面向征信数据安全共享的SVM训练机制

在征信行业中,征信数据的丰富性和多样性对信用评价极为重要.然而,征信机构尤其是小型征信机构拥有的征信数据存在内容不完整、种类不全、数量不充足等问题.同时由于征信数据价值高、隐私性强、易被非授权复制,征信机构之间难以直接共享数据.针对这一问题,本文提出了面向征信数据安全共享的SVM训练机制.首先共享数据经同态加密后存储在区块链上,保证数据不可篡改以及隐私安全.其次使用基于安全多方计算的支持向量机(SVM)在共享的加密数据上进行运算,保证在不泄露原始数据的条件下,训练信用评价模型.最后,通过真实数据集上的实验对本文所提出机制的可用性和性能进行验证.实验结果显示,相比于基于明文数据集训练出的模型,本文提出的机制在可接受时间内训练出的模型无准确率损失.同时,与其他同类隐私训练方案相比,本机制在实验数据集.上的计算耗时小于对比实验的5%,且无需可信第三方协助计算.     

杂原子共掺杂碳量子点的制备及其性能表征

提取紫甘薯中红色素初品作为碳源,在水热条件下制备,经过柱层析、旋蒸、过滤等方法纯化后即得发蓝色荧光的碳量子点,并对其性能进行了表征。透射电镜表明碳量子点尺寸在10 nm左右,紫外光谱表明碳量子点在277 nm处有一个较大的吸收峰,荧光光谱表明所制备的碳量子点在440 nm处具有独立于激发波长的发射峰,且具有稳定的荧光特性。此外考察了碳量子点对金属离子的响应性能,结果表明该碳量子点在选择性检测Fe~(3+)方面具有潜在的应用价值。     

基于黑米的荧光碳量子点的合成及性能表征

以黑米为碳源,采用热解-溶剂热组合法制备了蓝色荧光碳量子点,经透析纯化后对其性能进行表征。透射电镜表明制备的碳量子点在水溶液中分布均匀且尺寸约为3 nm,紫外-可见光谱表明碳量子点在240 nm和310 nm处有吸收峰,荧光光谱表明碳量子点在440 nm处有最大的发射光谱,且随着激发波长的红移而红移。研究表明该量子点在抗盐性和抗酸碱性方面性能优异。此外,我们还考察了碳量子点对金属离子的响应性能,结果表明该量子点在抗阳离子干扰方面有良好的应用价值。     

优化漂白工艺条件提高漂白苇浆质量

本文阐述了通过技术中心在实验室进行小型实验，摸索出更加适合的漂白工艺条件，从而提高漂白苇浆的质量。