The transverse magnetic (TM) radiation characteristics are investigated for a cylinder with N infinite axial slots of arbitrary opening size and location. The cylinder is a thin circular conductor and coated by an ecc...The transverse magnetic (TM) radiation characteristics are investigated for a cylinder with N infinite axial slots of arbitrary opening size and location. The cylinder is a thin circular conductor and coated by an eccentric material. Fields are found by applying the boundary conditions to the cylindrical wave functions. The addition theorem of Bessel functions is used to obtain an infinite series solution in Fourier–Bessel series form. Results are computed by shrinking the generated infinite series to a finite number of terms and compared to other available data. Numerical results in graphical forms for different values are also developed and discussed for small eccentricities.展开更多
随着近年来机器学习方法在自然语言处理领域的应用越发广泛,自然语言处理任务的安全性也引起了研究者们重视.现有研究发现,向样本施加细微扰动可能令机器学习模型得到错误结果,这种方法称之为对抗攻击.文本对抗攻击能够有效发现自然语...随着近年来机器学习方法在自然语言处理领域的应用越发广泛,自然语言处理任务的安全性也引起了研究者们重视.现有研究发现,向样本施加细微扰动可能令机器学习模型得到错误结果,这种方法称之为对抗攻击.文本对抗攻击能够有效发现自然语言模型的弱点从而进行改进.然而,目前的文本对抗攻击方法都着重于设计复杂的对抗样本生成策略,对抗攻击成功率提升有限,且对样本进行高侵入性修改容易导致样本质量下降.如何更简单、更高效地提升对抗攻击效果,并输出高质量对抗样本已经成为重要需求.为解决此问题,从改进对抗攻击过程的新角度,设计了义原级语句稀释法(sememe-level sentence dilution algorithm,SSDA)及稀释池构建算法(dilution pool construction algorithm,DPCA).SSDA是一种可以自由嵌入经典对抗攻击过程中的新过程,它利用DPCA构建的稀释池先对输入样本进行稀释,再进行对抗样本生成.在未知文本数据集与自然语言模型的情况下,不仅能够提升任意文本对抗攻击方法的攻击成功率,还能够获得相较于原方法更高的对抗样本质量.通过对不同文本数据集、稀释池规模、自然语言模型,以及多种主流文本对抗攻击方法进行对照实验,验证了SSDA对文本对抗攻击方法成功率的提升效果以及DPCA构建的稀释池对SSDA稀释能力的提升效果.实验结果显示,SSDA稀释过程能够比经典对抗攻击过程发现更多模型漏洞,且DPCA能够帮助SSDA在提升成功率的同时进一步提升对抗样本的文本质量.展开更多
文摘The transverse magnetic (TM) radiation characteristics are investigated for a cylinder with N infinite axial slots of arbitrary opening size and location. The cylinder is a thin circular conductor and coated by an eccentric material. Fields are found by applying the boundary conditions to the cylindrical wave functions. The addition theorem of Bessel functions is used to obtain an infinite series solution in Fourier–Bessel series form. Results are computed by shrinking the generated infinite series to a finite number of terms and compared to other available data. Numerical results in graphical forms for different values are also developed and discussed for small eccentricities.
文摘随着近年来机器学习方法在自然语言处理领域的应用越发广泛,自然语言处理任务的安全性也引起了研究者们重视.现有研究发现,向样本施加细微扰动可能令机器学习模型得到错误结果,这种方法称之为对抗攻击.文本对抗攻击能够有效发现自然语言模型的弱点从而进行改进.然而,目前的文本对抗攻击方法都着重于设计复杂的对抗样本生成策略,对抗攻击成功率提升有限,且对样本进行高侵入性修改容易导致样本质量下降.如何更简单、更高效地提升对抗攻击效果,并输出高质量对抗样本已经成为重要需求.为解决此问题,从改进对抗攻击过程的新角度,设计了义原级语句稀释法(sememe-level sentence dilution algorithm,SSDA)及稀释池构建算法(dilution pool construction algorithm,DPCA).SSDA是一种可以自由嵌入经典对抗攻击过程中的新过程,它利用DPCA构建的稀释池先对输入样本进行稀释,再进行对抗样本生成.在未知文本数据集与自然语言模型的情况下,不仅能够提升任意文本对抗攻击方法的攻击成功率,还能够获得相较于原方法更高的对抗样本质量.通过对不同文本数据集、稀释池规模、自然语言模型,以及多种主流文本对抗攻击方法进行对照实验,验证了SSDA对文本对抗攻击方法成功率的提升效果以及DPCA构建的稀释池对SSDA稀释能力的提升效果.实验结果显示,SSDA稀释过程能够比经典对抗攻击过程发现更多模型漏洞,且DPCA能够帮助SSDA在提升成功率的同时进一步提升对抗样本的文本质量.
