XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDFL
会员指南 2025-2026
(R)................................................2nd................... 2190 25B Smith, Andy (DFL)........................................ 5th.............................. 9249 35A Stephenson, Zack (DFL)................................ 5th.............................. 5513 22B Stier, Terry (R)................................................2nd..........................7-9010† 15A Swedzinski, Chris (R).......................................2nd................................ 5374 54A Tabke, Brad (DFL)............................................. 5th..............................7-9001† 15B Torkelson, Paul (R).........................................2nd................................ 9303 16A Van Binsbergen, Scott (R) ................................2nd..........................7-9010† 38B Vang, Samantha (DFL)........................................ 5th.............................. 3709 52B Virnig, Bianca (DFL)................................................. 5th............................... 4192 7B Warwas, Cal (R) ..............................................2nd..............................7-9010† 32A West, Nolan (R)...............................................2nd................... 4226 5B Wiener, Mike (R)...............................................2nd................... 4293 57B Witte, Jeff (R)......................................................2nd................... 4240 14B Wolgamott, Dan (DFL)................................ 5th................................ 6612 67B Xiong, Jay (DFL)............................................. 5th................... 4201 46B Youakim, Cheryl (DFL).................................... 5th................... 9889 3B Zeleznikar, Natalie (R).............................................2nd................... 2676 40B 特别选举定于 1/28/25.............................................................
greendfl：评估分散联合学习系统可持续性的框架
上下文：分散的联合学习（DFL）是一个新兴的范式，可以实现无需集中数据和模型聚合的协作模型培训，从而增强了隐私和弹性。然而，随着能源消耗和碳排放量在不同的系统配置中有所不同，其可持续性仍未得到充满信心。了解DFL的环境影响对于优化其设计和部署至关重要。目标：这项工作旨在开发一个全面和运营的框架来评估DFL系统的可持续性。为了解决它，这项工作提供了一种系统的方法来量化能耗和碳排放，从而提供了有关提高DFL可持续性的见解。方法：这项工作提出了Greendfl，这是一个完全可实现的框架，已集成到现实世界的DFL平台中。greendfl系统地分析了各种因素的影响，包括硬件加速器，模型架构，通信介质，数据分布，网络拓扑和联邦规模，对DFL系统的可持续性。此外，开发了一种可持续性感知的聚合算法（GREENDFL-SA）和节点选择算法（GREENDFL-SN），以优化能源效率并减少DFL培训中的碳排放。结果：经验实验是在多个数据集上进行的，在DFL生命周期的不同阶段测量能耗和碳排放。结果表明，本地培训主导了能耗和碳排放，而沟通的影响相对较小。使用GPU代替CPU来优化模型复杂性，并从策略上选择参与节点可显着提高可持续性。此外，使用有线通信，尤其是光纤，有效地减少了通信阶段的能源消耗，同时整合早期停止机制进一步最小化了总体排放。结论：拟议的Greendfl提供了一种评估DFL系统可持续性的全面和实用方法。此外，它提供了提高DFL环境效率的最佳实践，从而使可持续性考虑在现实世界部署中更具可行性。
前哨：一个聚合功能以确保分散的联合学习
摘要。分散的联合学习（DFL）是一种创新的范式来培训协作模型，以解决单一的失败限制。但是，FL和DFL的安全性和可信赖性因中毒攻击而受到损害，从而对其表现产生负面影响。现有的防御机制是为集中式FL设计的，它们不能充分利用DFL的特殊性。因此，这项工作引入了Sentinel，这是一种防御策略，以抵消DFL中的中毒攻击。Sentinel利用本地数据的可访问性，并定义了一个三步聚合协议，该协议包括相似性过滤，自举验证和归一化以保护恶意模型更新。Sentinel已通过不同的数据集和数据分布进行了评估。此外，已经验证了各种中毒攻击类型和威胁水平。当数据遵循IID（独立和相同分布）配置时，结果与未靶向和有针对性的中毒攻击相对于不靶向和有针对性的中毒攻击提高了最新性能。此外，在非IID配置下，它可以分析Sentinel和其他最先进的强大聚合方法的性能如何降低。
Citation: K. Shi, W. Cai, S. Jiang, D. Zhu, K. Cao, Z. Guo, J. Wei, A. Du, Z. Li, Y. Huang, J. Yin, J. Åkerman, and W. Zhao, Observation of magnetic d
扭矩，其进动频率接近铁磁共振频率。这主要是由于磁滴模式的进动角较大[7,18,19]。然而，到目前为止，对磁滴的所有实验工作都集中在自旋阀（SV）结构[18,19,21-23]和自旋霍尔纳米振荡器（SHNO）[24,25]上。SV和SHNO中非常低的磁阻（MR）（约1％）限制了功率发射和基于STNO的任何进一步应用。相比之下，具有强PMA的磁隧道结 (pMTJ) 表现出较高的隧道磁阻 (TMR)，达到 249%，尤其是双 CoFeB 自由层 (DFL) pMTJ，它已成为基于 MTJ 的 MRAM 的主要结构 [26]。因此，人们可以期望在基于 pMTJ 的 NC-STNO 中观察到磁性液滴。然而，我们之前的实验表明，在单自由层 (SFL) MTJ 中很难形成稳定的液滴 [27]。这可能是由于均匀电流密度与空间变化磁化相互作用产生的较大张-力矩所致。相反，预计 DFL pMTJ 可以抑制这种大的张-力矩并有利于形成稳定的磁性液滴。在这里，我们通过实验观察和研究了 DFL pMTJ 中的稳定磁性液滴，同时伴随着同一器件中相对于类 FMR 模式进动的功率增强。此外，通过微磁模拟，我们认为磁隧道结中的磁性液滴之所以稳定，主要是因为低的Zhang-Li力矩和DFL中强的钉扎场共同作用的结果[28]。我们的研究结果为磁隧道结中磁性液滴的成核提供了全面的认识，为进一步优化磁隧道结中磁性液滴的使用奠定了基础。
超柔性电极阵列可对啮齿动物体内数千个神经元进行长达数月的高密度电生理映射
✉ 通信和材料索取请发送至 Lan Luan 或 Chong Xie。lan.luan@rice.edu；chongxie@rice.edu。作者贡献 CX 构思并组织了整个研究；ZZ、HZ、XL、LL 和 CX 设计了实验，所有作者均参与其中；ZZ 和 XL 在 CX 的监督下设计和制作了 NET 设备；DFL、JEC 和 LF 与 SpikeGadgets LLC 合作设计了堆叠头戴式记录系统；ZZ 和 XL 在 JEC 和 DFL 的帮助以及 CX 和 LF 的监督下设计了 NET 探头与头戴式记录系统的集成；ZZ 和 XL 在 CX 的监督下开发并执行了手术程序；ZZ、XL 和 HZ 在 LS 和 FH 的帮助以及 CX 和 LL 的监督下进行了动物神经记录实验； HZ 和 ZZ 开发并实施了数据预处理，由 CX 监督，并得到了 JEC 和 LF 的意见；ZZ 和 HZ 执行了数据后分析，由 LL 和 CX 监督，并得到了 LF 的意见；ZZ 执行了组织学研究，由 CX 监督；ZZ、LL 和 CX 撰写并修改了手稿，得到了所有作者的意见。
劳动力、劳工和经济发展金融和……
主席 Dave Baker 2840 Centennial 办公大楼 圣保罗, MN 55155 DFL 党团领导 ____________ 5 楼 Centennial 办公大楼 圣保罗, MN 55155 副主席 Shane Mekeland 成员 Ben Bakeberg Wayne Johnson Patricia Mueller Isaac Schultz Natalie Zeleznikar ______________ ______________ ______________ ______________ ______________ 委员会工作人员： 委员会管理员 Spencer Johnson 委员会立法助理 Ann Tepoorten 研究 Indiana Smallman 众议院研究 Anna Scholin Marta James 众议院财政分析师 Ashley Engh
pfdrl：用于住宅能源管理的个性化联邦深入强化学习
摘要，由于房屋中智能设备的数量越来越多，物联网（IoT）的兴起（IoT）增加了备用能源消耗。现有方法使用实时能源数据和机器学习来识别和最大程度地减少住宅能源管理的备用能量，但由于边缘设备数据有限，依靠基于云的数据聚合和协作培训。但是，这种方法会产生额外的云服务成本，风险个人数据泄漏，并且无法捕获居住的多样性，从而导致了次优的能源管理绩效。在本文中，我们建议使用个性化的联邦深入强化学习（PFDRL）来减少家庭待机能源的构成。PFDRL由三个组成部分组成：首先，我们开发了一个分散的联合学习（DFL）框架，而不是使用集中式云服务来汇总模型以将数据和模型都保留在当地区域。sec-ond，我们将DFL与深度加固学习（DRL）一起使用，以在当地住宅中分享EMS计划进行合作培训。第三，我们将DRL中的神经网络分为两个部分，基础层和个性化层，以增强模型收敛性，同时最大程度地提高系统中每个客户端的EMS。我们评估了现实世界山核桃街数据集[3]上提出的PFDRL框架，与集中式设置和常规解决方案相比，表现出色。
劳动力、劳工和经济发展财政和政策委员会
主席 Dave Baker 2840 Centennial 办公大楼 圣保罗, MN 55155 DFL 党团领导 ____________ 5 楼 Centennial 办公大楼 圣保罗, MN 55155 副主席 Shane Mekeland 成员 Ben Bakeberg Wayne Johnson Patricia Mueller Isaac Schultz Natalie Zeleznikar ______________ ______________ ______________ ______________ ______________ 委员会工作人员： 委员会管理员 Spencer Johnson 委员会立法助理 Ann Tepoorten 研究 Indiana Smallman 众议院研究 Anna Scholin Marta James 众议院财政分析师 Ashley Engh
明尼苏达州参议院就业和经济增长金融...
Chair Bobby Joe Champion Minnesota Senate Building 3401 St. Paul, MN 55155 (651) 296-9246 Vice Chair Zaynab Mohamed Members Heather Gustafson Foung Hawj Karin Housley Eric Pratt Rich Draheim Susan Pha Carla Nelson Committee Staff: Committee Administrator Tom Melton (651) 296-1240 tom.melton@senate.mn委员会立法助理Taylor Tidwell-Bennett（651）296-9246 TAYLOR.TIDWELL.TIDWELL.BENNETT.BENNETT@MNSENAT E.GOV CACCUS CACCUS研究Demian Moore（DFL）参议院律师Andy Carlon Doyle fontaine Fontaine Fontaine Fontaine Notive
明尼苏达州参议院就业和经济增长融资...
联合主席 Bobby Joe Champion 明尼苏达州参议院大楼 3401 St. Paul, MN 55155 (651) 296-9246 联合主席 Rich Draheim 明尼苏达州参议院大楼 2225 St. Paul, MN 55155 (651) 296-5558 副主席 Zaynab Mohamed 副主席 Carla Nelson 成员 Heather Gustafson Foung Hawj Karin Housley Eric Pratt Gene Dornik Susan Pha 委员会工作人员： 委员会管理员 Tom Melton (651) 296-1240 tom.melton@senate.mn 委员会管理员 Andy Larson (651) 296-2011 Andy.larson@mnsenate.gov 委员会立法助理 Taylor Tidwell-Bennett (651) 296-9246 taylor.tidwell.bennett@mnsenat e.gov 党团研究德米安·摩尔 (DFL) 安迪·拉尔森 (R) 参议院法律顾问 卡隆·道尔·方丹 财政分析师 汉娜·诺尔德纳