脑小血管病(small vessel disease,SVD)是一类以脑内小血管受损为主的临床影像综合征,可能会导致卒中、血管性认知障碍、神经心理疾病与其他功能障碍等。自2013年血管性神经病变的影像报告标准(standards for reporting vascular change...脑小血管病(small vessel disease,SVD)是一类以脑内小血管受损为主的临床影像综合征,可能会导致卒中、血管性认知障碍、神经心理疾病与其他功能障碍等。自2013年血管性神经病变的影像报告标准(standards for reporting vascular changes on neuroimaging,STRIVE)发布以来,SVD的神经影像学特征得到了初步的分类与标准化。然而,在临床实践与科学研究中,对SVD影像特征的认识和应用仍存在诸多不一致和不规范之处。随着对SVD病理生理机制的深入探索与影像技术的不断进步,新的SVD影像特征和定量标志物被相继发现,为SVD的诊断和评估提供了更为全面且精准的信息。在此基础上,STRIVE-2应运而生,以期能更全面地揭示SVD对脑功能与结构的影响。为了规范中国SVD的神经影像学评估和诊断,本共识将在STRIVE-2的基础上,结合中国具体国情,对SVD的神经影像学特征进行深入解读,旨在推动SVD影像学诊断术语的标准化,提高临床诊断的准确性,进一步促进相关领域的研究与进步。展开更多
随着云存储、人工智能等技术的发展,数据的价值已获得显著增长。但由于昂贵的通信代价和难以承受的数据泄露风险迫使各机构间产生了“数据孤岛”问题,大量数据无法发挥它的经济价值。虽然将区块链作为承载联邦学习的平台能够在一定程度...随着云存储、人工智能等技术的发展,数据的价值已获得显著增长。但由于昂贵的通信代价和难以承受的数据泄露风险迫使各机构间产生了“数据孤岛”问题,大量数据无法发挥它的经济价值。虽然将区块链作为承载联邦学习的平台能够在一定程度上解决该问题,但也带来了三个重要的缺陷:1)工作量证明(Proof of Work,POW)、权益证明(Proof of Stake,POS)等共识过程与联邦学习训练过程并无关联,共识将浪费大量算力和带宽;2)节点会因为利益的考量而拒绝或消极参与训练过程,甚至因竞争关系干扰训练过程;3)在公开的环境下,模型训练过程的数据难以溯源,也降低了攻击者的投毒成本。研究发现,不依靠工作量证明、权益证明等传统共识机制而将联邦学习与模型水印技术予以结合来构造全新的共识激励机制,能够很好地避免联邦学习在区块链平台上运用时所产生的算力浪费及奖励不均衡等情况。基于这种共识所设计的区块链系统不仅仍然满足不可篡改、去中心化、49%拜占庭容错等属性,还天然地拥有49%投毒攻击防御、数据非独立同分布(Not Identically and Independently Distributed,Non-IID)适应以及模型产权保护的能力。实验与论证结果都表明,本文所提出的方案非常适用于非信任的机构间利用大量本地数据进行商业联邦学习的场景,具有较高的实际价值。展开更多
区块链技术为刑罚变更执行数据的真实可信提供支撑,并实现各主体间的互信和高效协同.对权威证明共识算法(proof of authority, PoA)存在的制约因素进行分析并提出一种改进的动态加权权威证明算法(dynamic weighted proof of authority, ...区块链技术为刑罚变更执行数据的真实可信提供支撑,并实现各主体间的互信和高效协同.对权威证明共识算法(proof of authority, PoA)存在的制约因素进行分析并提出一种改进的动态加权权威证明算法(dynamic weighted proof of authority, DWPoA),进行刑罚变更执行提请共识.构建联盟链,基于Tangle结构提出一种链上共识算法,进行刑罚变更执行主体间的链上共识;基于(t,n)门限签名提出一种分布式预言机链下共识算法进行链上、链下共识,并对带宽占用率和共识时长进行仿真实验,分布式预言机链下共识算法更具优势.展开更多
文摘脑小血管病(small vessel disease,SVD)是一类以脑内小血管受损为主的临床影像综合征,可能会导致卒中、血管性认知障碍、神经心理疾病与其他功能障碍等。自2013年血管性神经病变的影像报告标准(standards for reporting vascular changes on neuroimaging,STRIVE)发布以来,SVD的神经影像学特征得到了初步的分类与标准化。然而,在临床实践与科学研究中,对SVD影像特征的认识和应用仍存在诸多不一致和不规范之处。随着对SVD病理生理机制的深入探索与影像技术的不断进步,新的SVD影像特征和定量标志物被相继发现,为SVD的诊断和评估提供了更为全面且精准的信息。在此基础上,STRIVE-2应运而生,以期能更全面地揭示SVD对脑功能与结构的影响。为了规范中国SVD的神经影像学评估和诊断,本共识将在STRIVE-2的基础上,结合中国具体国情,对SVD的神经影像学特征进行深入解读,旨在推动SVD影像学诊断术语的标准化,提高临床诊断的准确性,进一步促进相关领域的研究与进步。
文摘随着云存储、人工智能等技术的发展,数据的价值已获得显著增长。但由于昂贵的通信代价和难以承受的数据泄露风险迫使各机构间产生了“数据孤岛”问题,大量数据无法发挥它的经济价值。虽然将区块链作为承载联邦学习的平台能够在一定程度上解决该问题,但也带来了三个重要的缺陷:1)工作量证明(Proof of Work,POW)、权益证明(Proof of Stake,POS)等共识过程与联邦学习训练过程并无关联,共识将浪费大量算力和带宽;2)节点会因为利益的考量而拒绝或消极参与训练过程,甚至因竞争关系干扰训练过程;3)在公开的环境下,模型训练过程的数据难以溯源,也降低了攻击者的投毒成本。研究发现,不依靠工作量证明、权益证明等传统共识机制而将联邦学习与模型水印技术予以结合来构造全新的共识激励机制,能够很好地避免联邦学习在区块链平台上运用时所产生的算力浪费及奖励不均衡等情况。基于这种共识所设计的区块链系统不仅仍然满足不可篡改、去中心化、49%拜占庭容错等属性,还天然地拥有49%投毒攻击防御、数据非独立同分布(Not Identically and Independently Distributed,Non-IID)适应以及模型产权保护的能力。实验与论证结果都表明,本文所提出的方案非常适用于非信任的机构间利用大量本地数据进行商业联邦学习的场景,具有较高的实际价值。
文摘区块链技术为刑罚变更执行数据的真实可信提供支撑,并实现各主体间的互信和高效协同.对权威证明共识算法(proof of authority, PoA)存在的制约因素进行分析并提出一种改进的动态加权权威证明算法(dynamic weighted proof of authority, DWPoA),进行刑罚变更执行提请共识.构建联盟链,基于Tangle结构提出一种链上共识算法,进行刑罚变更执行主体间的链上共识;基于(t,n)门限签名提出一种分布式预言机链下共识算法进行链上、链下共识,并对带宽占用率和共识时长进行仿真实验,分布式预言机链下共识算法更具优势.