空域错误隐藏 | 时空

最新推荐文章于 2025-06-12 10:12:53 发布
最新推荐文章于 2025-06-12 10:12:53 发布
阅读量364 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： codec
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lukeamon/article/details/2315229
用可解释的人工智能透镜发现移动流量预测中的漏洞Spotting Deep Neural Network Vulnerabilities in Mobile Traffic Forecasting
风口IT猪的成长录
05-27 159
预测移动流量模式的能力对于移动网络运营商的资源管理和地方当局的规划至关重要。多个深度神经网络 (DNN) 旨在大规模捕获移动流量模式的复杂时空特征。这些模型是复杂的黑匣子，其决策本质上很难解释。更糟糕的是，事实证明它们很容易受到对抗性攻击，从而破坏了它们在生产网络中的适用性。在本文中，我们首次深入研究了用于大规模移动流量预测的 DNN 的漏洞。我们提出了 DEEXP，这是一种新工具，它利用可解释人工智能 (XAI) 从时空角度了解哪些基站 (BS) 对预测更有影响力。挑战。
AIGC视频生成中的伦理挑战：我们该如何应对？
AI天才研究院
04-25 1096
近年来，AIGC视频生成技术（如DeepFakes、AI动画生成、虚拟人视频合成等）呈现爆发式增长。这类技术通过深度学习模型自动生成高逼真度视频内容，已广泛应用于影视制作、广告营销、教育培训等领域。然而，技术进步也带来了前所未有的伦理挑战：深度伪造技术被用于虚假新闻传播、名人形象滥用，算法偏见导致内容歧视，版权归属模糊引发法律纠纷，隐私数据泄露威胁个人权益等。内容真实性、知识产权、隐私安全、社会影响，深入剖析技术原理与伦理风险的内在联系，提出系统性应对策略。
错误隐藏学习手记（二）
I AM BACK
02-02 1360
错误隐藏技术是在H.264在解码端后端的一种技术，用于恢复某一丢失帧或者宏块。一般来说每个宏块是16*16。  Step1：我们怎么知道是哪一块宏块丢失了呢？     这就和视频编解码H.264有些关系了。JM86中丢失块的确定取决于编码端灵活宏块重排模式(FMO)。FMO将一幅图像中的宏块进行重排，重排后映射到不同的片组中，以片为单位进行传送。解码端检测片是否丢失，如果丢失则根据
信息隐藏技术实验教程第8章：源码深入解析
weixin_35755562的博客
06-12 683
信息隐藏（Information Hiding）是一种将秘密信息嵌入到宿主媒体中的技术，以实现信息的隐蔽传输和存储。在数字媒体中，这种技术通常被应用到图像、音频和视频等文件中，以保障敏感数据的安全性和隐私性。除了保护数据，信息隐藏还可用于版权标记、数字指纹和内容认证等领域。
第一章信息化知识(选择题8-10分)
软件开发实战项目分享
10-24 1075
1、 十三五规划建议指出：实施“互联网+”行动计划，发展物联网技术和应用，发展分享经济，促进互联网和经 济社会融合发展。实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享。完善电信普遍服务机制， 开展网络提速降费行 动，超前布局下一代互联网。推进产业组织、商业模式、供应链、物流链创新， 支持基于互联网的各类创新。(读 一下)2、 加快建设制造强国，实施《中国制造2025》引导制造业朝着分工细化、协作紧密方向发展，促进信息技术向市 场、设计、生产等环节渗透，推动生产方式向柔性、智能、精细转变；
数字水印入门篇——空间域LSB的数字水印（附matlab代码）
热门推荐
LLLLnannan的博客
11-05 1万+
空间域LSB的数字水印 根据数字水印技术作用域的不同，数字水印技术可以分为空间域水印技术和变换域水印技术。空间域技术都是使用各种方法直接改变图像的像素，直接将水印信息加载在数据上，属于早期的数字水印研究，典型的几种空域水印算法包括：最低有效位方法（LSB）、Patchwork方法、文档结构微调方法等。我们今天来详细介绍一下作为空间域水印的基础LSB方法的数字水印。 LSB方法的原理 这是一种典型的空间域信息隐藏的方法，我们先解释一下LSB方法的原理。LSB全称为Least Significant Bit，解
【论文翻译】An Attention Enhanced Graph Convolutional LSTM Network for Skeleton-Based Action Recognition
页页读
11-16 2752
An Attention Enhanced Graph Convolutional LSTM Network for Skeleton-Based Action Recognition 基于骨架的注意增强图卷积LSTM网络 0摘要： 基于骨架的动作识别是一种重要的任务,需要对给定骨架序列的人体动作的运动特性进行充分的理解,最近的研究表明，探索骨骼序列的空间和时间特征是这项任务的关键。然而...
【论文笔记】Spatiotemporal Residual Networks for Video Action Recognition
CSPhD-winston的博客
02-22 1293
摘要 双流卷积网络(ConvNets)在视频中人的动作识别方面表现出了强大的性能。最近，残差网络(ResNets)作为一种训练极深架构的新技术出现了。本论文介绍了这两种方法的组合时空ResNets。新架构通过两种方式引入残差连接，概括了时空域的ResNets。首先，在two-stream结构的外观和运动路径之间注入残差连接，允许two-stream之间的时空交互。其次，通过为其配备可学习的卷积滤波器将预先训练的图像卷积网络转换为时空网络，卷积滤波器初始化为时间残差连接，并及时对相邻的特征图进行操作。这种方法
【论文翻译】EIDETIC 3D LSTM: A MODEL FOR VIDEO PREDICTION AND BEYOND
页页读
12-16 3011
pdf链接：https://openreview.net/pdf?id=B1lKS2AqtX EIDETIC 3D LSTM: A MODEL FOR VIDEO PREDICTION AND BEYOND 3DLSTM:一种用于视频预测和超越的模型 摘要： 时空预测学习虽然长期以来被认为是一种很有前途的自监督特征学习方法，但在未来的视频预测之外却很少显示出它的有效性。原因是短期框架依...
混合域牛顿插值提升视频错误隐藏性能
本文主要探讨了一种创新的视频错误隐藏技术，标题为"一种基于混合域牛顿插值的视频错误隐藏方法"，发表于2006年。该研究由西安电子科技大学的张建龙、吴成柯、石迎波和宋锐等人提出，他们利用国家自然科学基金和部委...
第6章信息隐藏技术.pptx
09-23
根据不同的特性，数字水印可以分为可见和不可见、脆弱和健壮、时/空域与频域、非盲与盲水印、私有与公开、对称与非对称等类型。 【数字水印原理】 1. 水印信息嵌入：通过在原图像上叠加微弱信号，利用人眼的视觉...
Linux入门上机实操.ppt
07-11
Linux入门上机实操.ppt
javaEE学生专业课程设计成绩评估系统.doc
07-11
javaEE学生专业课程设计成绩评估系统.doc
Javaweb实训总结报告.docx
07-11
Javaweb实训总结报告.docx
基于单片机的CO浓度检测及报警系统设计与制作.doc
最新发布
07-11
基于单片机的CO浓度检测及报警系统设计与制作.doc
excel典型试题操作步骤.doc
07-11
excel典型试题操作步骤.doc
Unet分割(Matlab)Demo
07-11
Unet是一种深度学习模型，最初由Ronneberger等人在2015年提出，主要用于生物医学图像分割。在Matlab中实现Unet网络可以利用其强大的数学计算能力和友好的可视化界面，非常适合科研和教育用途。这个"Unet分割(Matlab)Demo"提供了在Matlab环境中构建、训练和应用Unet模型的示例。 Unet网络的特点在于其对称的架构，由下采样（编码器）和上采样（解码器）两部分组成。编码器部分用于捕捉图像的上下文信息，通过多个卷积层和池化层逐级降低特征图的分辨率，增加表示能力。解码器部分则负责恢复图像的原始空间分辨率，通过上采样和与编码器的跳连接来恢复细节信息。 在`segunet.mlx`文件中，我们可能会看到以下关键步骤的实现： 1. **网络结构定义**：定义Unet的卷积层、池化层、上采样层等。Matlab的Deep Learning Toolbox提供了构建自定义网络的函数，如`conv2d`、`maxpool2d`和`upsample2d`。 2. **损失函数选择**：图像分割通常使用交叉熵损失（cross-entropy loss），有时也会结合Dice系数或Jaccard相似度来评估模型性能。 3. **数据预处理**：`data`文件可能包含训练和验证数据，需要进行归一化、分批次等预处理操作。 4. **模型训练**：设置优化器（如Adam）、学习率策略，并执行训练循环。 5. **模型评估**：在验证集上评估模型的性能，例如计算 Dice 指数或IoU（Intersection over Union）。 6. **可视化结果**：展示模型预测的分割结果，与实际标签对比，帮助理解模型性能。 为了运行这个Demo，你需要确保安装了Matlab的Deep Learning Toolbox以及相关的数据集。`segunet.mlx`是Matlab Live Script，它将代码、注释和输出结合在一起，便于理解和执行。在Matlab环境中打开此脚本，按照指示操作即可。 此外，了解Unet在网络架构设计上的创新，比如跳跃连接（skip connections），有助于理解模型为何能有效地处理图像分割任务。Unet的成功在于它既能捕捉全局信息又能保留局部细节，因此在生物医学图像分析、遥感图像分割、语义分割等领域有广泛应用。 这个"Unet分割(Matlab)Demo"提供了一个直观的起点，帮助初学者和研究人员快速上手Unet网络的实现和训练，为后续的图像分割项目打下基础。通过学习和实践，你可以掌握深度学习在Matlab中的应用，进一步提升在图像处理领域的技能。
毕业设计-ssm326数据结构课程网络学习平台的设计与实现+vue.zip
07-11
源码+数据库+配套文档+答辩教程
java程设计基础报告书模板.docx
07-11
java程设计基础报告书模板.docx
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值