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面向异构数据的联邦聚合算法研究

面向异构数据的联邦聚合算法研究

作者：孟续涛长春工业大学

学位级别：硕士

联邦学习作为一种具有隐私保护机制的分布式机器学习范式,它可以在不泄露原始数据的情况下实现多方协作计算。然而,客户端之间的私有数据集通常是非独立同分布的,存在数据异构性。异构环境中联邦学习的局部训练目标与全局训练目标会产... 详细信息

联邦学习作为一种具有隐私保护机制的分布式机器学习范式,它可以在不泄露原始数据的情况下实现多方协作计算。然而,客户端之间的私有数据集通常是非独立同分布的,存在数据异构性。异构环境中联邦学习的局部训练目标与全局训练目标会产生偏差,导致联邦学习的收敛速度减缓,模型性能下降。优化异构环境中联邦学习的收敛方向,提高全局模型的预测性能是现阶段联邦学习发展的主要目标之一。针对异构联邦学习任务,本文将联邦学习中的客户端选择问题建模为马尔可夫决策过程,并提出了一种新的基于深度强化学习的客户端选择策略Fed RLCS。本文引入top-p采样策略替代传统的贪婪策略,并重新设计了状态-动作空间,确保客户端选择策略的有效性。在每一轮迭代中,该策略使服务器能够从非独立同分布的数据集中选择最优的客户端子集来参与联邦学习训练,从而加速模型收敛,并在更少的通信轮次内达到目标精度。此外,考虑到资源受限条件下的客户端需求,本文优化了整个联邦学习流程,以最小化客户端的通信和计算成本。本文还构建了多样的异构联邦环境,并通过大量实验验证了Fed RLCS算法在处理联邦学习数据异构性问题上的卓越性能。此外,图神经网络的快速发展和对数据隐私的需求推动了图联邦学习的进一步发展。与传统联邦学习不同,图联邦学习领域中的异构环境构成因素还包括图拓扑结构的异构性。目前的异构联邦学习优化方法并不能很好地解决图联邦学习中的挑战。因此,如何针对图结构数据的特殊性进行算法优化,成为解决异构环境下图联邦学习问题的紧迫任务。针对异构图联邦学习任务,本文分别分析了数据异构性和图拓扑结构异构性问题,提出了一种图联邦学习优化算法Fed SGProx。为了解决数据异构性问题,我们引入了两个关键的约束项,即长期约束项和短期约束项。这两个项可以引导全局模型以无偏的方向和加速的速度收敛。为了解决孤立节点问题,我们设计了一种新的子图采样策略。该策略确保以低概率对孤立节点进行采样,从而减轻它们对局部模型的不利影响。实验结果表明,Fed SGProx方法可以提高异构图联邦学习环境中全局模型的准确率,同时消融实验也证明了所提出的两个组件的有效性。本文对异构环境中的联邦学习任务和图联邦学习任务分别给出了解决方案。在保证数据隐私安全的基本条件下,通过分析模型发散的原因并设计相应的优化算法以提高联邦学习的性能,最小化客户端的通讯成本和计算代价。本文还指出了未来需要优化的方向,以促进对异构环境中联邦学习更深入的探索。

关键词：联邦学习数据异构性深度强化学习客户端选择图神经网络

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脂代谢紊乱在肾脏衰老和肾纤维化中的作用

生物化学与生物物理进展 2024年第5期51卷 1067-1078页

作者：吴胜泉杨萌刘新光广东医科大学衰老研究所广东省医学分子诊断重点实验室东莞523808 广东医科大学生物化学与分子生物学研究所东莞523808

肾间质纤维化是终末期肾脏病的病理基础,肾脏衰老是肾间质纤维化的危险因素。越来越多的研究证明,脂代谢紊乱会导致肾脏衰老和肾间质纤维化。脂代谢紊乱引起的脂质堆积,会造成脂毒性和细胞应激性损伤,从而诱发衰老与细胞外基质(extracel... 详细信息

肾间质纤维化是终末期肾脏病的病理基础,肾脏衰老是肾间质纤维化的危险因素。越来越多的研究证明,脂代谢紊乱会导致肾脏衰老和肾间质纤维化。脂代谢紊乱引起的脂质堆积,会造成脂毒性和细胞应激性损伤,从而诱发衰老与细胞外基质(extracellular matrix,ECM)的分泌。维持脂代谢稳态有助于减轻肾脏衰老与肾间质纤维化的发生发展。脂代谢途径的关键酶和调控蛋白有望成为改善肾脏衰老和肾间质纤维化的潜在靶点。本综述概括了脂代谢紊乱在肾脏衰老和间质纤维化中的作用,并对脂代谢中肾脏衰老和间质纤维化的预防靶点和策略进行了总结,为治疗肾纤维化发现新靶点提供了参考。

关键词：肾脏衰老肾间质纤维化脂代谢肾小管上皮细胞

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过程性评价、形成性评价与终结性评价教学实践

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高等工程教育研究 2024年第4期 94-100页

作者：孙晶刘新大连理工大学机械工程国家级实验教学示范中心大连理工大学创新创业学院大连理工大学国家级工训中心

对学习过程的广义学习成果、学习动机、态度、表现等进行的评价为过程性评价;对渐进达成课程目标所进行的学习成果评价为形成性评价;对课程目标达成情况的评价为课程的终结性评价。以机械类专业课“控制工程基础”为例,聚焦课程目标达... 详细信息

对学习过程的广义学习成果、学习动机、态度、表现等进行的评价为过程性评价;对渐进达成课程目标所进行的学习成果评价为形成性评价;对课程目标达成情况的评价为课程的终结性评价。以机械类专业课“控制工程基础”为例,聚焦课程目标达成、高阶能力培养、学生自我调节与反思、学习或教学过程调整、自驱力激发、学习效果干预、师生个体成长等关键要素,对三种评价开展了教学实践。

关键词：课程目标过程性评价形成性评价终结性评价教学实践

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脑机接口中运动想象脑电信号分类识别研究

脑机接口中运动想象脑电信号分类识别研究

作者：续耕有西安工业大学

学位级别：硕士

脑机接口作为一种先进的人机交互技术,致力于恢复、补充或改善人体的功能,在医学康复领域发挥着重要的作用,同时为更广泛的人机交互提供了新的发展前景。基于运动想象的脑机接口技术通过捕捉大脑中运动意图的脑电信号,实现以思维控制外... 详细信息

脑机接口作为一种先进的人机交互技术,致力于恢复、补充或改善人体的功能,在医学康复领域发挥着重要的作用,同时为更广泛的人机交互提供了新的发展前景。基于运动想象的脑机接口技术通过捕捉大脑中运动意图的脑电信号,实现以思维控制外部设备的目标,为运动功能障碍患者进行主动康复训练提供了可能。然而,由于脑电信号的非平稳和低信噪比等特点,高效的分类识别一直是脑机接口领域面临的挑战之一。本文深入研究运动想象脑电信号的分类识别问题,综合传统方法和深度学习技术,为分类识别研究提供了新的思路。本文主要研究内容如下:(1)针对脑电信号中的个体特异性问题,本文通过时频参数优化和时频段扩增两种方式来处理。首先对原始脑电信号数据进行预处理,利用皮尔逊相关系数筛选与运动想象任务强相关的通道。然后利用两种方式:一种是利用遗传算法优化受试者的时间和频带;另一种是使用滑动时间窗和频带选择的方式扩增数据。最后使用共空间模式和时域参数的方法提取相应特征,通过分类器完成对脑电信号数据的分类。实验结果准确率分别达到85.33%和91.56%,相比固定时频段提高了9.05%和15.28%,证明了两种方式提高了对运动想象脑电信号的分类识别。(2)针对单一域特征识别精度低、传统模型分类效果差的问题,本文提出了一种多输入的时频空域混合卷积神经网络的运动想象脑电信号分类识别算法。该网络模型的输入数据分为三种类型:经预处理和滑动时间窗得到的时域信号矩阵;经连续小波变换得到的时频矩阵;经共空间模式投影到的空间信息矩阵。三种类型数据构成了时-频-空域特征信息,模型中三分支并行训练得到输出结果。提出的模型在脑机接口公开数据集中的平均准确率达到94.81%,经消融实验和对比实验证明了所提出模型的有效性。(3)为了进一步探究深度学习对运动想象脑电信号的分类识别研究,本文提出了一种基于金豺算法优化双向长短时记忆网络的集成分类模型。该模型分为双向长短时记忆网络模型构建和集成学习两部分:利用金豺算法优化超参数组合以实现网络模型构建;采集集成策略综合多个基学习器,在迭代训练中调整权重。在脑机接口公开数据集中,该方法的平均分类准确率达到88.46%,证明了该方法能够有效解码运动想象脑电信号。与其他方法的对比结果进一步证明了模型分类识别的有效性。综上,本文所提出的方法均在公开数据集上进行了实验验证,在个体特异性、多域信息、集成分类三个方面进行了研究,为运动想象脑电信号分类识别提供了新方案。

关键词：脑机接口运动想象个体特异性多域信息深度学习

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海洋安全治理面临的挑战与中国的应对之道

社会主义研究 2024年第3期 145-152页

作者：刘新华中南财经政法大学哲学院中南财经政法大学国际问题研究所

海洋安全是国际社会和人类在海洋空间领域的重要的公共产品。海洋安全治理是指不同主体通过各种形式,在海洋空间有效应对各种风险和威胁、维护和保障海洋空间安全状态和能力的一种持续过程。当前,全球海洋安全治理面临着西方国家治理能... 详细信息

海洋安全是国际社会和人类在海洋空间领域的重要的公共产品。海洋安全治理是指不同主体通过各种形式,在海洋空间有效应对各种风险和威胁、维护和保障海洋空间安全状态和能力的一种持续过程。当前,全球海洋安全治理面临着西方国家治理能力减弱、海洋安全治理的权力路径和权利路径的冲突、海洋传统安全和非传统安全边界模糊化以及海洋安全治理的主权性和公共性之间的张力等诸多挑战。中国作为负责任的大国,以总体国家安全观为指导,积极参与全球海洋安全治理,以“治理海洋”来代替“控制海洋”;倡导海洋安全治理的权责共担意识;推进国家治理体系和治理能力的现代化以为海洋安全治理提供能力保证;以和平发展的道路建设海洋强国;实施“一带一路”倡议来实现治理路径的创新;以人类海洋命运共同体作为海洋安全治理的终极目标,从而为海洋安全的有效治理贡献了具有中国特色的应对之道。

关键词：海洋安全治理人类海洋命运共同体公共产品中国方案

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以教育思想生成助推教育家型校长成长

中小学管理 2024年第10期 36-39页

作者：韩子续邵志豪东北师范大学教育学部东北师范大学附属中学

教育家型校长在引领学校高质量发展、推动深化基础教育综合改革中的作用至关重要。从校长教育思想生成的角度，探讨推动教育家型校长成长的路径。校长教育思想是具有丰富内容的科学体系，包括本体论、方法论和任务论三个部分，系统回答... 详细信息

教育家型校长在引领学校高质量发展、推动深化基础教育综合改革中的作用至关重要。从校长教育思想生成的角度，探讨推动教育家型校长成长的路径。校长教育思想是具有丰富内容的科学体系，包括本体论、方法论和任务论三个部分，系统回答了“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”这一教育的根本问题。校长教育思想生成通过唤醒主体自觉、拓宽理性视野、提升反思境界，切实成为推动教育家型校长成长的强劲动力。可从历史逻辑、理论逻辑和实践逻辑三个维度构建校长教育思想的生成路径，从而为学校高质量发展提供强大的思想武器和实践指南。

关键词：教育家型校长教育家精神教育思想教育理论批判性反思

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叠层式硅胶基介电弹性体驱动器的设计与制备

叠层式硅胶基介电弹性体驱动器的设计与制备

作者：马续智北京化工大学

学位级别：硕士

介电弹性体（DE）是一种能对外部电刺激产生应变响应的电活性材料,在驱动、发电、传感等领域具有重要的潜在应用。介电弹性体驱动器（DEA）由DE薄膜及覆盖在DE薄膜上下表面的电极组成,可作为微驱动器应用。相较其他类型的驱动器,如气动... 详细信息

介电弹性体（DE）是一种能对外部电刺激产生应变响应的电活性材料,在驱动、发电、传感等领域具有重要的潜在应用。介电弹性体驱动器（DEA）由DE薄膜及覆盖在DE薄膜上下表面的电极组成,可作为微驱动器应用。相较其他类型的驱动器,如气动型驱动器、液压驱动器、形状记忆合金等,DEA具有快响应、大驱动变形、轻质量、小体积的优势,且属于柔性驱动器,这使DEA在人工肌肉、可变焦透镜、仿生机器人、触觉反馈等领域具有广阔的应用前景。同时,DEA也存在输出力小、驱动电压高等不足。为了提高DEA的性能,研究人员对DE材料进行了改性,也设计了许多有利于提高DEA性能的单元结构。硅橡胶被认为是最具前景的DE材料,具有弹性好、疲劳寿命长、响应性快的优势,但介电常数低。在单元结构方面,锥形结构、叠层结构、DE与弹簧复合结构均可以增加DEA的输出力和负载能力。相较于锥形结构和与弹簧复合结构,叠层型结构可以成倍的增加输出力,优势明显。常见的堆叠方法可分为干法堆叠和湿法堆叠两种,但分别存在层间作用力小和层间不均匀的弊端。基于此,本论文以聚甲基乙烯基硅橡胶（PMVS）为基体,硅烷偶联剂改性的高介电常数TiO2作为填料,制备了具有优异驱动变形和疲劳性能的TiO2/PMVS复合材料。实验结果表明,采用30 phr TiO2/PMVS复合材料DE膜,得到了50.3%的驱动变形,57.2 k Pa的输出应力和12.79mJ/g的能量密度,相比于纯PMVS分别提高了173%、140%、80%,同时在40万次电疲劳未发生损坏。为提高薄膜DEA的负载能力,基于上述TiO2/PMVS DE复合材料,进一步设计制造了弹簧复合型DEA,通过理论计算和实验探究了弹簧劲度系数、长度对DEA驱动性能的影响。理论计算表明,当DE膜处于相同拉伸程度时,弹簧劲度系数越小,DEA器件的驱动位移越大;弹簧的长度增长利于提高复合器件的负载能力,与实验结果趋势相符。但实验发现过度增加弹簧长度,减小弹簧的劲度系数,会使得弹簧在压缩过程中发生扭曲,导致夹具间的摩擦力增大,影响驱动性能。这种弹簧在压缩过程中的扭曲是限制弹簧复合DEA性能的关键因素之一。它的出现使得弹簧复合DEA的性能与理论计算值之间差距增大,限制了器件的应用。实验在弹簧劲度系数为56.1 N/m,长度为50 mm时,获得了器件的最大驱动位移1.05 mm（为初始长度的10.5%）和最大输出力0.26 N。在弹簧劲度系数为56.1 N/m,长度为60 mm时,获得了器件的最大的输出能量0.41 mJ。由于弹簧复合DEA的性能未达到预期,进一步基于本征性能优异的TiO2/PMVS DE复合材料薄膜,采用炭黑（CB）/聚二甲基硅氧烷（PDMS）复合硫化橡胶电极与DE膜共交联反应制备了多层堆叠DEA,并探究了堆叠层数对DEA性能的影响。实验表明,硫化橡胶电极具有良好的顺从性和粘接性。用硫化橡胶电极制备的三层堆叠DEA的输出力达到0.88 N,是单层DEA的2.84倍。在层均载荷相同的条件下（300 g/层）,三层堆叠DEA的能量输出达到7.14 mJ,是单层DEA的1.5倍;三层堆叠DEA的最大能量输出为11.22 mJ,为单层最大输出能量的2.4倍。该方法为开发具有更高能量输出和输出力的多层堆叠DEA提供了新思路。

关键词：介电弹性体驱动器叠层结构聚硅氧烷

授权运营是否突破了公共数据开放的瓶颈？——动力平衡、能力释放与路径协同

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电子政务 2024年第10期 2-13页

作者：刘新萍郑磊上海理工大学管理学院复旦大学国际关系与公共事务学院复旦大学数字与移动治理实验室

面对公共数据开放面临的数据供不出、流不动、用不好等问题，作为推动公共数据资源开发利用的最新探索，公共数据授权运营能否突破公共数据开放面临的瓶颈？有了授权运营，是否还需要数据开放？通过“动力-能力”二维分析框架，对全国... 详细信息

面对公共数据开放面临的数据供不出、流不动、用不好等问题，作为推动公共数据资源开发利用的最新探索，公共数据授权运营能否突破公共数据开放面临的瓶颈？有了授权运营，是否还需要数据开放？通过“动力-能力”二维分析框架，对全国多地的公共数据开放与授权运营实践开展了实地调研和深度访谈。研究发现，授权运营在一定程度上提升了公共数据资源供给流通的动力与能力，但在风险管控、成本共担、收益分配等方面尚未有效提升政府部门尤其是数据来源部门的供数动力，并在提升数据治理能力、安全供给能力和供需对接能力上仍面临诸多挑战，还可能带来新的风险。授权运营与数据开放这两种面向社会的公共数据资源开发利用方式并非相互替代关系，而是协同并进关系，授权运营不应也无法取代数据开放。基于以上发现，提出如下政策建议：为加快公共数据资源开发利用，需要激发并平衡好供数主体、用数主体和运营主体等多主体的动力，防止提升了某一单方主体的动力却偏离了整体方向；需要释放并协调好多主体的能力，注意防范数据割据、创新受抑、服务歧视等风险；应探索多样化的公共数据资源开发利用路径，协同推进数据开放与授权运营。

关键词：公共数据数据开放数据开发公共数据开放数据授权运营

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基于表面高度和不确定性的单目3D物体检测

华东师范大学学报(自然科学版) 2024年

作者：吉银帅续晋华华东师范大学计算机科学与技术学院

单目3D (three-dimensional)物体检测是自动驾驶和机器人导航中的一项基础但具有挑战性的任务.直接从单张图片预测深度本质上是一个不适定的问题.几何投影是一种强大的深度估计方法,它从物体的物理高度和图像平面中的投影高度推断物体... 详细信息

单目3D (three-dimensional)物体检测是自动驾驶和机器人导航中的一项基础但具有挑战性的任务.直接从单张图片预测深度本质上是一个不适定的问题.几何投影是一种强大的深度估计方法,它从物体的物理高度和图像平面中的投影高度推断物体的深度.然而,高度估计错误将会放大深度估计的误差.研究了预测物体表面点的物理高度和投影高度,而不是物体本身的高度,由此可获得一系列深度候选值;还研究了估计高度的不确定性,并根据不确定性来组合这些深度候选值,以获得最终的目标深度.实验证明了此深度估计方法的有效性,且该方法在KITTI数据集的单目3D目标检测任务上达到了SOTA (state-ofthe-art)结果.

关键词：单目3D物体检测深度估计几何投影自动驾驶