湖南师范大学

本发明提供齐墩果酸在制备治疗肝纤维化药物中的应用，所述药物包含作为活性成分的齐墩果酸以及辅料羧甲基纤维素钠。齐墩果酸进入肝细胞内，增强SIRT7蛋白与ASC蛋白的结合并促使ASC蛋白去乙酰化，ASC蛋白的去乙酰化阻断NLRP3炎症小体的组装与活化，导致活化型天冬氨酸蛋白酶‑1表达量下降以及成熟白细胞介素‑1β生成量减少，进而阻断肝细胞焦亡。齐墩果酸减轻肝纤维化的保护作用依赖于SIRT7蛋白的存在，所述药物配制为悬浮液剂型，应用后能够降低血清谷丙转氨酶活性，减轻肝实质内炎症细胞浸润程度，减少汇管区和中央静脉周围区域的胶原纤维沉积，以减轻肝脏病理学改变，具有药理靶点支撑。

本发明涉及一种地形三维重建方法及系统，该方法包括：构建并训练深度学习地形高度估计模型，训练目标函数含高度估计精度约束与地形变化一致性约束；获取多视角遥感影像及成像参数；输入训练完成模型，生成初始高度估计及高度概率分布；据此计算像素级高度不确定性，自适应确定局部空间分析尺度，在多尺度邻域提取高度变化幅度及主导方向；基于上述信息构建以高度变化幅度为缓冲的非对称搜索区间，结合高度变化方向调节搜索范围与采样密度，得到精细重建结果；引入局部高度连续性约束校正，抑制异常并约束方向一致性，输出地形三维重建结果。上述方法能有效提升复杂起伏地形的高度重建精度与空间连续性，抑制局部异常和噪声。

本发明属于人工智能安全和数据安全技术领域，具体公开了一种面向联邦学习后门攻击的多阶段级联防御方法和系统，方法包括四个阶段：阶段一通过历史轨迹跟踪与双信号融合识别渐进式投毒并触发紧急回滚；阶段二引入径向基核函数的居中核对齐替代传统余弦相似度，配合群体分散度动态调节，对高相似合谋群体交叉降权；阶段三整合多维证据触发硬聚类隔离以保留最可能良性簇；阶段四周期性利用干净数据集对全局模型进行低学习率微调，持续清除后门参数残留。本发明通过四阶段级联协作，系统性填补了现有防御在时序感知、协同辨别与参数净化方面的能力缺口，显著提升了联邦学习系统在多类型后门攻击下的鲁棒性。

本发明属于人工智能安全和数据安全技术领域，具体公开了一种基于探针标签绑定的联邦学习模型黑盒溯源方法和系统，服务器利用分布外自然图像构造探针样本集与效用保持集；基于基准全局模型对探针样本的自然预测标签和非零偏移序列，为各客户端生成满足最小汉明距离约束的专属标签向量并存入签名库；以基准全局模型为教师，通过知识蒸馏与对抗权重扰动优化，将绑定关系独立注入各客户端个性化模型后下发。溯源时仅需通过可疑模型黑盒接口输入探针样本，计算输出标签序列与签名库中专属标签向量的汉明距离，依最小距离及预设阈值判定泄露客户端。本发明无需访问模型内部参数与原始训练数据，具备抗剪枝、量化及微调攻击的鲁棒性，能有效容错和拒判。

本发明提供了一种基于非支配排序的车载系统多目标策略优化方法，属于智能网联汽车车载系统技术领域。车载系统中功能应用的安全性、实时性、可靠性和能量消耗互相影响，采用对称加密技术来保障CAN FD消息的通信安全，DVFS技术来降低能耗，车载应用的实时性和可靠性受到任务的频率和执行时间的影响，分析得到优化目标；利用非支配排序的多目标策略优化算法得到车载应用的策略方案集，其中，策略方案是影响目标的关键因素：任务频率和消息安全等级；然后利用基于参考点的选择方法选择最优的策略方案。本发明所提供的基于非支配排序的车载系统多目标策略优化方法综合考量了车载应用的安全性、实时性、可靠性和能耗等多个关键目标，能够有效应对智能网联汽车复杂的多维优化需求。