WikiEdge:ArXiv速遞/2025-03-12
摘要
- 原文標題：The effect of intelligent monitoring of physical exercise on executive function in children with ADHD
- 中文標題：智能監測體育鍛煉對ADHD兒童執行功能的影響
- 發布日期：2025-03-12 05:22:42+00:00
- 作者：Liwen Lin, Nan Lib, Shuchen Zhao
- 分類：cs.HC
- 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.09079v1
中文摘要：ADHD兒童通常在執行功能（EF）和運動技能方面存在困難，這影響了他們的學業和社交生活。雖然藥物是常用的治療方法，但它們有副作用，因此人們對非藥物治療產生了興趣。體育活動（PA）在改善ADHD兒童的認知和運動技能方面顯示出潛力。本研究考察了三種PA干預措施的短期和長期效果：特定技能訓練組（EG1）、低需求運動組（EG2）和對照組（CG），持續12周。EG1在運動任務和工作記憶方面表現出顯著改善（15%的改善，p<0.05），而EG2和CG的變化較小。長期PA改善了工作記憶，但短期PA對平衡和手部靈活性的影響有限。這些發現表明，技能訓練對運動表現有即時影響，而更複雜的運動技能需要更長時間的干預。智能設備跟蹤了進展，確認了EG1的持續參與和改善。這項研究強調了PA作為一種有前景的非藥物治療ADHD的方法，值得進一步探索其對其他認知領域的影響。
摘要
- 原文標題：Evaluating Multi-Instance DNN Inferencing on Multiple Accelerators of an Edge Device
- 中文標題：評估邊緣設備上多個加速器的多實例深度神經網絡推理
- 發布日期：2025-03-12 17:04:30+00:00
- 作者：Mumuksh Tayal, Yogesh Simmhan
- 分類：cs.DC
- 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.09546v1
中文摘要：邊緣設備如Nvidia Jetson平台現在提供了多個板載加速器——包括GPU CUDA核心、Tensor核心和深度學習加速器（DLA）——這些加速器可以同時利用以提升深度神經網絡（DNN）推理性能。在本文中，我們通過評估在這些異構組件上同時運行多個ResNet50模型實例的性能影響，擴展了之前的工作。我們詳細分析了不同批處理大小和硬件組合對吞吐量和延遲的影響。我們的擴展分析不僅突出了結合CUDA和Tensor核心的優勢，還揭示了在集成DLA時由於資源競爭導致的性能下降。這些發現，連同對精度約束和工作負載分配挑戰的見解，激勵我們進一步探索智能調度機制以優化邊緣平台上的資源利用率。
摘要
- 原文標題：GenHPE: Generative Counterfactuals for 3D Human Pose Estimation with Radio Frequency Signals
- 中文標題：GenHPE：基於射頻信號的3D人體姿態估計的生成反事實
- 發布日期：2025-03-12 16:53:58+00:00
- 作者：Shuokang Huang, Julie A. McCann
- 分類：cs.CV, cs.AI, cs.MM, eess.SP
- 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.09537v1
中文摘要：人體姿態估計（HPE）通過檢測人體關節的位置，應用於多種場景。與使用攝像頭相比，利用射頻（RF）信號進行HPE具有非侵入性，並且在惡劣條件下更具魯棒性，因為它利用了人體干擾引起的信號變化。然而，現有研究主要集中在受限於特定領域混雜因素的單領域HPE上，無法泛化到新領域，導致HPE性能下降。具體而言，不同人體部位引起的信號變化相互糾纏，包含特定主體的混雜因素。RF信號還與環境噪聲交織，涉及特定環境的混雜因素。在本文中，我們提出了GenHPE，一種生成反事實RF信號以消除特定領域混雜因素的3D HPE方法。GenHPE訓練基於人體骨骼標籤的生成模型，學習人體部位和混雜因素如何干擾RF信號。我們通過操縱骨骼標籤（例如移除身體部位）作為生成模型的反事實條件，合成反事實RF信號。反事實信號之間的差異近似消除了特定領域的混雜因素，並規範了編碼器-解碼器模型以學習領域無關的表示。這些表示幫助GenHPE泛化到新主體/環境，實現跨領域3D HPE。我們在來自WiFi、超寬帶和毫米波的三個公開數據集上評估了GenHPE。實驗結果表明，GenHPE優於現有方法，在跨主體HPE中減少了高達52.2毫米的估計誤差，在跨環境HPE中減少了10.6毫米的估計誤差。
摘要
- 原文標題：Experimental study of the convection in a thin cylindrical gas layer with imposed bottom and top fluxes and imposed side temperature
- 中文標題：薄圓柱氣體層中對流實驗研究：底部和頂部通量及側壁溫度控制
- 發布日期：2025-03-12 15:10:41+00:00
- 作者：Florian Rein, Laure Carénini, Florian Fichot, Benjamin Favier, Michael Le Bars
- 分類：physics.flu-dyn
- 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.09461v1
中文摘要：我們研究了在底部施加通量且側面固定溫度的薄圓柱氣體層中的對流現象，結合了直接數值模擬和實驗室實驗。實驗方法使我們能夠在通量瑞利數方面將探索範圍擴展兩個數量級。我們確定了控制均方根水平速度的標度律，並通過基於湍流狀態下熱傳輸的維度分析進行了解釋。利用粒子圖像測速技術，我們在最湍流狀態下實驗確認了由徑向分支組成的漂移持續模式的存在，如Rein等人（2023, J. Fluid Mech. 977, A26）所識別的那樣。我們將這種模式的角漂移頻率和方位波數表徵為瑞利數的函數。系統在不同時間尺度上表現出廣泛的熱通量分布，最長的波動歸因於分支模式，最短的波動歸因於湍流波動。因此，必須考慮分支模式以更好地預測重要的壁面熱通量波動，這一結果在核安全背景下具有重要意義，也是我們研究的初始動機。
摘要
- 原文標題：Spontaneous gait synchronisation in the wild: exploring the effect of distance and level of interaction
- 中文標題：野外步態自發同步：探索距離和互動水平的影響
- 發布日期：2025-03-12 00:25:19+00:00
- 作者：Adrien Gregorj, Zeynep Yücel, Francesco Zanlugo, Takayuki Kanda
- 分類：physics.soc-ph
- 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.08967v1
中文摘要：行人的步態同步受到生物力學、環境和認知因素的影響。在生態環境中研究步態提供了在受控實驗中常常被忽視的見解。本研究利用在地下步行街網絡中記錄的無指令行人軌跡數據集，解決了評估現實世界互動中步態協調的挑戰。數據標註了群體關係、互動水平和身體接觸。我們研究的主要目標是設計一種從軌跡數據中識別步態同步的方法，並深入分析影響行人群體步態同步的社會因素。為此，我們首先提出了一種從行人軌跡中提取步態殘差的方法，這些殘差捕捉了由步態引起的身體運動振盪。隨後，我們應用了一系列跨越頻率和非線性領域的分析技術。基於頻率的方法，包括步態同步指數和交叉小波相干性，量化了步態中振盪模式的對齊情況。互補的非線性測量方法，如李雅普諾夫指數、確定性和遞歸量化指標，提供了對耦合步態的動態穩定性和可預測性的更深入見解。結果表明，更高的社會互動和更近的距離增強了步態同步，減少了步頻變化並增加了穩定性。此外，三元組形成和相對位置也被證明會影響同步。總體而言，我們的研究結果表明，社會互動塑造了行人步態協調，其中互動水平和距離是關鍵因素。
摘要
- 原文標題：Investigating the correlation between ZTF TDEs and IceCube high-energy neutrinos
- 中文標題：研究ZTF潮汐瓦解事件與IceCube高能中微子的相關性
- 發布日期：2025-03-12 14:24:51+00:00
- 作者：Ming-Xuan Lu, Yun-Feng Liang, Xiang-Gao Wang, Xue-Rui Ouyang
- 分類：astro-ph.HE, hep-ph
- 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.09426v1
中文摘要：IceCube彌散中微子流的主要來源仍不明確。潮汐瓦解事件（TDEs）被認為是IceCube探測到的高能中微子的潛在發射源。因此，研究TDE群體與IceCube中微子之間的相關性，可以幫助我們更好地理解TDE群體是否可能是高能中微子的發射源。在本文中，我們對與中微子相關的TDEs進行了系統搜索，樣本包括143個IceCube中微子警報事件和61個由Zwicky瞬變設施（ZTF）-亮瞬變巡天（BTS）分類的TDEs。此外，考慮到被報告為潛在IceCube中微子發射源的TDEs/TDE候選者都伴隨着紅外（IR）觀測，我們進一步從這61個TDEs中篩選出具有IR觀測的TDEs作為子樣本，以檢驗其與中微子的相關性。基於廣域紅外巡天探測器（WISE）任務數據庫，我們識別出7個具有IR觀測的TDEs。由於良好的空間定位對於關聯分析至關重要，我們採用了兩種方法來處理樣本中誤差半徑較大的警報事件。然後，我們使用三種蒙特卡羅模擬方法來研究TDE樣本/子樣本與IceCube中微子之間的相關性。最後，在考慮了空間和時間標準後，7個具有IR耀發的TDEs在2.43{\sigma}置信水平上顯示出最顯著的相關性。如果我們暫時進一步在加權方案中考慮時間延遲因素，相關性增強到2.54{\sigma}置信水平。
摘要
- 原文標題：ReMA: Learning to Meta-think for LLMs with Multi-Agent Reinforcement Learning
- 中文標題：ReMA：通過多智能體強化學習讓大語言模型學會元思考
- 發布日期：2025-03-12 16:05:31+00:00
- 作者：Ziyu Wan, Yunxiang Li, Yan Song, Hanjing Wang, Linyi Yang, Mark Schmidt, Jun Wang, Weinan Zhang, Shuyue Hu, Ying Wen
- 分類：cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.MA
- 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.09501v1
中文摘要：近年來，關於大語言模型（LLMs）推理能力的研究試圖通過整合元思維（meta-thinking）來進一步提升其性能——使模型能夠監控、評估和控制其推理過程，從而實現更具適應性和有效性的問題解決。然而，當前的單智能體工作缺乏專門設計來獲取元思維，導致效果不佳。為了解決這一挑戰，我們提出了強化元思維智能體（ReMA），這是一個利用多智能體強化學習（MARL）來激發元思維行為的新框架，鼓勵LLMs進行「思考的思考」。ReMA將推理過程解耦為兩個層次化的智能體：一個高層元思維智能體負責生成戰略監督和計劃，一個低層推理智能體負責具體執行。通過目標對齊的迭代強化學習，這些智能體探索並學習協作，從而提升泛化能力和魯棒性。實驗結果表明，ReMA在複雜推理任務（包括競爭級數學基準和LLM-as-a-Judge基準）上優於單智能體強化學習基線。全面的消融研究進一步展示了每個獨立智能體的動態演化，為元思維推理過程如何增強LLMs的推理能力提供了有價值的見解。
摘要
- 原文標題：Not All Edges are Equally Robust: Evaluating the Robustness of Ranking-Based Federated Learning
- 中文標題：並非所有邊都同樣魯棒：評估基於排序的聯邦學習的魯棒性
- 發布日期：2025-03-12 00:38:14+00:00
- 作者：Zirui Gong, Yanjun Zhang, Leo Yu Zhang, Zhaoxi Zhang, Yong Xiang, Shirui Pan
- 分類：cs.LG, cs.CR, cs.DC
- 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.08976v1
中文摘要：聯邦排序學習（Federated Ranking Learning, FRL）是一種先進的聯邦學習框架，以其通信效率和對抗投毒攻擊的魯棒性而脫穎而出。它與傳統聯邦學習框架有兩個主要區別：1）它利用離散排序而非梯度更新，顯著降低了通信成本並限制了惡意更新的潛在空間；2）它在服務器端使用多數投票來建立全局排序，確保每個客戶端僅貢獻一票，從而最小化個體更新的影響。這些特性增強了系統的可擴展性，並使FRL成為聯邦學習訓練的一個有前景的範式。 然而，我們的分析表明，FRL並非天生魯棒，某些邊特別容易受到投毒攻擊的影響。通過理論分析，我們證明了這些脆弱邊的存在，並為每一層中識別它們建立了下界和上界。基於這一發現，我們提出了一種針對FRL的新型本地模型投毒攻擊，即脆弱邊操縱（Vulnerable Edge Manipulation, VEM）攻擊。VEM攻擊專注於識別和擾動每一層中最脆弱的邊，並利用基於優化的方法最大化攻擊的影響。通過在基準數據集上的廣泛實驗，我們證明了我們的攻擊總體達到了53.23%的攻擊效果，比現有方法高出3.7倍。我們的研究結果揭示了基於排序的聯邦學習系統中的顯著脆弱性，並強調了開發新的魯棒聯邦學習框架的緊迫性。