轨迹预测是自动车辆(AVS)执行安全规划和导航的关键组件。然而,很少有研究分析了轨迹预测的对抗性稳健性,或者调查了最坏情况的预测是否仍然可以导致安全规划。为了弥合这种差距,我们通过提出普通车辆轨迹来最大化预测误差来研究轨迹预测模型的对抗鲁棒性。我们在三个模型和三个数据集上的实验表明,对手预测将预测误差增加超过150%。我们的案例研究表明,如果对手在对手轨迹之后驱动靠近目标AV的车辆,则AV可以进行不准确的预测,甚至不安全的驾驶决策。我们还通过数据增强和轨迹平滑探索可能的缓解技术。
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经过认证的稳健性保证衡量模型对测试时间攻击的稳健性,并且可以评估模型对现实世界中部署的准备情况。在这项工作中,我们批判性地研究了对基于随机平滑的认证方法的对抗鲁棒性如何在遇到配送外(OOD)数据的最先进的鲁棒模型时改变。我们的分析显示了这些模型的先前未知的漏洞,以低频OOD数据,例如与天气相关的损坏,使这些模型不适合在野外部署。为了缓解这个问题,我们提出了一种新的数据增强方案,Fourimix,产生增强以改善训练数据的光谱覆盖范围。此外,我们提出了一种新规范器,鼓励增强数据的噪声扰动的一致预测,以提高平滑模型的质量。我们发现Fouriermix增强有助于消除可认真强大的模型的频谱偏差,使其能够在一系列ood基准上实现明显更好的稳健性保证。我们的评估还在突出模型的光谱偏差时揭示了当前的OOD基准。为此,我们提出了一个全面的基准套件,其中包含来自光谱域中不同区域的损坏。对拟议套件上流行的增强方法培训的模型的评估突出了它们的光谱偏差,并建立了富硫克斯训练型模型在实现整个频谱上变化下的更好认证的鲁棒性担保的优势。
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具有多核光纤(MCF)无透镜微观镜片的定制光的产生广泛用于生物医学。然而,用于这种应用的计算机生成的全息图(CGHS)通常由迭代算法产生,这需要高计算工作,限制在体内光源刺激和光纤细胞操纵中的高级应用。纤维芯的随机和离散分布对CGHS引起了强烈的空间偏大,因此,非常需要一种能够快速生成MCF的量身定制的CGHS的方法。我们展示了一种新型阶段编码器深神经网络(Coreenet),它可以在近视频速率下为MCF产生精确定制的CGHS。模拟表明,与传统的CGH技术相比,CoreNet可以将计算时间加速两个大小,并增加产生的光场的保真度。首次,实时生成的定制CGHS在飞行中加载到仅相位的SLM,用于通过MCF微内窥镜在实验中产生动态光场。这铺设了实时细胞旋转的途径和几种需要在生物医学中实时高保真光传递的几种进一步的应用。
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广义零射门学习(GZSL)是有希望在许多实际场景前景具有挑战性的课题。使用门控机构,其判别从看出样品看不见的样品可以分解GZSL问题常规的零铅球学习(ZSL)问题和监督分类问题。然而,培养的栅极通常是由于具有挑战性在看不见的域中的数据缺乏。要解决这个问题,在本文中,我们提出了一种基于外的分布(OOD)分类器只使用看过样本训练分类看不见,看到域的边界。首先,我们学上的单位超球,其中的视觉特征和语义属性潜分布对准类明智地共享潜在空间。随后,我们发现边界和歧管每个类的中心。通过利用类中心和边界,看不见的样品可以从样品可见分开。在那之后,我们使用了两个专家来看到和看不见的样本分别进行分类。我们广泛验证我们的五个流行的基准数据集,包括AWA1,AWA2,CUB,FLO和SUN的做法。实验结果表明,我们对国家的最先进的方法,方法的优点。
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在本文中,我们专注于3D形式抽象和语义分析的两个任务。这与目前的方法形成对比,仅关注3D形状抽象或语义分析。此外,以前的方法难以产生实例级语义结果,其限制了它们的应用。我们提出了一种用于联合估计3D形式抽象和语义分析的新方法。我们的方法首先为3D形状产生许多3D语义候选区域;然后,我们采用这些候选者直接预测语义类别,并使用深卷积神经网络同时细化候选地区的参数。最后,我们设计一种融合预测结果并获得最终语义抽象的算法,该抽象被显示为对标准非最大抑制的改进。实验结果表明,我们的方法可以产生最先进的结果。此外,我们还发现我们的结果可以很容易地应用于实例级语义部分割和形状匹配。
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互联网连接系统的指数增长产生了许多挑战,例如频谱短缺问题,需要有效的频谱共享(SS)解决方案。复杂和动态的SS系统可以接触不同的潜在安全性和隐私问题,需要保护机制是自适应,可靠和可扩展的。基于机器学习(ML)的方法经常提议解决这些问题。在本文中,我们对最近的基于ML的SS方法,最关键的安全问题和相应的防御机制提供了全面的调查。特别是,我们详细说明了用于提高SS通信系统的性能的最先进的方法,包括基于ML基于ML的基于的数据库辅助SS网络,ML基于基于的数据库辅助SS网络,包括基于ML的数据库辅助的SS网络,基于ML的LTE-U网络,基于ML的环境反向散射网络和其他基于ML的SS解决方案。我们还从物理层和基于ML算法的相应防御策略的安全问题,包括主要用户仿真(PUE)攻击,频谱感测数据伪造(SSDF)攻击,干扰攻击,窃听攻击和隐私问题。最后,还给出了对ML基于ML的开放挑战的广泛讨论。这种全面的审查旨在为探索新出现的ML的潜力提供越来越复杂的SS及其安全问题,提供基础和促进未来的研究。
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视频理解需要在多种时空分辨率下推理 - 从短的细粒度动作到更长的持续时间。虽然变压器架构最近提出了最先进的,但它们没有明确建模不同的时空分辨率。为此,我们为视频识别(MTV)提供了多视图变压器。我们的模型由单独的编码器组成,表示输入视频的不同视图,以横向连接,以跨视图熔断信息。我们对我们的模型提供了彻底的消融研究,并表明MTV在一系列模型尺寸范围内的准确性和计算成本方面始终如一地表现优于单视对应力。此外,我们在五个标准数据集上实现最先进的结果,并通过大规模预制来进一步提高。我们将释放代码和备用检查点。
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有效的模型选择,用于向下游任务识别合适的预先训练的神经网络是深度学习中的基本但具有挑战性的任务。目前的实践需要昂贵的计算成本在模型训练中进行性能预测。在本文中,我们通过在训练期间分析突触连接(边缘)的控制动态来提出一个新颖的神经网络选择框架。我们的框架是基于神经网络培训期间的回波传播相当于突触连接的动态演变。因此,融合的神经网络与由那些边缘组成的网络系统的平衡状态相关联。为此,我们构建一个网络映射$ \ phi $,将神经网络$ g_a $转换为定向行图$ g_b $,它在$ g_a $中定义。接下来,我们推导出神经电容度量标准$ \ beta _ {\ rm upf} $普遍捕获下游任务上的预测措施,仅使用少数早期训练结果。我们使用17个流行的预先训练的Imagenet模型和五个基准数据集进行了广泛的实验,包括CiFar10,CiFar100,SVHN,时尚Mnist和鸟类,以评估我们框架的微调性能。我们的神经电容度量显示为仅基于早期训练结果的模型选择的强大指标,比最先进的方法更有效。
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最近的作品以自我监督的方式探索学习图表表示。在图形对比学习中,基准方法应用各种图形增强方法。但是,大多数增强方法都是不可学习的,这导致发出不束缚的增强图。这种增强可以缩短曲线图对比学学习方法的表现能力。因此,我们激励我们的方法通过可学习的图形增强器来生成增强图,称为元图形增强器(Mega)。然后,我们阐明了“良好”的图形增强必须在特征级别的实例级别和信息性上具有均匀性。为此,我们提出了一种新颖的方法来学习图形增强者,可以以统一和信息性产生增强。图表增强器的目的是促进我们的特征提取网络,以学习更辨别的特征表示,这激励我们提出元学范式。经验上,多个基准数据集的实验表明,Mega优于图形自我监督学习任务中的最先进的方法。进一步的实验研究证明了巨型术语的有效性。
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在Crypto 2019中,Gohr进行了开创性的尝试,并成功地向NSA块密码SPECK32 / 64进行了深度学习,实现了比纯差分区分的更高的精度。通过其本质,数据中的挖掘有效特征在数据驱动的深度学习中起着至关重要的作用。在本文中,除了从密文对的训练数据中考虑信息的完整性,还考虑了关于差分密码分析结构的域知识也被认为是深度学习的培训过程,提高性能。此外,基于SAT / SMT求解器,我们发现其他高概率兼容差分特性,与以前的工作相比有效地提高了性能。我们建立针对西蒙和Simeck的神经区别师(NDS)和相关关键的神经区别SIMON32 / 64的ND和RKND分别达到11-,11轮,精度分别为59.55%和97.90%。对于Simon64 / 128,ND在13轮达到60.32%的准确性,而RKND为95.49%。对于SIMECK32 / 64,获得11-,14轮的ND和RKND,分别达到63.32%和87.06%的准确度。我们为SIMECK64 / 128建立了17轮ND和21轮RKND,精度分别为64.24%和62.96%。目前,这些是Simon32 / 64,Simon64 / 128,Simeck32 / 64和Simeck64 / 128的更高精度的最长(相关关键)的神经区别。
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