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人工智能为公共和国防安全的发展和应用提供了巨大的机遇,然而国防安全数据包含了敏感的军事、情报和战略信息,一旦泄露或被滥用,可能对国家安全造成严重威胁,如何确保国防安全数据的隐私保护成为一项重要挑战。个性化联邦学习是近年来发展起来的一种新型的机器学习方法,它旨在通过将分布式的数据在本地进行训练和更新,从而实现在保护数据隐私的前提下提高本地模型的准确性和鲁棒性。与传统的中心化机器学习方法不同,个性化联邦学习允许不同数据拥有者之间共享模型的信息,而不是数据本身。这种方法已经在医疗、金融、物联网等领域得到了广泛的应用。本文从全局模型个性化和本地模型个性化两个方面分别介绍了个性化联邦学习的基本原理以及研究现状,总结了各个方法的优缺点,并讨论了现有方法的评价指标和常用数据集,最后展望了它在未来的发展前景。 相似文献
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Personalized Cancer Immunotherapy: Personalized Cancer Immunotherapy via Transporting Endogenous Tumor Antigens to Lymph Nodes Mediated by Nano Fe3O4 (Small 38/2018)
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23.
Personalized Cancer Immunotherapy via Transporting Endogenous Tumor Antigens to Lymph Nodes Mediated by Nano Fe3O4
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Binghua Wang Jingyi An Huifang Zhang Shudong Zhang Huijuan Zhang Lei Wang Hongling Zhang Zhenzhong Zhang 《Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)》2018,14(38)
While immunotherapy has a tremendous clinical potential to combat cancer, immune responses generated by conventional cancer immunotherapy remain not enough to completely eliminate tumors, mainly due to the tumor's immunosuppressive microenvironment and heterogeneity of tumor immunogenicity. To improve antitumor immune responses and realize personalized immunotherapy, in this report, endogenous tumor antigens (ETAs) that dynamically present on tumor cells are transported to lymph nodes (LNs). Based on the hypothesis that nano Fe3O4 (≈10 nm) could serve as the nanocarrier for transporting ETAs from the tumor to LNs, we wondrously find that Fe3O4 has a tremendous potential to improve cancer immunotherapy, because of its excellent protein‐captured efficiency and LNs‐targeted ability. To ensure the optimal ETAs‐bound efficiency of Fe3O4, a core–shell formulation (denoted as Ce6/Fe3O4‐L) is developed and specific release of Fe3O4 in tumor is enabled. These findings provide a simple and general strategy for boosting cytotoxic T‐cell response and realizing personalized cancer immunotherapy simultaneously. 相似文献
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针对当前大多数个性化服务系统的不足,以旅游领域为背景,提出了一种新的基于本体的用户模型构建方法,利用领域本体中的概念、实例和属性描述用户兴趣特征,实现了在语义层次上理解用户兴趣。实验表明,该方法能有效提高用户模型的质量。 相似文献
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Rapid growth of the volume of interactive questions available to the students of modern E‐Learning courses placed the problem of personalized guidance on the agenda of E‐Learning researchers. Without proper guidance, students frequently select too simple or too complicated problems and ended either bored or discouraged. This paper explores a specific personalized guidance technology known as adaptive navigation support. We developed JavaGuide, a system, which guides students to appropriate questions in a Java programming course, and investigated the effect of personalized guidance a three‐semester long classroom study. The results of this study confirm the educational and motivational effects of adaptive navigation support. 相似文献
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基于用户浏览行为的用户模型调整算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
个性化信息服务越来越成为信息检索领域中研究的热点。针对用户模型构造问题,文章结合手工定制建模与自动分析建模技术;并改进文档特征向量的权重计算方式,提高特征向量表示文档的能力;并结合用户浏览行为的页面反馈度计算,提出了一种用户模型智能调整算法。模拟实验表明,该结构和算法能够有效地提高检索结果的准确度,并且具有良好的可适应性。 相似文献
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