面向轨道缺陷检测的联邦学习轻量化模型训练技术研究

轨道缺陷检测对列车的安全运行意义重大,传统依赖专业人员现场人工识别的方法存在效率低下、人力成本较高等诸多问题。但传统集中式训练方法要求共享参与方的私有数据,又带来隐私泄露、流量通信压力等问题,因此基于深度学习的检测方法应运而生。近年来提出的联邦学习方法是一种分布式机器学习训练策略,通过聚合多个联邦成员本地训练的参数更新,无需共享私有数据,即可有效建立全局模型。然而,在铁路等工业场景中使用的物联网边缘设备,其计算和网络资源难以承受复杂深度模型带来的计算和通信开销。因此,提出一种轻量级边缘联邦学习算法,通过对网络模型进行通道剪枝与权值量化,降低计算、存储和通信开销,加速边缘设备上进行的联邦学习过程,最终得到精度损失在一定的可接受范围内的全局模型。通过构建轨道缺陷检测数据集,并选取ResNet-18作为目标模型,进行实验验证。结果表明,与不进行剪枝量化的原始联邦学习模型效果相比,在数据集所包含的各类缺陷上达到最高93.49%的平均鉴别准确率,同时模型大小可压缩至10.75倍,全局加速2.33倍,验证了本方法的有效性。

自媒体时代辅导员与大学生理想信念培育的研究

大学生思想政治教育工作中的一项核心内容便是对其的理想信念培育,其是高校人才培养目标和具体途径的核心内容,大学生理想信念的培育成效对中国特色社会主义现代化建设和中华民族伟大复兴会产生决定性影响。自媒体时代的到来对当代大学生的学习和生活有着深远影响,自媒体文化中渗透着多元价值观念,对高校传统人才培育模式产生巨大冲击,辅导员是大学生理想信念培育的一线实施者,自媒体时代辅导员应勇于担当并理清自身责任,完善大学生理想信念教育的内容体系,创新其方式方法,从而提升大学生理想信念培育的实效性。

试论金融投资的风险及其控制策略

金融投资是投资企业运营发展中的主要经济活动,但是投资必然会伴随着一定的风险。为此,论文首先分析了金融投资风险类型,其次分析了金融投资风险特点,最后分析了金融投资风险控制策略,旨在为金融投资风险控制提供参考思路,以此合理转移和降低金融投资风险,进而规避投资企业运行风险,为企业运营效益的稳定提高奠定基础。

高职院校学生公寓吸烟现状及禁烟对策探索

吸烟有害身心健康且容易引发火灾,加之学生宿舍空间普遍较小且房屋相连,学生公寓内的吸烟问题一直是各学校学生管理工作的重中之重。而高职学生较普通本科院校学生在生活习惯、自制力、认知水平等方面的差距,使他们更易有吸烟习惯。本文对高职院校学生宿舍吸烟的原因及危害进行了阐述,并探索了高职院校学生宿舍禁烟的措施。