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基于用户级差分隐私的联邦学习方案研究

重庆邮电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：王莉芳罗明星西南交通大学信息科学与技术学院

联邦学习作为一种安全的分布式机器学习技术,允许各参与方通过分布式合作训练一个优于各方单独训练的全局模型,而无需共享本地数据。现今已有大量研究表明联邦学习机制仍存在安全泄露的风险,差分隐私技术被广泛应用于联邦学习来实现参... 详细信息

联邦学习作为一种安全的分布式机器学习技术,允许各参与方通过分布式合作训练一个优于各方单独训练的全局模型,而无需共享本地数据。现今已有大量研究表明联邦学习机制仍存在安全泄露的风险,差分隐私技术被广泛应用于联邦学习来实现参与方的隐私保护。针对现有基于差分隐私的联邦学习方案在数据效用和数据隐私之间达到良好的权衡。提出一种基于用户级差分隐私的联邦学习方案UDPFL-Blur。该方案利用本地差分隐私,保证该框架中的客户端可以实现(ε,δ)-DP。为缓解差分隐私带来的模型性能下降问题,该方案中采用有界局部更新正则化技术规范本地模型更新,提高模型效用。为了进一步减轻差分隐私带来的负面影响,还通过添加与客户端训练数据相关的噪声来扰动本地更新。通过与不同基于差分隐私的联邦学习算法比较,实验结果表明,UDPFL-Blur方案有效提高了具有用户级差分隐私保证的联邦学习方法的隐私效用权衡。

关键词：联邦学习差分隐私正则化技术

复杂网络均匀拓扑分割算法的结构能控性指数研究

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东华大学学报（自然科学版） 2024年第2期50卷 137-143页

作者：童鑫扬李晓丽东华大学信息科学与技术学院上海201620

结构能控性指数K是网络系统达到能控状态的控制时间步长的衡量指标。为更好地均衡复杂网络系统的控制时间步长与控制成本,采用均匀拓扑分割的算法,选取合适驱动节点集,得到更低的结构能控性指数的同时,均衡网络的控制时间步长与控制成... 详细信息

结构能控性指数K是网络系统达到能控状态的控制时间步长的衡量指标。为更好地均衡复杂网络系统的控制时间步长与控制成本,采用均匀拓扑分割的算法,选取合适驱动节点集,得到更低的结构能控性指数的同时,均衡网络的控制时间步长与控制成本。算法的可行性通过证明系统分割后的子系统的结构能控性指数是原网络结构能控性指数的上界关系进行验证。通过仿真与最大匹配算法对ER随机网络和真实网络进行其有效性对比,仿真结果表明:本文算法达到均衡网络控制时间步长与控制成本的效果。

关键词：复杂网络结构能控性网络拓扑分割

同步多链路Wi-Fi网络基于DDQN的资源分配和优化

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重庆邮电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：王果信方旭明何蓉西南交通大学信息科学与技术学院

针对同步多链路Wi-Fi网络资源分配复杂度高以及难以同时优化系统吞吐量和传输时延以提升网络性能的问题，提出了一种基于双重深度Q网络(double deep Q network， DDQN)的Wi-Fi网络同步多链路资源分配和优化算法。将各个链路信道划分为... 详细信息

针对同步多链路Wi-Fi网络资源分配复杂度高以及难以同时优化系统吞吐量和传输时延以提升网络性能的问题，提出了一种基于双重深度Q网络(double deep Q network， DDQN)的Wi-Fi网络同步多链路资源分配和优化算法。将各个链路信道划分为多种不同规格的资源块（resource unit， RU）组合，利用DDQN进行RU组合选取，结合KM(kuhn-munkres)算法为设备分配RU，从而降低资源分配复杂度。针对网络性能提升问题，将满意度定义为吞吐量和时延的函数，联合优化资源分配和传输时长，以提升满意度，从而提升系统吞吐量、降低传输时延。在饱和业务流量及低负载流量模型下进行仿真分析，结果表明，所提算法具有较好的收敛性能，并且在提升满意度和系统吞吐量、降低传输时延方面优于其他对比算法。

关键词： Wi-Fi网络多链路资源分配强化学习传输时长

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移位方式对用户在虚拟环境中空间感知的影响

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第2期36卷 294-302页

作者：潘志庚孟乾宇袁庆曙柳嘉鑫王紫晗寿恺梁杭州师范大学阿里巴巴商学院杭州311121 杭州师范大学信息科学与技术学院杭州311121

虚拟环境中用户的空间感知会受诸多因素的影响.针对真实行走、传送和万向跑步机行走等典型的移位方式对空间感知的影响,让用户执行3种实验任务,即在无参照物场景中根据系统语音提示完成指定距离或角度的移动或旋转(无参照物定量移动)、... 详细信息

虚拟环境中用户的空间感知会受诸多因素的影响.针对真实行走、传送和万向跑步机行走等典型的移位方式对空间感知的影响,让用户执行3种实验任务,即在无参照物场景中根据系统语音提示完成指定距离或角度的移动或旋转(无参照物定量移动)、在有圆柱参照物的场景中根据系统语音提示完成指定距离或角度的移动或旋转(有参照物定量移动)、在无参照物场景中添加小球作为目标导航物完成移动或旋转(参照物导航移动),系统记录主客观数据,并进行对比分析.实验结果表明,3种移位方式对角度感知的影响没有显著差异,但对距离感知的影响有显著差异.在真实行走时用户能保持最好的距离感知,万向跑步机行走能较好地保留用户的距离感知,传送会明显降低用户的距离感知.参照物导航移动比无参照物定量移动和有参照物定量移动更好地保留了用户的空间感知.

关键词：虚拟现实空间感知移位方式人机交互

基于条件预充电技术的低功耗真单相时钟触发器

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浙江大学学报（理学版） 2024年第5期51卷 554-561页

作者：姚茂群邱思越杭州师范大学信息科学与技术学院浙江杭州311121

基于条件预充电技术,设计了一种高速低功耗真单相时钟触发器。在存在冗余开关活动的关键路径中,通过增加场效应管和控制条件,控制内部节点的冗余预充电活动;通过消除冗余结构,消除冗余的场效应管,从而改善电路结构,降低功耗和总功耗延... 详细信息

基于条件预充电技术,设计了一种高速低功耗真单相时钟触发器。在存在冗余开关活动的关键路径中,通过增加场效应管和控制条件,控制内部节点的冗余预充电活动;通过消除冗余结构,消除冗余的场效应管,从而改善电路结构,降低功耗和总功耗延时积。通用电路分析程序(simulation program with integrated circuit emphasis,HSPICE)仿真结果表明,在100 MHz的工作频率与低阈值电压下,触发器功耗低至158.6127 nW、总功耗延时积低至0.048735 fJ,电路具有正确的逻辑功能,且在功耗、延迟方面均优于近几年提出的电路。

关键词：低功耗条件预充电近阈值电压真单相时钟

基于无损压缩和量化感知的SAR舰船检测网络边缘部署

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信号处理 2024年第9期40卷 1674-1684页

作者：胡卫杰刘颖冰马飞张帆北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

基于深度神经网络的方法在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测任务上展现出巨大优势,但是庞大的参数量和算力需求导致其难以在资源受限的边缘环境下部署。针对该问题,本文从网络轻量化和模型部署优化两个层面... 详细信息

基于深度神经网络的方法在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测任务上展现出巨大优势,但是庞大的参数量和算力需求导致其难以在资源受限的边缘环境下部署。针对该问题,本文从网络轻量化和模型部署优化两个层面对单阶段目标检测网络YOLO(You Only Look Once)v5s进行改进,提出了面向边缘环境的SAR图像舰船目标检测网络部署方法。在网络轻量化层面,本文联合基于批归一化层缩放因子的通道级网络剪枝和基于特征响应的细粒度知识蒸馏实现了舰船检测网络的无损压缩。轻量化模型的参数量和计算量相较于基线分别下降了80.3%和51.3%,并且没有引起检测精度的损失,在SAR图像舰船检测数据集(SAR Ship Detection Dataset,SSDD)上的平均准确率为0.979(基线为0.980)。在模型部署优化层面,本文基于嵌入式GPU(Graphic Process Unit)提出了量化感知训练指导的混合精度TensorRT(Tensor Real-Time)推理引擎,大幅提升模型推理速度的同时降低了设备的运行功耗。轻量化推理引擎在尺寸为640×640 pixels的SAR图像上的推理速度为208帧每秒,达到了基线的3.41倍,同时设备的推理功耗仅6.2 W,相比基线下降了61.0%。另外,得益于量化感知训练,混合精度TensorRT推理引擎在取得与8位整型精度TensorRT推理引擎相似的推理速度和功耗的同时,平均准确率提升了44.1%,仅比基线下降了0.9%。试验数据证明,本文所提方法能够很好地兼顾边缘环境下SAR图像舰船目标检测的实时性、精准性和低功耗特性等要求。

关键词：合成孔径雷达图像舰船目标检测模型压缩嵌入式GPU

近地轨道质子和α粒子入射InP产生的位移损伤模拟

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物理学报 2024年第5期73卷 85-91页

作者：白雨蓉李培何欢刘方李薇贺朝会西安交通大学核科学与技术学院西安710049

磷化铟(InP)材料具有禁带宽度大、电子迁移率高、耐高温、抗辐照等优点,是制备航天器电子器件的优良材料.近地轨道内的质子和α粒子对近地卫星威胁巨大,其在InP电子器件中产生的位移损失效应是导致InP电子器件电学性能下降的主要因素.... 详细信息

磷化铟(InP)材料具有禁带宽度大、电子迁移率高、耐高温、抗辐照等优点,是制备航天器电子器件的优良材料.近地轨道内的质子和α粒子对近地卫星威胁巨大,其在InP电子器件中产生的位移损失效应是导致InP电子器件电学性能下降的主要因素.本文使用蒙特卡罗软件Geant4研究近地轨道的质子与α粒子分别经过150μm二氧化硅和2.54 mm铝层屏蔽后,在500/1000/5000μm InP材料中产生的非电离能量损失(non-ionizing energy loss,NIEL)、平均非电离损伤能随深度分布以及年总非电离损伤能.研究发现:低能质子射程短且较易发生非电离反应,入射粒子能谱中低能粒子占比越大,材料厚度越小,NIEL值越大;计算质子和α粒子年总非电离损伤能,质子的年总非电离损伤能占比达98%,表明质子是近地轨道内产生位移损伤的主要因素;α粒子年总非电离损伤能占比小,但其在InP中的NIEL约为质子的2-10倍,应关注α粒子在InP中产生的单粒子位移损伤效应.本文计算为InP材料在空间辐射环境的应用提供了参考依据.

关键词：磷化铟位移损伤 Geant4 非电离能量损失近地轨道

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基于动态模式分解的直流蒸汽发生器降阶建模

核动力工程 2024年第3期45卷 85-94页

作者：许依凡彭敏俊夏庚磊哈尔滨工程大学核科学与技术学院哈尔滨150001

直流蒸汽发生器(OTSG)的运行特性对反应堆的安全有重要影响。大尺度、精细化的仿真模型为OTSG热工水力特性和安全分析提供高保真的模拟结果,但也对计算资源提出了挑战。带控制的动态模式分解(DMDc)是一种数据驱动的模型降阶(MOR)方法,... 详细信息

直流蒸汽发生器(OTSG)的运行特性对反应堆的安全有重要影响。大尺度、精细化的仿真模型为OTSG热工水力特性和安全分析提供高保真的模拟结果,但也对计算资源提出了挑战。带控制的动态模式分解(DMDc)是一种数据驱动的模型降阶(MOR)方法,其在动态模式分解(DMD)的基础上能够为含控制输入的系统建立低维的、准确的输入输出模型以替代高保真模型进行快速计算。考虑到实际运行中如蒸汽压力等OTSG热工参数受反应堆控制系统影响,利用RELAP5程序建立的全阶模型获取了OTSG在快速降负荷和快速升负荷工况下的主要热工参数的高保真模拟结果,基于DMDc建立了OTSG的降阶模型(ROM)。结果表明DMDc能够提取OTSG在变负荷工况下的动态特性,ROM的计算结果与全阶模型之间的最大相对误差小于2%。此外,对比了DMDc与DMD方法对OTSG降阶建模的效果,证明了DMDc方法的优越性。

关键词：直流蒸汽发生器(OTSG) 动态模式分解(DMD) 带控制的动态模式分解(DMDc) 模型降阶(MOR)

基于3D CNN-BiLSTM-ATFA网络和步态特征的奶牛个体识别方法

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农业机械学报 2024年第7期55卷 315-324页

作者：司永胜宁泽普王克俭马亚宾袁明河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 河北省畜牧良种工作总站石家庄050061

针对基于花纹的奶牛个体识别中纯色或花纹较少的奶牛识别准确率较低的问题,本文提出一种基于步态特征的奶牛个体识别方法。首先,将DeepLabv3+语义分割算法的主干网络替换为MobileNetv2网络,并引入基于通道和空间的CBAM注意力机制,利用... 详细信息

针对基于花纹的奶牛个体识别中纯色或花纹较少的奶牛识别准确率较低的问题,本文提出一种基于步态特征的奶牛个体识别方法。首先,将DeepLabv3+语义分割算法的主干网络替换为MobileNetv2网络,并引入基于通道和空间的CBAM注意力机制,利用改进后模型分割出奶牛的剪影图。然后,将三维卷积神经网络(3D CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建为3D CNN-BiLSTM网络,并进一步集成自适应时间特征聚合模块(ATFA)生成3D CNN-BiLSTM-ATFA奶牛个体识别模型。最后,在30头奶牛的共1242条视频数据集上进行了奶牛个体识别实验。结果表明,改进后DeepLabv3+算法的平均像素准确率、平均交并比、准确率分别为99.02%、97.18%和99.71%。采用r3d_18作为3D CNN-BiLSTM-ATFA的主干网络效果最优。基于步态的奶牛个体识别平均准确率、灵敏度和精确度分别为94.58%、93.47%和95.94%。奶牛躯干和腿部不同部位进行加权特征融合的个体识别实验表明识别准确率还可进一步提高。奶牛跛足对步态识别效果影响较为明显,实验期间由健康变为跛足和一直跛足的奶牛个体识别准确率分别为89.39%和92.61%。本文研究结果可为奶牛的智能化个体识别提供技术参考。

关键词：奶牛个体识别步态特征 3D CNN BiLSTM

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