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"双一流"建设的关键在于人才培养。提高大学生国际竞争力对"双一流"建设具有重要意义,同时"双一流"建设为当代大学生的国际竞争力赋予了新的内涵,也对其提出了新要求,将探讨在此背景下大学生在国际态度、意识、知识以及活动能力等方面面临的新要求,并提出提升竞争力的三大路径。 相似文献
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联邦学习是一种前沿的分布式机器学习算法,它在保障用户对数据控制权的同时实现了多方协同训练。然而,现有的联邦学习算法在处理Non-ⅡD数据、梯度信息泄露和动态用户离线等方面存在诸多问题。为了解决这些问题,基于四元数、零共享与秘密共享等技术,提出了一种梯度隐藏的安全聚类与隐私保护联邦学习。首先,借助四元数旋转技术隐藏首轮模型梯度,并且在确保梯度特征分布不变的情况下实现安全的聚类分层,从而解决Non-ⅡD数据导致的性能下降问题;其次,设计了一种链式零共享算法,采用单掩码策略保护用户模型梯度;然后,通过门限秘密共享来提升对用户离线情况的鲁棒性。与其他现有算法进行多维度比较表明,SCFL在Non-ⅡD数据分布下准确度提高3.13%~16.03%,整体运行时间提高3~6倍。同时,任何阶段均能保证信息传输的安全性,满足了精确性、安全性和高效性的设计目标。 相似文献
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开发合适的催化材料,制备出高性能、大规模、低成本的催化电极,可减少电解水过程的能量消耗、提升制氢效率。高熵合金由于具有高催化活性,在催化电极应用方面受到广泛关注。综述了应用于电解水过程中析氢反应和析氧反应的高熵合金催化电极的研究进展。首先简述了电解水制氢的工业背景和电化学原理;分析了高熵合金催化活性的来源,即杂化能带结构带来的更为合理的表面吸附能和更多的表面活性位点,以及其特有的高熵效应与“鸡尾酒”效应对整体催化活性的影响;接着讨论了高熵合金的成分设计理念,即通过非贵金属元素的替代来降低成本,同时通过改变合金化元素含量提高高熵合金的内禀活性、增加表面活性位点数量;介绍了第一性原理计算在高熵合金催化机理研究、催化表面吸附能调控、合金成分高通量筛选中的应用;总结了高熵合金平板、多孔、负载纳米颗粒催化电极制备的工艺特点,以及其中的问题与挑战;最后对未来高熵合金电催化电极的发展前景和研究方向进行了展望。 相似文献
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