关键词： 增量隐私预算分配   差分隐私   维度选择   联邦学习  

摘要： 联邦学习作为一种分布式机器学习框架,允许用户在不泄露原始数据的情况下通过共享模型参数来协作训练模型。然而,模型参数仍然可能包含大量隐私敏感信息,直接对其共享存在泄露用户隐私信息的风险。本地化差分隐私能够抵御具有任意背景知识的攻击者,为隐私信息提供更全面的保护。由于联邦学习的参数数据高维度和多轮次的特点,给本地化差分隐私应用于联邦学习带来了挑战。为此,本文提出一种满足本地化差分隐私的联邦学习算法FedLDP。该算法利用维度选择策略(EMDS)挑选出用于全局聚合的重要参数维度;采用拉普拉斯机制扰动所选的参数维度;为了提高模型的学习效率和整体性能,设计增量隐私预算分配策略调整迭代过程中的隐私预算分配方式,优化模型训练过程。理论分析证明FedLDP算法满足ε-本地化差分隐私。实验结果表明,在MNIST和Fashion-MNIST数据集上,FedLDP算法能够在相同级别的隐私约束下使模型准确率分别提升5.07百分点和3.01百分点,优于现有方法。

关键词： 学习兴趣   新课程理念   学习方法   低年段  

摘要： 小学低年段是语文教学的重要时期,注重提高学生对语文学习的兴趣,帮助他们掌握学习方法,养成良好的学习习惯。绘本阅读作为一种适合低年段学生发展的新型阅读方式及辅助写作工具,可以让学生在学习兴趣、学习方法和学习习惯方面取得一定的进步。本文简要分析了新课程理念下小学语文低年段绘本阅读助力思维能力的培养方法,目的是帮助学生改变传统的阅读方式,实现良好的阅读发展,提高低年段语言阅读的质量,促进语言阅读的可持续发展,进而提升学生的综合思维能力。随着时代的发展和社会的变迁,传统的语文教学模式已经不再适应现代学生的需求和学习方式。新课程改革提倡以学生为中心、以任务为导向的教学理念,强调培养学生的综合素养和创新能力。因此,如何在小学语文低年段绘本阅读中贯彻这一理念,成为当前语文教育领域亟待解决的问题。

关键词： 高职院校   不同生源   因材施教   学习方法   学习效果  

摘要： 本文以高职院校所招收航海技术专业的高中考生与中职生为对象,从知识体系构建能力、知识基础、自主学习能力三个维度对比不同生源的学习能力,并分析高职学生存在的学习问题。选择航海气象课程,结合共性与个性原理、整体与部分关系原理、联系的方法,进行因材施教教学实验。结果表明,在实验不断深入后,高中生与中职生在学习效果上优秀、良好、一般的比例接近,因材施教下能够帮助不同生源的学生提高学习能力,缩小中职生与高中生的学习效果差距。

关键词： 有压系统过渡过程   特征线法   机器学习   全特性曲线  

摘要： 以湖南某泵站供水系统为研究对象,通过两方程特征线方法,构建泵站瞬变过程数学模型,分别采用多项式回归、深度森林、BP神经网络模型对水泵全特性曲线、管线关阀时间、最大压力包络线、最小压力包络线、阀门后压力点位进行机器学习及回归。通过分析得到以下结论:合理的机器学习模型和瞬变流模型的结合,可以实现对有压输水系统过渡过程的瞬变流动参数进行准确预测和分析,可为输水系统数字孪生优化调度提供可靠支持。在水泵全特效曲线的回归预测方面,其回归精度有以下分布趋势:BP神经网络>深度森林>多项式回归方法。由于泵站在过渡过程中,一般不会出现水泵倒转,同时水流正向流动的情况(第四象限,逆向耗散区x∈(4.71,6.28)),着重考虑第一、二、三象限的回归结果可知,深度森林方法对水泵全特效曲线的回归效果更佳。在最大/最小压力包络线回归预测方面和阀门压力回归方面,深度森林模型下的整体回归趋势好于BP神经网络。当水锤效应引起的压力震荡幅度较大,波动变化剧烈时,BP神经网络的回归结果会产生一定的预测差异。

关键词： 小样本学习   数据增强   类内变化   类辨别特征   个体特征  

摘要： 小样本学习致力于通过极少数量的训练样本,甚至一个样本来实现对新类数据的分类。面对这种挑战,数据增强成为小样本学习中一种直接而有效的解决方法,但是确保增强数据的多样性和可辨别性是数据增强的关键。为此,提出一种基于迁移基类类内变化的两阶段数据增强方法,分为特征学习和小样本学习阶段。在特征学习阶段,模型通过自监督任务学习基类数据的个体特征表达,有监督任务则学习类辨别特征,模型通过这两种特征获得基类数据的类内变化并建模基类的类内变化分布。在小样本学习阶段,模型从基类的类内变化分布中采样与任务相关的类内变化信息并添加到小样本特征中,以实现增强小样本数据的目的。实验结果表明,在5-way 1-shot情况下,所提方法在miniImageNet、tieredImageNet和CUB数据集上的分类性能相较于基线模型提升了4~7百分点,在5-way 5-shot情况下提升了3~7百分点,相较于其他数据增强方法,也展现了具有竞争力的性能,这表明生成的增强数据在保持可辨别性的同时增强小样本数据的多样性,并验证了该方法的可行性和有效性。

关键词： 机器学习   复合材料   性能预测   损伤检测  

摘要： 作为新型材料,复合材料因其轻质高强度的优势在多个工业领域中得到了广泛应用。当前,各类材料性能研究和更新迭代依赖试验及有限元仿真,成本较高且效率较低。随着计算机技术的快速发展,多种机器学习模型被应用于不同种类的复合材料研究中。本文介绍了网络型和集成型机器学习模型在复合材料研究中的应用,探讨了其在解决特定复合材料研究问题时的适用性。未来,机器学习技术在复合材料领域的应用范围会继续扩大,特别是在低数据需求模型构建和基于迁移学习的数值范围拓展方面将展现出巨大的潜力。

关键词： 小学数学   单元整体   知识框架   学习方法   思维脉络   核心概念  

摘要： 在小学数学教学中,传统的教学方式往往侧重于单一知识点的讲授,而忽视了知识之间的内在联系与整体性.为了打破这一局限,立足单元整体视角的教学逐渐成为研究的热点.文章从整合知识框架、迁移学习方法、梳理思维脉络以及优化教学过程四个方面阐述了单元整体教学的意义,在此基础上提出了教学路径,包括设定单元整体目标、剖析单元核心概念、强化单元内容关联以及拓展单元思维深度.

关键词： 消费文化   知识付费者   叙事   权力自主性   幻想主题分析  

摘要： 在消费文化研究视域下,知识付费常被解读为资本操纵下的文化现象,而消费者也被视为盲目的个体。然而,在社交平台上,知识付费群体的消费叙事却复诵出终身学习者的身份认同,这是消费者意义生产权力自主性的体现。研究选取知乎社区知识付费话题下147条帖子进行幻想主题分析,旨在通过探讨知识付费者的消费体验叙事,深入理解付费行为背后的心理,揭示群体文化行为与当代社会环境之间的复杂关联。研究发现,修辞社区凝练出“智识契约的价值再估”“精进自我的方便之门”两大幻想类型,差异化的观点交织,最终汇聚成终身学习的修辞视野,而这一先锋意识形成源自群体“消费者有权”的价值自觉。本研究聚焦知识付费者的文化心理,关注知识付费的现实文化意义,以期为把握数字时代文化消费现象的新特征,构建更为健康的知识生态提供理论支持与参考。

关键词： 内循环战略   高管注意力广度   行业拓展   区域扩张   机器学习  

摘要： 企业通过多元化战略打破地域分割和行业封闭,是赋能国内大循环的重要内生动力。本文致力于从区域扩张和行业拓展视角探讨企业内循环战略的驱动因素,该研究结合机器学习Word2Vec算法构建高管注意力广度词库,基于注意力基础观和资源基础观视角分析高管注意力广度对企业内循环战略的影响,以及数字化水平和动态能力的调节效应。以2011—2020年中国沪深A股上市公司的样本实证发现,高管注意力广度显著促进了企业区域扩张和行业拓展行为,从而驱动了企业内循环战略;同时,这种影响在企业数字化水平越高、动态能力越强时更为明显。拓展检验表明,高管对开辟新市场战略的关注深度与企业内循环战略之间存在先升后降的倒U形关系,该结论揭示了高管注意力过度聚焦的潜在负面影响。本文将高管注意力广度、企业内循环战略及其实施过程中的能力禀赋有机结合起来,拓展和深化了高管注意力配置与企业多元化战略的理论研究。

关键词： 意义主义学习理论   维度驾驭力   教育智慧   神经教育学   文化适应性   学习生态   意义生成   嵌根教育  

摘要： 文章提出意义主义学习理论(MLT),旨在应对人工智能时代教育的三重异化困境。基于“学习即变化,变化即意义,教育即促变”(3CEP)的核心命题,MLT创立了“维度驾驭力”教育新范式,通过3LS三元结构整合神经可塑性机制与文化适应性设计,为解决AI时代“意义贫困”提供了系统方案。MLT构建了包含五大构件的理论体系:3LS三元学习结构揭示“对象—关系—意构”的动态耦合机制;10DMS十维意义空间建立多维评估框架;6CS六变催化策略提供动态干预方法;8QM叩问学习法形成思维发展路径。研究融合现象学、神经教育学与跨文化研究的多元视角,证实MLT既具备解释学习神经机制(如γ/θ波耦合)的科学精确性,又保持对文化差异的敏感性(东西方脑活动差异达29%)。理论创新体现在:首次实现神经可塑性解释与文化适应框架的统一;提出“带根的生长”教育模式;为智能时代的教学实践提供系统指导。MLT的深层价值在于守护教育作为意义生成场的本质功能,其“道法术器势”的理论架构,既延续了中国“知行合一”的教育智慧传统,又为全球教育变革提供了新范式。