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针对从预先定义的概念层次生成模糊本体这一非常困难的问题，提出利用模糊概念模型来构建模糊本体．基于模糊集理论，对UML概念模型及OWL DL本体进行了模糊扩展，从二者的逻辑基础说
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随着人工智能技术的不断发展,深度学习在金融、医疗、安全以及军事等领域有着广泛应用。特别是在安全相关应用领域中,深度学习对包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别及语音识别等在内的生物特征识别系统在效率和性能上具有明显优势。然而,面向深度学习模型的攻击也屡见不鲜,可在很多情况下使得深度学习模型失效,从而引起经济和安全上的损失隐患。因此,深度学习模型本身的安全性也正受到越来越多的关注。为了提升深度学习模型的安
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