一种2M头焊接组合装置
    23.
    实用新型

    公开(公告)号:CN205070319U

    公开(公告)日:2016-03-02

    申请号:CN201520818085.4

    申请日:2015-10-21

    Abstract: 本实用新型提供了一种2M头焊接组合装置,包括:木块及电缆剖刀;电缆剖刀包括:刀头和设置在刀头中并延伸到刀头底部的边缘的切割豁口,切割豁口包括:设置在刀头中的第一剪切刃和第二剪切刃,所述第一剪切刃的第一端与第二剪切刃固定连接并相交成锐角,第一剪切刃的第二端延伸到刀头的边缘,切割豁口还包括:设置在第一剪切刃的第二端的定位尖角,第一剪切刃和第二剪切刃均为开刃结构,定位尖角为等厚度的非开刃结构;木块的一侧面开设有用于插入所述电缆剖刀的容置槽。本实用新型的2M头焊接组合装置能够收纳电缆剖刀,可以避免杂乱摆放,方便使用。另外,电缆剖刀的刀头上还刻有刻度,可以作为直尺使用,方便准确剥线。

    一种基于内容感知GAN的对抗样本生成方法

    公开(公告)号:CN111881935B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202010567205.3

    申请日:2020-06-19

    Abstract: 本发明公开一种基于内容感知GAN的对抗样本生成方法,在WGAN_GP的基础上改变训练过程,通过输入随机噪声直接生成有目标的对抗样本,增加内容特征提取部分,在不影响攻击效果的条件下约束生成样本的质量,使对抗样本能够尽量保留内容特征不做改变。包括生成器G,判别器D、目标模型f、扰动评估部分和特征提取网络,生成器负责从随机噪声中生成样本,根据判别器D、目标模型f、扰动评估部分和特征提取网络的损失函数对生成器进行训练,让生成器直接从噪声中生成不受限的对抗样本。本发明基于生成对抗网络,关注样本的语义信息,面向直接生成对抗样本的方式而不是叠加扰动的方式,使用非监督的GAN训练实现了指定目标的对抗样本的直接生成,加快样本生成速度,提高生成样本质量,在保持较高攻击成功率的同时减少了对抗样本在内容特征区域的变化。

    一种基于内容感知GAN的对抗样本生成方法

    公开(公告)号:CN111881935A

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN202010567205.3

    申请日:2020-06-19

    Abstract: 本发明公开一种基于内容感知GAN的对抗样本生成方法,在WGAN_GP的基础上改变训练过程,通过输入随机噪声直接生成有目标的对抗样本,增加内容特征提取部分,在不影响攻击效果的条件下约束生成样本的质量,使对抗样本能够尽量保留内容特征不做改变。包括生成器G,判别器D、目标模型f、扰动评估部分和特征提取网络,生成器负责从随机噪声中生成样本,根据判别器D、目标模型f、扰动评估部分和特征提取网络的损失函数对生成器进行训练,让生成器直接从噪声中生成不受限的对抗样本。本发明基于生成对抗网络,关注样本的语义信息,面向直接生成对抗样本的方式而不是叠加扰动的方式,使用非监督的GAN训练实现了指定目标的对抗样本的直接生成,加快样本生成速度,提高生成样本质量,在保持较高攻击成功率的同时减少了对抗样本在内容特征区域的变化。

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