一种基于双机制差分隐私的联邦学习肺结节检测方法

    公开(公告)号:CN115187576B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202210930904.9

    申请日:2022-08-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于双机制差分隐私的联邦学习肺结节检测方法,具体步骤为:将肺部CT图像分割出肺实质;对肺实质进行数据增强,用于训练和测试;构建联邦学习模型;将训练集样本分发给本地客户端;构建肺结节检测模型;初始化本地客户端参数;本地客户端模型训练进行本地权重参数更新,将权重参数进行本地双机制差分隐私加密并上传中央服务器;中央服务器聚合本地客户端权重参数,全局更新后分发给本地客户端;获得肺结节检测结果。本发明通过本地客户端对权重参数差分扰动,上传给中央服务器进行聚合,避免了加密解密的繁琐过程,降低了计算开销,在保证数据隐私和安全的前提下,(56)对比文件Mohammed Adnan et al.Federatedlearning and differential privacy formedical image analysis. ScientificReports.2022,第12卷全文.王生生,等《.面向隐私保护联邦学习的医学影像目标检测算法》《.计算机辅助设计与图形学学报》.2021,第33卷(第10期),李安然《.面向特定任务的大规模数据集质量高效评估》《.信息科技》.2021,(第9期),celine_lee《.联邦学习(FL)+差分隐私(DP)》《. blog.csdn.net/m0_50609661/article/details/125731399》.2022,

    确定无感通行系统性能的方法、装置及计算设备

    公开(公告)号:CN110533809B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN201910779786.4

    申请日:2019-08-22

    Abstract: 本发明公开了一种确定无感通行系统性能的方法,无感通行系统包含视频采集设备和智能处理设备,包括步骤:在不同测试环境下,对通过视频采集设备采集到的图像进行处理,以获取包含检测对象的信息;基于检测对象的信息确定出与无感通行系统的图像采集性能相关的第一指标值;经由智能处理设备获取与无感通行系统的工作状态性能相关的第二测试值,并确定第二指标值;基于与无感通行系统的其他性能相关的第三测试值,确定第三指标值;以及基于第一指标值、第二指标值、第三指标值,确定出无感通行系统的性能值。本发明一并公开了相应的计算设备。

    确定无感通行系统性能的方法、装置及计算设备

    公开(公告)号:CN110533809A

    公开(公告)日:2019-12-03

    申请号:CN201910779786.4

    申请日:2019-08-22

    Abstract: 本发明公开了一种确定无感通行系统性能的方法,无感通行系统包含视频采集设备和智能处理设备,包括步骤:在不同测试环境下,对通过视频采集设备采集到的图像进行处理,以获取包含检测对象的信息;基于检测对象的信息确定出与无感通行系统的图像采集性能相关的第一指标值;经由智能处理设备获取与无感通行系统的工作状态性能相关的第二测试值,并确定第二指标值;基于与无感通行系统的其他性能相关的第三测试值,确定第三指标值;以及基于第一指标值、第二指标值、第三指标值,确定出无感通行系统的性能值。本发明一并公开了相应的计算设备。

    一种结合大数据收集的智能家居系统

    公开(公告)号:CN106899467A

    公开(公告)日:2017-06-27

    申请号:CN201710262932.7

    申请日:2017-04-20

    CPC classification number: H04L12/2807 H04L63/102 H04L2012/2841

    Abstract: 本发明公开了一种结合大数据收集的智能家居系统,包括大数据服务器和客户端。本发明的有益效果是:通过结合大数据和云计算,添加了WiFi模块的智能家居系统,将会极大地增强用户的体验感受,改进后的智能系统不仅布线不再繁琐,不需要控制系统和供电系统分开牵线,还能够与移动终端互动,可以实现通过手机等设备直接随时随地进行操作,还能够记录下用户在使用各个智能终端时的各种数据,并自动上传到云端,分析并分析出用户的习惯,再整合出个性化的方案,为用户量身定制一套专属的家居系统,还能够监控相关数据,预测可能发生的问题并及时避免,并且所有被控端都有WiFi控制转发器,用户可以使用手机,平板等移动端随时随地操控智能终端。

    一种家庭用电数据预测方法

    公开(公告)号:CN106779133A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201610906012.X

    申请日:2016-10-18

    CPC classification number: G06Q10/04

    Abstract: 本发明公开了一种家庭用电数据预测方法,包括原始数据的采集、数据训练和特征提取、数据的分解和分类、得出相关结论,本发明的有益效果是:该发明一种家庭用电数据预测方法,通过使用这种方法,可以通过对普通家庭智能电表的数据分析,预测单个电器每天不同时刻的开关状态,该方法解决了传统方法中因数据特征太少无法有效分类的问题,对用户用电情况的分析有重要的作用,基于此方法,我们继而可以通过建立用户隐私框架的方式对用户用电习惯隐私进行保护,具有深远的意义。

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