52、信息安全在物联网与医疗保健领域的挑战与应对

信息安全在物联网与医疗保健领域的挑战与应对

1. 物联网设备的安全保障

物联网设备的安全从系统设计之初就应被纳入考量。制造商有责任对其开发的设备保持警惕,但政府和企业也需共同确立这些设备必须达到的标准。为确保数据安全,只需采取几个简单步骤:
- 不使用默认密码。
- 对静态和传输中的数据进行加密。
- 尽快应用安全更新。

政府和用户期望产品能附带已知的更新周期,以便买卖双方了解制造商提供安全更新的时长。此外,奖励采取安全防范措施的客户是增加安全保障的有效方法,例如提供折扣或其他激励措施。

然而,目前大量物联网设备的购买是盲目进行的,因为供应商未能向消费者清晰展示安全功能,且更注重使用便利性,这往往导致安全被牺牲。不久后将实施相关法规,这必将迫使供应商展示、解释或实施安全最佳实践。

为保护物联网设备,还建议:
- 经常更改密码。
- 使用单独的Wi - Fi网络设置设备,如Ring设备。
- 利用密码管理应用程序(如RoboForm)创建复杂密码。
- 对设备的管理员级访问采用多因素身份验证。

2. 医疗保健数据的互操作性与信息安全

当今的医疗保健信息系统中,数据以多种专有格式存储,这种数据格式的多样性使得患者数据在供应商之间以及研究数据的传输变得困难。据估计,通过实施电子病历(EMR)互操作性并创建健康信息交换系统,该行业每年可节省770亿美元。

互操作性的缺乏强化了当前纸质医疗记录中的信息孤岛现象,导致信息生产者完全掌控数据。在创建集成健康信息交换系统时,隐私和安全问题仍然至关重要。AHRQ和全国卫生信息技术协调办公室(ONC - HIT)发起了多项国家倡议,以解决隐私和安全问题,目前这些倡议已在33个州和哥伦比亚特区用于促进健康信息的共享。

尽管大多数州计划认识到通用患者同意书的重要性,并要求开发包含常见信息披露情况的同意书,但重点仍放在开发用户授权、身份验证、访问、患者统一识别和健康记录访问审计的标准化方法上。开发一个完全有效的电子健康记录系统仍是一项艰巨的任务。

以下是威胁类别及其发生情况的表格:
| 序号 | 威胁类别 | 解释 | 发生次数 | 发生率(%) |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 电源故障 | 服务提供商(电气部门)中断 | 14 | 89.56 |
| 2 | 故障 | 工作人员提供错误数据 | 12 | 78.96 |
| 3 | 技术过时 | 硬件过时 | 10 | 65.89 |
| 4 | 系统故障或错误 | 计算机硬件维护错误 | 8 | 45.89 |
| 5 | 软件包故障或错误 | 计算机软件维护错误 | 9 | 36.78 |

允许企业内部网络(如区域卫生信息组织RHIO)的电子健康记录(EHR)应具有足够的可扩展性,以实现企业间的部署和联盟,这可能会形成一个全国性和全球性的医疗保健信息网络。案例研究表明,多种因素会影响RHIO的可接受性和分布,如印度健康信息交换、马萨诸塞州健康数据联盟和圣巴巴拉县护理数据交换等项目。

患者隐私和安全是临床信息技术采用的两大重要障碍,数据传输标准在可预见的未来将不断完善。为使RHIO对医疗保健转型产生重大影响,必须实施全面的隐私和安全标准,以加强对个人健康信息(PHI)的保护,避免州特定的法律陷阱。

3. 电子健康的信息安全问题

随着互联网技术的广泛应用,以客户为导向的行业(如零售和金融服务)的商业模式发生了根本性转变。医疗保健行业也正经历着巨大变革,远程健康监测、在线咨询、电子处方、电子临床试验、患者信息访问和资产跟踪等互联网和移动平台技术及实践正在改变医疗服务的提供方式。

通过利用现代互联网技术的网站(如“健康银行”),现在可以更及时地提供患者信息。患者可以使用类似于个人银行系统的健康记录管理系统来存储和发送他们的健康信息,例如微软的健康保险库和谷歌健康。

然而,随着互联网和移动服务的增加,由于这些现代便利带来的额外安全问题,维护隐私变得更加困难。近年来,互联网和移动医疗应用的隐私和安全问题受到了广泛关注。为了提高医疗检查期间的隐私和安全,制定了相关协议,以增强患者对所使用设备和软件的信任。

例如,手机可能会被跟踪并泄露患者的行踪而患者却不知情。为保护患者数据的隐私和完整性,医疗从业者应在患者在场的情况下获取并及时下载患者记录的电子副本到个人数字助理(PDA)。

许多近期的进展增强了基于角色的访问控制(RBAC)系统,使其能够控制单个设备(或设备位置或所有权)。另一项研究表明,采用协作方式可以确保所有使用基于网络应用程序的各方的隐私。医疗服务提供商正在将电子健康网络和健康维护组织(HMO)合并,以向患者提供在线医疗服务,因此电子健康将更多地依赖患者保护个人数据的能力。

电子商务行业的发展催生了自由联盟项目,旨在使消费者在在线市场中更易于保护隐私和安全。该项目利用联合身份管理来实现其目标,为医院、药房、实验室和保险公司等合作组织形成了一个“信任圈”(Cot),以向患者提供基于网络的服务。

根据这一方法,“身份提供者”处理患者化名并处理相关方之间金融交易的患者特定信息。独立组织将使用审计服务记录社区成员的所有交易,这使得:
- 隐私官员或监管机构能够验证隐私合规性或调查隐私泄露指控。
- 患者能够核实其数据的使用方式并质疑数据准确性。

《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)的隐私和安全法规修正案的实施,使医疗保健组织、保险公司和药房更加透明。

4. 复杂环境下的医疗保健信息系统

用于提高美国医疗保健质量和降低相关成本的信息系统被认为是最重要的单一因素。根据兰德公司的研究,全国范围内推广电子病历系统每年可能为美国节省810亿美元。鉴于当前政府已要求到2014年全面部署电子病历系统,这一结果并不意外。

近期研究发现,超过75%的受访者担心他们的个人健康信息可能在未经授权的情况下被公开分享。患者首次且最常报告的个人数据泄露是否基于医疗数据的披露呢?由于对个人健康信息和隐私的关注度不断提高,州和联邦层面都提出了新的立法,如HIPAA。

在过去二十年中,信息安全研究已成为信息系统领域的一个成熟话题。各种基础理论(如心理学和社会学)被用于研究信息安全风险管理和投资决策,采用了经济理论和投资选择的形式。尽管越来越多的研究关注信息安全,但针对医疗保健问题的研究相对较少,因为医疗保健行业受到严格监管,且经济结构与其他行业不同。

在Anderson及其团队为医疗保健信息系统的信息安全奠定基础后,该领域的研究方法发生了转变,采用了新的理念和观点。本文将深入探讨当前医疗保健信息安全和隐私的研究,涵盖定量和定性方法。通过研究所有研究方向,我们发现了丰富的复杂信息安全和隐私特征。

大多数研究致力于开发维护、处理和共享患者信息的技术解决方案,同时也有很大一部分研究专注于确定保护患者隐私的最有效方法。此外,许多学者研究了健康信息技术的采用对医疗保健质量的影响。HIPAA以及基于网络的医疗应用的发展促使学者们同时关注患者和提供者的视角。然而,在IT安全行业中,威胁的经济学问题(如医疗身份盗窃和医疗欺诈带来的财务风险)却很少受到关注。

本文还展示了医疗保健信息的流动和不断演变的监管环境。在找到相关文献后,我们应用多种研究领域来确定所需的数据库。当前的分类为文献综述提供了基础,综述概括了信息安全在医疗保健中的各个应用领域。研究结束后,我们将给出建议。

以下是医疗保健信息系统相关研究的流程mermaid图:

graph LR
    A[确定研究主题] --> B[收集相关文献]
    B --> C[应用研究领域确定数据库]
    C --> D[进行文献综述]
    D --> E[分析信息安全特征]
    E --> F[给出建议]
5. 医疗服务提供者对法规合规性的看法

近年来,越来越多的医疗保健组织(如HMO)开始实施HIPAA合规措施。许多近期研究确定了医疗保健行业的合规模式,并提及了公共和私人机构的行政和医疗工作人员。研究人员认为,与患者频繁接触且了解患者个人生活细节的医疗工作人员,比私营部门的同事更了解自身保护个人信息隐私的能力(自我效能感)。

此外,公共和私人医疗保健组织都发现行政人员的自我效能感高于医疗工作人员。而且,医疗专业人员的行为目的与其自我效能感和感知到的组织支持呈正相关。

对医疗保健机构工作人员的调查发现,确保患者记录的准确性和避免未经授权的访问是工作人员的首要任务。除非有完全无关的目的,从患者那里获取的信息应仅用于研究目的。为了提高医疗保健质量进行医学研究时,获取患者的病史是必要的,但研究人员了解患者的健康信息可能会导致隐私侵犯。

HIPAA的一个关键目标是,只有在患者同意或研究经过机构审查委员会(IRB)审查的情况下,医疗服务提供者才能向研究人员提供患者的个人健康信息。尽管有一些轶事表明监管限制影响了医学研究,但很难找到确凿的数据支持这一说法。

在接受调查的流行病学家中,71%认为HIPAA阻碍了医学研究,只有25%认为HIPAA保障了患者的机密性或隐私。超过51%的研究人员认为HIPAA的执行大幅提高了研究成本。为了评估是否有医学研究项目因许可和隐私限制而受到影响,进行了三项评估,结果发现许可和隐私要求增加了时间和成本,阻碍了招募工作。

为帮助患者更好地理解隐私和授权文件,建议简化这些文件的措辞。如果保密性是主要担忧,且限制参与可能会影响研究质量,作者建议发布通知,提醒患者可能的个人健康信息使用情况,包括“隐私实践通知”。

HIPAA受到负面关注的部分原因是电子病历(EMR)的实施不足,这引发了人们对旨在保护患者隐私的立法可能会影响以低成本提供高质量医疗服务目标的担忧。近期的信息显示,州隐私规则限制了健康信息的共享,且电子病历的使用率仅在近几年才有所提高。每花费1美元用于遵守隐私法规,医院购买电子病历系统的可能性就会降低24%。如果一个地区没有隐私限制,一家医院采用电子病历系统不太可能促使其周边医院也这样做。

如果没有其他激励措施,这一结果可能会干扰构建可互操作的国家健康网络的总体目标。用户执行任务的能力和及时的行政访问控制依赖于行政人员管理访问控制的整体能力。企业资源规划(ERP)软件对许多行业都很重要,将患者健康数据与财务信息集成尤为关键。然而,许多符合HIPAA标准的ERP系统需要根据组织需求进行定制。建议软件供应商将隐私和安全原则融入其产品中,这将有助于企业建立一致的隐私和安全措施。

6. 医疗行业的信息访问控制

信息访问控制是医疗行业的最新趋势之一。它通过相互连接的网络帮助管理患者数据,不同用户出于各自特定目的访问这些数据。基于角色的访问控制(RBAC)最初用于管理网络资源的访问,由于其能够构建和管理医疗保健组织中复杂的角色层次结构,通常被视为管理数据访问的强大工具。

研究人员和开发人员主要致力于研发算法和框架,以实现信息访问和上下文访问控制。提出了一种新的RBAC框架,该框架考虑了角色和权限。为节省管理成本,预计新系统的实施将把权限和角色数量限制在可接受的水平,因此需要减少权限和角色的数量。此外,还涉及自主代理、授权政策框架、加密条形码等技术。

通过实施上述信息安全措施,可以在物联网和医疗保健领域更好地保护数据隐私和安全,应对日益复杂的信息安全挑战。在未来,随着技术的不断发展,我们需要持续关注并适应新的安全需求,以确保这些关键领域的稳定运行和发展。

信息安全在物联网与医疗保健领域的挑战与应对

7. 信息访问控制的技术手段与发展

信息访问控制在医疗行业中起着至关重要的作用,下面为大家详细介绍其相关技术手段和未来发展方向。

7.1 RBAC 系统的优化

基于角色的访问控制(RBAC)系统在医疗数据访问管理中应用广泛。为了更好地适应医疗行业复杂的环境,新的 RBAC 框架应运而生。这个新框架不仅考虑了角色和权限,还对权限和角色数量进行了优化,避免过多的权限和角色导致管理成本增加。以下是优化前后的对比表格:
| 对比项 | 传统 RBAC 系统 | 新 RBAC 框架 |
| ---- | ---- | ---- |
| 权限数量 | 较多,管理复杂 | 限制在可接受水平,管理成本降低 |
| 角色数量 | 复杂,难以维护 | 精简,易于管理 |
| 灵活性 | 相对较低 | 更高,能适应更多场景 |

7.2 其他相关技术

除了 RBAC 系统,信息访问控制还涉及到一些其他的技术手段:
- 自主代理 :能够自动执行特定任务,根据预设规则进行数据访问控制,提高系统的自动化程度。
- 授权政策框架 :为数据访问提供明确的规则和策略,确保访问的合法性和安全性。
- 加密条形码 :对数据进行加密处理,通过条形码的形式进行存储和传输,增加数据的安全性。

以下是信息访问控制技术手段的 mermaid 流程图:

graph LR
    A[信息访问控制] --> B[RBAC 系统]
    A --> C[自主代理]
    A --> D[授权政策框架]
    A --> E[加密条形码]
    B --> B1[传统 RBAC]
    B --> B2[新 RBAC 框架]
8. 医疗保健信息系统安全的综合应对策略

为了保障医疗保健信息系统的安全,需要从多个方面采取综合应对策略。

8.1 技术层面
  • 数据加密 :对患者的敏感数据进行加密处理,无论是在存储还是传输过程中,都能有效防止数据泄露。
  • 访问控制 :采用 RBAC 等访问控制技术,确保只有授权人员能够访问特定的数据。
  • 安全更新 :及时对系统进行安全更新,修复已知的安全漏洞,防止黑客攻击。
8.2 管理层面
  • 法规合规 :医疗保健组织应积极遵守相关法规,如 HIPAA,确保数据处理符合法律要求。
  • 人员培训 :对医疗工作人员进行信息安全培训,提高他们的安全意识和操作技能。
  • 安全审计 :定期对系统进行安全审计,发现潜在的安全问题并及时解决。

以下是综合应对策略的列表:
1. 技术层面
- 数据加密
- 访问控制
- 安全更新
2. 管理层面
- 法规合规
- 人员培训
- 安全审计

9. 物联网与医疗保健信息安全的未来趋势

随着技术的不断发展,物联网与医疗保健信息安全将呈现出以下未来趋势。

9.1 技术创新
  • 人工智能与机器学习 :利用人工智能和机器学习技术,对安全威胁进行实时监测和预警,提高系统的安全性。
  • 区块链技术 :区块链的去中心化和不可篡改特性,能够为医疗数据的存储和共享提供更高的安全性。
9.2 法规完善
  • 政府将不断完善相关法规,加强对物联网和医疗保健信息安全的监管,保障患者的权益。
9.3 行业合作
  • 医疗保健机构、科技企业和监管部门将加强合作,共同应对信息安全挑战,推动行业的健康发展。

以下是未来趋势的表格:
| 趋势类别 | 具体内容 |
| ---- | ---- |
| 技术创新 | 人工智能与机器学习、区块链技术 |
| 法规完善 | 政府完善相关法规,加强监管 |
| 行业合作 | 医疗保健机构、科技企业和监管部门合作 |

10. 总结

物联网和医疗保健领域的信息安全问题至关重要,涉及到患者的隐私和权益。通过加强物联网设备的安全保障、解决医疗保健数据的互操作性和信息安全问题、关注电子健康的信息安全、应对复杂环境下的医疗保健信息系统挑战、提高医疗服务提供者对法规合规性的认识以及加强信息访问控制等措施,可以有效提升信息安全水平。

未来,随着技术的不断进步和法规的不断完善,我们有理由相信物联网与医疗保健信息安全将得到更好的保障,为人们的健康和医疗服务提供更可靠的支持。同时,行业各方应加强合作,共同推动信息安全技术的创新和应用,以应对不断变化的安全挑战。

在这个信息时代,我们每个人都应该关注信息安全问题,积极采取措施保护自己的隐私和权益。无论是医疗服务提供者还是患者,都应该增强信息安全意识,共同营造一个安全、可靠的医疗信息环境。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

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