WikiEdge:ArXiv速递/2025-04-24：修订间差异
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*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.17703v1 | *'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.17703v1 | ||
'''中文摘要'''：[[联邦学习]]（FL）已成为[[分布式机器学习]]领域的变革性范式，它允许多个[[客户端]]（如[[移动设备]]、[[边缘节点]]或[[组织]]）在不集中敏感数据的情况下协作训练共享[[全局模型]]。这种[[去中心化]]方法解决了[[数据隐私]]、[[安全性]]和[[监管合规性]]方面日益增长的担忧，使其在[[医疗保健]]、[[金融]]和[[智能物联网系统]]等领域特别具有吸引力。本综述对联邦学习进行了简明而全面的概述，从其核心[[架构]]和[[通信协议]]开始。我们讨论了标准FL[[生命周期]]，包括[[本地训练]]、[[模型聚合]]和[[全局更新]]。特别强调了关键的技术挑战，如处理[[非独立同分布]]（non-IID）数据、缓解[[系统异构性]]和[[硬件异构性]]、减少[[通信开销]]，以及通过[[差分隐私]]和[[安全聚合]]等机制确保[[隐私]]。此外，我们探讨了FL研究的新兴趋势，包括[[个性化联邦学习]]、[[跨设备联邦学习]]与[[跨孤岛联邦学习]]设置，以及与其他范式（如[[强化学习]]和[[量子计算]]）的集成。我们还重点介绍了实际应用，并总结了FL研究中常用的[[基准数据集]]和[[评估指标]]。最后，我们概述了开放的研究问题和未来方向，以指导[[可扩展性|可扩展]]、[[高效性|高效]]和[[可信赖系统|可信赖]]的FL系统的开发。 | '''中文摘要'''：[[联邦学习]]（FL）已成为[[分布式机器学习]]领域的变革性范式，它允许多个[[客户端]]（如[[移动设备]]、[[边缘节点]]或[[组织]]）在不集中敏感数据的情况下协作训练共享[[全局模型]]。这种[[去中心化]]方法解决了[[数据隐私]]、[[安全性]]和[[监管合规性]]方面日益增长的担忧，使其在[[医疗保健]]、[[金融]]和[[智能物联网系统]]等领域特别具有吸引力。本综述对联邦学习进行了简明而全面的概述，从其核心[[架构]]和[[通信协议]]开始。我们讨论了标准FL[[生命周期]]，包括[[本地训练]]、[[模型聚合]]和[[全局更新]]。特别强调了关键的技术挑战，如处理[[非独立同分布]]（non-IID）数据、缓解[[系统异构性]]和[[硬件异构性]]、减少[[通信开销]]，以及通过[[差分隐私]]和[[安全聚合]]等机制确保[[隐私]]。此外，我们探讨了FL研究的新兴趋势，包括[[个性化联邦学习]]、[[跨设备联邦学习]]与[[跨孤岛联邦学习]]设置，以及与其他范式（如[[强化学习]]和[[量子计算]]）的集成。我们还重点介绍了实际应用，并总结了FL研究中常用的[[基准数据集]]和[[评估指标]]。最后，我们概述了开放的研究问题和未来方向，以指导[[可扩展性|可扩展]]、[[高效性|高效]]和[[可信赖系统|可信赖]]的FL系统的开发。 | ||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：RAGAT-Mind: A Multi-Granular Modeling Approach for Rumor Detection Based on MindSpore | |||
* '''中文标题'''：基于MindSpore的多粒度建模谣言检测方法RAGAT-Mind | |||
* '''发布日期'''：2025-04-24 14:03:53+00:00 | |||
* '''作者'''：Zhenkai Qin, Guifang Yang, Dongze Wu | |||
* '''分类'''：cs.CL, cs.CY | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.17574v1 | |||
'''中文摘要'''：随着[[虚假信息]]在[[社交媒体平台]]持续扩散，有效[[谣言检测]]已成为[[自然语言处理]]领域的紧迫挑战。本文提出[[RAGAT-Mind]]——一种基于[[MindSpore]][[深度学习框架]]的[[中文]][[谣言检测]][[多粒度建模]]方法。该模型整合了[[TextCNN]]用于[[局部语义]]提取、[[双向GRU]]用于[[序列]][[上下文学习]]、[[多头自注意力机制]]用于[[全局依赖]]聚焦，以及[[双向图卷积网络]]([[BiGCN]])用于[[词共现图]]的[[结构化表征]]。在[[微博]][[谣言数据集]]上的实验表明，[[RAGAT-Mind]]实现了99.2%的[[准确率]]和0.9919的[[宏观F1值]]，验证了[[层次化]][[语言特征]]与[[图式语义]][[结构]]结合的[[有效性]]。该模型还展现出强大的[[泛化能力]]和[[可解释性]]，凸显了其在[[现实场景]]中的[[实用价值]]。 | |||
2025年4月25日 (五) 09:30的版本
摘要
- 原文标题：Design and benchmarking of a two degree of freedom tendon driver unit for cable-driven wearable technologies
- 中文标题：二自由度肌腱驱动单元的设计与性能评估——面向缆驱可穿戴技术
- 发布日期：2025-04-24 16:49:21+00:00
- 作者：Adrian Esser, Chiara Basla, Peter Wolf, Robert Riener
- 分类：eess.SY, cs.SY
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.17736v1
中文摘要：外骨骼服作为刚性外骨骼的替代方案近年来得到发展，并日益应用于临床和家庭环境中上肢与下肢治疗与辅助。虽然已开发出多种线驱动外骨骼服，但其机电设计与性能的公开研究甚少。为此，本文针对线驱动可穿戴外骨骼服提出一种二自由度肌腱驱动单元（TDU）的全面设计与性能分析。研究详细阐述了TDU功能基准测试方法：静态扭矩输出测试对比指令扭矩与实测扭矩；速度控制测试评估不同速度下的衰减与相位偏移；噪声测试量化穿戴者感知的TDU运行声响；热应力测试记录冷却性能以确保高负载安全运行；电池续航测试评估不同负载条件下的持续运行时间。为验证测试方案，本文推出模块化线驱动TDU系统，其电机、滑轮和传感器等组件可根据应用需求灵活调整。通过分享详细方法论与性能数据，本研究旨在提供可复用的TDU设计方案，并为研究人员和工程师提供系统化记录TDU设计性能的参考框架。
摘要
- 原文标题：Federated Learning: A Survey on Privacy-Preserving Collaborative Intelligence
- 中文标题：联邦学习：隐私保护协同智能综述
- 发布日期：2025-04-24 16:10:29+00:00
- 作者：Edward Collins, Michel Wang
- 分类：cs.LG, cs.AI
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.17703v1
中文摘要：联邦学习（FL）已成为分布式机器学习领域的变革性范式，它允许多个客户端（如移动设备、边缘节点或组织）在不集中敏感数据的情况下协作训练共享全局模型。这种去中心化方法解决了数据隐私、安全性和监管合规性方面日益增长的担忧，使其在医疗保健、金融和智能物联网系统等领域特别具有吸引力。本综述对联邦学习进行了简明而全面的概述，从其核心架构和通信协议开始。我们讨论了标准FL生命周期，包括本地训练、模型聚合和全局更新。特别强调了关键的技术挑战，如处理非独立同分布（non-IID）数据、缓解系统异构性和硬件异构性、减少通信开销，以及通过差分隐私和安全聚合等机制确保隐私。此外，我们探讨了FL研究的新兴趋势，包括个性化联邦学习、跨设备联邦学习与跨孤岛联邦学习设置，以及与其他范式（如强化学习和量子计算）的集成。我们还重点介绍了实际应用，并总结了FL研究中常用的基准数据集和评估指标。最后，我们概述了开放的研究问题和未来方向，以指导可扩展、高效和可信赖的FL系统的开发。
摘要
- 原文标题：RAGAT-Mind: A Multi-Granular Modeling Approach for Rumor Detection Based on MindSpore
- 中文标题：基于MindSpore的多粒度建模谣言检测方法RAGAT-Mind
- 发布日期：2025-04-24 14:03:53+00:00
- 作者：Zhenkai Qin, Guifang Yang, Dongze Wu
- 分类：cs.CL, cs.CY
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.17574v1
中文摘要：随着虚假信息在社交媒体平台持续扩散，有效谣言检测已成为自然语言处理领域的紧迫挑战。本文提出RAGAT-Mind——一种基于MindSpore深度学习框架的中文谣言检测多粒度建模方法。该模型整合了TextCNN用于局部语义提取、双向GRU用于序列上下文学习、多头自注意力机制用于全局依赖聚焦，以及双向图卷积网络(BiGCN)用于词共现图的结构化表征。在微博谣言数据集上的实验表明，RAGAT-Mind实现了99.2%的准确率和0.9919的宏观F1值，验证了层次化语言特征与图式语义结构结合的有效性。该模型还展现出强大的泛化能力和可解释性，凸显了其在现实场景中的实用价值。