针对脑电数据不足和数据异构导致运动想象解码性能下降,提出一种融合双服务器结构和多头注意力机制的联邦学习模型,实现异构脑电数据的运动想象多任务识别。通过欧几里得对齐,减少客户端数据分布差异。设计双服务器架构解决数据异构,服...针对脑电数据不足和数据异构导致运动想象解码性能下降,提出一种融合双服务器结构和多头注意力机制的联邦学习模型,实现异构脑电数据的运动想象多任务识别。通过欧几里得对齐,减少客户端数据分布差异。设计双服务器架构解决数据异构,服务器一选择并共享本地模型的最佳特征,将其作为全局共享资源改进客户端更新策略,解决客户端漂移问题;服务器二聚合本地模型参数,并进行全局参数微调训练,增强模型适应不同场景脑电数据异构的能力,提高全局模型的通用性。利用Transfomer多头自注意力,提高运动想象脑电的特征表示和模型学习能力。在BCI IV 2a脑机接口竞赛数据集上,该模型与联邦学习基准模型相比,脑电解码平均准确率提升了21.05百分点,Kappa值提升了0.283。在两个脑电数据集进行不同用户、不同环境和设备的跨数据集测试,脑电解码分别获得了71.13%和86.63%的平均准确率以及0.615和0.822的Kappa系数。结果表明:该模型在多用户、多设备且数据高度异构的场景下,运动想象脑电识别能够获得较好的性能,具有较强的泛化性。展开更多
随着医疗信息化建设的快速发展,医院信息系统(Hospital Information System,HIS)对存储架构提出了更高要求。虚拟化服务器作为提升资源利用率与运维效率的重要手段,其存储配置直接影响系统的稳定性和数据的安全性。文章研究医院虚拟化...随着医疗信息化建设的快速发展,医院信息系统(Hospital Information System,HIS)对存储架构提出了更高要求。虚拟化服务器作为提升资源利用率与运维效率的重要手段,其存储配置直接影响系统的稳定性和数据的安全性。文章研究医院虚拟化服务器双存储的配置方案,旨在通过优化存储架构,提升系统的性能,增强系统的可靠性,从而保障医疗数据的安全与高效管理。展开更多
文摘针对脑电数据不足和数据异构导致运动想象解码性能下降,提出一种融合双服务器结构和多头注意力机制的联邦学习模型,实现异构脑电数据的运动想象多任务识别。通过欧几里得对齐,减少客户端数据分布差异。设计双服务器架构解决数据异构,服务器一选择并共享本地模型的最佳特征,将其作为全局共享资源改进客户端更新策略,解决客户端漂移问题;服务器二聚合本地模型参数,并进行全局参数微调训练,增强模型适应不同场景脑电数据异构的能力,提高全局模型的通用性。利用Transfomer多头自注意力,提高运动想象脑电的特征表示和模型学习能力。在BCI IV 2a脑机接口竞赛数据集上,该模型与联邦学习基准模型相比,脑电解码平均准确率提升了21.05百分点,Kappa值提升了0.283。在两个脑电数据集进行不同用户、不同环境和设备的跨数据集测试,脑电解码分别获得了71.13%和86.63%的平均准确率以及0.615和0.822的Kappa系数。结果表明:该模型在多用户、多设备且数据高度异构的场景下,运动想象脑电识别能够获得较好的性能,具有较强的泛化性。
文摘随着医疗信息化建设的快速发展,医院信息系统(Hospital Information System,HIS)对存储架构提出了更高要求。虚拟化服务器作为提升资源利用率与运维效率的重要手段,其存储配置直接影响系统的稳定性和数据的安全性。文章研究医院虚拟化服务器双存储的配置方案,旨在通过优化存储架构,提升系统的性能,增强系统的可靠性,从而保障医疗数据的安全与高效管理。
