We propose a novel framework for the differentially private ERM, input perturbation. Existing differentially private ERM implicitly assumed that the data contributors submit their private data to a database expecting that the database invokes a differentially private mechanism for publication of the learned model. In input perturbation, each data contributor independently randomizes her/his data by itself and submits the perturbed data to the database. We show that the input perturbation framework theoretically guarantees that the model learned with the randomized data eventually satisfies differential privacy with the prescribed privacy parameters. At the same time, input perturbation guarantees that local differential privacy is guaranteed to the server. We also show that the excess risk bound of the model learned with input perturbation is O(1/n) under a certain condition, where n is the sample size. This is the same as the excess risk bound of the state-of-the-art.
Streptococcus pneumoniae là vi khuẩn phổ biến nhất gây viêm phổi mắc phải tại cộng đồng (CAP) ở trẻ em. Tỷ lệ S. pneumoniae đề kháng kháng sinh ngày càng tăng, đặc biệt trong CAP nặng. Tỷ lệ phân lập và mức độ kháng kháng sinh của S. pneumonniae gây CAP nặng ở trẻ em tại Cần Thơ cần được cập nhật. Bệnh phẩm dịch tỵ hầu ở trẻ em đươc nuôi cấy, phân lập xác định S. pneumoniae, đánh giá kháng sinh đồ và xác định MIC. Kết quả 89 chủng S. pneumoniae được phân lập từ 239 bệnh nhi CAP nặng. Vi khuẩn hoàn toàn không nhạy penicillin với MIC90 là 64 mg/L, gấp 8 lần so với ngưỡng kháng theo CLSI (2017); đề kháng cao với erythromycin (96,6%), trimethoprim/sulfamethoxazole (89,9%), clindamycin và clarithromycin (cùng 88,8%); nhạy với chloramphenicol, levofloxacin, ciprofloxacin, ceftriaxone với tỷ lệ lần lượt là 94,4%, 80,9%, 59,6%, 46,1%; 100% các chủng nhạy cảm với vancomycin và linezolid. Vì vậy, lựa chọn kháng sinh đầu tay nên là ceftriaxone. Kháng sinh thay thế có thể là levofloxacin, vancomycin hoặc linezolid.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.