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张武; 段晔鑫; 邹军华; 潘志松; 周星宇;
陆军工程大学指挥控制工程学院 南京 210007;
陆军军事交通学院镇江校区 镇江 212001;
陆军工程大学通信工程学院 南京 210007;
黑盒攻击; 对抗样本; 迁移性; 高斯噪声; 翻转;
机译:R2C:使用动态融合策略和高斯噪声滤波器改善从头算起残基接触图的预测
机译:基于Bell状态的先进半量子安全直接通信协议对抗翻转攻击
机译:利用曲波和小波与高斯滤波器去除图像中基于融合的高斯噪声
机译:对抗神经网络的对抗性标签翻转攻击和防御
机译:一种多实例学习策略,可对抗统计垃圾邮件过滤器上的对抗好词攻击
机译:噪声和脂质信号对高斯测定的影响和非高斯扩散参数在骨骼肌中
机译:参数噪声注射:可训练随机性,以提高对抗对抗攻击的深度神经网络鲁棒性
机译:在概率测度空间中通过Wasserstein重心信息融合:经验测度与高斯融合的直接融合与未知相关性。
机译:用于建立高斯或排列类型的随机数值模型的迭代方法,例如在油气勘探中,涉及将与伪数据的公差相关的第一高斯白噪声与第二高斯白噪声相结合
机译:非高斯噪声环境下的协作认知无线电网络的频谱感知装置和方法,以及使用其的融合中心设备和协作认知无线电系统
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