【摘 要】
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移动群智感知（Mobile Crowdsensing,MCS）是一种高效的数据感知方式,由携带移动设备的用户到指定地点采集数据。感知平台要求用户提供实时位置以便进行任务分配,但位置信息的共享会带来严重的隐私泄露问题。一些用户出于对自身隐私的担忧,拒绝参与感知任务,导致任务完成率降低。为有效解决移动群智感知中的用户位置隐私问题,学术界和工业界均在积极探索有效的技术手段。差分隐私是目前相关研究中采用的
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移动群智感知（Mobile Crowdsensing,MCS）是一种高效的数据感知方式,由携带移动设备的用户到指定地点采集数据。感知平台要求用户提供实时位置以便进行任务分配,但位置信息的共享会带来严重的隐私泄露问题。一些用户出于对自身隐私的担忧,拒绝参与感知任务,导致任务完成率降低。为有效解决移动群智感知中的用户位置隐私问题,学术界和工业界均在积极探索有效的技术手段。差分隐私是目前相关研究中采用的主流方法。用户向感知平台提供差分隐私方法处理后的位置,使平台获得用户的扰动位置而非真实位置,以实现隐私保护。虽已有一些基于差分隐私的方法提出,但研究者在设计时没有考虑到群智感知中路网以及连续感知等背景环境对于隐私的影响。为此,本文围绕路网环境下群智感知任务分配中的位置隐私问题展开研究。主要工作如下:（1）针对路网环境下群智感知任务分配中的用户位置隐私问题,本文提出一种隐私保护任务分配框架。该框架分为两个部分:1)为实现用户位置扰动,提出一种基于地理-地图-不可区分性（Geo-Graph-Indistinguishability,Geo GI）的保护方法;2)以最小化用户完成所有任务的移动距离为优化目标,提出一种基于扰动位置的最优任务分配方案。实验表明:对比现有差分隐私保护方法,所提出的框架在隐私性和任务分配效率两个方面具有显著的优越性。（2）针对路网环境下群智感知任务分配中连续位置发布的隐私泄露问题,提出一种基于-差分隐私的保护方法。首先采用马尔科夫模型建模用户移动模式。接着量化对手造成的隐私泄露。最后通过隐私预算分配策略改进差分隐私方法。实验表明:改进后的方法可以很好地抵御对手攻击,并且在分配效率方面有着良好表现。
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N-氟代磺酰胺在有机合成化学研究中有着独特且重要的作用。在早期的相关研究中,它常用作亲电氟化试剂来进行碳-氟键的构建。在近年来的报道中,N-氟代磺酰胺主要应用于生成氮中心自由基并发生氢迁移完成远端C-H键的活化,或者氮自由基对于不饱和键的加成合成多取代的酰胺类化合物。本论文主要关于N-氟代磺酰胺的新反应研究,分为两部分,第一部分利用N-氟代磺酰胺经历亚胺中间体过程的方法,实现了酰胺高产率的α位氰基
目的 探究2型糖尿病患者糖化血红蛋白与血脂、血压水平及并发症的关系。方法 将2021年1—12月期间收治的180例2型糖尿病患者纳入研究，将糖化血红蛋白浓度＞ 7%作为试验组（n=100），糖化血红蛋白浓度≤7%作为对比组（n=80），比较2组患者的空腹血糖、血脂、血压水平以及并发症发生情况，分析糖化血红蛋白与血脂、血压水平和并发症之间的相关性。结果 试验组空腹血糖、舒张压、总胆固醇（TC）、甘油
金属有机骨架（MOFs）是一种由金属离子/簇与有机配体结合而形成的晶态多孔材料,由于其比表面积大、结构可剪、孔径可调和化学可修饰等特点,已成为多相催化研究的热点。基于MOFs中丰富的金属节点和多种有机成分,近年来,将MOFs作为牺牲模板经高温热解策略可衍生多种催化性能优越的材料。在此过程中,有机成分可被选择性去除或者转化为高孔隙的氮掺杂多孔碳材料,同时金属节点组装为富含缺陷位的金属氧化物,可用来锚
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