摘要：对抗样本生成通过在原文本中添加不易察觉的扰动使深度学习模型产生错误输出,常用于检测文本分类模型的鲁棒性。现有对抗样本生成方法多数采用黑盒或白盒攻击,在生成对抗样本的过程中需要和受害模型交互,且攻击效果依赖于受害模型的结构和性能,通用性较差。面向中文文本的对抗样本生成方法使用的变换策略过于单一,无法生成多样化的中文对抗样本。针对这些问题,提出一种基于原型网络的对抗样本生成(AEGP)方法。在全面分析汉字结构特点和人类阅读习惯的基础上,设计8种可保持语义一致的中文文本变换策略。将卷积神经网络作为编码器,构建原型网络,利用同一类别下的其他文本辅助发现所需变换的文本片段。针对选择的文本片段应用文本变换策略,生成对抗样本。实验结果表明,AEGP方法具有较好的通用性,能生成多样化的对抗样本,且相比于基线方法,分类模型在AEGP方法生成的对抗样本上的准确率下降了9.21~32.64个百分点。

摘要：历史上,敦煌位于丝路要冲被称为"华戎所交一都会"的,在河西走廊有着相对优越的自然条件,吸引着诸多游牧民族和农耕民族迁居于此,各民族之间的融和与战争造就了敦煌乃至整个河西民族的大规模迁徙移动,回鹘即为其一,在敦煌石窟中存有众多回鹘民族的图像资料。本文拟结合敦煌壁画中回鹘服饰的图像资料和当前学者之研究,对这一民族在敦煌及周边地区的活动状况及试做探讨。

摘要：在日常生活中，有时人们会遇到喉咙痛或皮肤损伤，有人在这种情况下会选择使用一些药粉来喷喉咙或喷伤口。但现在的药粉喷瓶在设计时都没有考虑喷药量多少的问题，往往在瓶中存药较多时，喷很多药粉出来，有可能造成过量用药或浪费；在瓶中存药较少时，药粉又无论如何都喷不出，摇晃药瓶也不能解决问题，导致小部分药粉浪费。

摘要：在带领学生研究“攀附式树木（绿萝）立体绿化对空气质量的影响”这个问题时，我们决定利用数字传感器来帮助我们完成任务。我们最初设计的方案是：1．选取几片完整的绿萝叶，委托专业检测单位对其进行单位时间（每小时）内放出氧气量和吸收二氧化碳量的检测。2．对一棵大树的攀附植物的叶片数量进行统计，对学校有攀附植物的大树棵数和种类进行统计。3．计算出立体绿化能增加单位时间内放出的氧气量和吸收的二氧化碳量。

摘要：传统民居随着时间的推移,必然会出现老化、损坏等一系列问题,给村民生活带来不便。但修建时大多会选择重建“千村一面”的钢筋混凝土住房,而不是对老屋进行修缮与维护,也不再沿用传统的构造技术与自然材料去建造,进而导致极具地域性特色的传统文化建筑风貌被破坏。本文以济南南崖村为设计研究对象,从热工的角度入手,采用低成本、高效率的传统民居智慧的建构方式,对存在的问题进行改善。借用节能软件对比分析,得出改建后的新民居具备较好的热工性能,从而对以济南地区为代表的寒冷地区的新民居设计提供一些思路。