本研究提出IRASNet框架，通过杂波减少模块和对抗学习，解决合成数据领域转移问题，提高SAR数据识别性能。

通过弱对比学习，提出了一种名为批次实例判别和特征聚类（BIDFC）的新型框架，用于合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（ATR）技术中的高准确率目标识别。实验结果表明，仅使用3.13%的训练数据进行微调的方法实现了91.25%的分类准确度。验证了BIDFC在OpenSarShip数据库中的有效性，可推广到其他数据集。

自主水下航行器通过创新海底图像处理提高了准确率和效率，改变了数据获取方式。本文总结了AUV海底图像处理的最新进展，包括计算机、算法、传感器和相机等技术。了解最新的AUV处理海床照片的技术和工具，以及它们如何提高对海底的理解。

本文研究了基于深度神经网络的合成孔径雷达自动目标识别系统对对抗性攻击的脆弱性，并提出了一种无需直接访问受害者模型或测量数据的方法，通过合成数据生成对抗扰动并迁移到受害者模型上。该方法优于目前的最先进方法，并可提升计算机视觉和遥感应用中的各种攻击算法。

平均真实波动幅度（ATR）是一种衡量市场波动性的技术分析指标，使用14天的真实范围移动平均线。它可以显示投资的平均价格波动范围，但存在对时间框架的敏感性和难以区分真正的波动性和非波动性时期等缺点。