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一种基于粒子群优化的面向非独立同分布数据的分层个性化联邦学习方法
- FedLOP将模型拆分为全局层和个性化头进行优化。
- PSO优化全局层和融合权重,以实现个性化联邦学习模型。
- 改进的PSO加速收敛,并在非独立同分布(Non-IID)数据下增强联邦学习性能。
- FedLOP在多个不同数据集和异质性水平下实现了2%–5%的准确率提升
来源:Knowledge-Based Systems
时间:2026-09-28
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FL-APGC:一种面向车联网隐私保护的联邦学习与自适应梯度压缩方法
- 构建自适应车辆分区机制以适应高动态的车联网拓扑。
- 使用 Multi-Krum 算法抵御恶意车辆发起的投毒攻击。
- 采用动态分配隐私预算来平衡数据隐私与模型收敛精度。
- 设计动态阈值驱动的自适应梯度压缩以减少车联网通信开销。
## 引言
随着车联网(IoV)技术
来源:Knowledge-Based Systems
时间:2026-09-28
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ForenMark:用于潜扩散图像的证据恢复语义密钥水印技术
•提出ForenMark,一种取证感知的潜在扩散水印框架。
•使用DINO引导的掩码和提示词条件化的语义键实现鲁棒验证。
•报告真实性、局部一致性、定位、恢复与鲁棒性。
**引言**
潜在扩散模型(LDMs)及相关文本到图像扩散系统迅速将图像生成从研究原型转变为实用的内容
来源:Knowledge-Based Systems
时间:2026-09-28
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农村电子商务与土地增值技术进展:来自中国的实证证据
•农村电子商务显著促进了土地增值型技术进步。•2021年,这种进步使通常耕种的耕地面积增加了0.35%。•其机制包括提高劳动力流动性、当地非农业就业和城市化。•这种进步提高了人均农业产量和生产力,并缩小了城乡收入差距。
1. 引言
农村经济发展受到农业劳动力可用性、土地面积和生
来源:Land Use Policy
时间:2026-09-28
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股骨隧道固定技术和叠加固定技术在髌股内侧韧带重建中的临床效果:一项系统评价
摘要背景使用内侧髌股韧带重建(MPFLR)治疗复发性髌股不稳定具有良好的效果,并且已被证明是安全的。股骨固定可以使用多种方法进行,然而,在成人中,与骨隧道相比,覆盖技术在使用MPFLR进行股骨固定时的作用尚未得到充分描述。目的:描述骨隧道和覆盖技术在MPFLR中的患者满意度和成功
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反相高效液相色谱分析方法的开发与验证及其在研究异恶草酮在两种不同土壤中吸附-解吸行为方面的应用
•本研究开发了一种稳健、经济高效的新方法,用于测定新型琥珀酸脱氢酶抑制剂杀菌剂异噁菌酯的有效成分含量。•该方法按照国际指南成功进行了开发和验证。•进行了动力学研究。•还进行了吸附研究,以了解杀菌剂分子在土壤生态系统中的去向,选取了两种具有不同物理化学性质的土壤,并研究了有机碳
来源:Journal of the Indian Chemical Society
时间:2026-09-28
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用于热泵热水器中相变材料换热器的设计方法,以提高热容量
•用于设计热泵热水器中相变材料(PCM)设备的新系统方法•有效设计PCM设备的实际约束条件和性能指标•从超过1000种潜在的PCM集成TPMS换热器中筛选出合适的选择•PCM换热器可将热水器的首小时加热能力提高47%•提高首小时加热能力可减少小空间内热水器的尺寸需求章节摘录缩写词
来源:Journal of Energy Storage
时间:2026-09-28
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基于原位铜催化浸出工艺的新型高效废硅接触剂杂质去除方法
•首次提出了一种自催化策略,用于高效去除废硅接触料(SCM)中的杂质。•充分利用内在铜作为原位催化剂,以增强深度浸出。•揭示了阶段依赖的动力学和活化能。•在低酸条件下实现了 99.76% 的高纯度硅。引言有机硅材料凭借其卓越的理化性质,对现代工业不可或缺(Sarai et a
来源:Journal of Cleaner Production
时间:2026-09-28
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无形的纽带:审计师的行业范围与事务所后续的AI创新
摘要
尽管专业经验可能影响审计师的判断,但该经验的广度与客户企业的人工智能(AI)创新之间的关系尚未得到充分理解。利用2008至2023年中国A股上市公司的面板数据,我们检验了审计师的技术行业范围是否与后续AI发明专利申请相关。我们发现两者之间存在正向关联,且该关联在替代性设
来源:Journal of Behavioral and Experimental Finance
时间:2026-09-28
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面向多智能体作业车间调度问题的基于组合竞价深度强化学习方法
•提出一种基于组合竞标的深度强化学习框架。
•设计一种图注意力编码器,用于建模智能体特定的操作依赖关系。
•开发一种增强型指针解码器,用于生成组合操作包。
•实验表明,该框架能够生成高质量的解决方案。
引言
受消费者驱动制造趋势(Meng, Hu, Zhou, & Li,
来源:Expert Systems with Applications
时间:2026-09-28