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• 教育大数据隐私保护机制与技术研究

  图片教育大数据隐私保护机制与技术研究乐洁玉1,罗超洋2,丁静姝3,李卿21华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心，湖北武汉4300792华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室，湖北武汉4300793华中师范大学法学院，湖北武汉430079摘要：随着大数据技术在教育领域应用的不断深入，教育数据采集、分析及共享等环节可能带来的个人隐私安全等潜在风险不容忽视。如何保障教育数据安全，对教育数据进

  2022-02-15

• 联邦学习算法综述

  点击上方蓝字关注我们联邦学习算法综述王健宗1，孔令炜1，黄章成1，陈霖捷1，刘懿1，何安珣1，肖京21.平安科技（深圳）有限公司，广东深圳5180632.中国平安保险（集团）股份有限公司，广东深圳518031摘要：近年来，联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注，已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式

  2022-02-15

• 深度学习「CV」学习实践指南！

  深度学习的发展不仅突破了许多视觉难题，也加速了计算机视觉领域相关技术的进步。本文主要从CV数据处理、CV模型（CNN）、CV模型训练流程以及CV模型集成对计算机视觉的基础知识和基本环节进行了讲解。CV数据下载https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/information（阿里天池-零基础入门CV赛事）CV数据处理五种数据读取方法

  2022-02-15

• 深度学习在医学影像中的研究进展及发展趋势

  深度学习在医学影像中的研究进展及发展趋势王丽会1,2,秦永彬1,21贵州省智能医学影像分析与精准诊断重点实验室，贵州贵阳5500252贵州大学计算机科学与技术学院，贵州贵阳550025摘要：医学影像是临床诊断的重要辅助工具，医学影像数据占临床数据的90%，因此，充分挖掘医学影像信息将对临床智能诊断、智能决策以及预后起到重要的作用。随着深度学习的出现，利用深度神经网络分析医学影像已成为目前研究的主流

  2022-02-15

• 通俗讲解集成学习算法！

  本文以图文的形式对模型算法中的集成学习，以及对集中学习在深度学习中的应用进行了详细解读。数据及背景  https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction（阿里天池-零基础入门CV赛事）集成学习集成学习，即分类器集成，通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。一般结构是：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合

  2022-02-15

• 2021-04-06：假设有一个源源吐出不同球的机器，只有装下10个球的袋子，每一个吐出的球，要么放

  2021-04-06：假设有一个源源吐出不同球的机器，只有装下10个球的袋子，每一个吐出的球，要么放入袋子，要么永远扔掉。如何做到机器吐出每一个球之后，所有吐出的球都等概率被放进袋子里。福大大答案2021-04-06：i为球的序号。i从1开始，小于等于10的时候直接进袋子。i大于10的时候，10/i的几率进袋子；在袋子中的球，1/10的几率淘汰。代码用golang编写。代码如下：packagema

  2022-02-15

• 深度学习模型训练全流程！

  本文从构建数据验证集、模型训练、模型加载和模型调参四个部分对深度学习中模型训练的全流程进行讲解。一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练；在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。本文CNN模型构建参考：https://mp.weixin.qq.com/s/JhFun5I_8Kjkbz6S4613Xw数据及背景  htt

  2022-02-15

• 基于多源城市交通出行数据的定制公交需求辨识方法研究

  基于多源城市交通出行数据的定制公交需求辨识方法研究陈汐1,王印海2,代壮3,马晓磊41北京航空航天大学交通科学与工程学院，北京1001912美国华盛顿大学土木和环境工程系，美国西雅图981953西南交通大学交通运输与物流学院，四川成都6100314北京航空航天大学大数据科学与脑机智能高精尖创新中心，北京100191摘要：定制公交作为一种新的公交服务模式，对其需求的辨识具有重要实践意义，也是后续线路

  2022-02-15

• 生成技术在人工智能平台中的应用探索

  生成技术在人工智能平台中的应用探索夏正勋,杨一帆,罗圣美,赵大超,张燕,唐剑飞星环信息科技（上海）有限公司，上海200233摘要：随着人工智能（AI）技术的发展，AI应用进入了快速普及期，面对快速增长的市场需求，AI平台有必要引入自动化方法提升开发效率。在分析生成技术研究进展、AI平台现状及挑战的基础上，基于生成技术实现了AI平台的前后端适配、性能优化、模型安全提升等核心工作的自动化。新方法可以根

  2022-02-15

• 深入浅出卷积神经网络及实现！

  卷积神经网络CNN是深度学习中的基础知识。本文对CNN的基础原理及常见的CNN网络进行了详细解读，并介绍了Pytorch构建深度网络的流程。最后，以阿里天池零基础入门CV赛事为学习实践，对Pytorch构建CNN模型进行实现。数据及背景  https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction（阿里天池 - 零基础入门

  2022-02-15