基于差分隐私与模型聚类的安全联邦学习方案

联邦学习中的模型安全以及客户隐私是亟待解决的重要挑战。为了同时应对这2大挑战,提出了一项基于差分隐私与模型聚类的联邦学习方案,该方案兼顾模型安全与隐私保护。通过在客户更新中引入局部差分隐私扰乱客户上传的参数以保护客户的隐私数据。为保证对加噪模型更新的精准聚类,首次定义余弦梯度作为聚类指标,并根据聚类结果精准定位恶意模型。最后引入全局差分隐私以抵御潜在的后门攻击。通过理论分析得到全局噪声的噪声边界,并证明了本方案引入的噪声总量低于经典模型安全方案所引入的噪声总量。实验结果表明,本方案能够达成在精度、鲁棒以及隐私3方面的预期目标。

兼顾通信效率与效用的自适应高斯差分隐私个性化联邦学习

近年来,由于联邦学习中的通信参数(或梯度)会给参与方本地敏感数据带来重大的隐私泄露风险,联邦学习隐私保护引起了广泛的关注.然而,梯度交换频繁、数据分布异构、参与方本地硬件资源受限等一系列不可避免的因素给联邦学习隐私保护增加了挑战难度.为了以一种统一的方式同时有效地解决数据隐私、模型效用、通信效率以及参与方数据非独立同分布等四个方面的问题,本文提出了一种新的兼顾通信效率与效用的自适应高斯差分隐私个性化联邦学习(Communication-efficient and Utility-aware Adaptive Gaussian Differential Privacy for Personalized Federated Learning,CUAG-PFL)方法.具体而言,本文提出一种动态层级压缩模型梯度的方案先为通信模型梯度每一层动态生成特定的压缩率,再根据压缩率构造对应的确定性二进制测量矩阵去除梯度冗余信息.随后,通过同时优化裁剪阈值、敏感度和噪声尺度等隐私相关参数来对压缩的模型梯度执行自适应高斯差分隐私操作.此外,本文对CUAG-PFL进行了严格的隐私分析.为了验证CUAG-PFL在隐私、效用、通信效率以及个性化四个方面的优势,本文在CIFAR-10和CIFAR-100两个真实联邦数据集上进行了大量实验模拟、对比和分析,结果表明CUAG-PFL能够提高参与方本地数据隐私性、通信效率和模型效用,同时解决了数据非独立同分布的问题.特别地,即使在隐私预算仅为0.92且上行通信量减少68.6%时,CUAG-PFL因隐私保护和梯度压缩所引起的模型效用损失仅为1.66%.

一种基于认证文件的双方验证模型水印方案

随着边缘计算框架和联邦学习协议的结合,越来越多的深度学习模型版权保护工作被提出,但仅从发送方角度进行所有权验证,无法为接收方提供帮助。大量研究指出,在端-边-云联邦学习系统中,存在恶意用户试图无贡献获取公共模型,甚至向公共模型投毒,为此,有必要给接收方提供模型所有权验证方案。该研究在现有神经网络水印方案的基础上,提出了一种基于认证文件的双方验证模型水印方案,添加了认证文件生成步骤,并以模型结构调整实现双方对模型的所有权验证。通过实验验证了所提方案的可行性、鲁棒性以及获得的水印嵌入速度提升。

基于数据驱动的范数最优迭代学习控制

在系统模型确定的前提下,传统的范数最优迭代学习控制(NOILC)可以有效提高伺服系统的跟踪精度。但是在实际控制过程中,系统模型参数往往是变化的,从而导致控制器性能的下降。为此,提出了一种基于数据驱动的范数最优迭代学习控制方法。以系统的输入输出为依据,建立系统估计模型的代价函数,对代价函数进行偏微分处理,得到一种基于数据驱动的非参数模型辨识方法,最后将此模型辨识方法和NOILC相结合。实验结果表明:针对时变系统,此控制方法的跟踪误差为NOILC(Norm optimal iterative learning control,NOILC)的57.1%,并且相比NOILC提前5次收敛。因此,提出的方法能有效改善时变系统的跟踪性能。

政府主导下农业供应链金融中补贴与担保机制研究

农户融资难、融资贵问题制约着我国农业的发展,为引导农业的可持续发展政府采取了各种措施,典型的有贷款利息补贴与政策性担保机制。本文建立了由农户、公司、银行和政府组成的供应链模型,探究了政府补贴与政策性担保对农业供应链运营的影响及其差异。研究表明,在政府补贴情景下,当随机产出因子较高和贷款利率较低时,贷款利息补贴率越高,农户、公司、银行的利润以及社会福利越高.在政策性担保情景下,担保费率的降低对农户和社会的发展都有利。政府补贴降低了农户的融资成本,但其最大受益者是银行;而政策性担保则真正作用在农户和企业,通过降低银行贷款风险促使银行降低贷款利率,实现了农户的融资成本降低,提升了农户和公司的利润并增加社会总福利。

杆体锥体分离概念及特征

弓形虫脉络膜视网膜炎患者中存在的外层视网膜光感受器分离首次以杆体锥体分离(BALAD)来命名,表现为光学相关断层扫描(OCT)上光感受器内节在肌样体水平上分离,形成独特的视网膜囊腔。随后许多研究相继报道了不同疾病中存在的BALAD。外层视网膜中,光感受器内节的肌样体区结构相对薄弱,当促进光感受器外节附着在视网膜色素上皮(RPE)上的外向力超过光感受器内节肌样体的抗拉伸强度时,肌样体带分裂,形成BALAD。BALAD具有其独特的多模态影像特征,识别BALAD可以为临床诊断、鉴别以及治疗眼部疾病提供新的思路。本文就BALAD命名的发展过程、解剖结构特征、病理生理机制、多模态影像特征等方面进行综述。

全媒体时代档案文化传播力提升路径研究

全媒体时代,为了深入挖掘、活跃和传播档案文化,以实现其文化育人的目的,需要加深对档案文化资源的开发与利用,提升其传播力、影响力和价值。实现这一目标需要紧跟时代发展步伐,更新知识和观念,运用创新的思维方式和方法,探索档案文化传播的新途径和方法,发挥档案文化资源的价值与作用。只有通过不断努力和创新,才能真正实现档案文化的繁荣与发展。

动作观察疗法在脑梗死患者康复治疗中的效果及对运动功能的影响

探究脑梗死患者康复治疗中动作观察疗法的应用效果及对其运动功能的影响。方法 本次研究使用的样本全部由山西省运城市中心医院提供,共计96例患者,均处于脑梗死恢复期,予以康复治疗的时间为2022年12月~2023年12月。随机分成2组进行对比,48例/组。对照组予以常规康复治疗;观察组则联用动作观察疗法。比较两组的治疗效果。结果 (1)观察组有效率100.00%,较对照组高(X2=4.1739;P<0.05)。(2)观察组头晕头痛改善时间(90.04±10.18)d、肢体麻木改善时间(113.44±16.33)d、口歪眼斜改善时间(112.16±15.37)d短于对照组(T=9.0394;T=7.1338;T=5.9115;P<0.05)。(3)运动诱发电位(MEP)中:观察组治疗后MEP潜伏期(20.32±1.23)ms、中枢运动传导时间(9.16±1.06)ms较对照组低,MEP波幅(1.49±0.30)mV较对照组高(T=5.7893;T=8.4757;T=5.0746;P<0.05)。(4)运动功能中:观察组治疗后Fugl-Meyer上肢得分(45.33±5.17)分、Fugl-Meyer下肢得分(30.55±3.82)分、WMFT得分(60.14±7.26)分高于对照组(T=10.6319;T=7.2669;T=5.5396;P<0.05)。结论 脑梗死康复治疗中,动作观察疗法应用效果显著,可提升患者运动功能,改善MEP,促进康复,值得推广。

基于核心素养培育要求的中职音乐 “新常态”课堂教学改革探究

音乐核心素养涵盖审美感知、艺术表现与文化理解三个方面,在建设新型常态课堂时,如何围绕核心素养展开教学,是一个值得教师深入研究的问题。本文从培养学生音乐需要的课前预习、巧用指向内生的课堂教学方法、设计探究合作的音乐实践活动三个方面,阐述了如何在音乐课堂中守正创新,发展学生的音乐核心素养,培养出更多具有音乐素养的人才。通过这些方法的应用,相信学生的音乐核心素养能够得到全面提升与发展,对其未来发展大有助益。

新型双胍衍生物1-正戊基-5-(4-三氟甲氧基苯基)双胍联合奥希替尼抑制膀胱癌细胞增殖

目的探讨新型双胍衍生物1-正戊基-5-(4-三氟甲氧基苯基)双胍(5C)、奥希替尼单用及联用对膀胱癌的抑制作用及机制。方法采用MTT实验、细胞克隆实验检测5C、奥希替尼单用及联用对膀胱癌细胞增殖、集落形成的影响。采用Western blotting检测5C联合奥希替尼对表皮生长因子受体(EGFR)及其下游信号通路的影响。结果5C、奥希替尼单用均可显著抑制膀胱癌细胞增殖和集落形成,且二者联用能更好地抑制膀胱癌细胞的增殖与集落形成能力。机制研究表明,5C与奥希替尼联用能显著抑制EGFR及其下游信号通路Akt/Erk的磷酸化。结论5C联合奥希替尼可通过下调EGFR及其下游信号通路抑制膀胱癌细胞生长。

具有避障功能的多智能体系统编队控制

针对二维平面内多个匿名智能体,研究了多智能体系统的编队避障控制问题。目标是使得在平面内随机分布的匿名智能体在规定时间内完成避障渐进收敛到达目标圆上,然后根据编队控制律在圆上完成指定队形。基于人工势场法实现规避障碍物的功能,通过增加随机扰动解决了智能体处于局部最小值区域无法移动的问题。引入李雅普诺夫函数并通过定理证明了所设计控制律的稳定性。最后,通过模拟仿真证明了避障功能的有效性以及控制律的准确性。

不同直径及黑曲霉对柚果总黄酮、柚皮苷、橙皮苷和野漆树苷含量的影响

研究不同直径大小柚果中总黄酮、总酚、柚皮苷、橙皮苷和野漆树苷含量的变化及黑曲霉对柚果黄酮类成分的影响.无菌柚果接入黑曲霉,恒温恒湿培养下于不同时间点进行取样.采用紫外分光光度法和高效液相色谱法分别测定不同直径大小柚果及黑曲霉发酵后柚果中总黄酮、柚皮苷、橙皮苷和野漆树苷的含量.不同直径大小各柚果总黄酮、总酚和柚皮苷的含量随柚果直径的增大而下降.黑曲霉反接后,发酵组总黄酮、柚皮苷和野漆树苷含量呈下降趋势,橙皮苷含量先增后减,在发酵第36 h达到最高.柚果直径、黑曲霉发酵均对柚果总黄酮、柚皮苷、橙皮苷和野漆树苷有影响,为柚果合理利用提供参考价值.

基于成果导向教育理念的情景模拟工作坊在外科护生实习教学中的应用

目的探讨基于成果导向教育(OBE)理念的情景模拟工作坊在外科护生实习教学中的应用效果。方法对照组采用传统教学模式,实验组采用基于OBE理念的情景模拟工作坊教学模式。比较两组护生实习前后评判性思维能力、教学满意度、理论和操作考核成绩。结果实验组评判性思维能力、教学满意度、理论和操作考核成绩均高于对照组。结论基于OBE理念的情景模拟工作坊不仅能提高护生业务水平,还能提高护生评判性思维能力和教学满意度,教学效果显著优于传统教学模式,值得推广。

中草药黄嘌呤氧化酶抑制剂的筛选与作用机制研究

研究8种梅州客家地区常用中草药水提物对黄嘌呤氧化酶活性的抑制作用.研究测定了中草药提取物中的黄酮含量,抗氧化活性,黄嘌呤氧化酶抑制率,并对抑酶效果最好的鸡骨草进行网络药理学分析.结果表明,8种中草药水提物对黄嘌呤氧化酶具有不同程度的抑制作用,其中鸡骨草抑制效果最好,在药物浓度400μg/mL时对酶的抑制率达到46.65%,IC50为201.2μg/mL.其可能通过β-sitosterol、Sophoradiol、Abrisapogenol G、Stigmasterol和Taraxasterol 5种主要成分影响ESR1、PTGS2、RXRA、CYP27B1和AR等靶点,调控pathways in cancer、small cell lung cancer、Lipid and atherosclerosis、Estrogen signaling pathway、Thyroid hormone signaling pathway等通路发挥痛风的治疗作用.研究为客家常用中草药药效物质基础的进一步研究及其降尿酸应用提供参考,并为其治疗痛风的相关作用机制提供理论基础.

镧对香稻糙米香气的影响及其机理研究

以香稻品种桂香占、品14和品15为材料,采用盆栽试验,研究了基施氯化镧100 mg.kg-1土壤处理对水稻糙米香气含量、籽粒脯氨酸含量及其脯氨酸氧化酶活性的影响。试验结果表明,氯化镧处理显著提高3个香稻品种糙米的香气含量和籽粒脯氨酸氧化酶的活性,而降低3个香稻品种籽粒脯氨酸含量;氯化镧处理提高品14和品15的剑叶脯氨酸含量而降低桂香占剑叶的脯氨酸含量。

不同镧肥施用量对香稻产量及糙米香气含量的影响

以常规香稻品种桂香占为材料,采用盆栽试验,研究了不同镧肥施用量对香稻产量及糙米香气含量的影响.结果表明,基施LaCl380、100 mg.kg-1处理能够提高香稻的有效穗数和结实率,从而提高其实际产量;LaCl3亦能提高香稻糙米的香气含量,其中以基施LaCl3180 mg.kg-1的糙米香气含量最高,基施LaCl3100 mg.kg-1糙米香气含量次高;协同提高香稻产量和香气含量的最佳LaCl3基肥施用量为100 mg.kg-1.

一种双种群遗传粒子群算法及在SMB优化中的应用

针对遗传算法和粒子群算法本身固有的局限,提出了基于Pareto非劣解集的多目标双种群遗传粒子群算法。设置两个独立种群分别进行寻优,每隔一定代数,按一定比例选取精英个体在两个种群间进行迁徙,接着继续在各自种群中寻优,最终两种群都将收敛于Pareto最优前端。通过两个测试函数和在模拟移动床(SMB)上的操作条件优化仿真试验验证,双种群遗传粒子群算法较单一种群的遗传算法或粒子群算法能在较少的进化代数上收敛,解集具有更好的分布性和多样性;并能有效地对模拟移动床操作条件进行优化。

实域粗糙集理论及属性约简

本文引入属性和属性子集广义重要度的概念以及空间中的广义近邻关系,提出广义近邻关系下的实域粗糙集扩展模型．在实域粗糙集理论中,利用广义近邻关系在全局中划分相容模块,构成集合的下、上近似,避免了Pawlak粗糙集必须量化数据的麻烦．另外,本文给出了实域粗糙集的属性约简定义和一种贪心算法,分析了约简属性集合的质量．最后,通过实例验证了本文理论和方法的正确性和有效性．

面向云计算安全应用的密文图像可逆信息隐藏算法

针对目前密文图像可逆信息隐藏算法容量较小的缺点,通过引入云计算服务,基于矩阵的奇异值分解,提出了一种面向云计算安全应用的密文图像可逆信息隐藏算法。该算法利用云端强大的计算和存储能力,对密文图像的某些比特平面(LSB-planes)进行奇异值分解,并存储产生的恢复字典,然后将信息直接嵌入奇异值矩阵中。实验结果表明,该算法在保证图像隐私安全和图像失真度很低的前提下,在嵌入容量上有明显提高,提取信息后图像能够完全恢复,并且信息提取与图像恢复可分离。与其他算法相比,该算法具有更高的嵌入容量。