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Towards Efficient and Privacy-Preserving Computing in the Big Data Era...

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简介:
本论文探讨大数据时代下的高效与隐私保护计算方法,提出创新技术以平衡数据利用效率和用户隐私安全。 Innovation in big data processing has recently received significant attention due to the high volume, velocity, and variety challenges it presents (often referred to as 3V challenges). However, beyond these 3V challenges, the growth of big data also depends on a thorough understanding and management of emerging security and privacy issues. If data are not authentic, any new insights derived from them will lack credibility; similarly, if privacy is not adequately protected...

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  • Towards Efficient and Privacy-Preserving Computing in the Big Data Era...
    优质
    本论文探讨大数据时代下的高效与隐私保护计算方法,提出创新技术以平衡数据利用效率和用户隐私安全。 Innovation in big data processing has recently received significant attention due to the high volume, velocity, and variety challenges it presents (often referred to as 3V challenges). However, beyond these 3V challenges, the growth of big data also depends on a thorough understanding and management of emerging security and privacy issues. If data are not authentic, any new insights derived from them will lack credibility; similarly, if privacy is not adequately protected...
  • Medical Big Data and the Internet of Medical Things
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    《Medical Big Data and the Internet of Medical Things》探讨了医疗大数据和医疗物联网在现代医疗服务中的应用,分析它们如何共同推动精准医学的发展、改善患者护理及优化医院管理。 《医疗大数据与医疗物联网:进展、挑战及应用》 ISBN-10 书号: 1138492477 ISBN-13 书号: 9781138492479 版本: 第一版 出版日期: 2018年10月6日 页数: 共计356页 本书特点: - 探讨了医疗大数据和物联网在实时环境中的各种应用。 - 高lights 医疗数据分类中机器学习技术的最新创新、设计和发展。 - 提供了解决当前医疗大数据及物联网挑战所需的背景知识与解决方案。 - 介绍了用于医学数据分析中计算密集型任务优化的技术和编程模型。 - 讨论了基于IoT远程健康监控系统的互动性,优势,局限性以及未来展望。 - 分析了Web of Medical Things (WoMT) 的数据隐私及安全加密方法。 - 提供了几项案例研究,包括下一代医疗椅、电子鼻与药丸相机等。 目录: 1. 医疗应用中的大数据挖掘方法 2. 使用大数据和软计算的健康护理技术 3. 可植入电子产品:生物界面,设备和传感器集成 4. 设计基于Web的生物医学信号分析软件架构所面临的挑战 5. 利用相邻极端混合邻居过采样技术(AEMNOST)处理医疗不平衡的大数据集以改进分类效果 6. 基于模糊粗糙理论去除错误分类实例的大数据分析框架 7. 用于物联网数据处理的Fuzzy C-Mean 和基于密度的空间聚类方法 8. 并行数据挖掘技术在乳腺癌预测中的应用 9. 分析医疗大数据的MapReduce 方法论 10. 医疗保健中的IoT和机器人技术 11. 远程健康护理视角下的互联网医疗事物(IoMT) 12. Web of Medical Things(WoMT) 中经典加密与量子加密比较分析
  • Efficient and Fast Algorithms in Computational Electromagnetics
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    本研究聚焦高效快速算法在计算电磁学中的应用,旨在解决复杂电磁问题时提高数值模拟的速度和精度。 计算电磁学中的优秀书籍详细介绍了各种快速算法。
  • Data Reduction and Error Analysis in the Physical Sciences(清晰版)
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    本书《物理科学中的数据缩减与误差分析》提供了处理实验数据的基本方法和技巧,帮助读者掌握准确评估测量不确定性的策略。 这是一本经典的误差分析教材,对应于《物理科学中的数据处理和误差分析》的英文版。本书为清晰版本,电子书格式为PDF,DOI编号是10.1063/1.4823194。
  • Life 3.0: Being Human in the Era of Artificial Intelligence.pdf
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    《Life 3.0》探讨了人工智能时代人类的存在意义与未来前景,从哲学和技术角度审视AI对社会、伦理及个人身份的影响。 《Life 3.0》这本书探讨了人工智能(AI)及其对未来地球乃至更远未来生命的影响。书中讨论了各种社会影响、如何最大限度地提高积极结果的可能性以及人类技术及两者结合的潜在未来。
  • Data Analysis in the Life Sciences
    优质
    《Data Analysis in the Life Sciences》是一本探讨生命科学领域数据分析方法与应用的专业书籍,旨在帮助科研人员和学生掌握数据驱动研究的核心技能。 作者感谢Alex Nones在不同阶段审阅了手稿,并感谢Karl Broman贡献了“避免的图表”部分以及Stephanie Hicks设计了一些练习题。 这本书的概念是在哈佛X课程的教学过程中形成的,这些课程由Heather Sternshein协调进行。我们非常感激所有学生的问题和反馈帮助改进了本书的内容。这些课程的部分资金来自NIH资助项目R25GM114818。我们对美国国家卫生研究院的支持表示衷心的感谢。 特别感谢那些通过GitHub拉取请求编辑过这本书的人:vjcitn, yeredh, stefan, molx, kern3020, josemrecio, hcorrada, neerajt, massie, jmgore75, molecules, lzamparo, eronisko和obicke。 封面图片的来源是波多黎各埃尔尤昆国家森林中的La Mina瀑布,由Ron Kroetz拍摄。
  • Python for Programmers: Incorporating Big Data and Artificial Intelligence...
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    本书《Python for Programmers》旨在为程序员提供使用Python进行大数据与人工智能开发的专业指导,结合实际案例深入浅出地讲解技术原理和应用。 The professional programmer’s Deitel guide to Python with introductory artificial intelligence case studies is designed for programmers who already have experience in another high-level language. This book uses hands-on instruction to teach todays most compelling and leading-edge computing technologies through programming in Python, one of the worlds most popular and fastest-growing languages. By reading the Table of Contents diagram on the front cover and the Preface, you can learn more about this guide. The book includes over 500 real-world examples ranging from individual code snippets to 40 large scripts and full implementation case studies. You will use the interactive IPython interpreter with code in Jupyter Notebooks to quickly master the latest Python coding idioms. After covering Chapters 1 through 5 and a few key parts of Chapters 6 and 7, youll be able to handle significant portions of the hands-on introductory AI case studies presented in Chapters 11 through 16. These chapters contain powerful contemporary examples such as natural language processing, data mining Twitter for sentiment analysis, cognitive computing with IBM Watson™, supervised machine learning using classification and regression techniques, unsupervised machine learning with clustering methods, computer vision through deep learning and convolutional neural networks, deep learning with recurrent neural networks, big data technologies like Hadoop and Spark™ along with NoSQL databases, the Internet of Things (IoT), and more. Throughout these chapters, you will work directly or indirectly with various cloud-based services including Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft Azure, OpenMapQuest, PubNub among others.
  • International Health and Population Metrics Analysis Using Big Data...
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    本研究聚焦国际健康与人口统计分析,利用大数据技术深入探究全球卫生趋势及人口动态变化,为政策制定提供科学依据。 在大数据分析领域,“Big-Data-Analysis-on-International-Health-and-Population-Metrics”这一标题揭示了项目的核心目标:运用先进的数据技术对全球健康与人口统计数据进行深入挖掘和解析,旨在为政策制定者及科研人员提供有力的数据支持。 该项目可能需要处理海量的多国人口统计资料、卫生状况及相关疾病发生率等关键信息。通过这些分析工作,可以有效识别出国际上的健康趋势,并据此做出更加明智的战略决策。 项目中所提及的主要工具包括Hadoop、Hive和Spark: 1. **Hadoop**:作为开源框架,它专为大规模数据的分布式存储与处理而设计。其核心组件是HDFS(即Hadoop分布式文件系统)以及MapReduce模型。前者确保了高容错性和扩展性,使大量数据能够被分散至多台服务器上;后者则是一种用于执行大规模并行计算的数据处理方式。 2. **Hive**:这是一种基于Hadoop的仓库工具,允许用户将结构化文本段落件映射为数据库表,并提供SQL查询功能来进行复杂的数据操作。对于非实时分析场景而言,它是一个非常有效的选择,因为它支持复杂的查询语句转换成一系列MapReduce任务执行于Hadoop集群上。 3. **Spark**:相比传统的Hadoop MapReduce框架,Apache Spark提供了更快、更灵活的计算平台,并且能够进行内存内处理以加速数据操作。Spark不仅适用于批处理作业,还兼容交互式查询(如通过Spark SQL)、实时流分析以及机器学习任务等多样化场景。 标签“HTML”表明了最终报告或数据分析结果将以网页形式展示出来,通常包括使用HTML、CSS和JavaScript构建的用户界面来直观呈现研究发现。 文件名列表中的Big-Data-Analysis-on-International-Health-and-Population-Metrics-main很可能是项目主目录的名字,在这里可以找到所有与该项目相关的代码段落、配置文档以及处理后的数据集等资源。开发人员通常会在这样的环境中完成从原始数据预处理到最终结果验证的全过程。 总而言之,这个案例展示了大数据分析的实际应用流程:通过获取和清洗国际健康及人口统计数据,并借助Hadoop、Hive和Spark进行高效的数据挖掘与解读工作;最后以HTML技术展示出有价值的洞察。这不仅有助于理解全球范围内的卫生状况变化趋势,还能为解决相关问题提供科学依据。
  • Numeric Python for Scientific Computing and Data Science Applications
    优质
    本课程专注于使用NumPy进行科学计算和数据科学研究,涵盖数组操作、线性代数及统计分析等核心内容。适合希望提升Python数据分析能力的学习者。 Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib 作者: Robert Johansson ISBN-10 书号: 1484242459 ISBN-13 书号: 9781484242452 版本: 第二版 出版日期: 2018年12月25日 页数:700 本书内容涵盖了以下方面: 1. 使用Python进行计算的介绍 2. 向量、矩阵和多维数组的操作使用NumPy 3. 符号计算 4. 绘图与可视化 5. 方程求解 6. 优化问题处理 7. 插值方法应用 8. 积分运算 9. 常微分方程的解决办法 10. 稀疏矩阵和图的应用 11. 偏微分方程的解析与数值求解技术 12. 数据处理及分析 13. 统计学概论 14. 统计模型构建方法 15. 机器学习技术应用 16. 贝叶斯统计推断 17. 信号处理算法实现 18. 数据输入与输出操作 19. Python代码优化技巧使用Numba和Cython
  • Numerical Recipes in Fortran 77 - The Craft of Scientific Computing...
    优质
    《Numerical Recipes in Fortran 77》是一本科学计算的经典著作,提供了Fortran语言中实现的各种数值算法和编程技巧。 推荐一本用Fortran语言讲解数值计算的优秀书籍,内容涵盖线性方程组、矩阵本征值问题、微分方程、积分方程、插值法、积分方法、特殊函数以及排序与随机数生成等方面的知识。