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题名大数据视域下实验室安全风险感知与应对
被引量：1
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作者
李曾
王皓
李牧天
王碧瑾
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机构
北京工业大学化学与生命科学学院
北京工业大学网络与信息技术中心
北京工业大学学生数据管理与服务中心
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出处
《实验技术与管理》
北大核心
2025年第1期251-256,共6页
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文摘
随着信息化、智能化手段的飞速发展,有效利用大数据技术提升实验室安全管理水平,是高校安全管理人员面临的挑战。该文基于高校实验室安全管理现状,将优化安全管理路径作为核心目标,提出一种大数据视域下的实验室安全风险感知模型。模型将实验室大数据分为物理空间、知识空间和管理空间数据,这些数据会经过要素、表征和态势三个阶段表征安全事件,且空间与空间、空间与阶段、阶段与阶段间存在着相互联系。准确理解并有效运用这些关系,对提升实验室安全管理水平有重要意义。
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关键词
大数据
实验室安全
风险感知
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Keywords
big data
laboratory safety
risk perception
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分类号
X923
[环境科学与工程—安全科学]
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题名区块链赋能联邦学习:方法、挑战与展望
被引量：1
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作者
孙恩昌
董潇炫
张卉
李梦思
张冬英
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机构
北京工业大学信息学部
先进信息网络北京实验室
北京工业大学网络与信息技术中心
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出处
《北京工业大学学报》
北大核心
2025年第3期337-349,共13页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61671029)
北京市自然科学基金资助项目(L211002)
北京市教育委员会科技计划资助项目(KM202110005021)。
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文摘
针对区块链技术与联邦学习(federated learning,FL)结合后在安全、隐私等方面存在的问题,对区块链赋能FL中的相关方法进行综述与分析。首先,分别阐述了FL和区块链,并在此基础上总结了区块链赋能FL的前沿通用架构;其次,研究了目前安全、隐私、激励以及效率方法的进展,分析了各方法的优缺点;最后,指出了区块链赋能FL目前存在的问题,提出了解决方案,并进行了展望。
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关键词
联邦学习(federated
learning
FL)
区块链
数据安全
数据隐私
激励机制
效率
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Keywords
federated learning(FL)
blockchain
data security
data privacy
incentive mechanism
efficiency
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分类号
TN915
[电子电信—通信与信息系统]
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