【摘 要】
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几何深度学习模型在三维形状检索任务中已经应用成功， 其安全评估工作也引起研究者的关注。本文为三维形状检索评估提出一种基于多视图通用扰动攻击（简称为MvUPA）的对抗攻击方法， 具有高成功率的攻击效果。具体地， 首先设计多视角深度全景图检索模型， 训练适用于视图类三维形状检索的高效嵌入向量; 其次， 为三维形状检索提出有益于通用扰动更新的损失函数方案和攻击机制。该损失函数方案同时融合了三元损失和标签
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几何深度学习模型在三维形状检索任务中已经应用成功， 其安全评估工作也引起研究者的关注。本文为三维形状检索评估提出一种基于多视图通用扰动攻击（简称为MvUPA）的对抗攻击方法， 具有高成功率的攻击效果。具体地， 首先设计多视角深度全景图检索模型， 训练适用于视图类三维形状检索的高效嵌入向量; 其次， 为三维形状检索提出有益于通用扰动更新的损失函数方案和攻击机制。该损失函数方案同时融合了三元损失和标签损失， 提升了对相近拓扑异类样本和差异拓扑同类样本的对抗扰动生成。通过实验， 验证了MvUPA在多个视图
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地表反照率（a_c）是计算辐射收支分配的重要参数，其精度对实现大尺度地表蒸散发（ET）的准确模拟有重要意义，在ET模拟中常用线性插值法来获取时间连续的a_c数据，但其a_c重建过程的机理性不足。本研究利用时域重建方法获取a_c的逐日数据，利用Penman-Monteith-Leuning(PML)模型对海河流域ET进行了模拟，并与传统的基于线性插值计算a_c的方法进行对比，分析了不同a_c输入对E
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