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基于模型聚合的去中心化拜占庭鲁棒算法

浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 492-500页

作者：卢朕李建业董云泉南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对联邦学习中拜占庭用户发送任意错误信息,污染全局模型,影响联邦学习安全性和有效性的问题,在含未知数量拜占庭用户的去中心化网络中,提出可验证的去中心化联邦学习方法.该方法使用SCORE函数,基于验证数据集评估未知属性用户对于全... 详细信息

针对联邦学习中拜占庭用户发送任意错误信息,污染全局模型,影响联邦学习安全性和有效性的问题,在含未知数量拜占庭用户的去中心化网络中,提出可验证的去中心化联邦学习方法.该方法使用SCORE函数,基于验证数据集评估未知属性用户对于全局模型性能的影响,进而排除恶意模型更新并实施安全梯度聚合,实现安全高效的联邦学习.对SCORE函数得分结果进行阈值划分,降低用户属性分类的错误率并提高诚实用户的容错率.通过理论证明可验证的去中心化联邦学习算法的收敛性,并且通过大量数值实验验证所提方法对于拜占庭用户数量和攻击类型的鲁棒性.实验结果表明,在同等拜占庭攻击条件下,所提方法相较于其他容错算法具有更优的分类准确度.

关键词：联邦学习拜占庭攻击安全聚合鲁棒算法去中心化网络

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基于电压调控自旋轨道矩器件多数决定逻辑门的存内华莱士树乘法器设计

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2673-2680页

作者：惠亚娟李青朕王雷敏刘成中国地质大学(武汉)自动化学院武汉430074 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室武汉430074 地球探测智能化技术教育部工程研究中心武汉430074 中国科学院计算技术研究所北京100080

在使用新型非易失性存储阵列进行存内计算的研究中,存内乘法器的延迟往往随着位宽的增加呈指数增长,严重影响计算性能。该文设计一种电压调控自旋轨道矩磁随机存储器(VGSOT-MRAM)单元交叉阵列,并提出一种存内华莱士树乘法器的电路设计... 详细信息

在使用新型非易失性存储阵列进行存内计算的研究中,存内乘法器的延迟往往随着位宽的增加呈指数增长,严重影响计算性能。该文设计一种电压调控自旋轨道矩磁随机存储器(VGSOT-MRAM)单元交叉阵列,并提出一种存内华莱士树乘法器的电路设计方法。所提串联存储单元结构通过电阻求和的方式,有效解决磁存储器单元阻值较低的问题;其次提出基于电压调控自旋轨道矩磁存储器单元交叉阵列的存内计算架构,利用在“读”操作期间实现的5输入多数决定逻辑门,进一步降低华莱士树乘法器的逻辑深度。与现有乘法器设计方法相比,所提方法延迟开销从O(n^(2))降低为O(log_(2)n),在大位宽时延迟更低。

关键词：存算一体新型非易失性存储器自旋轨道矩磁存储器华莱士树乘法器

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元宇宙情境下用户隐私披露行为研究

情报杂志 2024年

作者：乐承毅章朕灏宁波大学商学院华东交通大学经济管理学院

[研究目的]针对元宇宙情境,分析并厘清主动型和默许型两种隐私披露行为的影响因素和差异,对元宇宙平台合理收集用户数据,优化个性化服务,保障用户隐私安全有重要意义。[研究方法]基于隐私计算理论和多维发展理论,构建影响因素模型,以希... 详细信息

[研究目的]针对元宇宙情境,分析并厘清主动型和默许型两种隐私披露行为的影响因素和差异,对元宇宙平台合理收集用户数据,优化个性化服务,保障用户隐私安全有重要意义。[研究方法]基于隐私计算理论和多维发展理论,构建影响因素模型,以希壤平台为例,收集问卷数据,运用结构方程模型进行实证分析。[研究结论]结果发现,用户主动型和默许型隐私披露行为均受到感知收益因素的正向影响和感知风险因素的负向影响,其中收益因素中感知内容呈现正向影响最大,风险因素中隐私具身风险负向影响最小;主动型和默许型披露行为的影响因素差异体现在元宇宙独特的沉浸情境和隐私具身风险上;人工智能个性化特征主要在感知风险因素对两种行为的影响关系中起负向调节作用。研究剖析了元宇宙独特情境下用户的两种隐私披露行为,丰富了隐私计算理论在该情境下的运用,也为元宇宙平台的隐私保护实践提供启示。

关键词：元宇宙用户隐私隐私披露行为隐私计算理论多维发展理论

基于虚拟电机技术的交直流混合微网控制策略研究

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基于虚拟电机技术的交直流混合微网控制策略研究

作者：杨茂朕扬州大学

学位级别：硕士