|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
基于机器学习的个人信用评估
本平台基于用户报刊订阅历史数据及用户个人信息，结合矩阵分解，K-Means等机器学习技术，构建了用户报刊个性化推荐系统，在提升推荐准确性的同时较好地解决了冷启动问题。
中山大学
2021-04-10
基于深度学习的智能计算MR成像
一、项目简介 智能计算MR成像主要是基于脉冲序列设计、成像、重建、处理与分析的全链路优化思想，利用人工智能领域的深度学习与大数据方法，研究新体制智能计算成像理论、方法与应用，突破现有系统将成像与分析分治难以兼顾的不足，从而为医学临床和科研提供新的、更快的成像手段、更好的成像质量以及更符合实际需求的成像模式。 二、前期研究基础 无 三、应用技术成果1）基于深度学习的信息保持压缩感知重建（左图为填零重建、右图为所提方法）
厦门大学
2021-04-11
联邦学习投毒攻击防御与追溯系统
当前，保护数据的隐私和安全已经成为世界性的热点，各国都在加强对数据安全和隐私的保护。近年来，国家相继出台个人信息保护的标准和政策，旨在加强隐私保护。为了在符合相关法规的前提下使用数据，部分研究者尝试令各方数据保留在本地的同时训练全局模型，如 Google 提出的联邦学习。作为一种加密的分布式机器学习技术 , 联邦学习能够让参与各方在不披露底层数据和底层数据加密 ( 混淆 ) 形态的前提下，仍然能利用其余几方参与者提供的信息，更好地训练联合模型，提升 AI 模型效果。
然而，将数据留在本地的方式却也引发其他问题，如针对联邦模型的投毒攻击。投毒攻击通过攻击训练数据集或算法来操纵机器学习模型的预测，使分类器识别特定样本的分类边界发生变化。而联邦学习场景下的投毒攻击通常拥有更强的隐蔽性和破坏性。
因此，我们将传统投毒攻击防御中对原始数据的清洗过程转变至对上传的模型权重参数的预处理，在参数服务器部署防御框架来防御投毒攻击。我们设计了一种新颖的防御与追溯框架，该框架主要由模型聚类、初步防御和细化防御三个模块构成，构建多层纵深防御体系，保护联邦模型安全，并在源头上主动追溯攻击者。我们设计面向神经网络的无监督层级聚类算法，消除了神经网络中隐含元素置换不变性的影响。根据类内代表模型在聚合过程中的贡献度确定其可疑度，并以动量思想将可疑度绑定每个客户端，并结合历史用户行为对攻击者进行定位。我们的防御框架可以自主评估模型贡献度，自动确定可疑度动态划分阈值，并在图像、文本等多源数据集上达到了 100% 追溯率，实现了零漏检，零误检。
目前，成果性能已经过多方测试和验证，代码已部署在华为自研深度学习框架MindSpore 中，进一步为广大开发者所用。
西安电子科技大学
2023-01-18
基于深度学习的虹膜识别系统
膜识别技术的应用
1.基于深度学习的虹膜识别算法性能达到国际先进水平；
2. 虹膜图像采集采用全自动自适应技术，可以自动寻找虹膜，自动聚焦，在中远距离范围实现了高用户友好性。 系统的性能远高于市场同类产品；
3. 整套系统成本很低，远低于市场同类产品，非常适合大规模应用 。
中国科学技术大学
2021-04-14
低通信开销的分布式学习
目前，训练机器学习模型依赖于海量的数据，当以集中方式训练时，会带来很大的计算成本。因此，现在普遍的共识是，未来的机器学习应该以分布式方式实施。通常，分布式学习是以server-worker模式中进行的，其中server利用从workers收集的信息更新学习参数，然后将这些参数广播给workers。 但是，随着worker数量的增加，通信开销也会大幅
南方科技大学
2021-04-14
OK学习机 S4 Plus
停课不停学 在家学习用OK 有人教也有人管 真人规划师1对1指导 + 九大学科老师专业点拨 OK学习机智能定位孩子不会的知识点，只学该学的，在家智慧学
北京点石经纬科技有限公司
2021-02-01
数字语言学习系统-智能终端型
高性能处理器、深度定制操作系统，音视频传输的稳定性更高。 优良的扩展性和完善的考试系统，考前设备自动检测，考试过程智能编排，考后结果双冗余备份。 教室授课、对讲、学生语音分组会话时，声音延迟<5ms
北京东方正龙数字技术有限公司
2021-02-01
多功能学习用品盒模型
"有机玻璃材质，三种结构式样，一套3件。教学演示用，配合教材“设计一般过程”内容，了解设计过程，发现明确与问题。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
世界地理学习参考图册
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
多媒体视听语言学习系统
产品详细介绍
北京工美教学仪器设备研制所
2021-08-23