美国食品安全管理法规与举措

以美国国会研究服务部对第107届国会就食品安全方面的一份报告为基础,主要对美国的公共健康问题现状、美国食品安全的联邦规范框架组成、美国食品安全控制最新进展和国会对食品安全提出的新议题做了综述,对我国的食品安全控制和管理体系的建设发挥一点借鉴作用。     

Psychological research, practice, and social policy: Potential pathways of influence.

Greater use of psychological research and practice knowledge in the formulation of social policy is necessary to enhance the well-being of U.S. citizens and communities. Although historically there are instances in which psychological and social science research and practice have had a substantial influence on federal policy, for the most part the relationships among research, practice, and policy have been tenuous. Three cases in which research has substantively influenced policy over the past 80 years are reviewed: Keynesian economics, Head Start legislation, and the activities of conservative think tanks. Several recommendations are made for ways in which psychologists can enhance their influence in the policy arena, including communicating directly with policymakers regarding relevant policy findings and knowledge gleaned from practice; conducting interdisciplinary, multilevel research as well as evaluation research (including qualitative data drawn from practice settings); and networking among researchers, practitioners, policy advocates, and social action groups. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

Adverse impact: Is it a viable concept?

It appears that those federal agencies responsible for enforcement persist in the belief that a given test score can mean one thing in one subgroup and something else in another and/or that inferences from a set of test scores can be valid for one subgroup but not for another. First surfacing in early agency regulations in connection with the now discontinued "differential validity" requirement, the belief still manifests itself in the concepts of "unfairness" and "adverse impact." Furthermore, the determination of the presence or absence of adverse impact on the basis of the impact ratio involves numerous statistical and measurement issues. Use of the impact ratio to establish the prosecutorial posture of an enforcement agency is clearly flawed. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

一种高阶无迹卡尔曼滤波方法

现有的研究中,高阶无迹变换（Unscented transform,UT）还不存在具体的解析解,因此,无法利用高阶无迹变换获得具备更高精度的高阶无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter,UKF）.为了解决这一问题,本文在五阶容积变换（Cubature transform,CT）的基础上,通过引入一个自由参数κ,得到高阶无迹变换的解析解,从而获得了高阶无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter,UKF）.同时验证了现有的五阶容积变换和五阶无迹变换分别是本文所提出的高阶无迹变换在κ=2和κ=6-n时的两个特例.进而分析和讨论了高阶无迹卡尔曼滤波器在系统不同维数条件下κ值的最优选取,并讨论了其稳定性.纯方位跟踪模型和弹道目标再入模型仿真验证了本文方法的正确性,且与现有方法相比具有更高的精度.     

基于数据分布的聚类联邦学习

联邦学习(federated learning)可以解决分布式机器学习中基于隐私保护的数据碎片化和数据隔离问题。在联邦学习系统中,各参与者节点合作训练模型,利用本地数据训练局部模型,并将训练好的局部模型上传到服务器节点进行聚合。在真实的应用环境中,各节点之间的数据分布往往具有很大差异,导致联邦学习模型精确度较低。为了解决非独立同分布数据对模型精确度的影响,利用不同节点之间数据分布的相似性,提出了一个聚类联邦学习框架。在Synthetic、CIFAR-10和FEMNIST标准数据集上进行了广泛实验。与其他联邦学习方法相比,基于数据分布的聚类联邦学习对模型的准确率有较大提升,且所需的计算量也更少。     

协同入侵检测研究现状与展望

协同入侵检测技术(collaborative intrusion detection system, CIDS)能够检测分布式协同攻击,应对大规模网络入侵,拥有传统入侵检测系统所不具备的优势,而如何在提高检测性能的同时实现去中心化是一个重要的研究课题。通过对近年来CIDS研究成果的梳理,阐述了在检测方法、数据聚合、隐私保护和信任管理方面的研究进展和问题,分析了在去中心化方面面临的挑战,探讨了基于区块链技术的CIDS未来发展方向,最后展望了CIDS在云计算、物联网等新兴领域的应用前景。     

基于噪声缩放的自适应UKF-SLAM算法

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在移动机器人同时定位和环境建模(SLAM)中的缺点,即非线性系统简单线性化所导致的系统状态方程的不准确性、雅克比矩阵的计算所导致的计算复杂化以及噪声模型不确定性所导致的滤波稳定性降低等问题,提出一种对噪声自适应的UKF-SLAM算法。该算法通过对噪声缩放进而改变噪声模型,利用观测残差序列准确估计观测噪声模型协方差,运用预测的新息协方差和IAE开窗法求其系统状态噪声缩放因子,从而准确估计系统状态噪声模型协方差,实现对不确定的噪声模型能够自适应UKF-SLAM算法。UKF的Sigma点采样策略是比例对称采样。实验结果证明,该方法相对EKF算法和UKF算法具有较高的定位精度和自适应能力。     

基于新息正交原理的抗差UKF及其在INS/GPS组合导航中的应用

为提高标准UKF对异常的量测噪声统计的鲁棒性,提出了一种基于新息正交原理的抗差UKF算法.该算法根据新息序列的正交性确定最优的抗差因子,而后通过对新息协方差阵引入抗差因子在线调整滤波增益,进而抑制异常量测对滤波解的影响.将提出的算法应用于INS/GPS组合导航系统进行仿真验证,并与标准UKF和现有的抗差UKF进行比较,结果表明,当量测噪声统计不准确时,提出的基于新息正交原理的抗差UKF滤波性能明显优于上述两种算法,提高了组合导航系统的定位精度.     

基于AIUKF的WSN节点定位算法

针对无线传感器网络节点定位精度不足的问题,在无迹卡尔曼滤波( UKF)的基础上,结合迭代约束条件和自适应因子,提出了一种自适应迭代无迹卡尔曼滤波( AIUKF)算法。根据基于测距的节点定位模型,采用RSSI进行测距,以极大似然估计法进行节点初步定位,利用AIUKF算法对节点进行精确定位,并且直接以RSSI作为系统的观测量。仿真结果表明,本文提出的基于AIUKF的定位算法相比EKF和UKF算法具有更高的定位精度。