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增强 AI 对图像编码伪影的适应性
摘要 — 在机器对机器 (M2M) 传输环境中，非常需要使用有损压缩来减少传输的信息量。然而，常用的图像压缩方法是为人类感知而设计的，而不是为人工智能 (AI) 算法的性能而设计的。众所周知，这些压缩失真会影响许多基于深度学习的架构在多个计算机视觉任务上的表现。在本文中，我们专注于分类任务，并提出了一种名为专家训练的新方法，以增强卷积神经网络 (CNN) 对压缩失真的弹性。我们在 ImageNet 数据集上使用 MnasNet 和 ResNet50 架构验证了我们的方法，以抵抗三种常用方法 (JPEG、J2K 和 BPG) 引入的图像压缩失真。结果表明，使用所提出的专家训练方法，这两种架构对测试的编码伪影具有更好的鲁棒性。我们的代码可在 https://github.com/albmarie/expert training 上公开获取。索引术语 — 人工智能 (AI)、图像编码、机器对机器 (M2M)
摄影/插图指南
• 主题。增强文章视觉效果的最佳方法是添加展示士兵执行任务或完成训练的动作镜头。静态的风景、建筑物或远处机器运转的照片用处不大。对着镜头微笑的人群照片或“紧握双唇”的照片对文章的帮助不大，不太可能被使用。 • 格式。最好以 JPEG（或 JPG）格式保存照片，并将其作为电子邮件附件发送。图形文件通常很大，而电子邮件系统通常会限制可以发送和接收的邮件大小。（例如，我们的系统无法接受大于 20MB 的邮件。）一种解决方案是将图形分多个单独的电子邮件发送，每个电子邮件只包含一个或两个附件。照片和其他图形不应嵌入 Microsoft® Word 文档或 PowerPoint 演示文稿中。 • 尺寸和分辨率。尺寸为 5 x 7 英寸、分辨率为 300 点/英寸 (dpi) 的照片或图形最适合出版，但较小的尺寸也可以接受。拍照时，应将相机设置为尽可能高的分辨率。可下载的“高分辨率”照片在屏幕上呈现效果最佳。照片不应压缩；保存的分辨率不得低于 200 dpi。JPEG 照片不应小于 150kb。保存为 TIF 的 5 x 7 英寸、300 dpi 照片大小应为 1MB 到 3MB。使用图形软件程序（如 Adobe® Photoshop）增加小照片的尺寸和/或分辨率不会提高照片质量。不应通过锐化、调整大小、修饰或裁剪图像来处理照片。（我们将进行所有后期制作工作；我们不会发布像素化或失焦的照片。）• 版权。非原创或非从陆军来源获得的图像必须附有版权声明。• 标题。应提供描述照片和识别拍摄对象的标题。标题可能会被编辑。• 外国人的照片。由于安全限制，外国人的照片不能发表，除非照片经过数字编辑以模糊面部，并附有书面发布许可（由照片主体签名）。• 图表和插图。最好提供图表和插图的原始数字文件。应提交原始 PowerPoint 幻灯片和/或分层的 Adobe Photoshop/Illustration 文件。文件不应以其他格式保存，并且不应压平图层。
附录 C：主页匹配 – 本地商家工作表
• 第三方提供的项目成本估算，反映私人总投资。私人投资包括任何非 Match on Main 资金，这些资金将在签署赠款协议后 12 个月内用于实施项目。与拟议项目相关的所有成本都应反映在所需的第三方成本估算中。 • 至少三张代表 Match on Main 请求范围的照片；这应包括至少一张外部照片和至少一张空间内部照片（可接受的文件类型：PNG、JPEG 和 PDF）。 • 新企业必备：对于运营时间不超过 12 个月的企业，需要一份由第三方小型企业资源提供商（例如密歇根小型企业发展中心 (MI-SBDC)）审查过的详细商业计划书副本。商业计划书至少应包括执行摘要、公司介绍、所提供产品或服务的描述、运营概述以及两年的预计现金流。（如果企业运营时间超过 12 个月，则此附件为可选。）
双倍数据速率 (DDR) 内存设备
首字母缩略词 定义 政府 GPU 图形处理单元 GRC NASA 格伦研究中心 GSFC 戈达德太空飞行中心 GSN 目标结构化表示法 GTH/GTY 收发器类型 HALT 高加速寿命试验 HAST 高加速压力试验 HBM 高带宽存储器 HDIO 高密度数字输入/输出 HDR 高动态范围 HiREV 高可靠性虚拟电子中心 HMC 混合存储立方体 HP 实验室 惠普实验室 HPIO 高性能输入/输出 HPS 高压钠 HUPTI 汉普顿大学质子治疗研究所 I/F 接口 I/O 输入/输出 I2C 集成电路间 i2MOS Microsemi 第二代抗辐射 MOSFET IC 集成电路 IC 集成电路 I-Cache 独立缓存 IUCF 印第安纳大学回旋加速器设施 JFAC 联合联邦保证中心 JPEG 联合图像专家组
适用于古董数字化电影的强大双数字水印图像：对印刷扫描攻击有抵抗力
摘要 - 如今，信息和通信技术的进步以及智能手机等电子设备的易于访问，已经实现了敏捷，高效的存储，版本以及数字多媒体文件的分布。但是，缺乏法规导致了与知识产权认证和版权保护相关的几个问题。此外，在非法打印剥削的情况下，问题变得复杂，涉及打印和扫描过程。为解决这些问题，已经提出了几种与加密算法结合使用的数字水印。在本文中，定义了一种强大的水印策略，该策略由墨西哥文化遗产的数字化摄影图像的管理和检测组成。所提出的策略基于两种类型的数字水印的组合，这是一种基于空间域的可见型膜类型，而另一种基于频域的不可见类型，以及粒子群的优化。实验结果表明，在打印扫描过程或数字动物攻击以及常见的图像几何和图像处理攻击（例如JPEG压缩）中所面临的算法的高性能。此外，通过PSNR评估水印的不可识别性，并将其与其他先前提出的算法进行比较。关键字 - 数字水印，图像处理，信息安全，身份验证，版权保护，文化遗产
TR 104 222 - V1.2.1 - 保护人工智能
AE 对抗性示例 AI 人工智能 API 应用程序接口 BDP 边界差分隐私 BIM 基本迭代方法 CIFAR 加拿大高级研究院 CNN 卷积神经网络 CW Carlini 和 Wagner（攻击） DNN 深度神经网络 DP-SGD 差分隐私随机梯度下降 FGSM 快速梯度符号法 GNN 图形神经网络 IP 知识产权 JPEG 联合图像专家组 JSMA 基于雅可比矩阵的显著性图 KNHT 键控非参数假设检验 L-BFGS 有限内存 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（算法） MNIST 改良的国家标准与技术研究所 MNTD 元神经木马检测 PATE 教师集合的私有聚合 PCA 主成分分析 PGD 项目梯度下降 PRADA 防止 DNN 模型窃取攻击 ReLU 整流线性单元 RNN 循环神经网络 RONI 拒绝负面影响 SAI 保护人工智能 SAT 可满足性 SGD 随机梯度下降 SMT 可满足性 模理论 STRIP STRong 有意扰动 TRIM 基于修剪的算法 ULP 通用试金石
Sidbench：可靠评估合成图像检测方法的Python框架
生成的AI技术提供了越来越多的工具来生成完全合成的图像，这些图像越来越与真实的图像。与改变图像的部分的方法不同，完全合成图像的创建提出了一个独特的挑战，最近似乎似乎已经对其进行了解决。然而，基准数据集的实验结果与野外方法的性能之间通常存在很大的差距。为了更好地满足SID的评估需求并帮助缩小差距，本文介绍了一个基准测试框架，该框架集成了几种最新的SID模型。我们选择集成模型的选择是基于各种输入功能和不同网络体系结构的利用，旨在涵盖广泛的技术。该框架利用了最新的数据集，这些数据集具有多种生成模型，高水平的照片现实主义和分辨率，这反映了图像合成技术的快速改进。此外，该框架还可以研究图像转换如何在在线共享的资产中（例如JPEG压缩）影响检测性能。sidbench可在github.com/mever- team/sidbench上获得，并以模块化的方式设计，以便于包含新的数据集和SID模型。
MAIN -FY -FY 2025本地商务工作表
符合条件的小型企业申请人被鼓励使用此提供的模板，并在启动此申请工作表之前收集所有必要的附件（请参阅下面的列表）。必须提交以下文件以及申请，以在Main Grant上考虑比赛。•第三方的项目成本估算反映了全部私人投资。私人投资包括任何不匹配的主要资金，这些资金将在执行赠款协议后的12个月内被利用来实施该项目。与拟议项目相关的所有成本都应反映在所需的第三方成本估算中。•至少三张照片代表主要请求的匹配范围；这应该包括至少一张外部照片和至少一张空间内部的照片（可接受的文件类型：PNG，JPEG和PDF）。•新业务所需的：对于营业中12个月或更短的企业，详细的商业计划的副本已由第三方小型企业资源提供商进行了审查，例如密歇根州小型企业发展中心（MI-SBDC）。至少，业务计划应包括执行摘要，公司简介，提供的产品或服务的描述，运营概述以及预计两年的现金流。（如果业务已经运营超过12个月，则此附件是可选的。）
本期内容
我们再次庆祝马来西亚最重要的日子——马来西亚国庆日，也称为独立日。独立日是我们的独立日，为纪念我国于 1957 年 8 月 31 日在以东姑阿都拉曼为首的马来亚领导人与英国官员经过多次谈判后摆脱英国殖民统治获得独立的那一刻而举办。配合护理学院的团结月，大学预科研究中心 (CPUS) 举办了独立海报绘画比赛。由于目前 COVID-19 疫情爆发，比赛以线上方式进行。作为指导原则，参赛者应在 2020 年 8 月 27 日中午 12 点之前通过电子邮件向负责人提交海报及详细信息，格式为 PNG/JPG/JPEG/PDF。所有参赛作品均须为学生的原创作品。在所有院系的合作下，我们收到了学生提交的多达 15 份精彩海报，并选出了三名获胜者。国庆海报绘画比赛冠军由来自理科基础课程的林欣贤夺得，亚军由来自理科基础课程的 Sharon Tan Wei Yi 夺得，季军则由来自医学、生物科学与护理学院的蔡毓敏夺得。得奖者获颁奖状及奖品，而所有参赛者则获颁参与证书。
UHFQA 用户手册
QAS：现在可以绕过串扰抑制矩阵来减少延迟 QAS：现在可以使用“信号输出”选项卡中的控件将振荡器直接输出到信号输出 1（正弦）和 2（余弦）上的信号输出上。相对节点已更改 QAS：现在可以在仪器的 Trigger Out 连接器上输出已辨别的量子位状态 QAS：可以在 LabOne UI 中编辑串扰抑制矩阵 QAS：现在可以通过 LabOne UI 中混频器的增益和相位不平衡指定去偏移参数 AWG：添加了 getQAResult 和 waitQAResultTrigger 指令以读取最后一个量子位状态辨别的结果 AWG：提高了编译速度和稳定性 AWG：波形查看器现在支持长达 10 MSa 的波形 AWG：序列器程序内存已限制为缓存内存 LabOne：macOS 支持 LabOne：图可以保存为 PNG 或 JPEG 格式 LabOne：为图、输入字段和设备连接对话框添加上下文菜单 LabOne API：使用 vectorWrite 进行波形更新，被更快、更强大的 setVector 方法取代。波形现在按照序列程序中定义的顺序排序，而不是按字母顺序排序。 LabOne API：波形更新现在使用整数格式。建议使用辅助函数 convert_awg_waveform 和 parse_awg_waveform 转换为新格式。 规格：添加了信号输出相位噪声的性能图