Normal, Joint, FedAvg, AvgPush 및 CWT는 버전 교육에 DP-SGD를 활용하고 ProxyFL 및 FML은 프록시에 이를 사용합니다. 예를 들어 의료 도메인 이름에서 조직병리학은 디지털화를 광범위하게 촉진하여 기계 학습을 통해 진단 해석의 중립성과 정확성을 높일 수 있는 특별한 기회를 제공합니다3. 세포 샘플링의 디지털 사진은 몇 가지 요소를 예를 들자면 준비 작업, 고정 및 준비 사이트에서 사용되는 염색 프로토콜에서 상당한 다양화를 보여줍니다. 마음챙김 정규화가 없으면 심층 버전은 이미징 인공물에 지나치게 집중할 수 있으므로 새로운 출처에서 수집한 정보를 일반화하지 못할 수 있습니다4. 또한, 소수 또는 흔하지 않은 그룹5을 포함한 다양한 인구에 서비스를 제공하고 편향을 완화하기 위한 요구 사항6은 버전 교육을 위한 다중 중심 데이터 세트뿐만 아니라 다양해야 합니다. 시설의 전문성과 지역 주민 전체의 불규칙성으로 인해 여러 시설에 걸친 의료 데이터의 조합이 필수적입니다.

 

실제 개별 피드백은 훨씬 더 다양할 수 있습니다. 예를 들어 결과 웹 페이지 결과의 종이 요약에 필요한 세부 정보가 있는 경우 개인이 모두 클릭할 수 없습니다. ProxyFL의 한 가지 중요한 측면은 독점 디자인이 이질적일 수 있다는 것입니다. MNIST 작업에서 우리는 고객 2명당 하나씩 4개의 디자인 아키텍처를 모두 사용합니다(CNN1과 CNN2는 MNIST 사진에 맞게 어느 정도 조정됨). ProxyFL은 모든 디자인의 성능을 개선할 수 있는 반면 다양한 디자인은 특정 정규 교육을 통해 매우 다양하고 최적이 아닌 성능을 달성할 수 있음을 확인했습니다. 더 약한 버전에 대한 개선 사항은 더 강력한 모델에 대한 것보다 훨씬 더 중요합니다. 연합 지식(FL)은 중앙 집중화할 수 없는 데이터에 대한 모델을 교육하기 위해 만들어진 분산된 이해 프레임워크7입니다.

 

이 데이터 세트는 전이가 있거나 없는 림프절의 주석이 달린 전체 슬라이드 이미지 1399개에서 파생되었습니다. 5개의 다른 의료 센터에서 슬라이드를 수집하여 광범위한 사진 모양 및 염색 변형을 다루었습니다. 전체 209개의 WSI에는 모든 전이에 대한 자세한 손으로 그린 윤곽선이 있습니다. 이 연구를 위한 클라이언트 정보는 4개의 시설에서 주석이 달린 209개의 WSI 중에서 WSI를 선택하여 Camelyon-17에서 생성되었습니다(그림 7의 예제 패치 참조). 롤대리 주석을 사용하여 WSI에서 종양 포함 반점뿐만 아니라 일반적인 반점을 모두 제거했습니다. 우리는 WSI에서 512 × 512 픽셀 지점을 추출하고 주어진 의견을 기반으로 각 지점에 이진 레이블(건강/종양 포함)을 할당했습니다.

 

비디오 클립의 데모는 ForgeRock OpenIG Flying 시작 문서를 기반으로 합니다. 개인이 URI에 액세스하려고 시도합니다. 이는 일부 경로 배열 문서를 사용하여 CSV 데이터에서 사용자 자격 증명을 검색하고 이를 HTTP 웹 서버에 게시하여 고객 계정 웹 페이지(Message Verification Landing Web 페이지)를 가져오는 OpenIG를 공격합니다. ) 답례로. 따라서 고객은 자신의 고객 자격 증명을 제공하는 데 어려움을 겪을 필요 없이 HTTP 웹 서버에서 메시지 인증 랜딩 페이지를 얻습니다. ForgeRock OpenIG 4가 사용자 확인(개인에게 투명한 절차)을 위해 데이터 소스에서 사용자 자격 증명을 가져오도록 설정된 방식을 정확히 인식하려면 비디오 클립 로그를 준수하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

 

그림

 

그래서 일부 탱크 엔지니어는 프록시 버전과 인공 지능을 사용하여 기록 일치 절차를 단순화하고 빠르게 합니다. 이 기사에서는 프록시 버전과 인공 지능이 예측 불가능성 평가뿐만 아니라 역사 소송 품질을 높이는 데 어떻게 도움이 되는지 확인할 것입니다. 이 두 기술의 대조는 DNN 버전이 더 빠르게 예측을 생성하지만 RNN 디자인이 더 나은 품질을 제공한다는 것을 보여줍니다. 또한 RNN 기반 프록시 순환 설계는 학습 정보 세트에 포함된 시간 이후의 시간을 예측할 수 있습니다. 두 방법 모두 전체 물리 순환 시뮬레이터와 비교하여 최대 100의 변수만큼 계산 시간을 줄일 수 있습니다. 대리 순환 모델 적용 사례는 광범위한 검색 백그라운드 매칭 연습에서 효율적으로 시연됩니다.

 

직접 웹 액세스. 특히 프록시 웹 서버는 허용된 도메인 또는 IP에 대한 웹 사이트 트래픽을 필터링하기 위해 다른 디지털 네트워크에서 찾을 수 있습니다. 이제 \( A \) 및 \( \ 감마 \) 가치를 기반으로 각 주입 상황을 지정하면 순환의 물리학과 제어 매개변수를 모두 포착하는 기능을 완료하기 위해 기능을 초기 기능에 적용할 수 있습니다. 이제 이 섹션의 목표는 압력파를 추적하는 FMM 접근 방식의 결과를 대중적인 분석 유정 스크리닝 기술과 비교하는 것입니다.

 

액세스하기 선택으로

 

표현의 격차가 있는 곳마다 무한한 크기의 관찰되지 않는 실패에 대한 능력이 있습니다. 그러한 실패가 언제 발생하는지, 그리고 표현과 사실 사이의 공간이 정확히 얼마나 넓은지에 대한 이해는 인공 지능 시스템의 신뢰할 수 있는 구현에 필수적입니다. 유일한 차이점은 식(16)과 식(17)에 남아 있는데, 현재 서버가 α가 아닌 동영상을 확실히 변경할 것이고 또한 작은 ft(a)가 있는 범주가 α-영화. MAB 문제에 관한 문헌에서 착취 및 탐색을 안정화하는 방법은 최적의 이익(이 경우 개인 만족)으로 모이는 전략을 목표로 할 뿐만 아니라 가장 빠른 수렴 속도를 추구합니다.

 

심층 지표 발견을 위한 가변 연속 프록시 앵커

 

대신 BatchNorm 레이어를 GroupNorm 레이어55로 변경했으며 균일성을 위해 모든 디자인에서 그렇게 했습니다. 마지막으로 ResNet-18 결과 레이어의 크기를 패치 크기와 바이너리 범주 요구 사항에 맞게 사용자 정의했습니다. 제안된 방법은 침수 상황에 대한 구조에서 채널화된 이질적인 누출이 있는 SPE10 기준 저장 탱크 설계의 큰 부분뿐만 아니라 작은 부분을 사용하여 확인됩니다. 소규모 버전은 14,400개의 세포와 8개의 웰을 포함하는 반면, 대규모 버전은 528,000개의 세포와 5개의 지점 패턴으로 저장소 전체에 퍼져 있는 53개의 웰을 포함합니다. 상업용 고충실도 시뮬레이터(HFS)에서 300개의 시뮬레이션을 생성하여 프록시 모델을 훈련합니다. E2C와 E2CO 모두 소형 및 대형 탱크 버전 모두에 대해 HFS에서 얻은 검사 데이터와 비교할 때 허용 가능한 오류가 있는 상태 변수의 정확한 추정치를 제공합니다.

 

극도로 규제되는 도메인 이름에서 여러 기관의 협력을 위해 만들어졌으므로 신뢰할 수 있는 커뮤니케이션과 함께 정량적 개인정보 보호 보장을 통합합니다. 숫자 5(오른쪽)는 DP-SGD의 슬로프 클리핑과 노이즈 추가가 있거나 없는 다양한 교육 기술의 테스트 정밀도를 보여줍니다. 분명히 모든 기술은 프라이버시 제한이 없을 때 일상적인 훈련을 능가할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 DP-SGD를 사용하면 FedAvg 및 FML-proxy와 같은 중앙 집중식 방법이 일반 교육보다 훨씬 더 나빠집니다. ProxyFL-private은 DP-SGD가 포함될 때 성능 감소가 가장 적고 공동 훈련의 최고 경계에 가장 근접합니다. 이 작업에서 고려한 주요 응용 프로그램 도메인 이름은 전산 병리학입니다.

 

대량의 전산 병리학 작업에 직면할 때 개인 정보 보호 FL의 요구 사항을 실제로 강조한 수많은 짧은 기사가 있습니다. Li et al. 31 및 또한 Ke et al. 32는 임상 사진 확대 및 분할을 위해 FL을 사용했습니다. 그들의 방법은 DP 프레임워크에서 처리된 분별력 있는 가중치 업데이트를 집계하기 위해 중앙 웹 서버를 사용했지만 교육 처리 동안 지출된 완전한 개인 정보 보호 예산 계획을 나타내지는 않았습니다. Li et al. 33뿐만 아니라 Lu et al. 34개는 FL로 임상 사진 분류 모델을 구성하고 개인 프라이버시를 위해 설계 가중치에 사운드를 추가했습니다. 그러나 설계 가중치에는 무한한 감도가 있으므로 이러한 방법으로는 상당한 DP 보증이 달성되지 않습니다. Addisson Salazar는 박사 학위를 받았습니다. 2011년 Universitat Politècnica de València에서 전기 공학 박사 학위를 받았습니다.