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192.
193.
194.
本文对啤酒酿造过程中如何提高α-氨基氮含量进行了探讨,主要讨论了制麦过程和糖化过程中α-氨基氮含量的控制措施.结果表明,只要采取合理可行的措施,就能有效地提α-氨基氮含量,加速双乙酰还原,缩短发酵周期,从而达到保证啤酒风味稳定的目的. 相似文献
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联邦学习在保证各分布式客户端训练数据不出本地的情况下,由中心服务器收集梯度协同训练全局网络模型,具有良好的性能与隐私保护优势。但研究表明,联邦学习存在梯度传递引起的数据隐私泄漏问题。针对现有安全联邦学习算法存在的模型学习效果差、计算开销大和防御攻击种类单一等问题,提出了一种抗推理攻击的隐私增强联邦学习算法。首先,构建了逆推得到的训练数据与训练数据距离最大化的优化问题,基于拟牛顿法求解该优化问题,获得具有抗推理攻击能力的新特征。其次,利用新特征生成梯度实现梯度重构,基于重构后的梯度更新网络模型参数,可提升网络模型的隐私保护能力。最后,仿真结果表明所提算法能够同时抵御两类推理攻击,并且相较于其他安全方案,所提算法在保护效果与收敛速度上更具优势。 相似文献
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张海曼唐颖苏健科叶嘉茵梁展鹏陈肖跳黄缅贵 《现代装饰》2023,(2):150-157
“料理是生活的艺术,而空间承载着生活”在百川日料的设计中,设计师以消费者的视角对项目重新审视,意在将艺术与料理融入设计中,进行一次独特的文化融合。设计师从日式传统文化提炼出两种最具代表性的形象,进行演变、重组,结合中式水墨的基调,打造兼具艺术感官、互动交流、自然体验的多元空间,引领食客步入日本的街头。 相似文献
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现实中拍摄的字轮式水表图像的读数区域存在不同的位数和旋转角度的问题,这些问题对识别准确率造成很大的影响。针对这种情况,提出一种基于深度学习的水表读数检测与识别算法。该方法使用改进的圆盘检测算法来对水表圆盘进行检测;采用一种改进的多方向全卷积网络检测出水表的读数区域,同时提出一种图像旋转矫正算法,实现对水表读数区域的矫正与分割;对于读数识别,设计一种轻量级的神经网络,减少模型大小和加速训练过程的同时保持较高的识别精度。实验结果表明,该方法的圆盘检测率从93.97%提高到了96.38%,读数区域检测模型对不同类型的水表读数区域具有较好的检测效果,识别模型的大小从8.77 MB减少到7.32 MB,模型的训练和测试时间短,准确率达到96.44%。 相似文献
200.