种路况下进行实车测试,获得车轮轮心处六分力。在HyperMesh中对车架进行有限元建模并应用惯性释放理论获得车架的单位载荷应力场分布。在ADAMS中建立整车刚柔耦合动力学模型,并将实车测试获得的轮心六分力导入模型中进行仿真,求得车架与悬架接附处的载荷谱。结合车架单位载荷应力场分布、车架与悬架接附处的载荷谱及车架材料的应变(ε)疲劳寿命(N)曲线,根据线性累积损伤理论,使用nCode软件对车架进行疲劳仿真分析,分析结果表明该车架可靠寿命符合国家相关安全规定,满足设计要求。该仿真结果也被试验所验证。

摘要：近年来出现并迅猛发展的深度伪造(DeepFake)技术深刻改变了多媒体内容伪造的方式和水平,给网络空间内容安全带来了新的严峻挑战。本文主要关注深度伪造中危害最大的视频换脸伪造,提出基于I3D(Inception3D)网络的眼部与口部双流检测方法。首先,针对现有大多数伪造检测方法忽略了视频中重要的时间信息的问题,将目前常用的仅具备空域感受能力的2D卷积拓展为I3D卷积,赋予网络同时感受空域和时域信息的能力。同时,通过调整I3D网络结构使其从原有的多分类任务设计改进为更适合换脸取证二分类任务的高效网络。进一步,考虑到视频换脸操作中眼部和口部区域伪造难度更大也更容易留下篡改痕迹的特点,提出基于这两个区域的双流网络结构,最终利用双流输出结果实现协同决策。通过在Celeb-DF、DFDC、DeepFakeDetection、FaceForensics++等目前常用数据集上的广泛实验,结果表明本文提出的方法在检测准确性和效率上较目前最先进的Xception和标准I3D网络均得到显著提升。