高功率微波武器对抗GPS研究

高功率微波武器是一种新型电子战武器,近几年发展很快,在GPS对抗中有良好的应用前景。文章简要介绍了高功率微波武器技术的发展现状,分析了其对抗GPS的可行性,并对GPS接收机的干扰功率进行计算,最后介绍了对高功率微波武器的防御方法。     

联合词汇增强的中文细粒度地理命名实体识别模型研究

命名实体识别（NER）是自然语言处理众多研究基础，其可以被定义为分类任务，旨在从非结构化文本中定位出命名实体，同时将命名实体分类成预定义类别。与英文相比，中文构词灵活、不具有边界性，且缺乏高质量中文NER数据集，导致中文命名实体识别难度较大。细粒度实体是粗粒度实体的细分类型，中文细粒度命名实体尤其是地理命名实体识别难度更大。中文地理命名实体识别无法同时兼顾精度和召回率，改善中文细粒度地理命名实体识别性能至关重要。因此，本文提出2种联合词汇增强模型的中文细粒度地理命名实体识别模型。首先，将词汇作为“知识”注入模型，基于词汇增强方式探究适合细粒度命名实体识别方法，并找出适合细粒度命名实体识别方法BERT-FLAT以及LEBERT；其次，为进一步提升细粒度地理命名实体识别性能，针对上述2种方法在预训练模型、对抗训练以及随机权重平均3个方面进行改进，形成联合词汇增强模型RoBERTa-wwm-FLAT以及LE-RoBERTa-wwm；最后，对联合词汇增强模型进行消融实验，探究不同改进策略对于地理命名实体识别性能影响。基于CLUENER数据集和1个微博数据集的实验表明：(1)与无词汇增强功能模型...     

基于改进HLT与深度学习的双时相PolSAR洪涝灾害监测新方法

全极化合成孔径雷达（PolSAR）通过主动收发不同极化方式的微波信号，可为全天时、全天候获取洪涝受灾信息提供有利的数据支持。然而，传统基于PolSAR影像的洪涝灾害监测方法受相干斑噪声影响严重，且洪涝灾害引发的变化类与非变化类的类别不平衡易导致灾害监测精度低。针对以上问题，本文提出了一种基于改进HLT与深度学习的双时相PolSAR洪涝灾害监测新方法。首先，通过构建一种顾及邻域信息的改进Hotelling-Lawley迹（HLT）统计量算子，减少PolSAR影像相干斑噪声及空间异质性对差异影像生成的影响；其次，为解决洪涝受灾区域变化类样本不足及变化类与非变化类不平衡的问题，引入双阶段中心约束FCM(TCCFCM)算法与深度卷积对抗生成网络（DCGAN）模型，形成一种稳健的洪涝灾害样本选择与扩充方法；最后，通过构建一种深度卷积小波神经网络（DCWNN）模型实现洪涝灾害精确监测。为了验证本文方法的可行性与鲁棒性，本文选取了2016年7月武汉梁子湖与严东湖洪涝灾害发生前后Radarsat-2影像进行实验。定性与定量评价结果表明：相对于传统的洪涝灾害监测方法，本文方法综合降低洪涝灾害监测的虚警率...     

气象专业有偿服务中谈判的含义和策略

本文从传统的专业有偿服务中的谈判的视角入手，尝试分析谈判中一些概念、原则、策略和组织构成等问题，提出谈判是科学更是艺术，谈判中要把握双赢、诚信和实事求是等原则，并还结合陕西省专业有偿服务中的实际操作案例，提出具体谈判的组织构成以及谈判中实力与对抗策略的实施等问题，为重振气象专业有偿服务的辉煌做一点经验上的总结。     

面向智能驾驶视觉感知的对抗样本攻击与防御方法综述

现如今,深度学习已然成为机器学习领域最热门的研究方向之一,其在图像识别、目标检测、语音处理、问答系统等诸多领域都取得了巨大成功.然而通过附加经过特殊设计的细微扰动而构造出的对抗样本,能够破坏深度模型的原有性能,其存在使许多对安全性能指标具有极高要求的技术领域,特别是以视觉感知为主要技术优先的智能驾驶系统,面临新的威胁和挑战.因此,对对抗样本的生成攻击和主动防御研究,成为深度学习和计算机视觉领域极为重要的交叉性研究课题.本文首先简述了对抗样本的相关概念,在此基础上详细介绍了一系列典型的对抗样本攻击和防御算法.随后,列举了针对视觉感知系统的多个物理世界攻击实例,探讨了其对智能驾驶领域的潜在影响.最后,对对抗样本的攻击与防御研究进行了技术展望.     

基于生成对抗网络的异质人脸图像合成:进展与挑战

异质人脸图像合成旨在生成逼真、可识别的多种视觉形态的人脸肖像,包括画像、漫画等多种模态.异质人脸图像合成在公共安全和数字娱乐领域具有广泛的应用前景和重要的研究价值,已成为当前研究热点之一.近年来,随着生成对抗网络的发展以及其在多种图像风格转换任务中的成功,研究人员利用生成对抗网络构建了多种异质人脸图像合成的新方法.本文简要回顾了异质人脸图像合成的发展历史,并从异质人脸图像合成的应用进展、模型结构、性能评估、数据集和定性分析等方面综述了该领域最新的关键技术的发展情况,展望了异质人脸图像合成面临的挑战以及其关键技术的发展趋势.     

基于生成对抗网络的动水驱动型滑坡状态识别方法

动水驱动型滑坡状态识别能更有效地辅助分析滑坡形变规律, 实现滑坡状态的准确识别对深入展开动水驱动型滑坡状态研究具有重要意义。针对目前动水驱动型滑坡突变状态研究较少, 难以获得相关特征, 从而导致状态识别性能不佳的问题, 提出了一种应用于动水驱动型滑坡状态识别的生成对抗网络学习方法。本方法通过构建滑坡状态监测数据矩阵, 依据少量数据样本设计合理的生成器网络完成对滑坡状态的数据扩增并设计判别器网络实现扩增数据的筛选, 通过对抗生成网络实现对滑坡状态的分类, 达到滑坡状态识别的目的。以三峡库区白水河滑坡为研究对象, 将降雨、库水位、深部位移和地表位移等多源监测数据进行了规范化处理, 设计生成器网络和对抗器网络完成了对滑坡状态数据的扩增, 设计滑坡状态识别生成对抗网络完成了对滑坡状态的分类和识别。结果表明, 生成对抗网络对滑坡状态识别具有较高的准确率。研究结果证实本方法能够对目标区域内的动水驱动型滑坡状态进行准确识别和分类, 可直接应用于工程实际。      

水下图像基于 GAN 去模糊的增强技术

由于水下环境具有不稳定性,水下图像可能会出现偏色、对比度低以及运动模糊等退化现象。针对这些问题,本文提出了适用于水下图像的增强算法,其实现需要依次经过颜色恢复和去模糊这2个阶段。在第一阶段中,本文增强算法先利用高斯滤波和均值漂移对图像进行锐化;然后,通过对比图像各颜色通道的均值得到补偿值对图像颜色进行校正;最后通过线性拉伸来调整图像的对比度。在第二阶段中,采用带有残差思想的生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN),利用9个连续的残差网络能够很好地提取图像中的特征,可起到消除模糊和增强图像特征的作用。利用本文算法处理水下图像时,发现本文方法不仅能去除图像模糊,而且能消除图像的色偏现象且不携带红色伪影。同时,通过对比水下图像质量度量(UnderwaterImageQualityMeasures,UIQM)和水下彩色图像质量评估(UnderwaterColorImageQualityEvaluation,UCIQE)这2项指标发现,本文算法有较好的图像处理效果。     

顾及全局特征和纹理特征的遥感影像超分辨率重建方法

由于遥感设备的性能限制,使得采集的遥感影像质量受到影响,低分辨率的遥感影像限制了遥感解译应用的精度。当前针对遥感影像的超分辨率重建研究仍然存在重建后的遥感影像地物全局信息和纹理细节不足的问题。因此,本文提出顾及全局特征和纹理特征的遥感影像超分辨率重建方法,该方法利用生成对抗网络的特征学习能力,并对模型全局和纹理进行增强。一方面,地物全局特征增强部分用于解决当前研究中超分辨率重建模型对低分辨率遥感影像中全局遥感地物信息没有重视和利用的问题。在生成网络中引入自注意力模块,以获取全局地物注意力图的方式将遥感影像中相距较远的地物信息作为重建过程的参考。另一方面,遥感影像纹理增强部分用于解决超分辨率重建模型中超分辨率影像纹理信息不足的问题。本文方法引入纹理损失以优化生成网络参数并增强超分辨率重建后影像中的纹理信息。另外,为避免重建结果中的“伪影”现象,研究采用权值归一化代替批量归一化方法。试验结果表明,本文方法在遥感影像超分辨率重建过程中能增强遥感地物特征,同时可以实现地物的纹理细节精细化恢复,而且超分辨率重建结果的图像质量评价指标SSIM、FSIM和PSNR值分别达到了0.756、0.595和...     

一地两证起冲突 法定登记终胜出

正案情1999年,甲市A国有企业进行房改时,职工B等人均各自购买了一套房改房。此次房改由区人民政府房改办公室组织,区人民政府颁发了房产证,但未办土地使用证,该宗地的划拨土地使用权仍在A企业名下。2010年,A企业破产,因A企业未向市政府报告职工B等购买房改房的情况,经该市人民政府批准,企业名下划拨土地使用权被市国土资源局组织拍卖。C房地产公司竞得,双方签订了出让合同,合同约定由C负责竞得地块上房屋拆迁,随后市人民政府为C颁发了土地证,性质为