the limitations of deep learning in adversarial settings

深度学习在对抗性环境中的局限性包括以下几个方面：

1. 对抗性样本的生成：深度学习模型容易受到对抗性样本的攻击，这些样本是经过特定的修改，以欺骗模型的方式来误导其预测结果。这些攻击可能会导致模型的性能下降，甚至完全失效。

2. 对抗性样本的泛化：深度学习模型在训练时可能会过度拟合训练数据，导致其对新的对抗性样本的泛化能力较弱。这意味着即使模型在训练数据上表现良好，也可能无法在实际应用中有效地应对对抗性攻击。

3. 对抗性样本的检测：深度学习模型在对抗性样本的检测方面存在一定的局限性。由于对抗性样本的生成方式多种多样，模型可能无法准确地检测出所有的对抗性样本。

4. 对抗性攻击的防御：深度学习模型在对抗性攻击的防御方面也存在一定的局限性。虽然有一些防御方法可以减轻对抗性攻击的影响，但是这些方法并不能完全消除对抗性攻击的影响。

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Discuss the advantages and limitations of sequential programming with your teammates

我认为顺序编程的优点是它可以很容易地完成复杂的任务，而且可以让程序员更容易理解。但是，顺序编程也有一些局限性，比如它不能处理多任务，而且可能会拖慢程序的执行速度。因此，我建议我们在和团队成员讨论顺序编程的优点和缺点时，要考虑到这些局限性。

In conclusion, we have proposed a six-deep-feature radiomics signature that have the potential to be an imag- ing biomarker for prediction of the OS in patients with GBM. It was demonstrated that the deep learning method can be incorporated into the state-of-the-art radiomics model to achieve a better performance. The proposed signature predicted the OS in GBM patients with better performance compared with conventional factors such as age and KPS. A nomogram was proposed for prediction of the probability of survival. Despite the limitations, the proposed radiomics model has the potential to facilitate the preoperative care of patients with GBM 解释

这段话总结了该研究的主要发现和贡献。研究提出了一个由六个深度特征组成的放射组学标记，具有成为GBM患者OS预测的成像生物标志物的潜力。研究表明，深度学习方法可以融入最新的放射组学模型，以实现更好的性能。与年龄和KPS等传统因素相比，所提出的标记对GBM患者的OS预测具有更好的性能。研究提出了一个预测生存概率的数学模型。尽管存在一些限制，但所提出的放射组学模型有望促进GBM患者的术前护理。诺模图也被提出用于预测生存概率。总之，该研究的结果表明，放射组学和深度学习方法可以被用于开发一种非侵入性的成像生物标志物，来预测GBM患者的生存期，并可能有助于为这些患者提供更好的治疗和护理。