基于偏好预测的进化式多目标优化用于汽油调和调度 背景介绍 随着全球能源市场的不断变化，汽油的生产和调和工艺面临着越来越多的挑战。汽油作为石油工业的重要产品，其调和和调度过程直接影响产品的质量和生产效率。汽油调和需要根据产品规格和性能要求，将多种组分按不同比例混合，以生产不同等级的汽油。在此过程中，必须满足多项性能指标，例如辛烷值（Octane Number, ON）、里德蒸气压（Reid Vapor Pressure, RVP）、铅含量、硫含量及闪点等。这不仅要求严格的质量控制，还需符合日益严苛的环保法规。 汽油调和和调度本质上是一个多目标优化问题。此类问题具有多个相互冲突的目标，例如提高产品质量、最大化生产效率、减少设备占用率、以及尽量降低生产成本。此外，这一问题还涉及复杂的约束条件和非线...

深入解析科研论文：MEMIA: Multilevel Ensemble Membership Inference Attack 科研背景介绍 随着数字技术的迅猛发展，人工智能（AI）和机器学习（ML）已经深入渗透到医疗、金融、零售、教育以及社交媒体等多个领域。然而，随着这些技术的广泛应用，隐私泄露的风险也愈发凸显。许多研究表明，机器学习模型容易受到对抗性攻击的威胁，其中一种重要的隐私攻击形式是会员推断攻击（Membership Inference Attack, MIA）。这种攻击的核心目的是通过分析目标模型的输出预测分布，推测某一特定数据样本是否被用于模型的训练。然而，目前已有的MIA方法面临诸多限制，尤其是在数据集类别较少或目标模型欠拟合的场景下，其攻击精度通常会显著下降。因此，如何提升...

使用残差密集网络 (RD-Net) 进行基于视神经头结构特征的青光眼预测 背景与研究目的 青光眼是全球范围内导致失明的主要原因之一，被称为“视力的无声窃贼”。其主要特征是视神经（Optic Nerve Head, ONH）的进行性损伤，可能在患者察觉到其视力受损之前已经造成不可逆转的视觉丧失。据统计，青光眼是继白内障之后的第二大致盲原因。早期对青光眼的筛查与准确诊断，对管理疾病进展及维持患者的视觉功能至关重要。 临床上，青光眼的诊断主要基于以下结构和功能性测试：眼内压（Intraocular Pressure, IOP）测量、视神经头的结构评估，以及视野检测。然而，视野检测通常需要昂贵的设备，难以普及到基层医疗机构。因此，通过分析视神经头的结构特征，例如杯盘比（Cup-to-Disc Rat...

基于策略共识的分布式确定性多智能体强化学习研究报告 强化学习（Reinforcement Learning, RL）近年来在诸多领域取得了显著突破，包括机器人学、智能电网和自动驾驶等。然而，在实际场景中，常常涉及到多智能体（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）的协作学习问题。这类问题的核心挑战在于设计高效的多智能体协作强化学习算法，尤其是在受制于通信能力限制或隐私保护的情况下。目前，多数的MARL算法依赖一种被广泛采用的集中化训练-分布式执行（Centralized Training with Decentralized Execution, CTDE）范式。该范式虽然可以有效解决环境的非平稳性问题，但由于其重通信和集中化处理的本质，使其在实际部...

脑启发的低能耗生成模型——Spiking Diffusion Models研究评述 背景概述 近年来，人工智能领域涌现出众多前沿技术，其中深度生成模型（Deep Generative Models, DGMs）通过生成图像、文本等数据表现出了卓越的能力。然而，这些生成模型通常依赖人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）作为骨干网络，其高度依赖算力和内存资源的特性使其在大规模应用中面临显著的能耗问题。同时，与人类大脑相比，ANNs的能耗效率远不及人类大脑的20瓦功率水平，这导致研究人员对更高能效的神经网络架构产生了兴趣。 与ANNs不同，脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）以大脑神经元的工作方式为启发，以事件驱动的方...

深入探讨基于精细线索和噪声不一致性的面部伪造检测 背景介绍 随着人工智能（AI）技术的快速发展，各种生成模型已实现了惊人的进步。这使得生成高逼真的“深度伪造（Deepfake）”面部图像变得越来越容易。这些高度逼真的面部伪造图像在娱乐、影视制作等领域具有合法用途，但也被滥用于恶意目的，如传播虚假信息、误导公众舆论，甚至威胁社会安全和国家安全。尤其是当主流媒体采用隐式压缩时，这些压缩过程往往会淡化伪造的痕迹，使得检测变得更加困难。因此，开发有效的面部伪造检测方法已成为多媒体信息安全领域的核心需求。 目前，大部分现有的伪造检测方法要么依赖空间域（spatial domain）特征，要么依赖频域（frequency domain）特征，却很少研究二者的相关性和互补性。另外，当图像质量较低或经过强压...