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智能网联汽车的高维轨迹数据被广泛用于从车辆的行驶轨迹中发现不同运动模式,从而降低交通风险、提高通行效率. 然而,数据利用过程中的隐私问题日益受到关注,如何在隐私保护的前提下进行算法的研究和应用是当前面临的一大挑战. 针对车辆轨迹数据分散在不同持有方且出于隐私保护无法共享数据的背景,利用差分隐私联邦学习框架来构建序列自编码网络提取轨迹序列的低维表示,并进一步利用轨迹的低维空间向量来发现不同时段下车辆的频繁路线. 提出的框架既通过本地训练避免了用户隐私数据的分享,又能通过高斯差分隐私机制防止模型信息的泄露. 该框架在真实的轨迹数据集上进行了验证,利用LSTM自编码作为嵌入学习网络,与非联邦、非差分加密的模型进行了对比分析,最后对三种得到的轨迹嵌入通过聚类分析发现该框架下学习的模型在充分尊重了隐私保护的前提下,仍然能够找出有效的频繁轨迹. 相似文献
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量子点敏化太阳能电池是兼具低成本和高理论转化效率的第三代太阳能电池。目前量子点敏化太阳能电池的转化效率仍然不高,如何提高量子点敏化太阳能电池的性能和转化效率,是研究者共同关心的问题。本文从方法的角度出发,介绍了防护层处理,掺杂和共敏化三种方法对量子点敏化太阳能电池性能的提升作用。 相似文献
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2007年,重庆市成为全国统筹城乡综合改革配套试验区,从政策机制到重点工作部署成为实现统筹城乡国家发展战略的重要举措。其中,土地流转则成为促进农业现代化、发展城镇化,最终城乡经济社会一体化的关键节点。 相似文献
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