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构建成人网络教育校企合作服务体系的实践创新探讨——以天津大学网络教育学院深圳学习中心与富士康科技集团合作项目为例

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继续教育 2010年第6期24卷 37-38页

作者：蒋永明深圳市职工继续教育学院天津大学网络教育学院深圳学习中心

本文在运用SWOT分析校企合作开展成人网络教育项目的优势、劣势、机会、威胁的基础上,以天津大学网络教育学院深圳学习中心与富士康科技集团合作办学项目为例,分析成人网络教育在校企合作办学中服务体系构建的实践创新,鼓励高校和校外... 详细信息

本文在运用SWOT分析校企合作开展成人网络教育项目的优势、劣势、机会、威胁的基础上,以天津大学网络教育学院深圳学习中心与富士康科技集团合作办学项目为例,分析成人网络教育在校企合作办学中服务体系构建的实践创新,鼓励高校和校外学习中心创建良好的成人网络教育品牌。

关键词：校企合作 SWOT分析服务体系构建品牌创建

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区块链赋能联邦学习:方法、挑战与展望

北京工业大学学报 2025年 337-349页

作者：孙恩昌董潇炫张卉李梦思张冬英北京工业大学信息学部先进信息网络北京实验室北京工业大学网络与信息技术中心

针对区块链技术与联邦学习(federated learning,FL)结合后在安全、隐私等方面存在的问题,对区块链赋能FL中的相关方法进行综述与分析。首先,分别阐述了FL和区块链的基础知识,并在此基础上总结了区块链赋能FL的前沿通用架构;其次,研究了... 详细信息

针对区块链技术与联邦学习(federated learning,FL)结合后在安全、隐私等方面存在的问题,对区块链赋能FL中的相关方法进行综述与分析。首先,分别阐述了FL和区块链的基础知识,并在此基础上总结了区块链赋能FL的前沿通用架构;其次,研究了目前安全、隐私、激励以及效率方法的进展,分析了相关文献之间的联系和各自的优缺点;最后,指出区块链赋能FL目前存在的问题,提出解决方案并进行了展望。

关键词：联邦学习(federated learning,FL) 区块链数据安全数据隐私激励机制效率

基于风格迁移的柔性输尿管内窥镜图像深度估计

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2025年第1期58卷 47-55页

作者：辛运帏尹晶晶赵煜代煜崔亮殷小涛南开大学网络空间安全学院天津300071 天津市网络与数据安全技术重点实验室天津300071 南开大学机器人与信息自动化研究所天津300350 民航总医院泌尿外科北京100123 解放军总医院第四医学中心泌尿外科北京100048

输尿管内窥镜手术是目前针对肾结石的主流治疗方案,其外形细长、镜体柔软,能够灵活穿越人体自然腔道的内径狭窄的尿道和输尿管,检查视野范围更广,使医生能够更好地观察到病变区域.但一般的输尿管内窥镜仅配备单目摄像头进行配合手术操作... 详细信息

输尿管内窥镜手术是目前针对肾结石的主流治疗方案,其外形细长、镜体柔软,能够灵活穿越人体自然腔道的内径狭窄的尿道和输尿管,检查视野范围更广,使医生能够更好地观察到病变区域.但一般的输尿管内窥镜仅配备单目摄像头进行配合手术操作,无法借助额外设备获取数据导致了其图像信息的匮乏;同时,相比于胃肠、鼻镜等手术场景,本研究的肾内场景在不具备公开数据集的同时,图像质量参差不齐,表面纹理细节不足,孔洞区域褶皱少,受模糊反光等干扰大,都易使深度估计受到影响针对以上问题,提出了一种基于改进风格迁移模型的深度估计方法.该方法首先根据术前CT图像重建肾脏内部腔道模型并提取中心路径,将虚拟内窥镜的摄像头设置在插值后的路径点上,构建了虚拟内窥镜漫游图像与深度估计图像一一对应的数据集,并基于此数据集训练了一个深度估计模型;随后,使用添加高效通道注意力(ECA)模块的改进风格迁移模型,将真实内窥镜图像域迁移至虚拟内窥镜图像域;最后,再将经由风格迁移产生的虚拟内窥镜图像送入上述训练得来的深度估计模型中,最终实现真实内窥镜图像的深度估计.所提方法的可行性及有效性在输尿管钬激光碎石术的图像中得到验证.

关键词：深度估计风格迁移注意力机制深度学习

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基于轻量自蒸馏的低成本联邦学习

电子学报 2025年

作者：刘松罗杨宇许佳培张建忠南开大学计算机学院数据与智能系统安全教育部重点实验室南开大学网络空间安全学院

随着边缘计算的发展，深度学习模型的训练越发依赖于大量边缘设备生成的隐私数据.在此背景下，联邦学习因其突出的隐私保护能力而受到学术界和工业界的广泛瞩目.在实践中，联邦学习面临着因数据异质性和计算资源受限导致的训练效率低下... 详细信息

随着边缘计算的发展，深度学习模型的训练越发依赖于大量边缘设备生成的隐私数据.在此背景下，联邦学习因其突出的隐私保护能力而受到学术界和工业界的广泛瞩目.在实践中，联邦学习面临着因数据异质性和计算资源受限导致的训练效率低下和模型质量不理想的问题.本文受知识蒸馏理念的启发，提出一种采用轻量自蒸馏技术的高效联邦学习算法（efficient Federated learning with lightweight Self Knowledge Distillation,FedSKD），该算法首先利用自蒸馏技术挖掘训练过程中的内在知识，以减轻本地模型的过拟合问题并增强其泛化能力，并通过服务端参数聚合将本地模型的泛化能力转移到全局模型，从而提高全局模型质量和收敛速度.其次，通过动态同步机制，进一步提高全局模型的准确率和训练效率.实验结果表明，FedSKD算法在非独立同分布数据划分策略下，在降低训练代价的同时，提高了模型准确率和训练效率.在CIFAR10/100数据集上，与最新的基线算法FedMLD算法相比，FedSKD算法在准确率上取得了平均2%的提升，并降低了平均56%的训练代价.

关键词：联邦学习自蒸馏非独立同分布深度学习边缘计算

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重视我国建筑材料的核辐射问题

工业建筑 2011年第S1期41卷 710-713,688页

作者：陈敏天津大学网络与多媒体教育技术中心天津300072

国产的大多数建筑材料的放射性水平低于国家标准所规定的限值。但少数材料尤其是花岗岩及掺煤渣(或粉煤灰)的制品的放射性核素含量可能超出限值。由于建筑材料的放射性污染对于人民健康有重要影响,对此问题应给予重视并加强监督检查。

关键词：建筑材料放射性核素含量花岗岩掺煤渣或粉煤灰制品

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重视泵送混凝土坍落度问题

工业建筑 2010年第S1期40卷 882-885,795页

作者：陈敏天津大学网络与多媒体教育技术中心天津300072

呼吁重视过大坍落度混凝土的危害性。指出采用过大坍落度的泵送混凝土是由于对于对泵送机理的误解。对于泵送混凝土配合比设计的若干问题提出了建议。

关键词：泵送混凝土过大坍落度泵送机理配合比设计

面向区块链漏洞知识库的大模型增强知识图谱问答模型

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现代电子技术 2025年第2期48卷 137-142页

作者：解飞宋建华姜丽张龑何帅湖北大学计算机与信息工程学院湖北武汉430062 湖北大学网络空间安全学院湖北武汉430062 华中科技大学网络空间安全学院湖北武汉430074 智能感知系统与安全教育部重点实验室湖北武汉430062 智能网联汽车网络安全湖北省工程研究中心湖北武汉430062

大语言模型(LLM)在专业领域特别是区块链漏洞领域应用时存在局限性,如专业术语噪声干扰和细粒度信息过重导致理解不足。为此,构建一种面向区块链漏洞知识库的增强型知识图谱问答模型(LMBK_KG)。通过整合大模型和知识图谱来增强知识表示... 详细信息

大语言模型(LLM)在专业领域特别是区块链漏洞领域应用时存在局限性,如专业术语噪声干扰和细粒度信息过重导致理解不足。为此,构建一种面向区块链漏洞知识库的增强型知识图谱问答模型(LMBK_KG)。通过整合大模型和知识图谱来增强知识表示和理解能力,同时利用多粒度语义信息进行专业问题的过滤和精准匹配。研究方法包括使用集成的多粒度语义信息和知识图谱来过滤专业术语噪声,以及采用大模型生成的回答与专业知识图谱进行结构化匹配和验证,以提高模型的鲁棒性和安全性。实验结果表明,所提出的模型在区块链漏洞领域问答的准确率比单独使用大模型提高26%。

关键词：大语言模型知识图谱问答模型多粒度语义信息区块链漏洞信息文本表征

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从起重机安全装置改造所得到的启示

工程机械 2008年第8期39卷 62-65+78页

作者：陈敏天津大学网络与多媒体教育技术中心

论述对起重机安全装置的改造方案,指出近年来国外加强工程建设领域安全装置的研究,人身安全越来越受到重视,体现了以人为本。相比之下,我国的工程建设领域安全装置的研究工作刚处于起步状态,有些研究成果也未得到充分推广,这是我国在工... 详细信息

论述对起重机安全装置的改造方案,指出近年来国外加强工程建设领域安全装置的研究,人身安全越来越受到重视,体现了以人为本。相比之下,我国的工程建设领域安全装置的研究工作刚处于起步状态,有些研究成果也未得到充分推广,这是我国在工程建设领域中出现安全事故较多的根本原因之一,因此我国在安全领域的科研工作亟待加强。早期提出的理论强调安全事故的原因在于人的错误,分析了人的错误理论及安全事故原因理论,用理论和实践结合的方法来强调管理不当才是发生安全事故的根本原因,引导工程界对于安全事故原因的看法逐渐改变。提高管理层的素质是实现安全生产的关键;重视对工人进行安全教育以及保障工人安全工作权利是加强工程建设安全管理的必要措施。

关键词：起重机安全生产管理层

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眼科手术显微镜低照度图像实时增强算法

光学学报 2025年

作者：郭泰龙蔡怀宇汪毅陈晓冬天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室

为减小眼科手术过程中患者光毒性损伤风险，保证医生在较低照度条件下通过显示屏观察并进行手术操作，本文提出一个基于眼科手术显微镜的低照度图像增强网络并设计了一系列损失函数指导网络进行训练。本文算法将低照度图像增强任务分解... 详细信息

为减小眼科手术过程中患者光毒性损伤风险，保证医生在较低照度条件下通过显示屏观察并进行手术操作，本文提出一个基于眼科手术显微镜的低照度图像增强网络并设计了一系列损失函数指导网络进行训练。本文算法将低照度图像增强任务分解为三个子任务，首先通过残差去噪模块在保留图像纹理信息的同时去除噪声的影响得到去噪图像；随后通过照度调整模块对去噪图像进行逐像素照度调整得到照度调整图像，照度调整模块以DCENet(Deep Curve Estimation Net)为基础架构，使用幂次运算对高阶调整曲线形式进行相关改进，提高了照度调整范围，并减小了模块参数量与迭代次数；最后通过色调恢复模块基于交叉注意力机制学习去噪图像的全局色调信息并对照度调整图像进行全局颜色校正。实验结果表明，在低照度合成图像数据集与自采低照度猪眼图像数据集中，本文算法在图像质量与视觉效果方面与7种主流算法比较均排名前列，处理一幅3840×2160大小手术图像耗时7ms，能够满足手术场景下实时性需求。相比于常规眼科手术，采用本文算法能够将眼科手术显微镜所需照明强度减小80%左右。

关键词：手术显微镜低照度图像增强图像去噪色调恢复