SRM 971a - Hormones in Frozen Human Serum

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　　支持隐私保护的数据挖掘方法研究及实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-19页　研究背景与意义第10-11页　国内外研究现状第11-16页　　数据挖掘中差分隐私的研究现状第12-14页　　大数据脱敏技术的研究进展第14-16页　研究内容与创新点第16-17页　论文结构安排第17-19页第二章相关概念及技术第19-28页　隐私的概念第19-20页　隐私保护技术第20-23页　　差分隐私技术第20-22页　　数据脱敏技术第22-23页　数据挖掘方法第23-27页　　生成对抗网络第23-24页　　对抗式深度迁移学习第24-26页　　基于深度迁移学习的命名实体识别第26-27页　本章小结第27-28页第三章支持自适应差分隐私的生成对抗网络模型第28-50页　引言第28-29页　相关理论概述第29-30页　　层级相关性传播第29-30页　　差分隐私深度学习模型第30页　支持自适应差分隐私的生成对抗网络模型的设计第30-32页　支持自适应差分隐私的生成对抗网络模型的实现第32-41页　　差分隐私相关性的计算第33-35页　　自适应差分隐私神经网络的构建第35-38页　　差分隐私损失函数的构造第38-41页　支持自适应差分隐私的生成对抗网络模型的性能测试第41-48页　　数据集第41-42页　　性能指标第42-43页　　实验环境第43-44页　　实验结果及分析第44-48页　本章小结第48-50页第四章支持自适应数据脱敏的命名实体识别模型第50-63页　背景介绍第50-51页　基础模型介绍第51-53页　　基于Bi-LSTM-CRF的命名实体识别模型第51-53页　　自注意力机制第53页　支持自适应数据脱敏的命名实体识别模型的设计第53-55页　支持自适应数据脱敏的命名实体识别模型的实现第55-58页　　基于Bi-LSTM的敏感数据特征抽取第55-56页　　基于自注意力机制的敏感词关系计算第56页　　基于CRF的标签预测第56-57页　　基于对抗训练的共享敏感数据特征筛选第57-58页　支持自适应数据脱敏的命名实体识别模型的性能测试第58-62页　　数据集第58-59页　　性能指标第59页　　实验环境第59-60页　　实试结果及分析第60-62页　本章小结第62-63页第五章总结与展望第63-65页　研究工作总结第63-64页　问题与展望第64-65页参考文献第65-70页致谢第70-71页攻读学位期间发表的学术论文第71页本篇论文共71页，。面向车联网的分层区块链设计与实现论文目录摘要第1-7页Abstract第7-11页第一章绪论第11-16页　论文工作背景及意义第11-12页　国内外研究现状第12-14页　论文结构第14-16页第二章相关技术简介第16-29页　车联网现状及存在的问题第16-18页　区块链技术相关技术第18-24页　　区块链的概念第18-19页　　体系结构第19-22页　　链的种类第22-23页　　挖矿机制（MinerMechanism）第23-24页　　运行机制第24页　以太坊技术第24-27页　　以太坊基本概念第25-26页　　智能合约第26-27页　相关工具第27-28页　本章小结第28-29页第三章面向车联网的分层区块链设计第29-39页　设计需求分析第29-30页　分层的区块链结构及实体功能第30-33页　分层链结构第33-36页　特点第36-38页　本章小结第38-39页第四章BC-VNET中的关键机制及业务提供方法第39-51页　中的智能合约及业务提供机制第39-44页　中的激励机制第44-46页　应用实例第46-50页　本章小结第50-51页第五章实现及测试第51-73页　模拟实现及实验环境第51-63页　　实验环境第51-53页　　模拟实现第53-63页　　　具有区块链功能的车联网实体实现第53-55页　　　的实现第55-63页　车联网仿真实验第63-66页　测试及结果分析第66-72页　　车联网络发包时延第66-67页　　数据响应时延第67-68页　　数据上链时延第68-69页　　最短路线规划业务第69-71页　　误差分析第71-72页　本章小结第72-73页第六章总结与未来工作展望第73-75页　论文工作总结第73-74页　未来工作展望第74-75页参考文献第75-78页致谢第78-79页攻读学位期间发表的学术论文目录第79页本篇论文共79页，。

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产品时间：2021-03-10

简要描述：

SRM 971a - Hormones in Frozen Human Serum标准参考材料（SRM）主要用于评估确定人类血清中类固醇激素，睾丸激素的程序的准确性。