虹膜呈现攻击检测综述

虹膜识别技术因唯一性、稳定性、非接触性、准确性等特性广泛应用于各类现实场景中.然而,现有的许多虹膜识别系统在认证过程中仍然容易遭受各种攻击的干扰,导致安全性方面可能存在风险隐患.在不同的攻击类型中,呈现攻击(Presentation attacks, PAs)由于出现在早期的虹膜图像获取阶段,且形式变化多端,因而虹膜呈现攻击检测(Iris presentation attack detection, IPAD)成为虹膜识别技术中首先需要解决的安全问题之一,得到了学术界和产业界的广泛重视.本综述是目前已知第一篇虹膜呈现攻击检测领域的中文综述,旨在帮助研究人员快速、全面地了解该领域的相关知识以及发展动态.总体来说,本文对虹膜呈现攻击检测的难点、术语和攻击类型、主流方法、公共数据集、比赛及可解释性等方面进行全面归纳.具体而言,首先介绍虹膜呈现攻击检测的背景、虹膜识别系统现存的安全漏洞与呈现攻击的目的.其次,按照是否使用额外硬件设备将检测方法分为基于硬件与基于软件的方法两大类,并在基于软件的方法中按照特征提取的方式作出进一步归纳和分析.此外,还整理了开源方法、可申请的公开数据集以及概括了历届相关比赛.最后,对虹膜呈现攻击检测未来可能的发展方向进行了展望.

基于改进卷积的多尺度表情识别

在表情识别任务中由于人脸特征的多样性和不确定性,导致在特征提取阶段容易出现特征缺失以及特征提取率低下等问题,与此同时,在具有特征复用结构的网络训练过程中还会堆积大量冗余特征,从而影响特征质量。针对以上问题,提出了一种基于特征筛选结合改进卷积的残差多尺度特征融合注意力机制模型(residual multiscale feature fusion attentional network,RMFANet)。参考蓝图可分离卷积以及空洞卷积的思想,设计并引入了改进后的卷积形式,从而更有效地将卷积进行分离,提升特征提取效能;在改进后卷积模式的基础上设计并引入了多尺度并行特征提取通路,丰富了特征信息;设计并引入了特征筛选模块,以减少模型训练过程中产生的冗余特征,同时筛选出优质特征,提升特征质量;设计并引入了浅层输入特征处理层,以简化网络结构,降低计算复杂度;引入通道注意力机制,以突出局部关键特征信息;最后引入SMU激活函数,从而提升模型的非线性能力。通过实验结果可以看出,该模型可以在保证较低参数量以及计算成本的前提条件下在Fer2013数据集以及CK+数据集上分别取得70.298%和96.566%的识别准确率,相比较传统算法而言具有更好的鲁棒性。

大型语言模型及其在建筑行业应用研究综述

近年来,以ChatGPT和GPT-4为代表的大型语言模型,在技术上出现了快速的进步和迭代,已经成为人工智能领域具有变革性的技术。大型语言模型在数据信息容量、模型参数量、底层模型结构、模型训练方法上都较之前的语言模型取得了关键突破,在自然语言处理、机器视觉等任务上乃至通用任务领域的表现都在持续提升,包括大型语言模型显示出的涌现能力。概述了大型语言模型的技术演进、技术架构、关键技术、主要特点,介绍了大模型的基础架构及核心原理,分享了大模型在建筑领域的应用,讨论了其局限性以及未来发展方向,旨在推动以大语言模型为代表的人工智能技术在建筑领域的应用与发展。

基于组残差块生成对抗网络的面部表情生成

面部表情生成是通过某种表情计算方法生成带有表情的人脸图像,在人脸编辑、影视制作和数据扩增等方面应用广泛。随着生成对抗网络的出现,面部表情生成取得了显著的进步,但是生成的面部表情图像会出现重叠、模糊等现象,缺乏真实感。为了解决上述问题,提出了一种带有混合注意力机制组残差块的生成对抗网络(group residuals with attention mechanism-generative adversarial network,GRA-GAN)用于生成高质量的面部表情图像。在生成网络进行下采样前和上采样后,分别嵌入混合注意力机制来自适应地学习关键区域特征,增强对图像关键区域的学习。将分组的思想融入到残差网络中,提出了带有混合注意力机制的组残差块来实现更好的生成效果。在公开数据集RaFD进行了实验验证。实验结果表明,GRA-GAN模型在定性评估和定量分析指标上均优于相关方法。

大学排课问题中的遗传算法设计

排课问题实际上是时间表优化的问题,由于其超大的求解规模和众多的约束条件,是运筹学领域和计算机领域一直致力寻求解决但没有得到解决的NP难解问题.本文针对大学排课问题,讨论了遗传算法设计中的编码方案以及遗传算子的实现方法,并讨论了处理冲突的算法.

原位聚合法制备石蜡微胶囊的工艺研究

考察了助剂类型和后处理工艺对微胶囊制备的影响。结果表明，表面活性剂的加入会影响微胶囊形成，加入4．0％的表面活性剂得不到微胶囊，而在不加助剂或加入聚乙烯醇时能够得到较高微胶囊化率的微胶囊。制备石蜡微胶囊必须考虑后处理工艺的影响，需依次用热水、乙醇和热石油醚洗涤才能除去未包覆石蜡。通过对微胶囊合成过程的分析表明，要形成石蜡微胶囊，必须使生成的物质具有在石蜡液滴表面富集的能力。尿素和甲醛反应生成的缩聚产物具有一定的表面活性，逐渐移动到两相界面，在水相中进一步反应、沉积，包覆石蜡形成微胶囊。

N-月桂酰基谷氨酸添加剂在菜籽油中的摩擦学性能

传统的润滑油添加剂在低毒性、低污染和可生物降解方面不合环保要求。以月桂酰氯与谷氨酸在碱性溶液中反应,在脂肪酸分子中引入氮,合成了一种新型的润滑添加剂——N-月桂酰基谷氨酸,并用红外光谱对其结构进行了表征。通过四球机考察了它在菜籽油中的摩擦学性能,分析和研究了其添加含量和载荷对菜籽油摩擦学性能的影响。用扫描电子显微镜(SEM)对钢球表面的磨斑形貌进行了分析。结果表明:添加剂含量在1.5%内承载力、烧结负荷为最大;在0.5%内抗磨性最好。该添加剂在菜籽油中具有良好的极压性能和抗磨减摩性能。

微乳体系中纳米La2O3的制备

用微乳法在AEO-3、正己烷体系中制备La2O3，纳米粉体，并用X射线粉末衍射（XRD），透射电子显微镜（TEM）及激光粒度仪对制备的La2O3纳米粉体产物结构、形貌和粒径分布进行了表征。结果表明，经热处理后的La2O3产物粒子主要为六方晶形，团聚现象不明显。粉体产物的粒径主要分布于25nm-35nm之间，分布区间较窄，且随体系中增溶反应物含量的提高产物粒子粒径呈增大的趋势。

CTAB反相微乳体系的相行为研究

阳离子表面活性剂CTAB在微乳领域有广泛的应用。以CTAB为表面活性剂，分别将几种不同烷烃作为油相、几种不同醇作为助表面活性剂制备反相微乳体系，对微乳体系增溶纯水和增溶盐溶液时的相行为进行了研究。结果表明，当体系的水相为纯水或盐溶液时，正庚烷作为油相、正丁醇作为助表面活性剂使体系有最佳的增溶效果。

DRUSR:面向效果的图像超级分辨率重建

图像超分辨率(super resolution,SR)重建是计算机视觉领域的热点问题,重点是利用深度学习将图像重建模型作为提高图像和视频分辨率的重要图像技术。往往这些重建模型的网络结构比较简单,就会导致梯度传递愈发困难,更会导致效率低下,而且重建后的图像依然存在细节丢失、噪声过大等问题,故提出一种改进生成网络中的残差块和判别网络中的判别模型的GAN(generative adversarial networks)图像超级分辨率重建模型。在模型结构上,将组成生成网络的基本单位简化成Conv+RELU,再进行重新设计,将密集残差网络的思想融入其中并重新设计组合成新的生成模型,将判别网络中的顺序连接的残差块进行了重新设计来实现更优的性能。训练模型所使用的数据集是DIV2K和Flickr2K。从最后得出的实验结果对比来看,在Set5、Set14、BSD100、Urban100四个公开的数据集上,所提出的模型相较于其他五个主流重建模型在图像重建质量的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)上均提升1%~4%不等,在主观观感上也有所提高。

我军军事物流保障可视化建设研究

军事物流保障可视化建设是后勤保障信息化建设的核心内容,结合我军新的史命对军事物流保障的要求,论述了军事物流保障可视化的概念,军事物流保障可视化建设的必要性和紧迫性、可行性、关键技术、建设的原则和建设的目标等。

改进注意力机制和图卷积网络的人群轨迹预测

人群的轨迹预测需要考虑行人轨迹在时序上的关系,更需要考虑社会系统中无处不在并且不断变化的行人之间的关系,现有方法一般只对特定的行人群体探究之间的联系性,无法在同一场景中构建较为全面的行人关系。针对以上要求,提出了一种新的基于注意力机制和图卷积神经网络GCN的轨迹预测方法。该方法在行人之间的作用关系上,采用新型的空间特征交互机制,获取一个更具有联系性的行人空间特征,并采用欧几里得距离作为注意力的附加权重,更好的捕捉了复杂的行人交互作用。在广泛应用于行人预测的数据集ETH和UCY中,将上述方法与性能最好的交互模型相比,在ADE和FDE评估标准上平均提升了3.8%和7.5%,成功预测了更为合理的行人轨迹。

可生物降解润滑剂的发展概况

随着社会的发展和进步,人类对环境的关注日益加强,可生物降解润滑剂的研制势在必行。综述了可生物降解润滑剂的定义、组成、应用及研究现状,并指出了研究可生物降解润滑剂过程中值得重视的问题。

复合聚脲润滑脂的实验研究

在二聚脲润滑脂的基础上研制了复合锂-脲、钠-脲、钾-脲、镁-脲、钙-脲和钡-脲润滑脂,考察了它们的润滑性能和抗磨减摩机理。结果表明,聚脲稠化剂与金属盐在一定条件下能制备得到复合聚脲润滑脂;研制的复合聚脲润滑脂在保持聚脲润滑脂优良润滑性能的基础上,具有突出的极压、抗磨性和高温轴承寿命,成本比聚脲润滑脂低。

聚脲金属盐复合润滑脂的研究

在二聚脲润滑脂的基础上研制了复合锂-脲、钠-脲、钾-脲、镁-脲、钙-脲和钡-脲润滑脂,并考察其性能。结果表明,聚脲稠化剂与金属盐在一定条件下能复合成脂,研制的聚脲金属盐复合润滑脂在保持聚脲润滑脂优良性能的基础上,具有突出的极压抗磨性和高温轴承寿命,成本较聚脲润滑脂低。

航空涡轮发动机油基础油的现状及发展趋势

随着航空技术的发展进步,航空涡轮发动机工作条件更为苛刻,对航空涡轮发动机油的性能要求提高,由此也促进了航空涡轮发动机油基础油的研究和开发。概述了航空涡轮发动机油基础油的发展及应用情况,介绍了未来航空涡轮发动机油的发展趋势及性能要求,对全氟聚醚、氟醚三嗪、环三磷偶氮化合物等新一代高性能航空涡轮发动机油基础油的应用作了展望。

新宾县创新村务监督制度

抚顺市新宾满族自治县在15个乡镇180个村全面推行＂完善村民自治章程、村干部签订《正确履职承诺书》和村干部与村民代表签订《承担民事责任协议书、成立独立行使村务监督权的村务监督委员会》＂的全新村务监督制度,有效破解了村干部给集体造成经济损失后没有追偿主体、村委会不启动罢免程序时谁来启动罢免程序等难题。

Structural form selection of the high-rise buildingwith the improved BP neural network

As civil engineering technology development,the structural form selection is more and more critical in design of high-rise buildings.However,structural form selection involves expertise knowledge and changes with the environment which makes the task arduous.An approach utilizing improved back propagation(BP)neural network optimized by the Levenberg-Marquardt(L-M)algorithm is proposed to extract the main controlling factors of structural form selection.Then,an intelligent expert system with artificial neural network is constructed to design high-rise buildings structure effectively.The experiment tests the model in 15 well-known architecture samples and get the prediction accuracy of 93.33%.The results show that the method is feasible and can help designers select the appropriate structural form.

基于深度视觉的肺部疾病检测

解决医学影像数据及难以获取和已有辅助诊断模型准确率低的问题。方法:创建包含6中肺部疾病的大型数据集Chest-6CT,并提出对模型ViT采用迁移学习的方式进行训练学习。结果:实验结果表明模型在数据集Chest-6CT上的准确率、精确度、召回率、特异性以及F1分别达到了0.955、0.879、0.98、0.973和0.927。结论:采用迁移学习的方法可实现ViT在数据集Chest-6CT上对肺部疾病高精度的识别检测。

基于深度学习的胸腔病灶分类技术

针对现阶段基于深度学习的胸腔病灶分类技术大多采用经典的预训练模型,并采用全局胸片图像进行训练,学习到的冗余特征较多、效率较低的问题,提出将图像配准技术、图像分割技术与图像分类技术相结合的AC-DSENet模型,用其对胸部14种病灶进行分类。在ChestX-ray14数据集上进行实验验证,结果表明,AC-DSENet在14种胸部病灶的分类精度高,平均AUC值达到了0.828。