{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期部分”:[[2024,3,8]],“日期时间”:“2024-03-08T03:04:48Z”,“时间戳”:1709867088973},“出版商位置”:“查姆”,“参考计数”:21,“出版者”:“斯普林格国际出版公司”,“isbn-type”:[{“值”:“978303149023”,“类型”:”打印“},{“值”:“9783031149030”,“type”:“electronic”}],“license”:[{“start”:{“date parts”:[[2022,1,1]],“date time”:“2022-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1640995200000},“content version”:“tdm”,“delay in days”:0,“URL”:“https://\\www.springer.com\/tdm”},{“start”:{“date parts”:[[2022,1,1]],“date time”:“2022-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1640995200000},“content版本”:“vor”,“延迟天数”:0,“URL”:“https://www.springer.com\/tdm”},{“开始”:{“日期部分”:[[2022,1,1]],“日期-时间”:“2022-01-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1640995200000},“内容版本”:“tdm”,“延迟天数”:0,“URL”:“https://www.springer.com\/gp\/researchers\/text and data mining”},{“开始”:{“日期部分”:[[2022,1,1]],“日期-时间”:“2022-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1640995200000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\\/www.springernature.com//gp\/researters\/text-and-data-mining”}],“content-domain”:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},”short-container-title“:[],”published-print“:{”date-parts“:[2022]}”,“DOI”:“10.1007\/978-3-031-14903-0_45“,“类型”:“book-chapter”,“created”:{“date-parts”:[[2022,10,18]],“date-time”:“2022-10-18T23:03:00Z”,“timestamp”:1666134180000},“page”:“417-424”,“update-policy”:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy“,”source“:”Crossref“,“is-referenced-by-count”:1,“title”:[“用于\u00a0Building A\u的简单结构00a0稳健模型“],”前缀“:“10.1007”,“作者”:[{“给定”:“肖”,“家庭”:“谭”,“序列”:“第一个”,“从属关系”:[]},{“给出”:“镜泊”,“家族”:“高”,“顺序”:“附加”,“附属关系”:[]}、{“指定”:“若琳”,“家人”:“李”,“排序”:“额外”,“隶属关系”:“[]}],“成员”:“297”,“在线发布”:{“日期段”:[2022,10,19]},“reference”:[{“key”:“45_CR1”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“非结构化”:“Kuutti,S.,Bowden,R.,Jin,Y.,Barber,P.,Fallah,S.:深度学习应用于自动车辆控制的调查。IEEE Trans.Intell.Transp.Syst.20,712\u2013733(2020)”,“DOI”:“10.1109 \/TITS.2019.2962338”},{“key”:“45_CR2”,“非结构性”:“Lust,J.,Condurache,A.P.:深度神经网络泛化包络评估调查:预测不确定性、分布外和对抗性样本。arXiv:2008.09381(2021)”},{“关键”:“45_CR3”,“非结构化”:“Feinman,R.,Curtin,R.R.,Shintre,S.,Gardner,A.B.:从工件中检测对抗性样本”},{“key”:“45_CR4”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Qian,Z.,Huang,K.,Wang,Q.-F.,Zhang,X.-Y.:模式识别中稳健对抗训练的调查:基础、理论和方法。arXiv:2203.14046(2022)”,“doi”:“10.1016\/j.patcog.2022.108889”},{:“Scher,S.,Tr\u00fcgler,A.:对抗性攻击下机器学习模型的鲁棒性。arXiv:2204.1046(2022)”,“DOI”:“10.1016\/B978-0-12-824020-5.00013-2”},{“key”:“45_CR6”,“unstructured”:“Krizhevsky,A.:从微小图像中学习多层特征(2009)”}:“Bogunovic,I.,Scarlett,J.,Jegelka,S.,Cevher,V.:高斯过程的对抗稳健优化。arXiv:1810.10775(2018)”},{“key”:“45_CR8”,“unstructured”:“Goodfellow,I.J.,Shlens,J.和Szegedy,C.:解释和利用对抗性示例。arXiv:1412.6572:“Xuan,H.,Pless,R.:剖析梯度手术对不同损失函数的影响。arXiv:22011.11307(2022)”},{“key”:“45_CR10”,“unstructured”:“Kurakin,A.,Goodfellow,I.,Bengio,S.:物理世界中的对抗性示例。arXiv:1607.02533(2016)”}:“Moosavi-Dezfouli,S.-M.,Fawzi,A.,Frossard,P.:愚弄深层神经网络的简单而准确的方法。In:CVPR,DeepFool(2016)”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2016.282”},{“key”:“45_CR12”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Carlini,N.,Wagner,D.:评估神经网络的鲁棒性。IEEE(2017)”,《DOI》:“10.1109\/SP.2017.49”},{“key”:“45_CR13”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Li,Y.,Wang,N.,Liu,J.,Hou,X.:解密神经风格转移。In:IJCAI(2017)”,“doi”:“10.24963\/IJCAI.2017\/310”}:“Sau,B.B.,Balasubramanian,V.N.:深度模型压缩:从吵闹的教师中提取知识。arXiv:1610.09650(2016)”},{“key”:“45_CR15”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Sharir,O.,Shashua,A.,Carleo,G.:神经张量收缩和深度神经量子态的表达能力。arXiv:2103.10293(2021)”,“doi”:“10.1103\/PhysRevB.106.205136”},{“key”:“45_CR16”,“unstructured”:“Zhang,H.,Chen,H.、Song,Z.、Boning,D.、Dhillon,I.S.、Hsieh,C.-J.:对抗训练和盲点攻击的局限性。In:ICLR(2019)”}:“Ye,J.,Batra,D.,Wijmans,E.,Das,A.:辅助任务加速学习PointGoal导航。In:CoRL(2020)”},{“key”:“45_CR18”,“unstructured”:“Vaswani,A.,et al.:注意就是你所需要的。arXiv:1706.03762(2017)”}.,{《key》:“45-CR19”,“非结构化”:“Dosovitskiy,A.,et al.:图像值16\u00a0$$\\乘以$$\u00a 016单词:用于规模图像识别的变形金刚。In:ICLR(2021)”},{“key”:“45_CR20”,“unstructured”:“Dumoulin,V.,Visin,F.:用于深度学习的卷积算法指南。arXiv:1603.07285(2016)“},}”key“:”45_CR21“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructure“:“He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,Sun,J.:图像识别的深度剩余学习。arXiv:1512.03385(2015)”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2016.90”}],“container-title”:[“IFIP Advances in Information and Communication Technology”,“Intelligence Science IV”],“original-title“:[],“link”:[{“URL”:“https:\/\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/978-3-031-14903-0_45”,“content-type”:“未指定”,“内容-版本”:“vor”,“intended-application”:“相似性检查”}],“存放”:{“日期-部件”:[[2022,12,30]],“日期-时间”:“2022-12-30T07:10:15Z”,“时间戳”:1672384215000},“分数”:1,“资源”:{“主要”:{“URL”:“https:\/\/link.springer.com/10.1007\/978-3-031-14903-0_45”}},“副标题”:[],“短标题”:[],“发布”:{“日期-部件”:[[2022]]}“:[”1868-4238“,”1868-42.2X“],”ISSN-type“:[{”value“:”1868-428“,”type“:”print“},{“value”:“1868-422X”,“type”:”electronic“}],“subject”:[],“published”:{“date-parts”:[[2022]]},“assertion”:[{“value”:“2022年10月19日”,“order”:1,“name”:“first_online”,“label”:“first online”,,“label”:“conference acronym”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“label”:“Confection Information”}},{“value”:“国际情报科学会议”,“order”:2,“name”:“Conference_name”,“标签”:“会议名称”,“group”:{“name”:“ConfernceInfo”:“ConferenceInfo”,“label”:“Confection Information”}},{“value”:“China”,“order”:4,“name”:“Conference_country”,“标签”:“会议国家”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”},{“value”:“2022年10月28日”,“order”:7,“name”:“conference_start_date”,“label”:“会议开始日期”,“group”:“”,“order”:9,“name”:“conference_number”,“label”:“conference number”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,”label“:“Confection Information”}},{“value”:“icis2022”,“order:10,”name“:”conference_id“,”labele“:”ConferenceID“,”group“:2\/home\/“,”订单“:11,“name”:“conference_url”,“label”:“conference url”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”:“conference_management_system”,“label”:“会议管理系统”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“44”,“order”:4,“name”:“number_of_full_papers_accepted”,“label”:“接受的全文数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“5”,“order”:5,“name”:“number_of_short_papers_accepted”,“label”:“接受的短文数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“标签”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“52%-值由等式计算\”已接受的完整论文数\/已发送供审阅的提交数*100”,然后四舍五入为整数。“,”订单“:6,”名称“:”acceptance_rate_of_Full_Papers“,”标签“:”完整论文的接受率“,”组“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”同行审阅信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”3“,“order”:7,“name”:“average_number_of_reviews_per_paper”,“label”:“每篇论文的平均评论数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“标签”:“同行评论信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“5”,“orders”:8,“name”:“average_nument_of_papers_per_reviewer”,”label“:“每位审阅者的平均论文数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}}}]}}