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公开(公告)号：CN115060953A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210569826.4
申请日：2022-05-24
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种功率器件动态导通电阻测试的电压钳位电路，通过双脉冲硬开关测试法测量被测功率器件的动态导通电阻，双脉冲的第一个脉冲将开关电流提升至预定电流值，在双脉冲的第二个脉冲阶段测量被测功率器件的导通电压和导通电流，由导通电压与导通电流的比值得到动态导通电阻。由同轴电阻电流传感器来测量导通电流，由本发明提出的电压钳位电路来测量导通电压，电压钳位电路将被测功率器件开关电压中的关断电压固定在指定电压值上，且保持导通电压波形不变，大幅提高示波器测量精度。
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公开(公告)号：CN105182291A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510531102.0
申请日：2015-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/00
CPC classification number: G01S7/00
Abstract: 本发明公开了一种自适应目标新生强度的PHD平滑器的多目标跟踪方法，主要解决在杂波环境下，自适应目标新生强度的PHD滤波器在目标新生时刻存在目标确认的滞后现象，并给出其线性高斯条件下的实现形式。通过前向滤波和后向平滑，能够准确估计目标数目和状态，减小目标新生时确认滞后对航迹形成带来的影响。其步骤包括目标新生率估计、前向滤波和后向平滑，即首先根据先验杂波数均值来估计k时刻的新生率；其次，采用k时刻的量测对目标进行预测和更新来完成前向滤波；然后，用滞后的L时刻量测对滤波结果进行后向平滑；最后，通过修剪合并和状态提取完成跟踪结果的输出。
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公开(公告)号：CN114758187B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210019738.7
申请日：2022-01-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/094 , H04N1/32
Abstract: 本发明属于深度学习安全技术领域，公开了一种基于隐写的通用对抗扰动生成方法、介质及计算机设备，所述基于隐写的通用对抗扰动生成方法包括获取原始样本集、目标模型和隐写模型；初始化掩码和模式；计算扰动，并将扰动隐写到原始样本中得到对抗样本；计算损失，优化掩码和模式；判断是否满足终止条件；检查是否触发了早停机制，进行新一轮的迭代；计算并保存最终的扰动。本发明可应用于图像识别、自动驾驶、生物特征识别等各种图像分类场景，通过深度隐写模型将局部的对抗噪声隐写到目标样本的全局范围内，在不被察觉下对人工智能系统发动攻击，影响系统的正常功能，以攻促防，推动人工智能系统朝着更健壮的方向发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116738379A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310772600.9
申请日：2023-06-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用的深度学习模型版权主动保护方法，具体为：步骤1：准备需要保护的源模型#imgabs0#训练数据集#imgabs1#测试数据集#imgabs2#加密模块与解密模块；步骤2：结合解密模块并基于梯度信息优化和跨数据样本迭代设计扰动v，并将经过多次优化得到的扰动v作为秘密图像vsecret；步骤3：将步骤2获得的秘密图像vsecret注入加密模块与解密模块，耦合解密模块和需要保护的源模型，利用加解密模块实现在不影响授权用户推理性能的前提下降低非授权用户的推理性能。该方法不影响授权用户推理性能的前提下显著降低非授权用户的推理性能实现主动的模型版权保护，从根源上杜绝侵权行为的发生。还公开了一种即插即用的深度学习模型版权主动保护装置。
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公开(公告)号：CN105182291B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510531102.0
申请日：2015-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/00
Abstract: 本发明公开了一种自适应目标新生强度的PHD平滑器的多目标跟踪方法，主要解决在杂波环境下，自适应目标新生强度的PHD滤波器在目标新生时刻存在目标确认的滞后现象，并给出其线性高斯条件下的实现形式。通过前向滤波和后向平滑，能够准确估计目标数目和状态，减小目标新生时确认滞后对航迹形成带来的影响。其步骤包括目标新生率估计、前向滤波和后向平滑，即首先根据先验杂波数均值来估计k时刻的新生率；其次，采用k时刻的量测对目标进行预测和更新来完成前向滤波；然后，用滞后的L时刻量测对滤波结果进行后向平滑；最后，通过修剪合并和状态提取完成跟踪结果的输出。
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公开(公告)号：CN116842401A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310924358.2
申请日：2023-07-26
Abstract: 本发明公开关注模型全局相似性的模型版权验证方法，具体包括以下步骤：步骤1：准备源模型Mv，盗版模型Ms与同源模型Mh和需要的数据集Dv；步骤2：生成指纹，构建验证指纹集Xv和确定判断是否是盗版模型的决策阈值τ；步骤3：执行验证。该方法解决了现有基于指纹的版权保护方法大多只关注模型的局部相似性的问题及现有版权验证方法只能在单一任务应用场景的问题。
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公开(公告)号：CN115189661A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210825401.5
申请日：2022-07-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于谐振网络的E类放大器多路直接功率合成电路，首先通过电压调节单元将输入电流的交流分量和高次谐波剔除，同时通过开关管并联电容的方法使开关管工作在ZVS条件下，然后通过LC串联谐振电路实现输入电流的整形滤波，使得输出为正弦；接着将单路的电压调节单元与单路的LC谐振单元组成改进型的E类功率放大电路，这便是单路E类功率放大器的实现过程；最后通过功率合成单元多将多个单路E类功率放大器并联接入，最终实现功率的合成放大。
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公开(公告)号：CN114758187A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210019738.7
申请日：2022-01-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04 , H04N1/32
Abstract: 本发明属于深度学习安全技术领域，公开了一种基于隐写的通用对抗扰动生成方法、介质及计算机设备，所述基于隐写的通用对抗扰动生成方法包括获取原始样本集、目标模型和隐写模型；初始化掩码和模式；计算扰动，并将扰动隐写到原始样本中得到对抗样本；计算损失，优化掩码和模式；判断是否满足终止条件；检查是否触发了早停机制，进行新一轮的迭代；计算并保存最终的扰动。本发明可应用于图像识别、自动驾驶、生物特征识别等各种图像分类场景，通过深度隐写模型将局部的对抗噪声隐写到目标样本的全局范围内，在不被察觉下对人工智能系统发动攻击，影响系统的正常功能，以攻促防，推动人工智能系统朝着更健壮的方向发展。
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