主要对自动驾驶安全方向的部分论文进行了检索和阅读，并做了摘要，提炼出关键方法使用及创新点，包括自动驾驶中的后门攻击及对抗攻击，包括车道检测以及目标识别等方面的安全问题。目录论文一： 2022-MM（ACM InternationalConferenceonMultimedia,CCF-A）PhysicalBackdoorAttack

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创新度高！！！需要发论文的同学即买即用 往期精彩内容：Python-电能质量扰动信号数据介绍与分类-CSDN博客Python电能质量扰动信号分类(一)基于LSTM模型的一维信号分类-CSDN博客Python电能质量扰动信号分类(二)基于CNN模型的一维信号分类-CSDN博客Python电能质量扰动信号分类(

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对抗攻击的详细解析：原理、方法与挑战对抗攻击（AdversarialAttack）是现代机器学习模型，尤其是深度学习模型中的一个关键安全问题。其本质在于，通过对输入数据添加精微的扰动，人类难以察觉这些扰动，但它们会导致模型产生完全错误的预测。对抗攻击揭示了深度学习模型对数据中某些脆

快切装置最早应用于火电、热电等电力企业，实现厂用电的自动化快速电源切换，保证用电设备的供电连续。随着石化、冶金、煤矿、智能制造等连续型生产行业敏感负荷的增多，几十毫秒的电压暂降都会引起高低压变频、永磁调速等设备报警停机，严重酿成生产事故。在此种场景中，传统的快切装置配合

1、项目需求国高电气此次连续供电改造针对某重点新材料生产企业，通过与项目电气工程师深入技术交流，并结合现场提供的具体图纸，绘制项目系统结构示意图如下，现场为3进线设计回路，1#进线和2#进线分别来自220kV降压站不同10kV高压母线段，保安电源来自上级保安段，正常运行时，高压侧，Q1和Q2开关

 

（ActiveDisturbanceRejectionControl，主动扰动抑制控制）是一种控制算法，主要用于提高控制系统对内部和外部扰动的抑制能力，以及提升系统的跟踪性能。这种控制方法由汉斯鲁德奎斯特（HanJingqing）教授于1989年在中国提出。ADRC的核心思想是通过一个被称为扩展状态观测器（ExtendedState

作者按本章节主要讲解了干预（不同处理）的单细胞数据的正确分析方法，讲解了干预分析与差异表达分析，细胞组成分析的区别，并介绍了查找受扰动影响最大的细胞类型以及预测单细胞对扰动的转录反应的干预分析方法。本教程首发于单细胞最好的中文教程，未经授权许可，禁止转载。全文字数|预计

Note“TaxonomyofAdversarialImages”(Machado等,2023,p.5)(pdf)扰动范围（PerturbationScope）:个体扰动（Individual-scopedperturbations）:为每个输入图像单独生成的扰动。通用扰动（Universal-scopedperturbations）:独立于任何输入样本生成的扰动，可应用于任何合

开篇近日，由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导，与南京大学、宾夕法尼亚州立大学、清华大学等高校合作，解释时间序列预测模型的论文《ExplainingTimeSeriesviaContrastiveandLocallySparsePerturbations》被机器学习领域顶会ICLR2024接收。该论文提出了一种创新的基

TowardsRobustNeuralGraphCollaborativeFilteringviaStructureDenoisingandEmbeddingPerturbation论文阅读笔记Abstract​ 现有的鲁棒协同滤波工作主要通过去噪图结构来提高鲁棒性，而其他领域的最新进展表明，在嵌入空间中直接添加对抗性扰动可以显著提高模型的鲁棒性。

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本文是LLM系列文章，针对《PromptPerturbationinRetrieval-AugmentedGenerationbasedLargeLanguageModels》的翻译。基于大语言模型的检索增强生成中的提示扰动摘要1引言2相关工作3梯度引导的提示扰动4对抗性前缀的检测5实验6结论摘要随着大型

光模块的开环和闭环指的是光模块在控制方式上的不同。开环控制：开环控制是指控制装置与被控对象之间只有顺向作用而没有反向联系的控制过程。在这种控制方式下，系统输出量对系统的控制作用不产生任何影响，即系统的输出端与输入端之间不存在任何反馈。开环控制系统一般有两类：按

文章目录一、文章概览（一）问题提出（二）文章的主要工作（三）相关工作二、模型细节（一）模型损失函数（二）训练算法（三）扰动的可迁移三、实验：评估攻击策略在不同环境中的有效性（一）实验设置（二）向未知目标模型的可转移性（三）向未知目标数据的可转移性（四）极端的跨域可转移性（五）稳健模型的可迁移性

Abstract​ 图对比学习（GCL）已经成为图表示学习的一种主导技术，它最大限度地提高了共享相同语义的成对图增强之间的互信息。不幸的是，由于图数据的多样性，在扩充过程中很难很好地保存语义。目前，GCL的数据扩充大致可分为三种不令人满意的方式。第一，可以通过试错法手动选择每个数据集的

Abstract讲述现存的挑战，现有的方法通常采用负抽样来区分不同的项目，也就是观察到的用户-项目对被视为正实例，未观察到的对被称为负实例，并且在一个定义的分布下进行采样以进行训练。在大数据集上进行负采样的计算成本高，所以负项目应该在定义的分布下仔细的进行抽样，避免在数据集中观

光伏控制器，mppt光伏最大功率点跟踪扰动观察法变步长扰动观察法仿真模型ID:99100685611978174

正余弦优化算法(SCA)文章复现(拉丁超立方初始化种群+动态种群策略+反向学习扰动策略+精英混沌引导策略+破坏算子扰动策略)——DSCA复现内容包括:文章改进SCA算法实现、23个基准测试函数、文中相关因子分析、与SCA对比等。代码基本上每一步都有注释，非常易懂，代码质量极高，便

麻雀搜索算法（SSA）文章复现（改进Tent混沌初始化+改进Tent混沌扰动+高斯扰动）——CSSA。复现内容包括:改进算法实现、23个基准测试函数、改进策略画图分析、文中三种混沌图分析、与SSA对比等。代码基本上每一步都有注释，非常易懂，代码质量极高，便于新手学习和理解。YID:1959668618

电流环扰动观测器、PI参数自动生成观测器对扰动进行补偿，能有效提高电流环抗扰动能力，并且能对反电势扰动起到很好的作用，效果如图所示…“钳位式“抗积分wind-up设计；文档详细介绍了使用规范地使用控制理论设计PI控制器的方法，PI参数由时域指标tr或者ts确定，而不是依赖祖传经验凑试…I