解决方案:易点内容管理系统（DianCMS）

　　解决方案:易点内容管理系统（DianCMS）

　　易点内容管理系统(Diancms)是基于Microsoft .NET Framework 2.0和AJAX1.0技术，采用Microsoft Access/SQL Server 2000/2005存储过程多层架构开发的内容管理系统。其功能设计主要针对大中型企业、各行业、事业单位、政府机关等复杂功能场所。系统建立了文章系统、图片系统、下载系统、个人求职、企业招聘、房产系统、音乐系统、视频系统、网上商城。使用自定义模型、自定义字段、自定义表单、自定义输入界面、会员系统等功能，您还可以轻松灵活地构建适合您需求的任何系统功能，最大限度地满足每个用户的需求

　　程序特点如下：

　　1.自定义内容模型、表单、用户注册模型

　　2.自定义内容录入界面、表单录入界面、用户注册界面

　　3.自定义搜索及搜索结果显示方式

　　4.自定义站点地图

　　5、超强字段管理功能：单行文本、多行文本、单选项、多选项、二级联动、三级联动、附件等。

　　6、超强的表单功能管理

　　7. 普通标签可以任意组合条件调用

　　8.完善的单页管理

　　9.首次引用属于多个列的一条数据的功能

　　10、全站输入界面统一生成aspx文件，方便管理和扩展

　　11.全站使用SEO优化设置

　　12.后台支持tab功能，可以记录最近一次操作的8个功能连接

　　13.会员系统及会员群组权限设置

　　14.管理员组权限设置

　　15.管理员和用户日志记录

　　16.多种内容生成方式

　　17、Excel完美导入

　　18、超级强大的采集系统：多线程设计可以挂起、继续和终止采集任务

　　19. 灵活 VS 自由标签

　　20.终极列表内置24种分页效果，满足不同的网站风格

　　21.集成文章系统，下载系统。使用模型导入功能，可以添加各种系统功能

　　22、数据字典内置多种常用分类：三级地区、个人爱好、评分等级等。

　　23.站内链接功能

　　24.特殊字符过滤功能

　　25.邮件的单发和群发

　　26.备份和压缩数据库

　　27.使用正则表达式验证输入信息

　　28.站点短信系统

　　29.上传文件管理

　　30.任意广告制作系统

　　31、URL伪静态功能：使用微软URLRewriter核心架构

　　解决方案:第四范式等机构提出隐私保护新算法，医疗敏感数据也能合理学

　　机器之心报告

　　论文作者：姚全明、郭夏伟、James T.Kwok、涂维维、陈玉强、戴文元、杨强

　　人工智能顶级会议IJCAI 2019将于8月在澳门召开，此前已经公布了录用论文名单。今年IJCAI收到850篇论文，录用率仅为17.9%。在这篇被IJCAI 2019录用的论文中，香港科技大学和第四范式的研究人员提出了一种隐私学习算法。该模型可以在严格遵守数据隐私保护法规的情况下对跨机构数据进行高效学习。

　　论文：隐私保护堆叠及其在跨组织糖尿病预测中的应用

　　论文地址：

　　论文作者之一、国际人工智能协会主席、香港科技大学杨强教授将出席市北·GMIS 2019并作主题演讲。他将介绍更多关于联邦学习和数据隐私的前沿研究。

　　关注跨机构数据隐私保护

　　随着越来越多的用户数据被采集，数据隐私（Data Privacy）问题越来越受到关注，尤其是在近年来发生了一系列相关事件之后，Facebook隐私泄露、GDPR隐私保护法等。

　　第四范式的研究人员提出了一种新的隐私学习方法。该方法的思想是基于集成学习（ensemble learning）来减少噪声对学习效果的影响。验证。下面4Paradigm研究人员将为大家介绍这篇IJCAI 2019论文。

　　典型应用场景

　　具有隐私保护的机器应用场景有很多，比如推荐系统、人脸识别等。在本文中，我们关注跨机构的糖尿病预测问题。

　　糖尿病成为现代人类最大的潜在杀手，主要是因为糖尿病等慢性病的早期知晓率和控制率都处于较低水平。因此，我们选择这个场景，让系统从大医院传递有用的知识（有隐私保护），帮助小医院更好地进行医学诊断（比如糖尿病预测）。如图1所示。

　　现有的隐私保护方法在上述应用中存在三个问题

　　我们提出的方法可以用于上述糖尿病预测问题，同时解决上述三个方向的局限性。

　　差分隐私 - 机器学习中的隐私保护

　　机器模型的训练涉及使用大量用户数据，其中可能收录敏感信息。传统方法是将敏感数据列匿名化。但是，这并不能完全保护数据隐私，攻击者可以通过查表等方式逆向原创数据。针对隐私保护，提出了差分隐私的定义[Dwork et al., 2006]，其定义如下：

　　在上面的定义中，t可以是一个统计量，一个模型等。从直观上看，差分隐私的定义要求输出结果分布的变化受输入数据变化的影响较小，受控于ε。ε 越小，输入变化对输出的影响越小。从用户的角度来看，是否将数据作为样本纳入训练对结果的影响较小，隐私泄露的可能性较小。

　　在机器学习问题中，M是学习算法，输出t是输出模型，输入D_1和D_2是用来训练的数据集。

　　目前已有差分隐私机器学习算法的工作，往往通过在训练过程中注入噪声来实现差分隐私。常见的有三种：目标函数扰动（objective perturbation）、输出扰动（output perturbation）、梯度扰动（gradient perturbation）。其中，逻辑回归具有成熟的差分隐私算法，以及隐私保护和学习效果的理论保证。

　　然而，就目前的方法和相应的理论而言，在保证ε固定的情况下，数据维度越大，需要注入的噪声强度越大，这将对性能产生严重的负面影响。算法效果。

　　我们的方式

　　我们的工作主要在于改善上述问题。基于先前堆叠集成学习方法 [Wolpert, 1992] 的有效性，我们将堆叠方法与差异私有逻辑回归相结合。Stacking需要根据样本把数据分成几个部分。我们提出了两种基于样本和特征分割的堆叠隐私保护逻辑回归算法。

　　该算法将数据按样本分为两部分，一部分按特征或样本划分，在隐私保护约束下训练K个子模型，第二部分通过差分隐私逻辑回归进行融合.

　　我们证明，在保持 ε-差分隐私的同时，按特征划分的泛化误差低于以前的和按样本划分的算法。同时，按特征分割还有另一个优势。如果我们知道特征的重要性，我们的差分隐私算法就可以将它们纳入算法中，这样重要的特征就不会受到干扰，同时保持整体的隐私保护不变。情况下，可以获得更好的结果。

　　此外，我们的方法可以直接扩展到迁移学习。即对源数据集按特征进行切分后，得到具有隐私保护的模型，通过模型迁移，迁移到目标数据集，通过堆叠进行融合。在这种情况下，源数据可以在不泄露隐私的情况下输出模型，帮助目标数据提高学习效果，目标数据也可以在保护自身数据隐私的约束下训练模型。

　　图 2 我们的方法在迁移学习中的应用

　　实验效果

　　我们比较了现有的几种用于逻辑回归的差分隐私算法和与迁移学习相关的差分隐私算法，我们的算法取得了最好的结果。在下面的实验中，PST-F(W)和PST-F(U)分别表示我们算法使用和未使用的特征的重要性，PST-S表示按样本拆分堆叠的隐私保护算法，PLR表示直接在数据集上使用差异隐私逻辑回归算法。

　　1. 标准数据集

　　我们首先在 MNIST 和 NEWS20 数据上对该方法进行了各种研究实验。

　　图1和图2分别展示了各算法在不同ε和不同K（分裂数）下的效果。可以看出PST-F(W)的效果优于其他算法，没有特征重要性的PST-F(U)也有不错的效果。另外，split的多少也会影响效果，有一个最优的split值。

　　上图中C-0~4代表5个分割部分的效果，而C-mv和C-wmv代表叠加第二层直接平均和特征重要性加权平均的效果，C-hl是我们的方法. 可以看到，C-hl 可以获得最好的结果。

　　2. 糖尿病预测数据集

　　之后，我们在实际的糖尿病预测医学数据集上进行实验。该数据由位于不同地区的 采集centres采集 生成。在实验中，将其中一部分作为源数据集，另一部分分别作为目标数据集。在实验中，我们将ε设置为1，结果如下：

　　其中，PPHTL 是一种直接保护隐私的模型迁移算法。可以看出，在相同的隐私要求下，我们的方法仍然具有最好的效果。

　　首届“市北·GMIS 2019全球数据智能峰会”将于7月19-20日在上海市静安区举行。杨强教授将在峰会上分享更多关于联邦学习的精彩内容。点击“阅读原文”立即报名，现场近距离接触顶级大牛。

　　本次大会的协办单位上海市北高新技术服务产业园是上海市唯一的大数据产业基地。集聚了上海30%的大数据企业，全力打造上海“大数据与人工智能产业核心腹地”，朝着“中国大数据产业之都、中国创新产业共同体”的目标迈进。