摘要：针对深度神经网络鲁棒性问题,提出了一种面向中文文本分类的黑盒对抗样本生成方法WordBeguiler。该方法结合汉字的字形、字音特征构建对抗搜索空间,设计了新的扰动定位方式寻找影响分类结果的重要字或词组,并根据概率权重选取的方法确定修改策略生成对抗样本。使用两个主流的模型卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)在不同分类数据集上验证其有效性和可转移性。实验结果表明,与其他攻击方法相比,WordBeguiler具有攻击成功率高、扰动率低的优势,同时既保留了原始语义也一定程度上保证了语法正确性,并且可以有效地转移到BERT模型中。

摘要：通过医疗设备获取的图像都是二维医学断层扫描图像,但人体的结构是三维的,二维图像不能看到人体内部的物体结构,并对人体器官的整体结构分析造成障碍。把二维图像进行三维重建,重建后的图像可以模拟人体结构,便于观察和分析病情,因此本文通过面绘制和体绘制两种方法对医学图像进行三维重建,本文主要介绍面绘制和体绘制三维重建的理论和具体实现过程。

摘要：针对《医学图像处理》课程的特点及培养目标,分析传统的考核方式在计算机专业课程考核方面存在的问题及不足,提出把过程化评价应用到《医学图像处理》课程中,具体介绍了过程性评价的改革思路及设计方案,为实现培养计算机专业及交叉学科综合型、复合型人才提供了有力的保障。课程考核是指根据课程的教学内容、大纲、培养方案等组织学生进行的考试活动。课程考核在整个教学过程中是发挥了重要的作用,它可以验证学生的学习情况,考核学生对知识的掌握情况,教师可以从考核方式中发现教学中的问题,从而对课程教学进行改革,以适应学生的发展及专业目标的培养。

摘要：针对深度神经网络容易遭到对抗样本攻击导致其分类错误的问题,提出一种基于自适应像素去噪的对抗攻击防御方法。通过基于前向导数的重要性计算方法获得像素重要性分数,根据像素重要性分数对多种对抗攻击进行鲁棒性分析,将其分为鲁棒或非鲁棒攻击,制定针对不同对抗攻击的降噪策略;按照降噪策略分别对重要性分数不同的图像像素进行自适应形态学降噪获得像素去噪图像;使用像素重要性分数、像素去噪图像等信息训练自适应像素去噪模型学习上述去噪过程,进行对抗防御。实验结果表明,该防御能在多个数据集与模型上快速且有效地防御各种对抗攻击,确保原始样本的精确分类。

摘要：高等院校的主要工作体现在教学和科研两个方面,科研工作的重要性日益显著,主要包括学术论文、科研项目、教学论文等。面对大量的科研信息,需要有一个科研信息管理平台。科研管理系统就是利用计算机进行科研管理的平台,是实现高校科研管理信息化的重要组成部分。有了科研信息管理平台,可以提高科研查询和更新速度,为后续科研工作提供便利。

摘要：本文详细介绍了高校实验设备管理系统的体系结构、功能模块、数据库的设计和关键技术的研究和实现,开发实现了一个基于.NET的C/S结构高校实验设备管理系统。测试表明,该系统规范了高校实验设备的管理,有效提高了工作效率。