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1.
数据不动的联邦学习框架是多个数据持有方合作训练机器学习模型的新范式.多个数据持有方参与联邦学习时的贡献评估是联邦学习的核心问题之一.参与方贡献评估需要兼顾有效性、公平性和合理性等要素,在理论方法与实际应用中均面临多项挑战.贡献评估首先需要明确如何度量数据价值,然而数据估值存在主观性与依赖于实际任务场景的特点,如何设计有效、可靠并对恶意数据鲁棒的数据估值指标是第一大挑战.其次,联邦学习合作中的参与方贡献评估是经典的合作博弈问题,如何制定公平合理的参与方贡献评估方案,实现参与方一致认可的博弈平衡是第二大挑战.最后,参与方贡献评估往往计算复杂度高,同时,联邦学习中围绕模型的数据估值时间开销大,因此,在实践中如何设计高效且准确的近似算法是第三大挑战.近年来,为了有效地解决上述挑战,学术界对联邦学习中的贡献评估问题展开了广泛的研究.首先,简要介绍联邦学习与参与方贡献评估的背景知识;然后,综述数据估值指标、参与方贡献评估方案和相关优化技术;最后,讨论了联邦学习贡献评估仍面临的挑战并展望未来研究的发展方向. 相似文献
2.
3.
针对全局运动特征难以准确提取的问题,本文采用局部时空特征对人体行为进行表征。针对传统词袋中硬分类的方法量化误差大的不足,本文借鉴模糊聚类的思想,提出软分类的方法。根据兴趣点检测算法从视频中提取出视觉词汇,用K means算法对其进行聚类,建立码本。在计算分类特征时,首先计算待分类视觉词汇到码本中各个码字的距离,根据距离计算这个视觉词汇隶属于各个码字的概率,最后统计得到每个视频中各码字出现的频率。在Weizmann和KTH数据库对本文提出的人体行为识别算法进行验证,Weizmann库的识别率比传统的词袋算法提高8%,KTH库的识别率比传统的词袋算法提高9%,因此本文提出的算法能更有效地对人体行为进行识别。 相似文献
4.
针对基于稀疏表示(Sparse representation,SR)的数据压缩压缩率低、重构精度低等问题,本文提出一种基于双迭代的聚能量字典学习算法,把高维信号映射到低维特征空间,当低维特征空间保留高维原始信号越多的特征时,高维信号从低维特征空间中恢复出来的精度越高。为了使低维字典保留高维字典更多的主成分,本文提出了一个新的变换,被命名为?变换,能提升高维字典的能量集中性。除此之外,针对高维字典与低维字典的耦合关系,建立了双循环迭代训练,增加字典的能量集中性与字典的表达能力。实验表明,相比于传统算法,本文提出算法字典学习收敛速度提升了3倍以上。此外,该方法可以得到较高的压缩比和更高质量的重构信号。 相似文献
5.
提到雕刻机,大家会想到工作起来“咔咔”作响的广告雕刻机、木工雕刻机、石材雕刻机。或者近年大量涌现的工业用大型数控雕刻机,那是制造行业里常见的设备,专业性强.沉重的机械、精密的电子控制,个人爱好者似乎不容易接近。可是,近年来“雕刻机爱好者”频频出现在各大电子爱好者论坛中.他们爱好机械、爱好电子。拥有甚至DIY自己的雕刻机,并热衷用这种机电结合的设备来实现自己的作品设计。无论是雕刻一块PCB,还是完成一件工艺品。这项爱好的关注者在不断增多。 相似文献
6.
7.
以浮动核电站换料作业为研究对象,提出数字孪生技术应用到浮动核电站的技术路线,整合设计数据并开发核燃料装卸舱的数字孪生系统,建立虚拟舱室模型并开发新燃料运输过程控制程序,采用基于过程控制中的对象链接与嵌入技术统一架构(OPC UA)的通讯协议实现虚拟舱室模型和控制系统的双向交互。结果表明,开发的数字孪生系统能够为换料作业操作设计过程的人员站位、操作流程设计优化提供依据。因此,本文提出的数字孪生技术应用方法能够服务于浮动核电站的设计阶段,并为其在浮动核电站全生命周期的应用提供参考。 相似文献
8.
插值是三维重建的一个重要步骤。目前常用的直接灰度插值会使得图像边界模糊。针对这一问题,提出一种基于轮廓寻找匹配点的插值方法:首先对两幅图像进行形状插值,得到插值图像的轮廓;再根据轮廓寻找插值图像在两幅源图像上的对应点,并根据匹配准测,找到最佳匹配点;最后对匹配点的灰度进行插值,得到插值像素点的灰度值。试验结果表明,和已有的算法比较,新算法较好地提高了插值图像的质量。 相似文献
9.
10.