位置数据带来了巨大的经济效益,但位置隐私泄露的问题也随之而来。针对连续R-range查询中遭到的最大移动边界(Maximum Movement Boundary,MMB)攻击问题,提出一种基于预先缓存的隐私保护机制。首先,提出伪随机泛化方法,以在保证位置隐私...
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位置数据带来了巨大的经济效益,但位置隐私泄露的问题也随之而来。针对连续R-range查询中遭到的最大移动边界(Maximum Movement Boundary,MMB)攻击问题,提出一种基于预先缓存的隐私保护机制。首先,提出伪随机泛化方法,以在保证位置隐私的基础上控制快照查询的泛化区域;接着,在该泛化查询区域内预测即将到达的路口,利用路口位置计算并预先缓存下一泛化查询区域。预先缓存的方法降低了连续查询间的时间关联,并提高了隐私保护水平。性能分析和实验结果表明,所提隐私保护机制能有效地减少最大移动边界攻击带来的隐私泄露问题。
Medical imaging is now being reshaped by artificial intelligence (AI) and progressing rapidly toward *** this article,we review the recent progress of AI-enabled medical ***,we briefly review the background about AI i...
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Medical imaging is now being reshaped by artificial intelligence (AI) and progressing rapidly toward *** this article,we review the recent progress of AI-enabled medical ***,we briefly review the background about AI in its way of ***,we discuss the recent successes of AI in different medical imaging tasks,especially in image segmentation,registration,detection and ***,we illustrate several representative applications of AI-enabled medical imaging to show its advantage in real scenario,which includes lung nodule in chest CT,neuroimaging,mammography,and ***,we report the way of human-machine *** believe that,in the future,AI will not only change the traditional way of medical imaging,but also improve the clinical routines of medical care and enable many aspects of the medical society.
关于时间序列分类的问题在过去十多年时间里已经引起极大的兴趣.并且已经有实验表明传统流行的分类算法像KNN等,已经很难处理时间序列的分类问题.基于Shapelet和DTW(动态时间规整,Dynamic Time Warping)的这一分类方法的时间复杂度又太...
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关于时间序列分类的问题在过去十多年时间里已经引起极大的兴趣.并且已经有实验表明传统流行的分类算法像KNN等,已经很难处理时间序列的分类问题.基于Shapelet和DTW(动态时间规整,Dynamic Time Warping)的这一分类方法的时间复杂度又太高.本文提出一种新的基于子段距离计算的时序分类方法,通过对时间序列进行切分然后对切分后的子段用k-shape算法进行聚类,在聚类结果中寻找两类时间序列各自比较有区分性的片段,并以此来作为分类的依据,该方法思路更为简单且时间复杂度不高.通过实验验证了我们算法的分类精度和适用性,并与shaplet算法相比我们算法在时间复杂度上更具优势.
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