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Dianxin kexue随着科技的飞速发展，机器学习已经成为推动企业进步的关键因素。然而，对于中小企业而言，数据量和算力的限制常常成为其应用机器学习的障碍。算力网络的兴起则为企业带来了新的机遇，但也伴随着数据安全等新的挑战。提出一种面向算力网络的多用户安全协同计算线性回归方案，该方案允许多个用户使用敏感数据在算力网络中实现安全的联合训练，从而构建线性回归模型。该方案采用低成本盲化手段与同态加密技术对用户敏感数据进行加密处理，从而保护了敏感数据的安全性。
潘洁， 侯慧芳， 陈曦， 薛曌， 徐连坤
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[Recent research on machine learning in the diagnosis and treatment of necrotizing enterocolitis in neonates]. [PDF]
Zhongguo Dang Dai Er Ke Za Zhi, 2023 Cui C, Chen FL, Li LQ.
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基于迁移学习和红外热成像的金属氧化物避雷器表面污染状态检测方法
Dianci bileiqi金属氧化物避雷器外壳受灰尘、盐、碱等污染物长期沉积的影响，会导致其过早失效，因此，准确地检测金属氧化物避雷器表面的污染状态是非常重要的。基于此，面向饱和积污提出了一种利用红外热成像技术和迁移学习检测金属氧化物避雷器外壳污染严重程度的新方法。该方法通过拍摄不同污染状态下金属氧化物避雷器的红外热图像，经过适当的预处理后，捕获的红外热图像被送入预训练卷积神经网络“ResNet50”进行自动特征提取。提取的深度特征被输入到4个机器学习分类器，即k-最近邻分类器、支持向量机分类器 ...
沈顺群 +5 more
doaj
Prediction model of dental caries in 12-year-old children in Sichuan Province based on machine learning. [PDF]
Hua Xi Kou Qiang Yi Xue Za Zhi, 2023 Yan X, Sun T, Lu Y, Tan X, Wang Z, Li M.
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基于模拟退火法与多层感知机的变压器故障诊断模型及其泛化性能研究
Gaoya dianqi为诊断电力变压器内部的潜伏性故障，以溶解气体分析（DGA）数据为特征量，提出了一种基于多层感知机（MLP）的变压器故障诊断模型。以实际运行变压器的故障数据为学习样本，利用模拟退火法实现多层感知机内部节点之间的连接权重优化。以不同特征组合作为MLP的输入，对比、分析了MLP诊断故障类型的正确率；研究了MLP拓扑结构、参数正则化等对诊断模型泛化性能的影响。使用训练数据以外的变压器故障数据测试学习完成的诊断模型，获得较高的测试准确率。
高超 +9 more
doaj
[The application of machine learning in the auxiliary diagnosis of specific learning disorder]. [PDF]
Zhongguo Dang Dai Er Ke Za ZhiZhao H, Mei SL, Wang JY, Chi X.
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Using machine learning algorithm to predict the risk of post-traumatic stress disorder among firefighters in Changsha. [PDF]
Zhong Nan Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban, 2023 Deng A +10 more
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[Differential diagnosis of autism spectrum disorder and global developmental delay based on machine learning and Children Neuropsychological and Behavioral Scale]. [PDF]
Zhongguo Dang Dai Er Ke Za Zhi, 2023 Zhou G +6 more
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