Littérature scientifique sur le sujet « Adversarial Information Fusion »
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Articles de revues sur le sujet "Adversarial Information Fusion"
Kott, Alexander, Rajdeep Singh, William M. McEneaney et Wes Milks. « Hypothesis-driven information fusion in adversarial, deceptive environments ». Information Fusion 12, no 2 (avril 2011) : 131–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.inffus.2010.09.001.
Texte intégralWu, Zhaoli, Xuehan Wu, Yuancai Zhu, Jingxuan Zhai, Haibo Yang, Zhiwei Yang, Chao Wang et Jilong Sun. « Research on Multimodal Image Fusion Target Detection Algorithm Based on Generative Adversarial Network ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (24 janvier 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1740909.
Texte intégralYuan, C., C. Q. Sun, X. Y. Tang et R. F. Liu. « FLGC-Fusion GAN : An Enhanced Fusion GAN Model by Importing Fully Learnable Group Convolution ». Mathematical Problems in Engineering 2020 (22 octobre 2020) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6384831.
Texte intégralChen, Xiaoyu, Zhijie Teng, Yingqi Liu, Jun Lu, Lianfa Bai et Jing Han. « Infrared-Visible Image Fusion Based on Semantic Guidance and Visual Perception ». Entropy 24, no 10 (21 septembre 2022) : 1327. http://dx.doi.org/10.3390/e24101327.
Texte intégralJia Ruiming, 贾瑞明, 李彤 Li Tong, 刘圣杰 Liu Shengjie, 崔家礼 Cui Jiali et 袁飞 Yuan Fei. « Infrared Simulation Based on Cascade Multi-Scale Information Fusion Adversarial Network ». Acta Optica Sinica 40, no 18 (2020) : 1810001. http://dx.doi.org/10.3788/aos202040.1810001.
Texte intégralSong, Xuhui, Hongtao Yu, Shaomei Li et Huansha Wang. « Robust Chinese Named Entity Recognition Based on Fusion Graph Embedding ». Electronics 12, no 3 (22 janvier 2023) : 569. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12030569.
Texte intégralXu, Dongdong, Yongcheng Wang, Shuyan Xu, Kaiguang Zhu, Ning Zhang et Xin Zhang. « Infrared and Visible Image Fusion with a Generative Adversarial Network and a Residual Network ». Applied Sciences 10, no 2 (11 janvier 2020) : 554. http://dx.doi.org/10.3390/app10020554.
Texte intégralTang, Wei, Yu Liu, Chao Zhang, Juan Cheng, Hu Peng et Xun Chen. « Green Fluorescent Protein and Phase-Contrast Image Fusion via Generative Adversarial Networks ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2019 (4 décembre 2019) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/5450373.
Texte intégralHe, Gang, Jiaping Zhong, Jie Lei, Yunsong Li et Weiying Xie. « Hyperspectral Pansharpening Based on Spectral Constrained Adversarial Autoencoder ». Remote Sensing 11, no 22 (18 novembre 2019) : 2691. http://dx.doi.org/10.3390/rs11222691.
Texte intégralZhou-xiang Jin, Zhou-xiang Jin, et Hao Qin Zhou-xiang Jin. « Generative Adversarial Network Based on Multi-feature Fusion Strategy for Motion Image Deblurring ». 電腦學刊 33, no 1 (février 2022) : 031–41. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022023301004.
Texte intégralThèses sur le sujet "Adversarial Information Fusion"
KALLAS, KASSEM. « A Game-Theoretic Approach for Adversarial Information Fusion in Distributed Sensor Networks ». Doctoral thesis, Università di Siena, 2017. http://hdl.handle.net/11365/1005735.
Texte intégralBittner, Ksenia. « Building Information Extraction and Refinement from VHR Satellite Imagery using Deep Learning Techniques ». Doctoral thesis, 2020. https://repositorium.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-202003262703.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Adversarial Information Fusion"
Abrardo, Andrea, Mauro Barni, Kassem Kallas et Benedetta Tondi. « Adversarial Decision Fusion : A Heuristic Approach ». Dans Information Fusion in Distributed Sensor Networks with Byzantines, 45–55. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-32-9001-3_4.
Texte intégralNarute, Bharati, et Prashant Bartakke. « Brain MRI and CT Image Fusion Using Generative Adversarial Network ». Dans Communications in Computer and Information Science, 97–109. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-11349-9_9.
Texte intégralWang, Huiying, Huixin Shen, Boyang Zhang, Yu Wen et Dan Meng. « Generating Adversarial Point Clouds on Multi-modal Fusion Based 3D Object Detection Model ». Dans Information and Communications Security, 187–203. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-86890-1_11.
Texte intégralYang, Dongxu, Yongbin Zheng, Peng Sun, Wanying Xu et Di Zhu. « A Generative Adversarial Network for Image Fusion via Preserving Texture Information ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 4795–803. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-6613-2_465.
Texte intégralBallora, Mark, Nicklaus A. Giacobe, Michael McNeese et David L. Hall. « Information Data Fusion and Computer Network Defense ». Dans Situational Awareness in Computer Network Defense, 141–64. IGI Global, 2012. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-0104-8.ch009.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Adversarial Information Fusion"
Weerakoon, Dulanga, Kasthuri Jayarajah, Randy Tandriansyah et Archan Misra. « Resilient Collaborative Intelligence for Adversarial IoT Environments ». Dans 2019 22th International Conference on Information Fusion (FUSION). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.23919/fusion43075.2019.9011397.
Texte intégralBostrom-Rost, Per, Daniel Axehill et Gustaf Hendeby. « Informative Path Planning in the Presence of Adversarial Observers ». Dans 2019 22th International Conference on Information Fusion (FUSION). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.23919/fusion43075.2019.9011193.
Texte intégralVyavahare, Pooja, Lili Su et Nitin H. Vaidya. « Distributed Learning over Time-Varying Graphs with Adversarial Agents ». Dans 2019 22th International Conference on Information Fusion (FUSION). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.23919/fusion43075.2019.9011353.
Texte intégralTomsett, Richard, Amy Widdicombe, Tianwei Xing, Supriyo Chakraborty, Simon Julier, Prudhvi Gurram, Raghuveer Rao et Mani Srivastava. « Why the Failure ? How Adversarial Examples Can Provide Insights for Interpretable Machine Learning ». Dans 2018 International Conference on Information Fusion (FUSION). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.23919/icif.2018.8455710.
Texte intégralKodipaka, Surya, Ajaya Dahal, Logan Smith, Nicholas Smith, Bo Tang, John E. Ball et Maxwell Young. « Adversarial indoor signal detection ». Dans Signal Processing, Sensor/Information Fusion, and Target Recognition XXX, sous la direction de Lynne L. Grewe, Erik P. Blasch et Ivan Kadar. SPIE, 2021. http://dx.doi.org/10.1117/12.2587525.
Texte intégralGovaers, Felix, et Paul Baggenstoss. « On a Detection Method of Adversarial Samples for Deep Neural Networks ». Dans 2021 IEEE 24th International Conference on Information Fusion (FUSION). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.23919/fusion49465.2021.9627060.
Texte intégralCaballero, William, Mark A. Friend et Erik Blasch. « Adversarial machine learning and adversarial risk analysis in multi-source command and control ». Dans Signal Processing, Sensor/Information Fusion, and Target Recognition XXX, sous la direction de Lynne L. Grewe, Erik P. Blasch et Ivan Kadar. SPIE, 2021. http://dx.doi.org/10.1117/12.2589027.
Texte intégralRanjit Ganta, Srivatsava, et Raj Acharya. « On breaching enterprise data privacy through adversarial information fusion ». Dans 2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineeing workshop (ICDE Workshop 2008). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icdew.2008.4498326.
Texte intégralArnold, G., A. M. Fullenkamp, A. Bornstein, F. Morelli, T. Brown, P. Iyer, J. Lavery et al. « Research directions in remote detection of covert tactical adversarial intent of individuals in asymmetric operations ». Dans 2010 13th International Conference on Information Fusion (FUSION 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icif.2010.5711892.
Texte intégralZhang, Chongyang, Yu Qi et Hiroyuki Kameda. « Multi-scale perturbation fusion adversarial attack on MTCNN face detection system ». Dans 2022 4th International Conference on Communications, Information System and Computer Engineering (CISCE). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/cisce55963.2022.9851024.
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