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纪守领; 杜天宇; 邓水光; 程鹏; 时杰; 杨珉; 李博;
浙江大学计算机科学与技术学院;
杭州310027;
浙江大学控制科学与工程学院;
华为新加坡研究所;
新加坡138589;
复旦大学计算机科学技术学院;
上海201203;
伊利诺伊大学香槟分校计算机科学学院;
美国厄巴纳香槟61822;
深度学习; 对抗样本; 鲁棒性分析; 人工智能安全;
机译:皮肤病学评估深度学习模型的鲁棒性:批判性评估
机译:提高特定材料深度学习模型在不同材料上的裂纹检测的鲁棒性
机译:使用深度学习应对腔室条件变化的虚拟计量模型鲁棒性
机译:使用高斯混合模型提高深度学习模型中孔雀识别的准确性并加快鲁棒性
机译:深度学习模型和应用中的对抗攻击和鲁棒性
机译:基于模型的多因素降维用于上位性检测的参数和非参数检验的鲁棒性研究
机译:基于动态逆的飞行器间接自适应控制模型数据不确定性的鲁棒性研究
机译:试验机学习(ML)模型,用于使用生成深度学习的鲁棒性和准确性
机译:基于模型的鲁棒深度学习
机译:鲁棒性测试方法,鲁棒性测试电路,鲁棒性测试设备
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