![Sistema di rilevamento AIGC multimodale (Diagramma centrale), un diagramma di flusso orizzontale.
Può essere rappresentato come "Input → Segnali multipli → Decisione → Gestione":
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Sistema di rilevamento di sicurezza AIGC multimodale │
└──────────────────────────────────────────┘
[Contenuto in ingresso]
Testo / Immagine / Video / Audio
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Livello di rilevamento di segnali multipli (Nucleo) │
└─────────────────────────────── ───┘
① Segnale di origine
- Filigrana (Esplicita / Implicita)
- Metadati C2PA
- Impronta digitale dello strumento di generazione
② Segnale di contenuto
- Modello di rilevamento AI testuale
- Rilevamento generazione immagine/video
- Caratteristiche Deepfake (Volto, Dominio della frequenza)
③ Segnale comportamentale
- Generazione batch
- Frequenza di pubblicazione
- Somiglianza del contenuto
- Traiettoria del comportamento dell'agente
④ Segnale di contesto
- Eventi hotspot
- Figure sensibili
- Percorso di propagazione anomalo
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Fusione del rischio e decisione di classificazione │
└─────────────────────────────── ───┘
- Punteggio di fusione multi-segnale
- Livelli di rischio R1 ~ R5
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Strategie di governance e gestione │
└─────────────────────────────── ───┘
- Passa
- Etichettatura del rischio
- Declassamento / Limitazione del traffico
- Intercetta
- Revisione manuale](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FKcbDvMhcVkeNLyqeUPMgBUBpsfqZSdZc%2Fd57ce067-2bfa-4882-9f92-d11c76f68c6f%2F8230df52-4095-4ad2-8087-64a62c47413c.png&w=3840&q=75)
Descrizione del prompt
Sistema di rilevamento AIGC multimodale (Diagramma centrale), un diagramma di flusso orizzontale. Può essere rappresentato come "Input → Segnali multipli → Decisione → Gestione": ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Sistema di rilevamento di sicurezza AIGC multimodale │ └──────────────────────────────────────────┘ [Contenuto in ingresso] Testo / Immagine / Video / Audio ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Livello di rilevamento di segnali multipli (Nucleo) │ └─────────────────────────────── ───┘ ① Segnale di origine - Filigrana (Esplicita / Implicita) - Metadati C2PA - Impronta digitale dello strumento di generazione ② Segnale di contenuto - Modello di rilevamento AI testuale - Rilevamento generazione immagine/video - Caratteristiche Deepfake (Volto, Dominio della frequenza) ③ Segnale comportamentale - Generazione batch - Frequenza di pubblicazione - Somiglianza del contenuto - Traiettoria del comportamento dell'agente ④ Segnale di contesto - Eventi hotspot - Figure sensibili - Percorso di propagazione anomalo ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Fusione del rischio e decisione di classificazione │ └─────────────────────────────── ───┘ - Punteggio di fusione multi-segnale - Livelli di rischio R1 ~ R5 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Strategie di governance e gestione │ └─────────────────────────────── ───┘ - Passa - Etichettatura del rischio - Declassamento / Limitazione del traffico - Intercetta - Revisione manuale
![Illustrazione scientifica di:
```python
import os
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm
import joblib
import matplotlib.pyplot as plt
# =========================
# Configurazione
# =========================
class Config:
# ✅ Nuova versione: Excel dei punti di accumulo acqua (aggiunta pioggia cumulata)
points_xlsx = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\样本输出_final\积水点_整合_step3_研究区内_新增累计降雨_719-723.xlsx'
# Risultati della simulazione CA e dati geografici
ca_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\CA模拟结果'
geo_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\地理数据' # building_density.npy, DEM.npy, road_density.npy, Slope.npy, Landuse.npy
# Patch & Campionamento
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Soglia di profondità dell'acqua per campioni negativi: < 1cm
tile_size = 200 # Dimensione della tile per il campionamento spaziale uniforme dei campioni negativi (unità: cella della griglia)
# Tipi di codifica one-hot di Landuse (possono essere modificati in base ai dati effettivi)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Relativo all'addestramento
output_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\DBN训练输出_64patch_mu'
```](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FBFJVaELXylgOOK0WatKO6tw6EfizLTx7%2F8a5d501e-e43d-4dfe-b168-5609ff4c3ef1%2F03d366b1-042e-4669-8cfb-aa5952cc4cb1.png&w=3840&q=75)
