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2024-01-05

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2023-12-28

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2023-12-25

侠盗飞车圣安地列斯黄龙任务在侠盗飞车圣安地列斯中，有一个名为“黄龙任务”的隐藏任务。这个任务需要玩家收集五块龙纹玉，并将它们交给位于圣费耶罗的唐人街的黄龙帮首领吴志强。完成任务后，玩家将获得一把名为“黄龙”的特殊武器。侠盗猎车手圣安地列斯秘籍大黄蜂在侠盗飞车圣安地列斯中，存在一个名为“大黄蜂”的秘籍。输入这个秘籍后，玩家将获得一辆黄色的跑车，这辆跑车具有极高的速度和操控性能。黄龙任务流程在圣费耶罗唐人街找到并与黄龙帮首领吴志强对话，他将告诉你他正在寻找五块龙纹玉。收集五块龙纹玉，它们位于圣安地列斯各处。将五块龙纹玉交给吴志强，他会奖励你一把名为“黄龙”的特殊武器。大黄蜂秘籍使用方法在游戏中，输入秘籍“BIGBANG”即可获得一辆黄色的跑车。这辆车具有极高的速度和操控性能，非常适合竞速比赛。注意事项在收集龙纹玉时，注意查看地图上的标记，这些标记会指示你龙纹玉的位置。在使用“大黄蜂”秘籍后，你将无法再驾驶其他车辆。如果你在完成黄龙任务之前使用了“大黄蜂”秘籍，你将无法再获得“黄龙”武器。...

2023-12-21

《侠盗猎车手：圣安地列斯》中没有找女友的秘籍。...

2023-12-21 侠盗猎车手圣安地列斯破解版下载 侠盗猎车手圣安地列斯手机版下载

图书名称：《高可靠性配电网规划》【作者】胡列翔著【页数】242【出版社】北京：机械工业出版社,2020.09【ISBN号】978-7-111-66449-9【分类】配电系统-电力系统规划【参考文献】胡列翔著.高可靠性配电网规划.北京：机械工业出版社,2020.09.图书封面：《高可靠性配电网规划》内容提要：供电可靠率是电力企业最为关注的考核指标之一，要从源头开展供电可靠性的管控工作，就必须在配电网规划阶段采取有力的措施，开展计及供电可靠性的配电网规划与评估。本书即以此为源，结合作者多年的实际工作经验，对高可靠性的配电网规划技术体系进行了深入的分析和探讨。本书旨在阐明高可靠性配电网规划与常规规划的异同之处，介绍配电网规划中有机结合可靠性的实现方式，进而探讨提升可靠性的配电网规划实用思路。本书可作为电力企业从事配电网规划的技术人员和管理人员的技术指导用书，也可作为普通高校研究生教学参考用书。...

2023-12-12 配电网 电力系统规划方案 配电网 电力系统规划图

课程介绍课程来自【ABOUTCG】残缺的维纳斯高精度影视级肖像案例教学本教程是一套全流程概念仁6角色案例教程，教程的讲解从概念创作到最终的渲染合成。以最快捷直接的方式去创造最理想的造型，思路清晰，步骤简洁明了。利用软件的功能以及优化的制作流程，提升工作效率，使概念快速高效地成为成品。艺术是美好的，无论神话人物的庄严之美，还是肌肉勇士的阳刚之美，抑或科幻机械的流线之美，都是需要设计师将神韵赋予作品。然而如何完美地将脑海里美好的概念转化为触手可及的现实，对设计师而言则是一段充满挑战的艰辛旅程。现如今软硬件技术已经逐渐趋于成熟，概念直达现实的距离也逐渐缩短，只要用对方法，就能事半功倍，创作的过程也将变得无比惬意。本套教程直达知识要点，把握关键技术突破口，用最优化的流程进行整个概念角色的创作，对于角色概念创造的朋友们，无论是游戏美术抑或影视CG，处于哪个阶段，相信都会有所收获。文件目录素材素材文件.zi第一章：概念设计第一节：概念设计.zi第二章：素体部分造型第一节：制作前的准备工作【汇众知识社群】.m4第二节：素体部分比例造型确认.zi第三章：机械部分制作第一节：z提取面片及GOz与maya的联动01【汇众知识社群】.m4第二节：z提取面片及GOz与maya的联动02【汇众知识社群】.m4第三节：完善曲线部分模型01【汇众知识社群】.m4第四节：完善曲线部分模型02【汇众知识社群】.m4第五节：合并utool以及分色01【汇众知识社群】.m4第六节：合并utool以及分色02【汇众知识社群】.m4第七节：填充模型01【汇众知识社群】.m4第八节：填充模型02【汇众知识社群】.m4第九节：填充模型03【汇众知识社群】.m4第十节：眼睛细节制作01【汇众知识社群】.m4十一节：眼睛细节制作02【汇众知识社群】.m4十二节：眼睛细节制作03【汇众知识社群】.m4十三节：眼睛细节制作maya部分【汇众知识社群】.m4十四节：眼球细节制作及hardmeh使用介绍【汇众知识社群】.m4十五节：眼球零件制作【汇众知识社群】.m4十六节：眼球零件制作，钻石瞳孔【汇众知识社群】.m4十七节：全身细节零件制作【汇众知识社群】.m4十八节：脊椎制作【汇众知识社群】.m4十九节：特殊造型零件制作(1)【汇众知识社群】.m4十九节：特殊造型零件制作【汇众知识社群】.m4二十节：模型收尾【汇众知识社群】.m4第四章：脸部细节刻画第一节：脸部细节刻画1【汇众知识社群】.m4第二节：脸部细节刻画2【汇众知识社群】.m4第三节：脸部细节刻画1【汇众知识社群】.m4第四节：脸部细节刻画2【汇众知识社群】.m4第五章：毛发系统制作第一节：模型毛发面片包裹设置1【汇众知识社群】.m4第二节：模型毛发面片包裹设置2【汇众知识社群】.m4第三节：睫毛的制作1【汇众知识社群】.m4第四节：睫毛的制作2【汇众知识社群】.m4第五节：眉毛及汗毛的制作1【汇众知识社群】.m4第六节：眉毛及汗毛的制作2【汇众知识社群】.m4第七节：眉毛及汗毛的制作3【汇众知识社群】.m4第八节：眉毛及汗毛的制作4【汇众知识社群】.m4第九节：眉毛及汗毛的制作5【汇众知识社群】.m4第十节：发型制作01A【汇众知识社群】.m4十一节：发型制作01B【汇众知识社群】.m4十二节：发型制作01C【汇众知识社群】.m4十三节：发型制作01D【汇众知识社群】.m4十四节：发型制作02（刘海制作及衔接处修改）A【汇众知识社群】.m4十五节：发型制作02（刘海制作及衔接处修改）B【汇众知识社群】.m4十六节：发型制作02（刘海制作及衔接处修改）C【汇众知识社群】.m4十七节：发型制作02（刘海制作及衔接处修改）D【汇众知识社群】.m4十八节：发型制作03（添加细节）A【汇众知识社群】.m4十九节：发型制作03（添加细节）B【汇众知识社群】.m4二十节：发型制作04（添加碎头发，增加细节)A【汇众知识社群】.m4二十一：发型制作04（添加碎头发，增加细节)B【汇众知识社群】.m4二十二：发型制作04（添加碎头发，增加细节)C【汇众知识社群】.m4二十三：发型制作04（添加碎头发，增加细节)D【汇众知识社群】.m4二十四：发型制作05（添加包包头，增加细节）A【汇众知识社群】.m4二十五：发型制作05（添加包包头，增加细节）B【汇众知识社群】.m4二十六：发型制作05（添加包包头，增加细节）C【汇众知识社群】.m4二十七：发型制作05（添加包包头，增加细节）D【汇众知识社群】.m4二十八：发型制作06（继续完善包包头，增加细节）A【汇众知识社群】.m4二十九：发型制作06（继续完善包包头，增加细节）B【汇众知识社群】.m4三十节：发型制作06（继续完善包包头，增加细节）C【汇众知识社群】.m4三十一：发型制作06（继续完善包包头，增加细节）D【汇众知识社群】.m4三十二：发型制作06（继续完善包包头，增加细节）E【汇众知识社群】.m4第六章：渲染第一节：hdr灯光布局A【汇众知识社群】.m4第二节：hdr灯光布局B【汇众知识社群】.m4第三节：hdr灯光布局C【汇众知识社群】.m4第四节：脸部置换贴图转换及绘制A【汇众知识社群】.m4第五节：脸部置换贴图转换及绘制B【汇众知识社群】.m4第六节：xyz皮肤纹理贴图的应用A【汇众知识社群】.m4第七节：xyz皮肤纹理贴图的应用B【汇众知识社群】.m4第八节：xyz皮肤纹理贴图的应用C【汇众知识社群】.m4第九节：xyz皮肤纹理贴图的应用D【汇众知识社群】.m4第十节：xyz皮肤纹理贴图的应用E【汇众知识社群】.m4十一节：xyz皮肤纹理贴图的应用F【汇众知识社群】.m4十二节：机械部分uv贴图材质01【汇众知识社群】.m4十三节：机械部分uv贴图材质02【汇众知识社群】.m4十四节：机械部分uv贴图材质03【汇众知识社群】.m4十五节：机械部分uv贴图材质04【汇众知识社群】.m4十六节：写实眼球制作01【汇众知识社群】.m4十七节：写实眼球制作02【汇众知识社群】.m4十八节：写实眼球制作03【汇众知识社群】.m4十九节：写实眼球制作04【汇众知识社群】.m4二十节：脸部皮肤材质渲染A【汇众知识社群】.m4二十一：脸部皮肤材质渲染B【汇众知识社群】.m4二十二：脸部皮肤材质渲染C【汇众知识社群】.m4二十三：脸部皮肤材质渲染D【汇众知识社群】.m4二十四：脸部皮肤材质渲染E【汇众知识社群】.m4二十五：脸部皮肤材质渲染F【汇众知识社群】.m4二十六：细节深入统一调整01A【汇众知识社群】.m4二十七：细节深入统一调整01B【汇众知识社群】.m4二十八：细节深入统一调整01C【汇众知识社群】.m4二十九：细节深入统一调整02A【汇众知识社群】.m4三十节：细节深入统一调整02B【汇众知识社群】.m4三十一：细节深入统一调整02C【汇众知识社群】.m4三十二：细节深入统一调整03A【汇众知识社群】.m4三十三：细节深入统一调整03B【汇众知识社群】.m4三十四：细节深入统一调整03C【汇众知识社群】.m4三十五：浅色头发渲染【汇众知识社群】.m4第七章：后期合成第一节：合成.m4...

2023-05-20

图书名称：《Mimic、3-matic计算机辅助外科实列详解》【作者】江佩师，陈志伟编著【页数】279【出版社】西安：陕西科学技术出版社,2021.05【ISBN号】978-7-5369-8025-9【分类】外科手术-计算机辅助技术-应用软件【参考文献】江佩师，陈志伟编著.Mimic、3-matic计算机辅助外科实列详解.西安：陕西科学技术出版社,2021.05.图书封面：图书目录：《Mimic、3-matic计算机辅助外科实列详解》内容提要：《Mimic、3-matic计算机辅助外科实列详解》内容试读1.Mimic简介1.1计算机辅助外科概述计算机辅助外科(comuteraidedurgery,CAS)是一种基于计算机对大量数据信息的高速处理及控制能力，通过虚拟手术环境或设计手术辅助器械为外科医生从技术上提供支援，使手术更安全更准确的学科。虽然计算机辅助外科可以使外科手术更加精确和容易，但是也存在许多制约计算机辅助外科发展的因素。CAS的基础和临床应用研究领域属于信息科学和医学的交叉学科。虽然科学家早已描绘了计算机辅助外科的美好未来，但现实中国内的大型三甲医院才有少量的应用，并且应用的质量良莠不齐。主要原因在于以传统模式培养的医务工作者缺乏必要医工结合领域的背景知识，而针对该领域工程人员的培养渠道较少，国内计算机辅助外科工程师往往由机械工程、材料成型及控制工程等传统工科专业毕业人员担任，在校期间没有专门的医学影像三维建模课程，导致毕业后培养周期长，不能满足庞大临床的需求。当前，我国CAS事业蓬勃发展，第一批3D打印医疗器械团体标准已于2019年6月28日正式发布，该标准的发布有力地推动了医工结合的进展，让行业从业人员有ldquo法rdquo可依，做到更好地服务于临床需求，将使CAS行业的未来发展更加的健康化、规范化、有序化。如何培养规范的CAS从业人员逐渐成为CAS届所关心的问题，因此关于CAS相关软件及其实际应用的系统指导书是目前所迫切需要的。1.2计算机辅助外科基础知识1.2.1STLSTL(STereoLithograhy,立体光刻)是由3DSytem软件公司创立的、原本用于立体光刻计算机辅助设计软件的文件格式。许多软件支持这种格式，因此它被广泛用于快速成型、3D打印和计算机辅助制造(ComuterAidedMaufacturig,CAM。STL文件仅描述三维物体的表面几何形状，没有颜色、材质贴图或其他常见三维模型的属性，STL格式有文字和二进码2种形式。二进码形式因较简洁而较常见。1Mimic3-matic计算机辅助外科实例详解1.2.2DICOMDICOM(DigitalImagigadCommuicatioiMedicie),即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准(IS012052)。它定义了质量能满足临床需要的、可用于数据交换的医学图像格式。DICOM被广泛应用于放射医疗、心血管成像以及放射诊疗诊断设备(X射线、CT、核磁共振、超声等)，并且在眼科和牙科等其他医学领域也得到了越来越深人广泛的应用。在数以万计的在用医学成像设备中，DICOM是部署最为广泛的医疗信息标准之一。当前大约有百亿级符合DICOM标准的医学图像用于临床。1.2.3NURBSNURBS(No-UiformRatioalB-Slie)指曲面建模，许多三维软件都支持这种建模方式。NURBS相对于传统的网格建模方式能更好地控制物理表面的曲度，从而创建出更逼真、生动的造型。Mimic中可以创建ldquo轮廓线rdquo生成NURBS曲线，然后根据ldquo轮廓线rdquo创建NURBS曲面。1.2.4多边形建模多边形建模即Polygo建模，是目前三维软件2大流行建模方法之一（另一个是曲面建模)，用这种方法创建的物体表面由直线组成。在建筑方面应用较多，例如室内设计、环境艺术设计。Polygor建模是一种常见的建模方式，其一般建模过程如下：首先使一个对象转化为可编辑的多边形对象，然后通过对该多边形对象的各种子对象进行编辑和修改来实现建模过程。1.2.5个性化定制手术导板个性化定制手术导板(PatietSecificItrumetatio,PSI)是根据术中需要而采用计算机辅助设计(ComuterAidedDeig,CAD)、3D打印制备的一种个性化手术器械，用于术中准确定位点，线的位置、方向和深度，辅助术中精确建立孔道、截面、空间距离、相互成角关系及其他复杂空间结构等。作为手术实施过程中的辅助手术工具，PSI可以帮助医务工作者准确实施手术方案，目前，手术导板的类型包括关节类导板、截骨导板、肿瘤放疗导板、脊柱导板、口腔种植导板等。1.2.6术中导航定位系统手术导航系统(SurgicalNavigatioSytem,SNS)是CAS的一个应用，它将病人术前影2换第1章Mimic简介像数据和术中病人解剖结构准确对应，在术中为医生实时进行导航。系统包括手术器械、光学跟踪系统、图形工作站和显示设备。一般工作流程如下：工程师通过医学三维重建软件（例如Mimic、3Ddoctor、3DMed等）对手术目标区域或操作路径进行标记，手术医师在术中对患者实体与影像数据重建的病灶进行配准，利用具有跟踪定位的手术器械，可实时显示手术器械相对病灶的位置。1.2.7混合现实混合现实(MixedReality,MR)是虚拟现实技术的进一步发展，该技术通过在虚拟环境中引入现实场景信息，在虚拟世界、现实世界和用户之间搭起一个交互反馈的信息回路，以增强用户体验的真实感。通过医学混合现实技术，医生能够透过病例的各种立体影像，全面了解和探讨病情，从而精准地诊断和治疗疾病。医疗和保健领域已经有许多MR技术的应用，精确的医学解剖结构三维重建仍然是医学混合现实实现的基础。1.2.8Houfielduit为了定量衡量组织对于X射线的吸收率，Houfield定义了一个标度ldquoCT值rdquo。为了表示对他的敬意，后人将CT值的单位定为亨氏单位(Houfielduit,HU)。NameLowerthrehold(HU)Hgherthrehoid(H)Boe(CT)2263071SoftTiue(CT)-700225Eamel(CT,Adult)15532350Eamel(CT,Chid)20423071ComactBoe(CT.Adult)6521983ComactBoe(CT,Chid)552193SogialBoe(CT.Aduit)148661SogilBoe(CT,Chld)1%585MudeTue(CT,Adult)5135MudeTue(CT,Cd间25139FatTiue(CT,Adut)205FatTue(CT,Chid)21272Tiue(CT,Ad/的-718-177SioTue(CT,Chid)766202Tooh(c】12003071Prothei(CT刀8003071图1.2.8-1不同组织的CT值分布1.2.9VolumeRederig容积再现(VolumeRederig,VR)是使假定的投射线从给定的角度上穿过扫描容积，3Mimic3-matic计算机辅助外科实例详解对容积内的像素信息作综合显示，需结合深度、遮蔽表面显示技术、旋转技术及适当的信号强度切割技术共同施行。VR可赋予影像不同的伪彩与透明度，给以近似三维结构的感受。该方式在重建中丢失的数据信息很少，可更佳地显示解剖结构的空间关系、突出显示血管与周围组织的关系，可显示血管三维立体结构，对管腔内病变敏感，目前在心脏与冠脉成像中应用较多。1.2.10Mak蒙版ldquoMakrdquo是Mimic软件中对分割结果的保存，是按照一定规则过滤后得到的像素点的集合。蒙版独立于原始断层图像，不具备原始断层图像的像素点的深度信息，Mimic软件需基于蒙版创建3D对象。1.2.11快速成型快速成型(RaidPrototyig,RP)是20世纪90年代发展起来的一项先进制造技术，是由CAD模型直接驱动的快速制造任意复杂形状三维物理实体的技术总称。目前RP技术的快速成型工艺方法有l0多种。比较成熟且常用的有：光固化成型(StereolithograhyAaratu,SLA)、分层实体制造(LamiatedOjectMaufacturig,LOM)、选择域激光粉末烧结成型(SelectiveLaerSiterig,SLS)、熔融沉积成型(FuedDeoitioModellig,FDM)1.3Mimic总体介绍比利时Materialie公司成立于l990年，源于欧洲十大学府之一的鲁汶(Leuve)大学。作为当时第一批欧洲快速成型技术服务机构之一，Materialie长期以来一直致力于RP技术的开发、研究以及推广，处于世界快速成型技术的前沿。Mimic是Materialie公司创建的交互式的医学影像控制系统，是显示和分割医学断层图像，对图像进行三维重建，渲染的交互式工具。目前Mimic软件的使用越来越普及，不仅在各大专院校、科研院所被广泛应用于科学研究，一些研究生、临床医师在工作学习中也用到了Mimic软件。在医学领域，Mimic常被用于诊断、手术规划、计算机辅助设计，是医学与工程的桥梁。Mimic软件功能强大，可以用CT、MRI、三维彩超的断层图像进行三维重建，具备一定CAD功能，可输出为通用3D打印STL格式，故而被广泛应用于临床、生物医学工程、材料工程等领域，可结合正向工程软件进行个性化医疗器械设计，也可用于有限元分析的建模与网格划分。Mimic具备强大的图像分割工具，在其分割模块整合了常用的分割算法，用户可4海第1章Mimic简介利用自己的医学背景知识对分割结果进行修改，并转换2D图像为3D模型，连接3D打印机后即可直接、精确地打印患者手术区域解剖结构，医师可在模型上进行手术设计及模拟，为临床疾病的诊断及治疗提供精确化、个性化的新型思路和方法，从而缩短手术时间，提高手术成功率。手术导板是术前根据患者的手术需求而专门定制的个性化手术辅助工具，是将术前虚拟手术复制到实际手术中的桥梁。Mimic的CAD功能较简单，多与其他正向工程软件(例如3-matic、ProE)联合使用设计导板。导板设计的基础是精确的医学重建，丰富的图像分割模块使Mimic在医学重建上具有较强优势。同样，Mimic可以结合其他正向工程软件设计定制化金属植入物、康复支具。1.4Mimic的组成及功能简介交互式医学图像控制系统(Mimic)是Materialie公司制造的一款用于可视化和分割医学图像（如CT和MRI)以及绘制3D对象的软件工具。其主要由分割模块、测量模块、CAD模块、模拟模块、配准模块、导出模块6个模块构成。分割模块用于将感兴趣结构（如皮肤、软组织、骨骼等）从各二维图像中分割出来，在Mimic中被分割出来的像素集合称为Mak(蒙版)，一旦分割完成后，被分割的部分就能够以3D的方式显示。需要注意的是，医学图像的质量在一定程度上决定了医学模型三维重建的准确性，通常建议使用6个月之内获得的图像用于模拟与手术治疗方案评估。测量模块可以用于2D,3D中的距离、角度、直径、面积的测量，并可以根据CT灰度测量断层图像局部的CT值。CAD模块允许用户以二维断层图像为参考，创建基本几何结构（点、线段、平面、圆、球体、圆柱体等），所有的CAD对象都能以标准的IGES格式输出。模拟模块允许用户对重建医学解剖结构进行简单手术模拟，例如切割、移动、融合、分离、布尔运算、镜像、缩放等。配准模块用于快速移动3D对象到理想位置，或融合不同影像数据（如CT与MRI)。3-matic模块用于调用3-matic软件。导出模块可以将项目以不同形式导出（例如Dicom、m、灰度值、视频等)。其一般使用流程如图1.4-1所示。5Mimic3-matic计算机辅助外科实例详解Mimic使用-投流程数据准备根据露求扫描数据以DCOMCT悦IBMP等格式寻出将致据导入Mimic数据预处理图像重组选择感兴是图显不同来源数融合(Relieroject)(OrgaizeImage)(ImageRegitratio)蒙版计算蒙饭分料与修饰利用蒙版计算极型3D模型修伤Segmetatio(Calculate30)(Tool)数学模型对解制解制与CAD投型进行准创建或导入CAD结构(Regitratio】(Medcad)测量模拟手术模拟解制学费量(Calculate3D】(Meauremet)结果输出3D打印模型有限元网格.材料赋情通用3D格式手术导航(1)(,i0,middot格式】(DICOM】图1.4-1Mimic使用一般流程1.4.1Segmetatio(分割)模块图像分割是三维重建、虚拟手术等后继图像处理的基础，医学重建软件的图像分割算法与用户解剖学知识掌握情况对图像分割的效率与精确性有重要影响，Mimic具备强大的图像分割模块，用户可以根据分割对象的特点选择不同的工具进行图像分割。1.Threholdig(闲值分割)ldquoThreholdigrdquo工具可以根据设置的阈值范围进行图像分割，能够较好地分割灰度值相差较大的组织，阈值大小可以通过对话框中的滑块来改变，在视图区有实时的视觉反馈。Mimic中预设了骨、软组织、肌肉、脂肪、牙齿、皮肤、金属假体等的阈值范围，用户可以在ldquoPredefiedthreholdet'rdquo中进行选择（图l.4.l-1)。6導middotmiddotmiddot试读结束middotmiddotmiddot...

2023-11-10 计算机辅助技术书籍 计算机辅助出版

图书名称：《联邦学习算法详解与系统实现》【作者】薄列峰，（美）黄恒，顾松庠，陈彦卿著【丛书名】智能科学与技术丛书【出版社】北京：机械工业出版社,2022.04【ISBN号】978-7-111-70349-5【价格】99.00【分类】机器学习【参考文献】薄列峰，（美）黄恒，顾松庠，陈彦卿著.联邦学习算法详解与系统实现.北京：机械工业出版社,2022.04.图书封面：图书目录：《联邦学习算法详解与系统实现》内容提要：本书将从联邦学习概念、应用场景到具体的先进算法，再到系统实现，对该技术进行全盘梳理与总结……《联邦学习算法详解与系统实现》内容试读第一部分联邦学习基础知识CHAPTERI第章联邦学习概述随着人们对个人隐私泄露的担忧以及相关法律法规的出台，传统的人工智能技术急需适应新形势、新情况。联邦学习(FederatedLearig,FL)作为其中一种技术上的解决方案备受学术界和工业界人士的关注。本章将对联邦学习进行全面的介绍，以期达到服务大众、服务读者的目的1.1什么是联邦学习2016年是人工智能(ArtificialItelligece,AI)成熟的一年。随着AlhaGo击败人类顶级围棋手，我们真正见证了人工智能的巨大潜力，并开始期待更复杂、更尖端的人工智能技术可以应用在更多的领域，包括无人驾驶、生物医疗、金融等。如今，人工智能技术在各行各业都显示出了优势。最新的AlhaFold2技术甚至可以预测35万种蛋白质结构，这些结构涵盖了98.5%的人类蛋白质组。然而，这些技术的成功大都以大量的数据为基础。比如计算机视觉领域中图像分类、目标检测等技术的发展离不开众多大规模的图片数据集，如ImageNet、COCO和PASCALVOC。在自动驾驶领域，众多国内外厂商积累了数十万公里的道路测试数据。AlhaGo在2016年总共使用了30万场游戏的数据作为训练集。随着AlhaGo的成功，人们自然希望像AlhaGo这样的由大数据驱动的人工智能技术能够很快在生活中应用起来。然而，现实有些令人失望：除了少数行业，大多数领域只拥有有限的数据或质量较差的数据，这使A虹技术的落地比我们想象的更困难。是否可以通过跨组织传输数据，将数据融合在一个公共站点中呢？事实上，在许多情况下，打破数据源（数据拥有者）之间的障碍是非常困难的，甚至是不可能的。一般来说，任何A虹项目所需的数据都包含多种类型。例如，在人工智能技术驱动的产品推荐服务中，产品销售者拥有产品信息、用户购买数据，但没有描述用户购买能力和支付习惯的数据。在大多数行业中，数据以孤岛的形式存在。由于行业竞争、隐私安全、复杂的管理程序等，即使是第1章联邦学习概述3同一公司不同部门之间的数据集成也面临着巨大的阻力，要整合分散在全国各地的数据和机构几乎是不可能的，或者在成本上是不可行的。与此同时，随着越来越多的公司意识到损害数据安全和用户隐私的严重性，数据隐私和安全己成为全球性的重大问题。公共数据泄露的相关新闻引起了公共媒体和政府的极大关注，如2018年国外某社交网站的数据泄露事件引发了广泛关注。作为回应，世界各国都在完善保护数据安全和隐私的法律。例如，欧盟于2018年5月25日实施的《通用数据保护条例》(GeeralDataProtectioRegulatio,GDPR)。GDPR(见图l-l)旨在保护用户的个人隐私和数据安全，要求企业在用户协议中使用清晰明了的语言，并授予用户“被遗忘权”，即用户的个人数据可以被删除或撤销，违反该条例的公司将面临高额罚款。我国也在实施类似的隐私和安全措施。例如，我国于2017年颁布的《网络安全法》和《民法通则》规定，互联网企业不得泄露或篡改其收集的个人信息，在与第三方进行数据交易时，需要确保拟议的合同遵守数据保护法律义务。这些法规的建立显然有助于建立个更文明的社会，但也对人工智能中常用的数据交易程序提出了新的挑战。GDPR2衫My2010图1-1GDPR具体来说，人工智能中的传统数据处理模型往往涉及简单的数据交易模型，一方收集用户数据并将数据传输给另一方，另一方负责清理和融合数据。最后，第三方将利用集成的数据来建立模型以供其他方使用。模型通常作为服务出售的最终产品。这一传统的流程面临上述新的数据法规的挑战。此外，由于用户可能不清楚这些模型的未来用途，这些交易可能会违反GDPR等法律法规的规定。结果，数据使用方会面临这样一个困境一数据以孤岛的形式存在，但在很多情况下，数据使用方被禁止收集、融合或者将数据传输给其他组织或个人进行AI处理。因此，如何合法合规地解决数据碎片化和孤岛问题，是人工智能研究人员和从业者将要面临的一个重要挑战。1.1.1联邦学习的发展历史联邦学习这个术语是由McMaha等人在2016年的论文中引入的：我们将我们的方法称为联邦学习，因为学习任务是通过由中央服务器协调的参与方设备（我们称之为客户机，即Cliet)的松散联邦来完成的。联邦学习：算法详解与系统实现跨大量通信带宽有限的不可靠设备的一些不平衡且非独立同分布(IdeedetlyadIdeticallyDitriuted,IID)数据的划分是联邦学习面临的挑战。在联邦学习这个术语出现之前，一些重要的相关工作已经开展。许多研究团体（来自密码学、数据库和机器学习等多个领域)追求的一个长期目标是分析和学习分布在许多所有者之间的数据，而不泄露这些数据。在加密数据上计算的加密方法始于20世纪80年代早期（参考Rivet等人于l982年发表的文章)，Agrawal、Srikat和Vaidya等人是早期尝试使用集中式服务器从本地数据中学习并同时保护隐私的典范。相反，即使自引入联邦学习这个术语以来，我们也没有发现任何一项研究工作可以直接解决FL面临的所有挑战。因此，术语“联邦学习”为这些经常在隐私敏感的分布式数据（又称中心化数据）的机器学习(MachieLearig,ML)应用问题中共同出现的特征、约束和挑战等提供了方便的简写。在联邦学习领域，许多开放式挑战的一个关键属性是，它们本质上是跨学科的。应对这些挑战可能不仅需要机器学习，还需要分布式优化、密码学、安全性、差分隐私、公平性、压缩感知、信息理论、统计学等方面的技术。许多最棘手的问题都处在这些学科的交叉点上，因此我们相信，各领域专家之间的协作对联邦学习的持续发展至关重要。联邦学习最开始被提出时，在移动和边缘设备等应用场景备受关注。之后，联邦学习的应用场景越来越多，例如，多个组织协同训练一个模型。联邦学习的上述相关变化引申出更广泛的定义。定义联邦学习是一种机器学习设置，其中多个实体（客户端）在中央服务器或服务提供商的协调下协同解决机器学习问题。每个客户端的原始数据都存储在本地，并且不会交换或直接传输；取而代之的是，使用旨在即时聚合的有针对性的更新迭代来实现学习目标。有针对性的更新是指狭义的更新，以包含特定学习任务所需的最少信息；在数据最小化服务中，尽可能早地执行聚合操作。虽然对数据隐私保护的研究已经超过50年，但在最近l0年才有广泛部署的大规模解决方案（例如Raor)。跨设备联邦学习和联邦数据分析正在应用于消费数字产品中。例如Goard移动键盘以及Pixel手机和AdroidMeage中广泛使用了联邦学习；又例如在iOS13中，跨设备FL被应用于QuickTye键盘和Si的声音分类器等应用中。跨信息孤岛的一些应用在各领域提出，包括金融风险预测、药物发现、电子健康记录挖掘、医疗数据分割和智能制造。对联邦学习技术不断增长的需求激发了许多工具和框架的出现，包括TeorFlowFederated、FATE(FederatedAITechologyEaler)、PySyft、Leaf、PaddleFL和ClaraTraiigFramework等。关于各种框架之间的异同，读者可参考Kairouz等人2019年发表的综述。一些成熟的技术公司和较小的初创公司也正在开发利用联邦学习技术的商业数据平台。1.1.2联邦学习的工作流程在介绍联邦学习(FL)的训练过程之前，我们先考虑一个FL模型的生命周期。F工过程通常是由为特定应用程序开发模型的工程师驱动的。例如，自然语言处理领域的专家第1章联邦学习概述5可以开发一个用于虚拟键盘的下一个单词预测模型。图1-2显示了联邦学习的主要组件和参与者。从更高层次上看，典型的工作流程如下。管理员模型测试客户端服务器端模型部署分发联邦学习工程师回和分析师图1-2FL模型生命周期和联邦学习系统参与者口问题识别：模型工程师识别出需要用FL解决的问题。口客户端检测：如果需要的话，客户端（例如手机上运行的应用程序）将在本地存储必要的训练数据（有时间和数量限制）。在很多情况下，应用程序已经存储了这些数据（例如，一个短信应用程序已经存储短信，一个照片管理应用程序已经存储照片)。然而，在某些情况下，可能需要维护额外的数据或元数据，例如用户交互数据，以便为监督学习任务提供标签。口仿真原型（可选）：模型工程师可以使用代理数据集在FL模拟中对模型架构进行原型化并测试学习超参数。口联邦模型训练：启动多个联邦训练任务来训练模型的不同变体，或使用不同的超参数优化。口联邦模型评估：在任务得到充分训练之后（通常是几天），对模型进行分析并选择合适的候选者。模型分析可能包括在数据中心的标准数据集上计算指标或者联邦评估，其中模型被推送到保留的客户端，以对本地客户端数据进行评估。口部署：最后，一旦一个好的模型被选中，它将经历一个标准的模型发布过程，包括手动质量保证、实时A/B测试（通常是在一些设备上使用新模型，在其他设备上使用上一代模型来比较它们的性能)，以及阶段性推出（以便在影响太多用户之前发现和回滚不良行为)。模型的特定启动过程是由应用程序的所有者设置的，通常与模型是如何训练的无关。换句话说，这个步骤同样适用于经过联邦学习或传统数据中心方法训练的模型。FL系统面临的主要挑战之一是如何使上述工作流程尽可能简单，理想地接近集中训练(CetralizedTraiig)的ML系统所达到的易用性。6联邦学习：算法详解与系统实现接下来，我们将详细介绍一种常见的FL训练过程，它可以涵盖McMaha等人提出的联邦平均(FederatedAveragig)算法和许多其他算法。服务器（服务提供者）通过重复以下步骤来安排训练过程，直到训练停止（由监视训练过程的模型工程师自行决定)：口客户端选择：服务器从满足资格要求的一组客户端中抽取样本。例如，为了避免影响正在使用设备的用户，手机可能只有在插电、使用不计流量的WF连接且处于空闲状态时才会连接到服务器。口广播：选定的客户端从服务器下载当前的模型权重和一个训练程序（例如Teor-FlowGrah).口客户机计算：每个选定的设备通过在本地执行训练程序对模型进行更新，例如，训练程序可以在本地数据上运行SGD(如FederatedAveragig算法)。口聚合：服务器对设备的更新进行聚合。为了提高效率，一旦有足够数量的设备报告了结果，可能会删除掉队的设备。这一阶段也是许多其他技术的集成点，这些技术将在后面讨论，可能包括用于增强隐私的安全聚合、用于提高通信效率而对聚合进行的有损压缩，以及针对差分隐私的噪声添加和更新裁剪。口模型更新：服务器基于从参与当前轮次的客户端计算出的聚合更新，在本地更新共享模型。客户机计算、聚合和模型更新阶段的分离并不是联邦学习的严格要求，但它确实排除了某些算法类，例如异步SGD,即在使用其他客户机的更新进行任何聚合之前，每个客户机的更新都立即应用于模型。这种异步方法可能会简化系统设计的某些方面，而且从优化角度来看也是有益的。然而，上述训练过程在将不同研究方向分开考虑时具有很大的优势：压缩、差分隐私和安全多方计算的进步可以用于基础操作，如通过去中心化更新的方法计算和或均值，然后由任意优化或分析算法组合，只要这些算法以聚合操作的形式表示即可。值得强调的是，联邦学习的训练过程不应该影响用户体验。首先，如上所述，尽管模型参数通常会在每一轮联邦训练的广播阶段被发送到一些设备上，但这些模型只是训练过程中的一部分，不用于向用户显示实时预测。这是至关重要的，因为训练ML模型是具有挑战性的，而且一个超参数的错误配置可能产生一个做出错误预测的模型。相反，用户可见的模型使用被推迟到模型生命周期的第6步“部署”中的阶段性推出过程中。其次，训练本身是对用户不可见的，如在客户端选择步骤中描述的那样，训练不会使设备变慢或耗尽电池，因为它只在设备空闲和连接电源时执行。然而，这些限制所带来的有限可用性直接导致开放式的研究挑战，如半循环数据可用性(Semi-CyclicDataAvailaility)和客户端选择中可能存在的偏见。1.1.3联邦学习的分类根据样本和特征的分布方式不同，我们可以将联邦学习划分为两类：横向联邦学习···试读结束···...

2023-05-15 联邦国际快递 联邦快递单号查询

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2023-12-13 交友酒吧 交友酒吧经营模式

1.春暖花开：春天大地暖洋洋，花儿开得正鲜艳。2.春回大地：春天大地复苏，一切生机勃勃。3.春光明媚：春天的阳光明媚，景色宜人。4.春风得意：春天的风儿温柔，把欢乐带到人间。5.春雨如油：春天的雨水滋润，把大地洗涤得干净。6.春蚕到死丝方尽：春天的蚕儿努力工作，不惜牺牲生命。7.春宵一刻值千金：春天的时光宝贵无比，一刻也不可浪费。8.春潮带雨：春天的潮水带来滋润，雨水洗涤大地。1.春光明媚，春花秋月，春花秋果，春兰秋菊，春暖花开，春山笑，春风春荣芳草；2、春暖花开，春满园，春深似海，春生秋杀，春蛙秋蝉，春色凋谢，红绿相间，花红柳绿；3、花香鸟鸣，枯木春，杨柳明花明，满园春景，柳绿红花，双柑酒，风雨莺歌燕舞；4.雨后春笋，脚踏春，花开鸟鸣，春暖花开等。点评：这段文字描述的是春天的美景，用语精练，构思巧妙，层次分明，每句话都形成了一幅美丽的春景图画，令人感受到春天的美丽与温馨。图片也很漂亮，把文字描述的春景更加生动形象。...

2023-02-23 春风鸟鸣人醉了 下句

维纳斯丘比特（VeuKeit）是《极限魔法》中的一种野兽，它位于洛克汉姆的森林，可以在那里被捕捉。它的外表看起来像一只小兔子，但它有一双锋利的爪子，可以用来攻击玩家。它们的皮毛可以用来制作护甲，而它们的肉可以用来烹饪。1、维纳斯开放分类：传说、人物、希腊神话、世界十大雕塑、美神阿佛洛狄忒（维纳斯）[编辑本段]阿佛洛狄忒是“至美”女神，她的身世很神奇。2、在那段日子里，奥林波斯山神们已开始乐于追求宇宙间的权力。3、一天，海上漂动的浮泡散发出万道圣洁的金光。4、随着波浪的起伏，一个大贝壳浮出水面,贝壳渐渐张开,一位美丽可爱的少女出现在海面，放射出温暖与魁力。5、她被海神带到了塞浦路斯，后来，塞浦路斯成了她的圣岛。6、她的美丽无法形容，于是，她被理所当然地称为“美人”。7、在她不朽的头颅上有个金皇冠，她的双目深沉柔和，双眉温暖祥和。8、她那瀑布般的长发撒在她优美的颈项以及白皙的胸脯上。9、此外，她纤巧的手指，玫瑰般白嫩的双足更为她的美增添了迷人的高贵和典雅。10、当她第一次出现在奥林波斯山上时，她纤细匀称的身段不仅赢得了众神狂热的崇拜，还招致了众女神发疯般的妒嫉。11、她被选为爱和美的女神。12、为了激起宇宙间万物心中的爱，为了使人、兽以及动植物能够繁衍，她乘着由麻雀、鸽子或是天鹅驾驭的车子到处游逛。13、在她的小儿子爱神厄洛斯（丘比特）的帮助下，她在众神和人世间挑起了许多悲与欢的动人故事。14、由于一时疏忽，她给婚后生活注入了自由恋爱的观念。15、她对丈夫赫准斯托斯（赫菲斯托斯）一向不忠。16、有一次，当她与战神玛尔斯（阿瑞斯）躺在一起时，她的丈夫用网捉住了她。17、随后，他恶作剧地把他们俩一同放在了众神面前。18、她心肠好又有责任心。19、她随时准备着去帮助那些遇到麻烦的情侣们。20、她爱阿多尼斯，又赋予石像盖拉蒂以生命。21、在竞赛中，她还帮了年轻的希波梅弥斯一把。22、在古希腊神话里，维纳斯是恋爱的女神；有关她的传说，屡次出现在历代文学家的作品里，其中最令人感动的，是莎翁为她撰写的一首长诗。23、诗内描述维纳斯的恋爱故事。24、据说，古希腊有一个美男子阿多尼斯，令世间所有人与物，在他面前都为之失色；但他对恋爱没有丝毫兴趣，只喜欢驰骋于山林之间打猎。25、一天，维纳斯偶然碰到阿多尼斯，一见倾心，便招呼他，希望和他谈一会；但阿多尼斯不愿接近异性，一口便拒绝了维纳斯的好意。26、维纳斯只有用法力控制了他的行动，向他倾诉恋爱的奇妙，但阿多尼斯始终不为所动，更显出急欲摆脱她的神色。27、维纳斯用尽一切甜言蜜语，且愿意给予很多条件，阿多尼斯最后用轻视的眼神望着爱神，令她大受刺激，晕倒地上。28、阿多尼斯有点内疚，希望得到她的原谅，故此耐心等候维纳斯苏醒。29、维纳斯醒来后，继续尽力说服阿多尼斯，但依然受到拒绝。30、爱神突然有个预感，阿多尼斯会遭遇不测，遂劝他不要冒险去打猎，让她在他的身边，保护他的安全；但阿多尼斯并不相信，结果他真的于翌晨打猎时，被箭猪咬死。31、维纳斯赶到时，见爱郎已死，不禁悲恸欲绝；伤心之余，诅咒世间男女的爱情，永远渗有猜疑、恐惧及悲痛。32、古希腊神话人物。33、她是宙斯和大洋女神狄俄涅的女儿。34、又说她从浪花中出生，故称阿佛洛狄忒（出水之意）。35、最初为丰收女神之一。36、奥林波斯教形成后，被作为爱情、性欲及美的女神。37、最早崇拜她的地方是塞浦路斯、库忒拉岛、小亚细亚。38、后来对她的崇拜传入希腊。39、作为女海神，她的祭品是海豚；作为丰收女神，她的祭品是麻雀、鸽子和兔子；作为爱情女神，她有一条神奇的宝腰带，在古希腊女子结婚时，要把自己织成的带子献给她。40、传说她的女祭司用肉体换钱来为之服务，这与当时的婚姻制度有关。41、在奥林波斯教中，她被作为赫准斯托斯的妻子，但她多次与别人相好：与战神阿瑞斯私通，生下5个子女；与赫耳墨斯生子；与英雄安喀塞斯生下埃涅阿斯。42、在荷马时代，她常有时序女神、美惠女神及儿子爱神厄洛斯相随。43、在罗马，她与当地丰产植物女神维纳斯合并，作为丰收和爱情女神。44、由于她是埃涅阿斯之母，故被视为尤里乌斯皇祖的女始祖。45、她的早期形象多风华正茂，容光焕发，后常被描绘成裸体女性。46、最有名的是公元前2世纪希腊雕刻，又称米洛斯的维纳斯。47、雕像为大理石圆雕，高2.04米，由阿历山德罗斯雕刻，1820年在爱琴海米洛斯岛的山洞中发现，现藏法国卢浮宫博物馆。48、雕像高贵端庄，其丰满的胸脯、浑圆的双肩、柔韧的腰肢，呈现一种成熟的女性美。49、人体的结构和动态富于变化却又含蓄微妙，雕像体现了充实的内在生命力和人的精神智慧，在风格上接近公元前四世纪古典主义盛期的作品，为希腊化时期所少见。50、此雕像残缺的上肢构成了一种独特的美。51、有一则有关维纳斯的故事.是这样的:海洋女神结婚,没有邀请纠纷女神,纠纷女神她十分生气,作为报复,她在一个地方放了一只金苹果,上面写着:送给最美丽的女神.为了这个苹果,维纳斯,雅典娜,赫拉吵了起来.她们让神王宙斯来评判她们3个中谁更漂亮.宙斯让阿波罗来评判,结果,为难的阿波罗把这个任务交给凡人帕里斯.最后,帕里斯把苹果给了维纳斯.雅典娜,赫拉十分生气,引发了长达10年的特洛伊战争.宙斯,波塞冬,雅典娜,阿瑞斯等都参与了.。...

2023-02-21 维纳斯阿多尼斯 维纳斯阿多尼斯油画

法律类书籍整理，打包全部99/永久，完整目录（点击打开），客服微信：diqiure010101【PDF】金融犯罪辩护逻辑202008钱列阳谢杰...

2023-02-01

[红包]限9.8[红包]会员免费更新内容目录：复调音乐与对位法（一）复调音乐与对位法（二）复调音乐与对位法（三）复调音乐与对位法（四）复调音乐与对位法（五）复调音乐与对位法（六）复调音乐与对位法（七）复调音乐与对位法（八）复调音乐与对位法（九）复调音乐与对位法（十）复调音乐与对位法（十一）复调音乐与对位法（十二）复调音乐与对位法（十三）...

2023-01-28 复调音乐对位法 复调音乐 对位法是什么

智拾《267钱列阳，周致力：证券犯罪行为认定与辩护要点精讲》...

2023-01-28