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一种采用优化卷积神经网络、基于生成对抗网络的隐私保护及ElGamal密码学的安全多模态生物特征数据保护框架
研究人员提出了一种安全生物特征数据保护(SBDP)系统,该系统利用人工智能(AI)和加密方法来防止伪造,并保持生物特征数据的私密性和完整性。所提出的SBDP方法在一个单一流程中,将基于深度学习的特征提取与鲁棒的加密和认证机制相结合。研究人员使用优化的卷积神经网
来源:Applied Sciences
时间:2026-07-01
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连续时间模型(NCDE)与离散时间模型(LSTM)在用户异常检测中的比较研究:时间因素的关键作用
摘要:用户行为分析(User Behaviour Analytics, UBA)严重依赖序列数据来检测内部威胁等异常行为。传统方法通常使用循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)——如长短期记忆(Long Short-Term
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人工神经网络用于快速低成本评估枣糖浆-酪乳饮料的颜色质量
饮料的视觉质量是影响消费者感知、质量评价和市场接受度的一个主要因素。传统的比色分析准确,但需要专用设备、耗时的样品制备以及大量的财力和时间投入。本研究的目的是开发一种快速、廉价且准确的替代方法,利用人工神经网络(ANN)方法预测枣糖浆-酪乳饮料在加工和储存过程
来源:Processes
时间:2026-07-01
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基于深度学习算法的住宅设施维修成本预测
本研究致力于构建基于深度学习的框架,以预测住宅领域的维护支出。为保持建筑价值、居民安全及能源效率,持续的设施维护不可或缺。鉴于超高层及高性能建筑建设量的近期增长,这一需求尤为迫切。然而,与其他物业用途相比,住宅设施的维修成本估算因建筑类型、所有权结构及入住模式
来源:Buildings
时间:2026-07-01
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基于脉冲振荡参数分析的电抗器绝缘故障诊断方法研究
匝间绝缘故障是干式空心电抗器烧毁的主要原因,然而由于工频故障特征微弱,早期检测仍然具有挑战性。研究人员提出了一种综合诊断框架,结合了脉冲振荡测试(impulse oscillation testing)、电磁仿真(electromagnetic simulat
来源:Energies
时间:2026-07-01
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面向物联网入侵检测的混合CNN–LSTM模型:跨数据集鲁棒性分析
物联网(Internet of Things, IoT)设备的快速增长引发了日益严峻的安全问题,IoT攻击事件持续增加。传统入侵检测系统(Intrusion Detection System, IDS)由于威胁形态的演进性和流量模式的异构性,难以实现有效攻击检
来源:Future Internet
时间:2026-07-01
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GRIP-MAPPO:面向下行链路受限低轨遥感调度任务的可行性保持图关系插入偏好学习
低地球轨道(LEO)遥感星座的在线调度须协调短时观测窗口、序列相关的姿态机动、有限的星上资源、间歇性地面站接触以及滚动指令提交。本研究针对一种获取驱动、下行链路受限的观测问题展开研究,其中保留的观测承载主要任务价值,而生成的数据须在传输前保持可存储状态。该建模
来源:Remote Sensing
时间:2026-07-01
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基于无人机影像与机器学习技术的作物氮素吸收估算
无人机(UAV)搭载的高通量光谱成像技术已发展为大规模农业监测中有效的非破坏性替代手段。本研究评估了无人机多光谱成像(MSI)和高光谱成像(HSI)结合机器学习用于估算春小麦和油菜当季氮素吸收的表现。田间试验于2023–2025年三个生长季在加拿大阿尔伯塔省南
来源:Remote Sensing
时间:2026-07-01
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2型阵发性共济失调的临床与影像学差异:一例病例报告及文献综述
摘要2型阵发性共济失调(EA2)是一种由CACNA1A基因突变引起的常染色体显性通道病,典型表现为反复发作的共济失调、眩晕和偏侧性偏头痛,脑部MRI检查通常正常或仅显示小脑萎缩。本病例报告了一名47岁男性,22年来反复出现严重头痛、肢体无力、躯干共济失调、感觉异常以及极度疲劳,这
来源:The Cerebellum
时间:2026-07-01
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甲基苯丙胺使用障碍患者在接受治疗时,血浆nectin-4水平与执行功能的变化相关
李佳寧|劉玉莉|魏世瑜|蔡宗宇|曾懷樺|陳高欽|陳伯熙|楊恩光|盧如邦|王祖雲臺灣台南市國立成功大學醫學院國立成功大學醫院精神科摘要背景執行功能障礙可能影響甲基安非他命使用障礙的治療效果。找出哪些患者在治療後執行功能有明顯改善十分重要。與成癮嚴重程度相關的細胞黏附分子nectin
来源:Behavioural Brain Research
时间:2026-07-01