1、纳米物联网与无线体域网:技术洞察与市场前景

纳米物联网与无线体域网:技术洞察与市场前景

1. 技术发展推动健康与科技融合

近年来,毫米波/太赫兹(THz)通信的进步以及移动设备对计算能力的便捷访问,正推动着可穿戴技术和纳米技术的快速发展。这些技术在医疗保健领域的应用尤为突出,通过记录和报告诸如身体活动或睡眠模式等行为信息,能够激励个人养成更好的生活习惯,改善健康状况。同时,可穿戴设备收集的临床和自我监测数据,有助于疾病的早期检测和管理,降低传统侵入性诊断方法的成本。

2. 纳米物联网(IoNT)的关键创新与挑战

纳米物联网(IoNT)作为新兴的技术范式,为智能可穿戴设备和方法的未来发展奠定了基础。相关研究聚焦于以下几个方面:
- 毫米波(mm - Waves) :对毫米波及其建模技术进行全面概述,并对可应用于IoNT的候选类别进行分类。
- 纳米传感器技术 :详细介绍纳米传感器技术,列出制造和数据收集过程中面临的挑战。
- 性能评估 :展示用于评估无线体域网(WBAN)中纳米传感器性能的各种技术和工具,以实现更节能的解决方案,并深入讨论能源相关的挑战。
- 能量效率评估 :描述重要的性能指标,解释如何对能量进行建模和收集。
- 路由协议 :提出基于能量的路由协议,考虑身体移动对能耗和服务容量的影响,以及延迟、吞吐量和资源利用率等性能指标。
- 用户动机与关联 :分析携带智能设备的主要动机,以及用户WBAN与移动应用使用之间的相关性。 <

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色所对应个的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个作为父方和母方。 抽取父母双方的染色,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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