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医疗卫生行业专业技术人员的职称评定与晋升机制优化研究

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中文科技期刊数据库（文摘版）社会科学

中文科技期刊数据库（文摘版）社会科学 2024年第2期 194-197页

作者：刘亦哲河北唐山海港经济开发区社会事务局河北唐山063600

文章通过理论与实证相结合的方法,深入探讨了现行医疗卫生行业职称评定与晋升机制存在的问题,如评价标准单一、晋升路径僵化、程序公正性和透明度不足等,并提出相应的优化方案。优化方案包括构建全面且科学的评价体系,多元化晋升路径以... 详细信息

文章通过理论与实证相结合的方法,深入探讨了现行医疗卫生行业职称评定与晋升机制存在的问题,如评价标准单一、晋升路径僵化、程序公正性和透明度不足等,并提出相应的优化方案。优化方案包括构建全面且科学的评价体系,多元化晋升路径以及提高程序的公正性与操作的透明度。论文还设计了具体的实施步骤,并对可能遇到的风险进行了评估,同时构建了职称晋升长效管理与监督机制,以确保优化措施的有效实施和持续改进。在医疗卫生行业专业技术人员的职称评定与晋升研究中,文章强调了一个综合性和动态的视角,旨在推动职称制度的改革,使之更加契合行业发展的实际需求。文章分析了当前机制下专业技术人员晋升所面临的挑战,并针对性地提出了制度创新和政策调整的建议。通过这些措施,预期能够激励医务人员的积极性,提升整个行业的服务水平和效率,最终促进医疗卫生行业的可持续健康发展。

关键词：医疗卫生行业职称评定晋升机制优化方案制度改革

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基于大数据的增量式隐私信息迭代加密

电子设计工程 2024年第13期32卷 154-157页

作者：刘亦哲包森成方国强中国移动通信集团浙江有限公司浙江杭州310020

为解决隐私信息加密样本迭代能力有限的问题,使加密结果更加逼近目标密码文本,研究了基于大数据的增量式隐私信息迭代加密方法。定义大数据样本扩容条件,联合熵增量求解结果确定隐私信息的复杂度水平,实现面向大数据的增量式隐私信息特... 详细信息

为解决隐私信息加密样本迭代能力有限的问题,使加密结果更加逼近目标密码文本,研究了基于大数据的增量式隐私信息迭代加密方法。定义大数据样本扩容条件,联合熵增量求解结果确定隐私信息的复杂度水平,实现面向大数据的增量式隐私信息特征选取。根据隐私数据序列表达式计算本征迭代向量与诺夫加密指数,完成基于大数据的增量式隐私信息迭代加密算法的设计。对比实验结果表明,上述算法作用下,加密后隐私信息样本迭代参数最大值超过了11.0,能够大幅提高数据信息的迭代能力,从而使加密结果无限逼近目标密码文本。

关键词：大数据隐私信息迭代加密样本扩容熵增量

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基于流形学习及其改进方法的人脸识别研究

基于流形学习及其改进方法的人脸识别研究

作者：刘亦哲重庆大学

学位级别：硕士

人脸识别因其自然、非接触、直观、便捷等优点而倍受关注,是当今极具研究价值和发展潜力的一门生物特征识别技术,也是目前模式识别和人工智能领域的热点研究课题之一。因此对人脸识别技术进行研究具有重要的理论意义和应用价值。如何有... 详细信息

人脸识别因其自然、非接触、直观、便捷等优点而倍受关注,是当今极具研究价值和发展潜力的一门生物特征识别技术,也是目前模式识别和人工智能领域的热点研究课题之一。因此对人脸识别技术进行研究具有重要的理论意义和应用价值。如何有效地从人脸图像中提取出具有鉴别力的特征,是实现人脸识别的关键性问题。研究表明,人脸在某种意义上属于一种流形结构,人脸数据集可以看作是由某些内在变量控制形成的非线性流形。基于子空间流形学习的人脸特征提取方法引起了人们的广泛关注。本文首先介绍了经典的流形学习算法,然后针对经典流形学习算法存在的问题,如流形结构中欧式距离的局限性、未考虑人脸样本类别信息和人脸数据可能呈现多流形分布结构等,对流形学习方法进行完善和扩展。最后通过在开放的人脸数据库上的仿真实验对本文所提算法的有效性进行了验证。本文的主要工作可概述如下:①在局部保持投影(Locality Preserving Projections,LPP)算法中,对人脸流形中数据的近邻结构仅采用欧式距离度量会产生虚假的近邻关系。此外,LPP以局部合并的方式来重构人脸数据的整体内在特性,无法较好地体现不同类数据间的分布差异。针对这些问题,本文提出了一种融合相关系数的局部保持投影算法(Correlation Coefficient Fused with LPP Algorithm,CCLPP),将数据类别信息以相关性方式引入到算法中,采用相关系数融合欧式距离的方式来构造和评价邻域图。CCLPP方法能很好的揭示人脸数据集的真实内蕴局部几何结构以及数据整体分布特性,在保持数据集邻域结构的基础上,扩大了不同类数据间的间距,进而改善数据样本的虚假近邻,新方法展现了良好的鉴别特性。②现有的流形学习方法均是基于单流形假设的,即认为所有的样本数据均分布在一个统一的低维嵌入流形上。相关研究表明,人脸数据可能呈现多流形分布,不同类别的人脸数据位于不同的流形上。若将位于多流形上的人脸数据在一个单一的空间上进行描述会影响对数据真实几何结构的估计。本文研究了多人脸流形分类框架,提出多邻域保持嵌入(Multiple Neighborhood Preserving Embedding,M-NPE)算法,将不同类别的人脸数据刻画在不同的低维流形上,且认为各类数据具有不尽相同的本质特征和维数。M-NPE算法首先通过NPE分别学习每类人脸数据的低维流形,然后采用遗传算法得到多个流形在分类意义下最优的一组维数,最后选用基于最小重构误差的分类器在多流形上对新人脸样本进行分类。在Extended Yale B和CMU PIE人脸库上的实验结果表明了算法的有效性。

关键词：人脸识别流形学习相关系数多流形

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一种可编辑区块链的一般构造

一种可编辑区块链的一般构造

基于可信AI和时空大数据的实时智能反诈系统研究与应用

首批可信计算认证产品发布会

作者：包森成刘亦哲税雪飞袁国平中国移动通信集团浙江有限公司杭州安恒信息技术股份有限公司

区块链是应用一系列技术手段将数据封装,从而提供可信的技术体系,其具有不可篡改、弱中心化、可追溯等特点.其中,不可篡改和弱中心化2个特点被普遍认为是其区别于其他信息技术的最大不同点.然而,不可篡改性在一定程度上也带来了监管问题... 详细信息

区块链是应用一系列技术手段将数据封装,从而提供可信的技术体系,其具有不可篡改、弱中心化、可追溯等特点.其中,不可篡改和弱中心化2个特点被普遍认为是其区别于其他信息技术的最大不同点.然而,不可篡改性在一定程度上也带来了监管问题,如不良信息发布在区块链网络上可能会造成无法挽回的影响.可修改区块链是该问题的有效解决方案之一,但已有的可修改区块链技术对于不同区块链架构并不通用.提出了一个新的可编辑区块链的一般构造,将现有的区块链分解成数据子链和共识子链2个部分,只需要共识子链达成共识,就能对数据子链中的数据进行修改.根据该构造,很容易得到适用于各种区块链架构的可修改区块链解决方案.

关键词：可编辑区块链一般构造可信计算共识算法去中心化

来源： cnki会议评论

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电信工程技术与标准化 2022年第12期35卷 34-39页

作者：王晨罗琼潘梁袁铁山刘亦哲中国移动通信集团浙江有限公司杭州310000

随着断卡行动的逐渐深入,大数据和人工智能技术与反诈工作深度融合,已成为抢占技术对抗高地的关键。本文基于丰富的网络大数据资源,运用实时的智能分析技术,实现涉诈网络资源的主动挖掘,同时结合涉诈风险预警智能触达手段,实现通信侧全... 详细信息

随着断卡行动的逐渐深入,大数据和人工智能技术与反诈工作深度融合,已成为抢占技术对抗高地的关键。本文基于丰富的网络大数据资源,运用实时的智能分析技术,实现涉诈网络资源的主动挖掘,同时结合涉诈风险预警智能触达手段,实现通信侧全链路防控。智能反诈系统通过“以快制快”,大幅提升反制成效。

关键词： AI 大数据反欺诈 “0day”诈骗

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多邻域保持嵌入的人脸识别方法

重庆大学学报（自然科学版） 2017年第3期40卷 88-94页

作者：刘嘉敏袁佳成彭玲刘亦哲罗甫林重庆大学光电工程学院重庆400044

现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入(multiple neighborhood preserving embedding,M-... 详细信息

现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入(multiple neighborhood preserving embedding,M-NPE)的学习算法来发现不同类别数据在不同维度的低维嵌入空间中分布的多流形结构。首先,单独学习不同类别数据的流形,得到反映其本质特征的流形;再通过遗传算法搜索每个流形的最优维数;最后依据最小重构误差分类器对样本分类。在Extended Yale B和CMU PIE这2个大型人脸库上实验结果验证了该算法的有效性。

关键词：本质维数人脸识别多流形学习重构误差多邻域保持嵌入

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摩托车座垫底板的有限元分析及形貌优化

机械科学与技术 2015年第2期34卷 296-300页

作者：刘嘉敏韩耀顺李连泽王鹏刘亦哲重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044

建立摩托车座垫底板的有限元模型,对其进行静力学分析和模态分析。同时考虑到底板的静态多工况刚度问题和动态频率特性问题,采用线性加权方法将多目标问题转化为单目标问题,实现对底板结构多工况下的多目标形貌优化设计。优化后的底板... 详细信息

建立摩托车座垫底板的有限元模型,对其进行静力学分析和模态分析。同时考虑到底板的静态多工况刚度问题和动态频率特性问题,采用线性加权方法将多目标问题转化为单目标问题,实现对底板结构多工况下的多目标形貌优化设计。优化后的底板获得了最优的加强筋布局,最大变形量减少52.2%,最大应力减少42.2%,一阶固有频率增加9.0%,静动态性能均得到显著的改善,达到了预期的优化效果。

关键词：座垫底板静力分析模态分析多目标优化形貌优化

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基于拓扑和形貌优化的摩托车底板轻量化分析

机械设计与研究 2013年第6期29卷 128-131页

作者：刘嘉敏韩耀顺刘怡李连泽刘亦哲重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044

摩托车座垫底板作为整车的重要受力部件,结构强度分析和轻量化设计对整车的安全节能具有重要意义。基于HyperWorks优化软件,建立座垫底板的有限元模型,进行静力学分析,并根据分析结果,对其进行拓扑和形貌的组合优化设计,得到了最优材料... 详细信息

摩托车座垫底板作为整车的重要受力部件,结构强度分析和轻量化设计对整车的安全节能具有重要意义。基于HyperWorks优化软件,建立座垫底板的有限元模型,进行静力学分析,并根据分析结果,对其进行拓扑和形貌的组合优化设计,得到了最优材料分布和加强肋布局的座垫底板结构。优化结果表明,优化后的摩托车座垫底板,在满足刚度要求的前提下质量减少了10%。该方法为摩托车座垫底板的结构设计和轻量化设计提供了良好的参考依据和思路。

关键词：座垫底板轻量化拓扑优化形貌优化

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相关NPE算法的人脸识别研究

计算机应用研究 2015年第6期32卷 1881-1883,1891页

作者：刘嘉敏李连泽罗甫林刘亦哲刘玉梅重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044

传统的近邻保持嵌入(NPE)算法采用欧氏距离作为近邻点选取的度量,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空间分布,易导致近邻选取不准确。针对此问题,提出了相关近邻NPE(CNPE)算法。该方法利用相关系... 详细信息

传统的近邻保持嵌入(NPE)算法采用欧氏距离作为近邻点选取的度量,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空间分布,易导致近邻选取不准确。针对此问题,提出了相关近邻NPE(CNPE)算法。该方法利用相关系数度量数据间的近邻关系,实现更准确的局部重构,提取更有效的鉴别特征。在CMU PIE人脸数据集上的实验结果表明,提出的CNPE算法比NPE、LLE、LPP拥有更高的识别率。CNPE算法增加了近邻为同类的概率,能更有效地实现人脸识别。

关键词：人脸识别流形学习近邻保持嵌入相关系数