5G时代的到来使基于位置的服务（LBS）应用更加广泛，但用户在享受LBS带来的巨大便利时，也会面对由位置服务引发的诸多隐私泄露问题。为了加强匿名的安全性，提高数据效用，对抗拥有一定背景知识的攻击以及保护用户的敏感信息，研究者们提出了基于语义的位置隐私保护机制。首先，对位置隐私保护系统结构和传统的保护技术进行介绍；其次，分析了基于语义的隐私泄露和攻击方式，给出了结合语义的位置隐私保护需求，重点从单点位置隐私保护和轨迹隐私保护两个方面综述了基于语义的位置隐私保护研究中最新的关键技术和成果；最后，对未来技术发展趋势和下一步研究工作进行展望。
针对状态预测误差直接作为内在好奇心奖励，在状态新颖性与奖励相关度低的任务中强化学习智能体不能有效探索环境的问题，提出一种基于奖励预测误差的内在好奇心模块（RPE-ICM）。RPE-ICM利用奖励预测误差网络（RPE-Network）学习并修正状态预测误差奖励，并将奖励预测误差（RPE）模型的输出作为一种内在奖励信号去平衡探索过度与探索不足，使得智能体能够更有效地探索环境并利用奖励去学习技能，从而达到更好的学习效果。在不同的MuJoCo环境中使用RPE-ICM、内在好奇心模块（ICM）、随机蒸馏网络（RND）以及传统的深度确定性策略梯度（DDPG）算法进行对比实验。结果表明，相较于传统DDPG、ICM-DDPG以及RND-DDPG，基于RPE-ICM的DDPG算法的平均性能在Hopper环境中分别提高了13.85%、13.34%和20.80%。
为了生成新颖的艺术效果,提出了周期性动态图像模型,其每个像素都是一个时域周期函数。首先,提出了周期性动态图像的傅里叶表达,具体是将图像中每个像素对应的周期函数以一系列傅里叶系数来表达,并在实时运行中以傅里叶级数求和的结果作为每个像素的动态输出。其次,提出了三种渲染风格,使得图像的动态输出以不同的方式渲染显示。这三种渲染风格演示了三种应用,包括动态数字绘画、动态图像扭曲特效和动态对白气泡。最后,构建了原型绘画系统,并进行了有关艺术效果的心理评价实验,结果显示其生成的视觉效果新颖而多样化,且易于实现笔式交互编辑。这种图像模型可作为一种新型的艺术媒介。
针对实际杂波环境中多输入多输出(MIMO)雷达与目标间检测与隐身的博弈问题,提出一种新的两步注水算法。首先建立时空编码模型;然后基于互信息量准则,用注水法分配目标干扰功率,用通用注水法分配雷达信号功率;最终得到强弱杂波环境Stackelberg博弈中目标占优和雷达占优的优化方案。仿真结果表明,雷达信号功率分配和通用注水水位变化规律均受杂波影响,两优化方案的互信息量在强杂波环境降低约50%,干扰影响系数分别降低0.2和0.25,互信息量受干扰影响程度降低,证明了所提算法的有效性。
