方志刚博士(副总裁兼首席技术官)和张启利(iMBSE 技术总监)的“复杂系统的数字孪生架构” - PGM : 徐仁飞先生(MBSE)的“ARCADIA 和 Capella 在民用雷达设计中的实践”
[1] 赵学历 , 金尚忠 , 王乐 , 等 . 基于结构函数的 LED 热特 性测试方法 [J]. 光电工程 , 2011, 38(9): 115-118. [2] 张立 , 汪新刚 , 崔福利 . 使用 T3Ster 对宇航电子元器件 内部热特性的测量 [J]. 空间电子技术 , 2011(2): 59-64. [3] MEY G, VERMEERSCH B, BANASZCYK J, et al. Thermal Impedances of Thin Plates[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2007, 50: 4457-4460. [4] VASILIS C, PANAGIOTIS C, IONNANIS P, et al. Dy- namic Thermal Analysis of Underground Medium Power Cables Using Thermal Impedance, Time Constant Distri- bution and Structure Function[J]. Applied Thermal Engi- neering, 2013, 60: 256-260. [5] MARCIN J, JEDRZEJ B, BJORN V, et al. Generation of Reduced Dynamic Thermal Models of Electronic Systems from Time Constant Spectra of Transient Temperature Responses[J] Microelectronics Reliability, 2011, 51: 1351-1355. [6] MARCIN J, ZOLTAN S, ANDRZEJ N. Impact of
•全球工程集团Segula Technologies正在瑞典的历史上开始一个新的篇章:该公司将着重于发展其基于项目的业务,多样化其运营并在未来三年内使其劳动力增加一倍。•为了实现这种大胆的续订,瑞典塞古拉刚任命了新的执行董事并成立了咨询委员会。Lennart Hasselqvist刚刚被任命为瑞典Segula Technologies董事总经理的职位。在一个充满挑战的环境中,他在这一新角色中的主要责任是通过改变其业务模式并使其活动部门多样化,同时在未来三年内将劳动力增加一倍。Lennart Hasselqvist在汽车和工程行业中带来了30多年的丰富经验。毕业于大学,他在Saab Automobile Powertrain,General Motors Powertrain Europe,AAM以及最近在AFRY担任高级工程和研发的领导角色。
6. 什么是退役?退役是指从军队适应平民生活的过程。如果您遇到需要帮助适应平民生活的人,可以在退伍军人门户网站找到资源和建议。刚退役的人可能会获得国防部提供的额外培训和资金来支持再培训。
此外,接种过鼻喷疫苗的儿童在接种疫苗后约两周内应避免与免疫系统严重衰弱的人(例如刚接受骨髓移植的人)密切接触,因为疫苗病毒传染给他们的可能性极小。如果此人是家庭成员,则应给孩子注射疫苗(见上文)。
周黄 a 、陈成汉 a 、阿卜杜萨拉姆·阿卜都克里木 a 、子浩博 a 、陈伟 a 、陈迅 a,t 、陈云华 h 、陈成 o 、程兆堪 p 、崔相宜 m 、范英杰 q 、方德清 r 、毛昌波 、付孟廷 g 、耿力生 b,c,d 、卡尔·吉博尼 a 、顾林辉 a 、郭旭源 a 、何昌达 a 、何金荣 h 、黄迪 a 、黄彦林 s 、侯汝泉 t 、吉向东 l 、军永林 、李晨翔 a 、李家福 、李明传 h 、林淑 n 、李帅杰 m 、清林 e,f 、刘江来 a,m,t,1 、陆晓英 j,k 、罗灵隐克,罗云阳 f , 马文波 a , 马尔玉刚 , 毛亚军 g , 孟跃 a,t , 宁旭阳 a , 宁春齐 h , 钱志成 a , 香香任 j,k , Nasir Shaheed j,k , 尚松 h , 尚晓峰 a , 沉国芳 b , 林斯 a , 孙文亮 h , 谭安迪 l , 陶毅 a,t , 安庆王 j,k , 王萌 j,k , 王秋红 r , 王少波 a,1 , 王四光 g , 王伟 o , 王秀丽 n , 王周 a,t,m , 魏月欢 p , 吴萌萌 o , 吴伟豪 a , 夏经凯 a , 肖孟娇 l , 肖翔 o , 谢鹏伟 m , 严彬彬 a,t , 严希宇 s ,杨吉军 a 、杨勇 a 、于春旭 q 、袁居民 j,k 、袁哲 r 、曾新宁 a 、张丹 l 、张敏珍 a 、张鹏 h 、张世波 a 、张舒 o 、张涛 a 、张迎新 j,k 、张媛媛 m 、李赵 a 、郑其斌 s 、周吉芳 h 、宁周 a,t, * ,周小鹏 b , 周勇 h , 周玉波 a
Stemansy旨在检测数字媒体中的隐藏消息,在信息安全领域提出重大挑战。本文介绍了一种对抗性的切解系统,该系统利用对抗性训练和有效的有效网络的功能提取功能。我们利用有效网络从图像中提取可靠的特征,随后由密集的神经网络对其进行分类,以区分隐志和非稳定摄影含量。为了增强系统对对抗性攻击的弹性,我们实施了一个自定义的对抗训练环,该训练循环使用快速梯度符号方法(FGSM)生成对抗性示例,并将这些示例集成到培训过程中。我们的结果表明,所提出的系统不仅可以在检测隐志含量方面具有很高的准确性,而且还保持了对抗性扰动的鲁棒性。利用最先进的深度学习体系结构和对抗性训练的双重方法为稳固性领域提供了重大进步,从而确保了对数字图像中隐藏信息的更可靠检测。
完整作者列表: 姜静;电子科技大学;休斯顿大学 朱航天;休斯顿大学 牛毅;电子科技大学 朱青;休斯顿大学 宋少伟;休斯顿大学 周婷;电子科技大学;休斯顿大学 王超;电子科技大学 任志锋;休斯顿大学