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基于拓扑密度的联邦图卷积模型聚合算法研究

基于拓扑密度的联邦图卷积模型聚合算法研究

作者：任翔麟长春工业大学

学位级别：硕士

随着信息技术的不断发展以及人工智能技术日渐完善,数据逐渐成为重要的生产要素。联邦学习是一种新兴的分布式机器学习训练技术,它能够在与其他参与者一起训练机器学习模型的同时,将数据存储在本地,是一种具有隐私保护机制的分布式机器... 详细信息

随着信息技术的不断发展以及人工智能技术日渐完善,数据逐渐成为重要的生产要素。联邦学习是一种新兴的分布式机器学习训练技术,它能够在与其他参与者一起训练机器学习模型的同时,将数据存储在本地,是一种具有隐私保护机制的分布式机器学习方案。图神经网络(GNN)是为了解决结构化数据分析的问题而设计的。联邦图学习通过结合图神经网络与联邦学习技术,在确保隐私的同时能够更加有效训练模型,从而发掘和理解数据中的关系和结构依赖,这对节点分类、链接预测和图分类等任务非常关键。本文的主要工作内容及创新点总结如下:(1)本文创新性地提出了一种基于拓扑密度的联邦图卷积模型聚合算法(Fed Gda)。这种算法旨在实现联邦学习的核心目标——保障数据在本地的私密性。在这种机制下,企业之间可以通过加密通道交换模型参数,构建一个遵守隐私法规的虚拟共享模型。这样即便是在复杂的数据环境下,也能保证个人信息的安全。Fed Gda首先会根据子图连接的密度为不同客户端贡献的模型分配不同的权重,更密集的子图对模型贡献的权重比例更高。其次,Fed Gda充分利用子图的结构信息,促进全局模型的收敛。本文提出的方法可以有效地与其他联邦图学习方法相结合。并且本文在独立同分布和非独立同分布环境中对5个数据集进行了大量实验,证明了所提出方法的有效性。(2)将所提出的基于拓扑密度的联邦图卷积模型聚合算法应用于信用卡欺诈检测领域。本文所提出的Fed Gda的独特之处在于其可以促进金融机构间合作的同时,确保敏感数据不被直接共享,并利用图神经网络来挖掘图数据中深层次特性,从而有效的揭示常规手段难以察觉的欺诈模式。在此部分中,我们通过详细的实验证明Fed Gda在处理庞大且复杂金融交易数据集时的表现,重点考察其适应性强的模型更新策略,以应对持续变化的欺诈手段。本文在两个真实信用卡欺诈检测领域数据集中做了大量实验,与传统信用卡欺诈检测算法做对比,充分证明Fed Gda能显著提升信用卡欺诈检测的准确性,对于构建高效安全的金融欺诈检测系统至关重要。本文所提出的基于拓扑密度的联邦图卷积模型聚合算法能够在复杂的数据环境中充分的保证数据安全,该算法能够有效应用于信用卡欺诈检测领域,推动金融技术在欺诈检测领域的创新发展。在未来的研究中我们会着重于进一步降低通信成本、提升算法的可扩展性,并在更多领域探索Fed Gda算法的应用潜力。

关键词：联邦学习联邦图卷积网络拓扑密度信用卡欺诈检测

基于深度学习的颅内出血CT图像辅助诊断研究

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基于深度学习的颅内出血CT图像辅助诊断研究

作者：时心怡重庆理工大学

学位级别：硕士

颅内出血(Intracranial hemorrhage,ICH)是常见的心脑血管疾病,每年全球约200万～300万人发病,占所有新发卒中的15%左右。考虑到在发病30天内病死率高达35%～52%,仅有20%的患者才可以逐渐恢复自理能力,往往预后较差。因此,在发病急性期... 详细信息

颅内出血(Intracranial hemorrhage,ICH)是常见的心脑血管疾病,每年全球约200万～300万人发病,占所有新发卒中的15%左右。考虑到在发病30天内病死率高达35%～52%,仅有20%的患者才可以逐渐恢复自理能力,往往预后较差。因此,在发病急性期对患者进行快速诊断和治疗干涉有利于缓解患者病情,大幅度降低患者致残率、死亡率。然而由于临床上仅靠有经验的放射科医生进行主观诊断,诊断效率低下。因此,本文旨在利用计算机辅助诊断的一系列基于深度学习的医学图像处理方法来高效辅助医生的诊断过程,保证精准医疗的应用。具体研究内容与创新点如下:(1)提出了一种基于深监督的可变形-混合注意力颅内出血CT图像分割网络DFMA-ICH。该模型从改进U-Net分割网络角度入手,提出了注意力校正模块ARRM、特征融合模块MFFM与混合注意力方法,结合深度监督分支与可变形卷积联合改善了小目标出血病灶分割困难的问题。针对自发型ICH数据和创伤型ICH数据差异特点,以迁移学习的方式将模型拓展到创伤型ICH数据上,实现了多种复杂亚型的精准分割,在自发型ICH数据集上达到了86.03%的DSC,在创伤型ICH数据集上达到了80.98%的DSC,并有着最低的时间、空间成本开销,在多个方面表现最优。(2)提出了一种基于半监督学习的颅内出血CT图像分割网络MT-UP。该模型分为内部分割模型与外部半监督训练模型,其中内部分割模型为DFMA-ICH,外部模型基于Mean-Teacher模型的集成训练方式进行改进。设计了内部的多尺度一致性损失函数与不确定度,结合外部教师和学生模型预测产生的一致性损失构成了最后的无监督损失。MT-UP模型在包含五种亚型的ICH数据集上表现出了最好的分割性能,达到了83.24%的DSC,有效缓解了颅内出血分割数据集稀少的问题。(3)提出了一种基于改进分割模型的颅内出血CT图像体积量化算法Count Pixels,并基于VTK库实现了病灶的三维重建可视化功能。该算法基于分割模型DFMA-ICH,将预测的分割掩膜进行逐层像素点加和;考虑到不同亚型的出血在层间分布各异,将层间的出血量近似看作线性变化,以减少测量误差。采用四类临床统计方法(正态性检验、一致性分析、显著性检验和误差检验)将Count Pixels方法与金标准方法、临床上十种出血量公式估算法得到的出血量进行对比检验。结果表明Count Pixels算法与金标准结果一致性最强,并且单个病人的平均推理速度也远超其他方法。使用高斯平滑对三维重建效果进行了优化,该可视化功能进一步完善了本研究端到端的辅助诊断流程,证明了基于深度学习的出血量估算方法与传统算法相比的巨大优越性。

关键词：颅内出血医学图像分割卷积神经网络半监督学习出血量估算

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普兰店区农村医疗保险发展现状调研报告

普兰店区农村医疗保险发展现状调研报告

作者：徐昌麟大连海洋大学

学位级别：硕士

C2/3经关节突经椎弓根螺钉固定的可行性分析及生物力学研究

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C2/3经关节突经椎弓根螺钉固定的可行性分析及生物力学研究

作者：陈钧麟南方医科大学

学位级别：硕士

全民族抗战时期国民党对中共组织建设理论的借鉴——以《党的建设》为中心的考察

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中共党史研究 2024年第4期 104-115页

作者：盛差偲北京大学历史学系

全民族抗战爆发后,国民党亟须加强组织建设。中共党内教材《党的建设》得到蒋介石重视,国民党借鉴《党的建设》中的组织、训练、宣传等内容,注重发展农民党员,加强党员训练,并编撰了《党员须知》用于党内教育。然而此次借鉴未达预期,《... 详细信息

全民族抗战爆发后,国民党亟须加强组织建设。中共党内教材《党的建设》得到蒋介石重视,国民党借鉴《党的建设》中的组织、训练、宣传等内容,注重发展农民党员,加强党员训练,并编撰了《党员须知》用于党内教育。然而此次借鉴未达预期,《党员须知》并未真正成为国民党党员必读,党员训练繁琐而无重点,批评与自我批评难以切实推行。这一结局与蒋介石等的思想文化缺陷不无关系,如片面地从技术角度理解党务,强调下级对上级的盲从,忽视党对政府的领导等。虽然国民党对制度建设有所忽视,但这未必是其积重难返的症结所在,政治文化也许能对历史走向发挥更关键的作用。

关键词：《党的建设》《党员须知》蒋介石熊式辉

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面向个性化健康医疗的智能纺织品研究进展

纺织学报 2024年第1期45卷 240-249页

作者：董凯吕天梅盛非凡彭晓中国科学院北京纳米能源与系统研究所北京101400 中国科学院大学纳米科学与技术学院北京100049

为推进智能纺织品在个性化健康医疗体系中的深入研究和实际应用,推动当前以医院或诊所为中心的集中、被动式公共卫生医疗体系向未来以主动、预防、个性化、定制化和智能化为特征的新健康管理模式转变,首先介绍了智能纺织品的概念特征和... 详细信息

为推进智能纺织品在个性化健康医疗体系中的深入研究和实际应用,推动当前以医院或诊所为中心的集中、被动式公共卫生医疗体系向未来以主动、预防、个性化、定制化和智能化为特征的新健康管理模式转变,首先介绍了智能纺织品的概念特征和功能属性,然后针对主动传感机制,详述了常见智能纺织品的电响应原理及其制备方式和各自优缺点。其次,介绍了智能纺织品在个性化健康医疗系统中的潜在应用,主要涵盖了体征体态监测、智能化诊断、个性化治疗和辅助康复训练等健康管理方面。最后,针对个性化健康医疗智能纺织品迈向大规模应用道路中的关键性挑战,对其优先发展方向和潜在解决方案做出了展望。

关键词：智能纺织品健康医疗个性化应用监测与评估康复训练

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基于横向剪切干涉系统的液膜厚度分布检测

化工进展 2024年第2期43卷 743-751页

作者：盛稳余波郭晗周怀春中国矿业大学低碳能源与动力工程学院江苏徐州221116 江苏省智慧能源技术及装备工程研究中心江苏徐州221116

测量液体薄膜的厚度在众多科学和工程领域中都具有重要的应用价值。本文基于横向剪切干涉技术,通过条纹追踪算法对相机拍摄得到的液膜干涉图像进行处理,研究了三角形与矩形竖直自由平面液膜的厚度分布及时间演变。实验结果表明,三角形... 详细信息

测量液体薄膜的厚度在众多科学和工程领域中都具有重要的应用价值。本文基于横向剪切干涉技术,通过条纹追踪算法对相机拍摄得到的液膜干涉图像进行处理,研究了三角形与矩形竖直自由平面液膜的厚度分布及时间演变。实验结果表明,三角形液膜厚度范围为0.98~9.37μm,矩形液膜厚度范围为0.1~13μm。受重力影响,液膜厚度从顶部到底部逐渐增大,而在水平方向上液膜厚度分布均匀。随着时间的推移,重力排液导致液膜整体厚度逐步减小,顶部最薄弱处厚度率先到达最小值0.08μm后液膜整体破裂。进一步对矩形液膜进行分析,整个排液过程中液膜最大体积为2.66mm^(3),最大体积流量为0.28mm^(3)/s。此外,通过干涉条纹的分布变化可实现液膜表面流场可视化,为液膜微观表面流场研究提供了新的研究方法。

关键词：横向剪切干涉液膜厚度排液两相流光学测量

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考虑碳排放的高速公路货车差异化收费研究

考虑碳排放的高速公路货车差异化收费研究

作者：孔维麟山东建筑大学

学位级别：硕士

篮球投篮的运动生物力学研究 ——以One-Motion与Two-Motion投篮技术为例

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篮球投篮的运动生物力学研究 ——以One-Motion与Two-Motion投篮...

作者：闫文麟首都体育学院

学位级别：硕士