抵御对抗样本攻击的指纹室内定位方法

随着城市智能化的发展, 基于WiFi接收信号强度(RSS)的指纹室内定位服务受到社会的广泛关注。深度学习技术是利用RSS信号获得高室内定位性能的一种重要手段, 但其易遭受对抗样本攻击, 给定位系统带来严重安全隐患。为此, 提出了一种抵御对抗样本攻击的基于深度学习的RSS指纹室内定位方法(AdvILoc)。该方法基于图像识别领域对抗样本防御方法的研究和分析, 结合室内RSS指纹数据特征单一且高维的特点, 通过在RSS指纹室内定位深度学习模型中添加池化层、全连接层, 以及满足差分隐私的噪声层来抵御对抗样本攻击, 解决了基于深度学习的室内定位模型易过拟合且泛化能力不高的问题。通过添加Dropout层, 以及设计模型参数正则化方法, 提高模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性。在2个真实RSS指纹室内定位数据集上的实验结果表明:与已有基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)的RSS指纹室内定位方法相比, 所提方法在保证时间开销和基本不影响定位模型性能的情况下, 提高了模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性;在满足l₂范式规范的C&W攻击下, 随着攻击大小不断增大, 模型的定位准确率下降也更平稳。      

基于IoU约束的孪生网络目标跟踪方法

基于孪生网络的跟踪方法通过离线训练跟踪模型,不需要对跟踪模型进行在线更新,兼顾了跟踪精度和速度。现有孪生网络目标跟踪方法使用固定阈值选择正负训练样本易造成训练样本漏选问题,且训练时分类分支和回归分支之间存在低相关性问题,不利于训练出高精度的跟踪模型。为此,提出了一种基于交并比(IoU)约束的孪生网络目标跟踪方法。通过使用动态阈值策略根据预定义锚框与目标真实框的相关统计特征,动态调整正负训练样本的界定阈值,提升跟踪精度。所提方法使用IoU质量评估分支代替分类分支,通过锚框与目标真实框之间的IoU反映目标位置,提升跟踪精度,降低模型的参数量。在数据集VOT2016、OTB-100、VOT2019、UAV123上进行了对比实验,所提方法均有较好的表现。在VOT2016数据集上,所提方法的跟踪精度比SiamRPN方法高0.017,期望平均重叠率为0.463,与SiamRPN++相比仅差0.001,实时运行速度可达220帧/s。      

航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近,随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样,并依次构造主动学习函数,对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取,从而实现最优抽样半径的更新,通过不断的更新确定出最优抽样半径,加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度,解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题,最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法,并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比,验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

欧洲空间科学委员会发布空间天气一体化研究报告

欧洲空间科学委员会(European Space Science Committee,ESSC)2019年8月在Journal of Space Weather and Space Climate发表关于欧洲空间天气一体化方法的评估报告。报告分析了欧洲当下应对空间天气行动存在的问题,并相应提出了协调和优化整合建议,旨在增强欧洲应对空间天气风险的能力,提升欧洲对全球行动的贡献。ESSC对欧洲应对空间天气行动的现状从六个方面进行了深入分析。(1)在空间天气的科学认知方面,亟需加强对多个空间天气耦合机制的科学理解,改善对日地耦合系统的总体描述。     

绕弹性水翼空化流激振动特性实验研究

弹性结构在空化载荷作用下易发生振动,从而威胁结构安全,研究绕弹性水翼的空化流激振动特性显得尤为重要。采用高速摄像、测力装置和激光多普勒同步测量系统,分别获取了不同空化阶段的空泡形态、水动力、结构变形及相应诱导的结构振动特性。研究结果表明,弹性水翼的水动力系数在无空化阶段几乎保持不变,随着空化产生,升力、阻力和扭转力矩系数都随着空化数减小呈现先增大后减小的趋势。水翼在云状空化阶段下振动最为剧烈,大尺度空泡的周期性脱落导致结构振动速度呈现周期性变化。初生空化、片状空化和云状空化阶段的振动速度、概率密度分布均服从高斯分布,其中云状空化阶段的高斯分布曲线均方根最大,这是由于云状空泡团的脱落和溃灭导致的速度波动较大。在云状空化阶段,较大空化数下呈现回射流非定常脱落机制,较小空化数下呈现激波非定常脱落机制。回射流机制下,空穴演化呈现附着空穴发展-回射流发展-云状空穴脱落和溃灭的非定常过程。激波机制下空穴演化具有附着空穴发展-回射流发展-云状空穴脱落和溃灭-残余空穴溃灭的非定常特征。不同脱落机制下结构振动特性存在显著差异,回射流机制呈现小幅、高频的振动特性。由于大尺度空泡团的溃灭激波及其引起的附着空...     

基于DDPG算法的变体飞行器自主变形决策

针对变体飞行器的自主变形决策问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的智能二维变形决策方法。以可同时变展长及后掠角的飞行器为研究对象,利用DATCOM计算气动数据,并通过分析获得变形量与气动特性之间关系;基于给定的展长和后掠角变形动力学方程,设计DDPG算法学习步骤;针对对称和不对称变形条件下的变形策略进行学习训练。仿真结果表明:所提算法可以快速收敛,变形误差保持在3%以内,训练好的神经网络提高了变体飞行器对不同飞行任务的适应性,可以在不同的飞行环境中获得最佳的飞行性能。      

艾米拉古丽 用歌声赞美新疆

艾米拉古丽·阿不都卡德尔,一听名字便知是新疆的少数民族。见到她,身材高挑挺拔,五官深邃,笑容温暖迷人。当她唱起歌时,她强大的气场深深吸引着你的眼睛和耳朵,随着她婉转的歌声在音乐中飘荡。这样的艾米拉古丽,爱全力支持她深造的家人,爱她有所亏欠的两个儿子,爱她音乐路上最重要的恩师,但她最大的爱,是在歌声中赞美故乡,赞美新疆。     

英语习得与人为目的语环境的创造

"语言习得"与"语言学习"是外语教学理论研究中的两个重要概念,克拉申认为只有"习得"来的语言才能成为流利的口头表达,而"学习"只能起"监查"作用.在"学习"的条件下,通过营造人为目的语习得环境,以用为本,立足实践,学习者同样可以达到习得外语的目标.