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基于注意力增强元学习网络的个性化联邦学习方法

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计算机研究与发展 2024年第1期61卷 196-208页

作者：高雨佳王鹏飞刘亮马华东北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学人工智能学院北京100876

联邦学习作为一种分布式机器学习框架,客户端可以在不向服务器传输数据的情况下进行全局模型训练,解决了数据分散和数据隐私的问题.联邦学习可以在具有相似数据特征和分布的客户端上很好地工作.但是在很多场景中,客户端数据在分布、数... 详细信息

联邦学习作为一种分布式机器学习框架,客户端可以在不向服务器传输数据的情况下进行全局模型训练,解决了数据分散和数据隐私的问题.联邦学习可以在具有相似数据特征和分布的客户端上很好地工作.但是在很多场景中,客户端数据在分布、数量和概念上的不同,造成了全局模型训练困难.为此,个性化联邦学习作为一种新的联邦学习范式被提出,它旨在通过客户端与服务器的协作来保证客户端个性化模型的有效性.直观来讲,为具有相似数据特征和分布的客户端提供更紧密的协作关系可以有利于个性化模型的构建.然而,由于客户端数据的不可见性,如何细粒度地提取客户端特征,并定义它们之间的协作关系是一个挑战.设计了一个注意力增强元学习网络(attention-enhanced meta-learning network,AMN)来解决这个问题.AMN可以利用客户基础模型参数作为输入特征,训练元学习网络为每个客户端提供一个额外的元模型,自动分析客户特征相似性.基于双层网络设计,有效地实现客户端个性与共性的权衡,提供了包含有益客户信息的融合模型.考虑到训练过程中需要同时训练元学习网络和客户本地基础网络,设计了一种交替训练策略,以端到端的方式进行训练.为了证明该方法的有效性,在2个基准数据集和8种基准方法上进行了大量实验,相较于现有表现最优的个性化联邦学习方法,该方法在2个数据集中平均分别提升了3.39%和2.45%的模型性能.

关键词：联邦学习注意力机制深度学习元学习分布式机器学习

新疆哈密雅克铺金红石矿床成矿时代:来自金红石LA-ICP-MS U-Pb测年的证据

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中国地质 2024年第3期51卷 1074-1075页

作者：杜晓飞王威马华东马晓保朱炳玉邱林新疆自然资源与生态环境研究中心新疆乌鲁木齐830000 新疆维吾尔自治区人民政府国家305项目办公室新疆乌鲁木齐830000 新疆同金利矿业有限公司新疆哈密839000

1研究目的(Objective)近年来,在东天山哈尔里克复合岛弧南缘发现雅克铺中型金红石矿床,金红石矿体主要产于石炭系小铺岩群第二岩性段角闪石岩、角闪辉长岩中,共圈定7条金红石工业矿体,矿体呈脉状,长141~390 m,各矿体平均厚度4~10 m。

关键词：金红石矿床角闪石岩角闪辉长岩哈尔里克成矿时代东天山新疆哈密工业矿体

Indoor Environment and Human Sensing via Millimeter Wave Radio:A Review

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ZTE Communications 2021年第3期19卷 22-29页

作者： LIU Haipeng ZHANG Xingyue ZHOU Anfu LIU Liang ma huadong Beijing University of Posts and Telecommunications Beijing 100876China

With the rapid development of 5G technology,more and more attention has been attracted to mmWave sensing.As an emerging sensing medium,mmWave has the advantages of both high sensitivity and precision.Different from its networking applications,the core method of mmWave sensing is to analyze the reflected signal changes containing the relevant information of different surrounding environments.In this paper,we conduct a systemic review for mmWave sensing.We first summarize the prior works on environmental sensing with different signal analysis methods.Then,we classify and discuss the work of sensing humans,including their behavior and gestures.Finally,we discuss and put forward more possibilities of mmWave human perception.

关键词： millimeter wave radio review environment construction human sensing 5G

阿尔金山冰沟一带花岗岩地球化学特征及对大地构造的演化启示

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新疆地质 2024年第1期42卷 41-52页

作者：王成杨子江马华东娜迪艳·克力木江吕宁张雅芳新疆自然资源与生态环境研究中心新疆乌鲁木齐830000 新疆维吾尔自治区人民政府国家305项目办公室新疆乌鲁木齐830000 新疆地质矿产科技开发有限责任公司新疆乌鲁木齐830000

本文对出露于阿尔金山冰沟构造岩浆岩带内冰沟序列花岗岩进行了岩石学、地球化学、和锆石SHRIMP UPb年代学研究。地球化学特征显示:花岗岩高硅、钠,低铁、镁、钙的特征,铝饱和指数为0.88~1.01,为准铝质“I”型花岗岩;富集Rb,Th和LREE,亏... 详细信息

本文对出露于阿尔金山冰沟构造岩浆岩带内冰沟序列花岗岩进行了岩石学、地球化学、和锆石SHRIMP UPb年代学研究。地球化学特征显示:花岗岩高硅、钠,低铁、镁、钙的特征,铝饱和指数为0.88~1.01,为准铝质“I”型花岗岩;富集Rb,Th和LREE,亏损Ta,Nb,Zr,Hf和HREE;大多具负铕异常,δEu值为0.52~0.62。锆石U-Pb定年结果显示:冰沟序列侵入岩中花岗闪长岩年龄为(410.7±11.9)ma,二长花岗岩年龄为(418.5±9.6)ma,辉长岩年龄为(449.5±10.9)ma。结合区域地质、地球化学特征揭示花岗岩岩体形成于后碰撞伸展阶段,认为同碰撞挤压造山阶段向后碰撞伸展转换阶段时间节点约为440 ma,后碰撞伸展作用和偏碱性岩浆活动时代为440~410 ma,持续约30 ma。晚奥陶世北阿尔金古洋盆闭合,在有限洋盆造山带(冰沟序列侵入岩)形成规模较大的消减活动板块边缘(岛弧或活动大陆边缘)构造岩浆岩带。

关键词：阿尔金山冰沟构造岩浆岩带地球化学特征大地构造演化

StreamTune： dynamic resource scheduling approach for workload skew in video data center

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Frontiers of Computer Science 2018年第4期12卷 669-681页

作者： Yihong GAO huadong ma Beijing Key Lab of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia School of Computer Science Beijing University of Posts and Telecommunications Beijing 100876 China

Video surveillance applications need video data center to provide elastic virtual machine （VM） provisioning. However, the workloads of the VMs are hardly to be predicted for online video surveillance service. The unknown arrival workloads easily lead to workload skew among VMs. In this paper, we study how to balance the workload skew on online video surveillance system. First, we design the system framework for online surveillance service which con- sists of video capturing and analysis tasks. Second, we propose StreamTune, an online resource scheduling approach for workload balancing, to deal with irregular video analysis workload with the minimum number of VMs. We aim at timely balancing the workload skew on video analyzers without depending on any workload prediction method. Furthermore, we evaluate the performance of the proposed approach using a traffic surveillance application. The experimental results show that our approach is well adaptive to the variation of workload and achieves workload balance with less VMs.

关键词： video data center load balancing stream computing online video analysis scheduling algorithm

Systematic pan-cancer analysis reveals OGT and OGA as potential biomarkers for tumor microenvironment and therapeutic responses

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Genes & Diseases 2024年第4期11卷 1-4页

作者： Chunyan Hou Ci Wu Wenge Zhu huadong Pei Junfeng ma Department of Oncology Lombardi Comprehensive Cancer CenterGeorgetown UniversityWashingtonDC 20007USA Department of Biochemistry and Molecular Medicine School of Medicine and Health ScienceGeorge Washington UniversityWashingtonDC20052USA

Protein O-linkedβ-N-acetylglucosamine(O-GlcNAc)modification(O-GlcNAcylation)is a unique monosaccharide modification of essential importance in physiology and pathology.1,2 As a highly dynamic process,O-GlcNAcylation is mediated by two paired enzymes:O-GlcNAc transferase(OGT)and O-GlcNAcase(OGA),which add or remove the modification from proteins,respectively.Emerging evidence demonstrates that the aberrant O-GlcNAcylation underlies the initiation,progression,and metastasis of cancer.

关键词： metastasis pathology therapeutic

See clearly on rainy days:Hybrid multiscale loss guided multifeature fusion network for single image rain removal

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Computational Visual Media 2021年第4期7卷 467-482页

作者： Huiyuan Fu Yu Zhang huadong ma Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia Beijing University of Posts and TelecommunicationsBeijing 100876China

The quality of photos is highly susceptible to severe weather such as heavy rain;it can also degrade the performance of various visual tasks like object detection.Rain removal is a challenging problem because rain streaks have different appearances even in one image.Regions where rain accumulates appear foggy or misty,while rain streaks can be clearly seen in areas where rain is less heavy.We propose removing various rain effects in pictures using a hybrid multiscale loss guided multiple feature fusion de-raining network(MSGMFFNet).Specially,to deal with rain streaks,our method generates a rain streak attention map,while preprocessing uses gamma correction and contrast enhancement to enhanced images to address the problem of rain accumulation.Using these tools,the model can restore a result with abundant details.Furthermore,a hybrid multiscale loss combining L1 loss and edge loss is used to guide the training process to pay attention to edge and content information.Comprehensive experiments conducted on both synthetic and real-world datasets demonstrate the effectiveness of our method.

关键词： single image rain removal multiple feature fusion deep learning hybrid multiscale loss

An end-to-end convolutional network for joint detecting and denoising adversarial perturbations in vehicle classification

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Computational Visual Media 2021年第2期7卷 217-227页

作者： Peng Liu Huiyuan Fu huadong ma Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia Beijing University of Posts and TelecommunicationsBeijing 100876China

Deep convolutional neural networks(DCNNs)have been widely deployed in real-world scenarios.However,DCNNs are easily tricked by adversarial examples,which present challenges for critical applications,such as vehicle classification.To address this problem,we propose a novel end-to-end convolutional network for joint detection and removal of adversarial perturbations by denoising(DDAP).It gets rid of adversarial perturbations using the DDAP denoiser based on adversarial examples discovered by the DDAP detector.The proposed method can be regarded as a pre-processing step—it does not require modifying the structure of the vehicle classification model and hardly affects the classification results on clean images.We consider four kinds of adversarial attack(FGSM,BIM,DeepFool,PGD)to verify DDAP’s capabilities when trained on BIT-Vehicle and other public datasets.It provides better defense than other state-of-the-art defensive methods.

关键词： adversarial defense adversarial detection vehicle classification deep learning

新疆西昆仑509道班西锂矿伟晶岩石英变形特征、温度及其对伟晶岩就位的约束

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地质力学学报 2024年第1期30卷 72-87页

作者：霍海龙陈正乐张青王永马华东王威张文高李永韩凤彬杜晓飞闵壮孟祥鹏中国地质科学院地质力学研究所北京100081 自然资源部古地磁与古构造重建重点实验室北京100081 自然资源部深地科学与探测技术实验室北京100094 新疆自然资源与生态环境研究中心新疆乌鲁木齐830000 新疆维吾尔自治区人民政府国家305项目办公室新疆乌鲁木齐830000 新疆维吾尔自治区有色地质勘查局地质矿产勘查研究院新疆乌鲁木齐830099

509道班西锂矿床是西昆仑造山带新近发现的大型伟晶岩型锂多金属矿床。作为区内典型的花岗伟晶岩型锂矿床,509道班西锂矿的成矿机制和伟晶岩演化过程对认识整个西昆仑成矿带的成矿作用具有重要意义。作为花岗伟晶岩中的重要矿物,石英是... 详细信息

509道班西锂矿床是西昆仑造山带新近发现的大型伟晶岩型锂多金属矿床。作为区内典型的花岗伟晶岩型锂矿床,509道班西锂矿的成矿机制和伟晶岩演化过程对认识整个西昆仑成矿带的成矿作用具有重要意义。作为花岗伟晶岩中的重要矿物,石英是追踪伟晶岩成矿作用过程的理想对象。509道班西矿床的花岗伟晶岩普遍发育强烈的糜棱岩化作用,具有典型的韧性变形特征,通过对糜棱岩化伟晶岩脉进行变形组构分析、石英包裹体测温和石英Ti温度计计算,揭示了与伟晶岩就位相关的大陆地壳变形过程中流体的热力学演化过程,并探讨了韧性变形对区域找矿的启示意义。糜棱岩化伟晶岩中锂辉石、斜长石等矿物主要以脆性破裂为主,具有刚体变形的特征;石英主要发育膨凸重结晶现象,细小的新晶体在较大的石英条带边部形成,可见石英残斑,并具有亚颗粒旋转现象,部分发育核幔构造;白云母普遍变形成云母鱼。石英包裹体、锂辉石和石英的变形特征等微观结构证据表明,糜棱岩化伟晶岩的变形温度为300~400℃,石英Ti温度计得出的变形温度为371~398℃和351~377℃。伟晶岩中石英包裹体的均一温度平均为260~283℃,可能记录了石英变形晚阶段的温度。研究表明,509道班西地区的伟晶岩在侵位过程中经历了一期强烈的低温、高应变速率的韧性变形,伟晶岩就位是快速冷却过程的产物,在高应力和较低温度条件下,动态重结晶(GBM)导致的晶粒粒径减小严重改变了岩石的流变学性质;从~400℃到~260℃的超冷却过程(ΔT=±140℃)中,造成伟晶岩中矿物结晶新核迅速减少,更有利于形成粗大的石英等矿物颗粒,形成伟晶岩脉所有显著特征和独特的岩石结构和矿物组合的空间分带,超冷却在伟晶岩就位过程中具有重要的作用。

关键词：糜棱岩化锂矿床花岗伟晶岩 509道班西地区西昆仑新疆