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从ChatGPT到DeepSeek:人工智能蒸馏数据的风险治理
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作者 顾男飞 《图书馆论坛》 北大核心 2025年第8期117-125,共9页
训练数据的数量和质量成为人工智能技术发展的关键要素。伴随DeepSeek爆火的人工智能蒸馏数据技术不仅能满足不同人工智能发展的数据需求,而且可以降低训练成本,彰显算法创新价值;但也引发争议,存在涉及反向工程的软件著作权风险和侵犯... 训练数据的数量和质量成为人工智能技术发展的关键要素。伴随DeepSeek爆火的人工智能蒸馏数据技术不仅能满足不同人工智能发展的数据需求,而且可以降低训练成本,彰显算法创新价值;但也引发争议,存在涉及反向工程的软件著作权风险和侵犯商业秘密的不正当竞争等新挑战,风险治理机制亟待完善。考虑到各国缺乏明确法律依据,需基于规范分析等方法调整现行监管框架。一方面,贯彻系统观念全面梳理外部监管要求,除落实数据安全要求之外,也要纾解反向工程涉及的著作权风险,且理清不正当竞争规制边界。另一方面,落实激励相容理论完善内部合规机制,强化刚性约束以压实企业数据治理责任,通过完善正向激励制度促进企业主动参与风险治理。 展开更多
关键词 人工智能 蒸馏数据 DeepSeek 风险治理 法律合规
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一种结合数据集蒸馏的联邦学习隐私保护方法
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作者 王春东 张清华 付浩然 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期924-930,共7页
联邦学习通过交换模型参数而不是数据的方式来训练得到全局模型,以达成隐私保护的目的。但大量研究表明,攻击者可以通过截取到的梯度反推出原始的训练数据,导致客户端的隐私泄露。此外,不同客户端采样方式的不同会导致收集到的数据呈现... 联邦学习通过交换模型参数而不是数据的方式来训练得到全局模型,以达成隐私保护的目的。但大量研究表明,攻击者可以通过截取到的梯度反推出原始的训练数据,导致客户端的隐私泄露。此外,不同客户端采样方式的不同会导致收集到的数据呈现出非独立同分布的现象,这种数据异质性会影响到整体模型的训练性能。为应对梯度反演攻击,将数据蒸馏方法引入到联邦学习框架中,同时结合数据增强方式加强合成数据的可用性。此外,针对不同机构的医疗数据存在的数据异质性问题,将批量归一化层引入客户端,以缓解客户端漂移现象,提高整体模型的性能表现。实验结果表明,在获得与其他联邦学习范式相近性能的同时,结合数据蒸馏的联邦学习方法也提高了对医疗数据隐私的保护力度。 展开更多
关键词 联邦学习 隐私保护 数据蒸馏 图像分类 数据异质性
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基于数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测 被引量:7
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作者 郑珂 王丽婕 +1 位作者 郝颖 王勃 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期5196-5207,I0015,共13页
云是影响太阳直接辐射变化的主要因素,由于各类云的透光率不同,导致到达光伏电站的太阳辐射会随之产生波动。为解决各类云遮挡下的光伏发电功率波动大、预测模型个数多的问题,提出一种基于卫星云图和数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预... 云是影响太阳直接辐射变化的主要因素,由于各类云的透光率不同,导致到达光伏电站的太阳辐射会随之产生波动。为解决各类云遮挡下的光伏发电功率波动大、预测模型个数多的问题,提出一种基于卫星云图和数据集蒸馏的光伏发电功率超短期预测模型。首先,基于待测场站上方的历史云图,采用Farneback光流法预测出云图;然后,根据卫星云分类标签数据建立各类云的样本库,利用数据集蒸馏算法训练样本库得到云类判别图,将预测云图与云类判别图匹配计算,获得云类聚合匹配特征;最后,利用上述特征、云量特征以及数值天气预报数据建立长短期记忆网络模型,对光伏发电功率进行超短期预测。利用某光伏电站数据进行验证,结果显示,该文所提模型能准确描述云层的各项特征,有效提升光伏功率预测精度。 展开更多
关键词 数据蒸馏 卫星云图 云分类 光流法 超短期光伏功率预测
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基于分析法经典溢油蒸发模型的改进 被引量:3
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作者 孙宝楠 杨永增 +2 位作者 于顺 滕勇 尹训强 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期364-371,共8页
针对经典的分析法溢油蒸发模型,对溢油初始沸点温度T0参数和蒸馏曲线梯度TG参数进行了修正,建立了考虑溢油粘度、蜡含量、沥青质等属性的修正公式;基于渤海"冀东32-6"和"绥中36-1"2种油样,对无风速情况下传质系数K... 针对经典的分析法溢油蒸发模型,对溢油初始沸点温度T0参数和蒸馏曲线梯度TG参数进行了修正,建立了考虑溢油粘度、蜡含量、沥青质等属性的修正公式;基于渤海"冀东32-6"和"绥中36-1"2种油样,对无风速情况下传质系数K2的修正常数R给出了估计范围。初步检验结果表明,改进模型数值结果更接近实验值。 展开更多
关键词 海上溢油 蒸发模型 蒸馏数据 无风速传质系数
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Purification of indium by vacuum distillation and its analysis 被引量:4
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作者 李冬生 戴永年 +2 位作者 杨斌 刘大春 邓勇 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第2期337-341,共5页
High purity (99.999% or 5N, mass fraction) indium (In) was obtained through vacuum distillation using a 2N (99%) In as input material under a dynamic vacuum of 5 Pa. The glow discharge mass spectrometry (GDMS)... High purity (99.999% or 5N, mass fraction) indium (In) was obtained through vacuum distillation using a 2N (99%) In as input material under a dynamic vacuum of 5 Pa. The glow discharge mass spectrometry (GDMS) was applied for the analysis of input material and the distilled indium. The results indicate that high-volatile impurities namely Cd, Zn, T1 and Pb can be removed from the indium matrix at the low fraction stage of 1 223 K for 120 min; Low-volatile impurities such as Fe, Ni, Cu, Sn can be reduced at the high fraction stage of 1 323 K for 120 min. The separation coefficient ,8i and activity coefficient Yi of impurities are calculated according to the experiments to fill the inadequate data of the thermodynamics. 展开更多
关键词 vacuum distillation INDIUM SEPARATION REFINING
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