- 博客(67)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 【猛犸AI科技】深度强化学习SCI/EI/CCF/中文核心一站式辅导
深度强化学习：DQN、PPO、DDPG、A3C、TD3、SAC、Rainbow、MADDPG、模仿学习。提供创新点，实验对比，代文章，润色！python深度学习算法模型定制。
2025-09-18 16:01:44
233
原创 【猛犸AI科技】无人机UAV边缘计算MEC实验
无人机UAV边缘计算 边缘缓存 任务卸载 多智能体强化学习 MADDPG MAPPO MADQN 策略优化 低轨卫星LEO计算卸载 RSU MEC QMiX。边缘计算是指在靠近数据源的边缘设备（如无人机、RSU、基站、卫星等）进行计算和处理，减少数据传输延迟、缓解中心服务器压力，广泛用于时延敏感型任务。
2025-09-17 19:44:42
464
原创 【猛犸AI科技】无人机UAV边缘计算
无人机UAV边缘计算 边缘缓存 任务卸载 多智能体强化学习 MADDPG MAPPO MADQN 策略优化 低轨卫星LEO计算卸载 RSU MEC QMiX。猛犸AI科技，SCI辅导。
2025-09-17 19:43:05
351
原创 【猛犸AI科技】混沌加密研究的实验步骤
上述步骤为混沌加密研究中的实验流程，适用于大多数加密算法的设计与验证。数据集的选择符合实际应用场景。实验中涉及的混沌系统与加密算法能够有效结合。安全性和性能分析要全面，能够证明你的算法在攻击和效率上的优势。如果你有具体的算法实现或实验部分需要帮助，随时告诉我，我可以进一步为你提供代码实现建议、结果分析或文献支持！
2025-09-12 00:45:00
698
原创 混沌加密研究的创新点方向
📄基于高维混沌映射与压缩感知的3D模型快速加密方法研究📄一种融合图神经网络与混沌系统的自适应图像加密方法📄结合遗传优化与改进Logistic映射的动态密钥流加密算法📄基于时变参数混沌映射的轻量级图像加密算法📄跨模态多媒体数据的统一混沌加密框架研究如你有特定方向、模型或代码想继续深入，我可以帮助你进一步细化、查找文献、补实验部分或撰写摘要等。
2025-09-12 00:30:00
693
原创 3D模型快速混沌加密matlab完整代码
在该方案中，3D对象首先被转换为2D对象（类似于图像格式），然后进行加密。在扩散阶段，将浮点数据分割，整数部分通过异或（XOR）加密，十进制部分仅进行扰乱。实验结果表明，该方案能够正确加密和解密3D模型。安全性分析中的数值结果接近理想值，表明该方案能够抵御常见攻击，具有较高的安全性。随着多媒体应用的发展，3D模型的应用变得越来越普及，其安全性已成为亟待解决的问题。与1D和2D对象相比，3D对象具有更复杂的空间结构。以往的大多数工作是直接对3D对象进行加密，而这种算法通常繁琐且加密时间较长。
2025-09-11 14:30:31
374
原创 联邦学习适合的EI会议集锦
联邦学习（Federated Learning, FL）是近年来非常热门的研究领域，特别是在隐私保护、分布式机器学习和多方合作学习等方面。许多优秀的EI（工程索引）会议都接纳与联邦学习相关的研究论文。
2025-09-10 15:20:00
1171
原创 联邦学习实验步骤
联邦学习（Federated Learning, FL）是一种分布式机器学习方法，它允许多个参与方在本地训练模型并通过联邦方式共享模型更新，而无需交换原始数据。这种方法能够有效保护数据隐私并减少数据传输的开销。进行联邦学习实验时，通常需要考虑多个方面，包括数据准备、模型设计、实验设置等。
2025-09-10 15:17:30
1079
原创 联邦学习及其相关创新SCI辅导
帮助搭建基于Python的机器学习和深度学习开发环境，包括安装和配置Anaconda、PyTorch、TensorFlow等框架，并对相关代码进行运行调试和优化。对现有的联邦学习系统进行算法改进，包括修改各类代码和模型架构，采用贝叶斯方法进行模型优化。针对深度学习（例如基于ViT架构的模型）与机器学习的加速和优化，提供相关的调试和实现支持，确保模型的高效运行和性能提升。提供对学术文献的代码复现支持，帮助留学生和研究人员在项目开发过程中实现相关算法和模型的复现，推进学术研究与技术应用。
2025-09-09 22:13:25
501
原创 联邦学习指导、代码、实验、创新点
③可帮搭建python 机器学习、深度学习代码环境，安装anaconda, pytorch , tensfolow等系列框架。联邦学习指导、代码、实验、创新点，横向联邦，纵向联邦，联邦迁移，模型聚合、同态加密，差分隐私，异步通信等。pytorch tensorflow keras框架等等，代码fu现，修改，讲解，辅导深度学习。①联邦学习修改各种代码，模型，贝叶斯②时间序列，数据分析，预测分类。深度学习，机器学习vit加速，项目开发，留学生，文章文献代码复现。联邦学习创新点/机械学习/人工智能。
2025-09-09 22:10:58
502
原创 联邦学习与大模型结合
联邦学习（Federated Learning, FL）与大模型（如深度神经网络、大规模预训练模型等）结合，已成为当前人工智能研究和应用中的重要方向。这种结合能够发挥二者各自的优势，推动分布式学习和大规模预训练模型在实际应用中的发展。
2025-09-08 23:50:18
1244
原创 联邦学习辅导，完爆审稿人
联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种新兴的分布式学习方法，近年来受到了广泛关注。它涉及多个领域，如机器学习、人工智能、隐私保护、分布式计算等。因此，研究者可以根据其研究的重点和方向选择适合的期刊。计算机人工智sci/ei会议/ccf/核心，擅长机器学习，深度学习，神经网络，语义分割等计算机视觉，精通大小论文润色修改，代码复现，创新点改进等等。
2025-09-07 13:41:12
874
原创 联邦学习模型部署方案
联邦学习（Federated Learning, FL）是一种分布式机器学习方法，旨在在不将数据集中存储的情况下，通过多方参与者协同训练共享模型。由于数据分散在各个设备上，而不是集中存储，联邦学习特别适用于隐私保护要求高的场景，比如移动设备、医疗健康、金融等领域。计算机人工智sci/ei会议/ccf/核心，擅长机器学习，深度学习，神经网络，语义分割等计算机视觉，精通大小论文润色修改，代码复现，创新点改进等等。
2025-09-07 13:39:09
1103
原创 联邦学习+边缘计算结合
联邦学习（Federated Learning，FL）与边缘计算（Edge Computing）是两种在数据隐私保护、分布式计算和实时响应等方面具有巨大潜力的技术。将这两者结合起来，可以进一步提升数据处理能力，优化性能，并解决在传统集中式计算中常见的问题。下面是联邦学习与边缘计算结合的概述：计算机人工智sci/ei会议/ccf/核心，擅长机器学习，深度学习，神经网络，语义分割等计算机视觉，精通大小论文润色修改，代码复现，创新点改进等等。
2025-09-07 13:35:35
1070
原创 联邦学习面对的挑战
联邦学习（Federated Learning，FL）作为一种新兴的分布式机器学习方法，允许多个设备或机构在本地训练模型并仅共享模型更新，而非原始数据，从而在隐私保护、数据安全和高效性方面具有显著优势。
2025-09-07 13:31:59
1000
原创 联邦学习常用数据集
分布式数据：数据在多个设备上分布，每个设备上可能有不同的数据量和数据类型。隐私保护：联邦学习强调数据的本地存储和处理，避免集中化的数据收集。非IID数据：由于每个设备上的数据特性可能不同，因此模型必须在非独立同分布（Non-IID）数据上进行训练。
2025-09-07 13:30:05
897
原创 联邦学习常见模型
在联邦学习（Federated Learning, FL）中，模型的选择和设计通常取决于应用场景、数据分布和通信效率等因素。以下是一些常见的联邦学习模型，涉及了不同的优化目标、算法和应用场景。
2025-09-07 13:26:50
865
原创 联邦学习创新点改进方向
联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种新兴的分布式机器学习方法，在多方协作训练模型的同时保护数据隐私，已经吸引了广泛的关注。随着技术的发展，研究者们不断探索其创新点，以应对实际应用中的挑战。(tb, 店铺同名)
2025-09-07 13:23:16
1396
原创 联邦学习有哪些研究方向？
联邦学习（Federated Learning, FL）是一种分布式机器学习方法，它允许在多方（如移动设备、边缘设备等）之间共享模型而不需要直接共享数据。由于隐私保护、数据分散等问题，联邦学习在实际应用中具有广泛的研究和应用前景。(tb, 店铺同名)
2025-09-07 13:20:42
891
原创 联邦学习的文献复现与创新思路指导
我们特别关注创新点的挖掘与实现，帮助您进行模型优化与改进，同时提供指导支持让您顺利撰写并发表lunwen。我们提供全面的联邦学习相关文献复现、代码实现以及创新思路指导服务。
2025-09-01 16:27:23
321
原创 联邦学习有研究前景吗？？？
联邦强化学习，横向联邦学习， 纵向联邦学习，联邦学习算法，混合联邦学习算法，联邦学习攻击，联邦机器学习，联邦学习优化， 联邦迁移学习等。联邦学习区块链指导、代码、实验、创新点，横向联邦，纵向联邦， 联邦迁移，模型聚合、同态加密，差分隐私，异步通信等。主要包括但不限于FedAvg、FedProx、Scaffold 、创新点思路 创新点实现 模型优化改进 毕s指导 发文章。联邦学习相关文献复现/代码复现/创新思路指导。联邦学习结合创新思路。
2025-09-01 11:51:11
283
原创 联邦学习标签感知聚合方法数据异构python完整
该方法的核心创新是，在加权平均过程中，不仅考虑客户端的数据量，还引入了标签的分布情况。具体来说，传统的联邦学习方法在聚合过程中，通常仅依赖于每个客户端的本地数据大小，忽略了标签分布的差异，这可能导致模型在面对异构数据分布时出现偏差，影响预测结果的准确性和可靠性。因此，这种标签感知的聚合策略能够显著改善联邦学习在数据分布不均和客户端参与有限的实际场景中的性能，尤其在医疗健康、金融风控等领域，数据的不均衡性和标签分布的差异性常常较为显著，应用这一方法能够有效提升模型的准确度和公平性。
2025-08-25 18:09:11
205
原创 基于离群点消除的无假设抗攻击联邦学习完整代码python
在联邦学习（Federated Learning，FL）系统中，随着多方参与者的模型更新汇聚到全局模型，如何有效抵御攻击，保障模型的鲁棒性，成为了研究的热点之一。在拜占庭攻击中，恶意参与者通过提交与真实数据分布相差甚远的模型更新，严重干扰了全局模型的训练，导致其准确率和召回率大幅下降。在该算法中，离群点消除作为一个重要的预处理步骤，旨在识别和剔除那些极端的、不符合正常模型更新规律的更新。通过在每轮训练中对上传的模型更新进行离群点剔除，有效抑制了恶意参与者的干扰，保证了全局模型的稳健性。
2025-07-23 16:35:13
334
原创 联邦学习数据poisoning攻击影响和防御完整代码python
在联邦学习系统中，多个参与者共同训练模型，而每个参与者在本地数据上进行训练，并将模型更新上传至服务器进行汇总。然而，这种去中心化的协作方式也为恶意攻击者提供了可乘之机。定向数据投毒攻击即部分恶意参与者故意使用标注错误的数据来更新模型，从而在不引人注意的情况下，悄无声息地污染全局模型。这种攻击方式不仅能够损害模型的分类性能，还可能导致模型在特定类别上的表现大幅下降，甚至引发系统级别的崩溃。
2025-07-23 16:12:21
770
原创 强化联邦学习的车联网 DDoS 攻击检测
在车联网的分布式环境中，雾节点利用收集到的车辆数据，通过边缘服务器进行强化联邦学习，从而提升车联网中DDoS攻击检测的准确性与效率。通过Q-learning，雾节点能够学习到最优的本地训练策略，从而在每次模型聚合时提供更优的模型参数更新。经过多次聚合迭代后，全球模型能够收敛至一个性能更优的状态，进而生成一个有效的联邦学习聚合策略。联邦学习过程中，边缘服务器充当中心角色，客户端通过与边缘节点的通信更新模型并计算每轮的训练次数。每轮训练完成后，客户端将本地模型参数及上一轮获得的奖励 rr 上传至边缘服务器。
2025-06-27 23:04:05
341
1
原创 基于CSO算法的任务卸载在IoT移动边缘计算
提供了天体群体优化（CSO）算法的实现，这是一个基于群体的创新元启发式算法，旨在移动边缘计算（MEC）环境中实现能效任务卸载。CSO通过重力影响平衡探索与开发，优化物联网（IoT）任务的卸载决策，从而降低能耗、延迟和计算开销。完整代码获取方式见文末。
2025-06-15 09:30:00
191
原创 DL00120-Lyapunov深度强化学习移动边缘计算网络在线计算卸载python
研究的学者或学生，这个算法的提出将为你的论文增添不少亮点！采用Lyapunov优化的在线计算卸载算法，解决了计算卸载中的关键问题，既保证了系统的稳定性，又提升了数据处理能力，是学术界和工程界关注的焦点。（MEC）网络中，如何高效、稳定地卸载计算任务，成为了研究人员和工程师们亟待解决的难题。，比如长时间的数据队列稳定性和功率限制。这一创新的算法框架可以显著提高计算卸载的效率，同时保证数据队列的长期稳定性和功率的合理分配。在当今信息化、智能化飞速发展的时代，移动设备和网络的计算负载越来越重。
2025-06-14 15:17:32
331
1
原创 基于联邦学习的计算机病毒检测完整python代码
此外，通过多轮训练和聚合，最终得到的全局模型将充分结合各个客户端的数据特征，实现更加精准和高效的模型。通过这样的配置，服务器不仅能够高效地聚合多轮训练结果，还能确保每个客户端的模型更新被充分考虑，避免了传统集中式训练中的单点故障问题。模型的联邦学习配置，适用于多种场景，尤其是在涉及敏感数据的应用中，能够实现数据隐私保护的同时，提升模型的准确性与效率。今天我们要为大家分享一份基于联邦学习的配置，展示如何使用自定义的服务器和客户端配置，完成高效的模型训练和聚合。）的主要任务是聚合客户端的模型更新。
2025-06-12 17:24:08
1264
原创 联邦学习同步异质客户端的数据
假设每个客户端的训练样本是独立抽取的，且类别标签遵循一个关于 N 类的分类分布，该分布由向量 q 参数化 (qi ≥ 0, i ∈ [1, N] 且 ||q||₁ = 1)。为了合成一组非同质客户端的数据，我们从 Dirichlet 分布中抽取 q ∼ Dir(αp)，其中 p 表示 N 类的先验类别分布，α > 0 是一个浓度参数，用于控制客户端之间的相似度。对于每个客户端，在给定 α 的情况下，我们从 Dirichlet 分布中抽取 q，并根据该分布为客户端分配相应数量的图像。
2025-06-12 10:01:24
471
原创 联邦学习聚合参数操作详解
联邦学习中常见的模型聚合操作，具体用于对来自多个客户端的模型更新进行聚合，以得到全局模型。在联邦学习框架下，多个客户端在本地训练各自的模型后，会将模型更新（通常是模型的权重）发送到中央服务器，中央服务器需要对这些本地更新进行合并，生成一个新的全局模型。
2025-06-10 21:17:11
815
原创 使用联邦学习进行CIFAR-10分类任务
联邦学习是一种分布式机器学习方法，旨在保护数据隐私。与传统的集中式学习不同，联邦学习将模型训练过程分散到多个客户端（如智能手机、IoT设备等），每个客户端本地拥有数据，并在本地进行模型训练。训练完成后，客户端将其模型更新（如梯度或权重）发送到中央服务器，服务器将这些更新聚合形成全局模型。最终，全局模型会回传给各个客户端用于进一步的本地训练。这种方式可以有效避免数据泄露，同时减少了数据传输带来的带宽压力。
2025-06-10 14:03:12
1366
原创 基于Dirichlet分布的联邦学习数据分配
基于Dirichlet分布的联邦学习数据分配。其目标是将数据按照不均衡的方式分配到不同的客户端，模拟真实世界中客户端数据不均匀的情况。
2025-06-10 11:19:05
492
原创 联邦学习如何减少通信数据量
在本地模型更新前，系统会计算这些参数所占用的内存大小和非零权重的数量。总的来说，这段逻辑的核心目的是通过减少通信数据量（只传递top-k参数）来降低通信开销，同时确保每个客户端的本地更新能够正确地贡献到全局模型中，进而提高联邦学习的效率和效果。： 最后，服务器会根据所有客户端的本地模型更新和掩码来聚合出一个新的全局模型。通过聚合所有客户端的本地更新，生成一个新的全局模型，该模型将作为下一轮训练的基础。： 在每轮训练中，系统会针对所有活跃的客户端进行模型参数的获取和更新。
2025-06-09 12:12:45
416
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人