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一种高效的动态脚本网站有效页面获取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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近年来,联邦学习成为解决机器学习中数据孤岛与隐私泄露问题的新思路。联邦学习架构不需要多方共享数据资源,只要参与方在本地数据上训练局部模型,并周期性地将参数上传至服务器来更新全局模型,就可以获得在大规模全局数据上建立的机器学习模型。联邦学习架构具有数据隐私保护的特质,是未来大规模数据机器学习的新方案。然而,该架构的参数交互方式可能导致数据隐私泄露。目前,研究如何加强联邦学习架构中的隐私保护机制已经成为新的热点。从联邦学习中存在的隐私泄露问题出发,探讨了联邦学习中的攻击模型与敏感信息泄露途径,并重点综述了联邦学习中的几类隐私保护技术:以差分隐私为基础的隐私保护技术、以同态加密为基础的隐私保护技术、以安全多方计算(SMC)为基础的隐私保护技术。最后,探讨了联邦学习中隐私保护中的若干关键问题,并展望了未来研究方向。 相似文献
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研究了如何使用SP-Feature来压缩序列模式。SP-Feature是一种简洁表示序列模式的新颖结构。一种新的相似性度量被用来聚类SP-Feature,同时也给出了SP-Feature的合并方法。基于层次聚类框架,设计了一种有效的挖掘压缩序列模式的算法CSP。在真实和模拟数据上的大量实验表明CSP能够快速有效地压缩序列模式(在稠密数据集上的恢复误差小于4%)。 相似文献
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利用碳黑(CB)在多相聚合物体系各相中的选择性富集现象,制备出了HDPE/iPP/CB二元聚合物基单层吸波复合材料,使导电相(CB富集相HDPE)为吸波相,有效吸收电磁波能量;非导电相iPP为透波相,作为电磁波进入复合材料的通道.导电性能测试表明,所制备的复合材料中具有明显的渗流现象和二次渗流现象,材料中吸波相和非吸波相并存;力学性能测试表明,适量的CB将增强树脂基体的力学性能,而过量的CB使材料的力学性能下降.分析认为,利用CB在多元聚合物中的选择性富集来制备单层吸波复合材料是一种可行的方法. 相似文献
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相比大企业职业经理人CIO(首席信息官),冠鑫实业的CIO让人有些吃惊,因为他就是冠鑫实业的总经理! 相似文献
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数据的规模越来越大,要求数据挖掘算法有很高的执行效率.基于密度的聚类是聚类分析中的一种,其主要优点是发现任意形状的聚类和对噪音数据不敏感.提出了一种新的基于参考点和密度的CURD(clustering using references and density)聚类算法,其创新点在于,通过参考点来准确地反映数据的空间几何特征,然后基于参考点对数据进行分析处理.CURD算法保持了基于密度的聚类算法的上述优点,而且CURD算法具有近似线性的时间复杂性,因此CURD算法适合对大规模数据的挖掘.理论分析和实验结果也证明了CURD算法具有处理任意形状的聚类、对噪音数据不敏感的特点,并且其执行效率明显高于传统的基于R*-树的DBSCAN算法. 相似文献