深度学习模型被证明存在脆弱性并容易遭到对抗样本的攻击,但目前对于对抗样本的研究主要集中在计算机视觉领域而忽略了自然语言处理模型的安全问题.

1.队伍分工明确 2.脚本工具环境完整 4.安全防御 WAF 及批量脚本完整

逐步建立的GAN生成对抗网络，博文中可以找到对应的逐句讲解

pytorch 实战，使用生成对抗网络生成动漫图像。 使用的技术：分割数据集（torch.utils.data.random_split）,early_stopping 当满足一定的条件时提前结束训练。训练，测试代码完善，非常容易上手。

内容包含数据集、完整源码以及运行结果。 实验内容：利用GAN网络、mnist数据集生成数字图像。 实验过程：1.进行环境配置 2.首先进行数据准备，将MNIST数据集离线下载，添加至对应的路径，避免代码执行过程中重复下载。 2.对MNIST数据集进行可视化展示，便于之后对比。 3.导入程序需要的模块，如torch、numpy等。 4.对分析器进行参数设定与解析。 5.定义生成器和判别器，实现隐藏层、BN以及前向传播。 6.定义损失函数。 7.初始化生成器、判别器和使用GPU加速。 8.定义神经网络优化器，使用动量梯度下降法。 9.对生成网络和训练网络进行训练。 10.结果保存。 11.修改参数，进行结果对比并分析。

通过信息形式的转换，把抽象的信息转变为更具体的形式，以此在图像生成时获得更好的控制效果。 这是一种很好的思路，可以提供灵感。

分析了在高速移动环境下存在的多普勒效应，指出了它对OFDM系统的影响。针对OFDM系统对频率偏移的敏感性，介绍了现有的克服方法，并着重分析了OFDM与线性预编码结合，获得最大多普勒频域分集的思想。

未来战争对武器系统的要求越来越高，相应地给仿真和建模技术带来很大的困难。本文针对这一问题，提出了一种基于高层体系结构（HLA）[1]和VC++6.0[2-3]开发工具的仿真雷达对抗系统的设计方法，并搭建了实验平台，对所开发的雷达对抗原型系统进行功能和性能测试。测试结果表明，该系统能满足模型的延迟性、互操作性、重用性[4-5]和扩展性等方面的要求，具有一定的应用价值和现实意义。

大学深度学习论文提交，描述了生成模型G，判别模型D

书比较全面地介绍了计算机病毒的基本理论和主要防治技术。特别对计算机病毒的产生机理、寄生特点、传播方式、危害表现以及防治和对抗等方面进行了比较深入的分析和探讨。