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在联邦学习系统中实现安全性和隐私性
联邦学习 (FL) 允许服务器跨多个分散的客户端学习机器学习 (ML) 模型，这些客户端私密地存储自己的训练数据。与集中式 ML 方法相比，FL 将计算保存到服务器，并且不需要客户端将其私有数据外包给服务器。然而，FL 并非没有问题。一方面，客户端在每个训练阶段发送的模型更新可能会泄露有关客户端私有数据的信息。另一方面，服务器学习到的模型可能会受到恶意客户端的攻击；这些安全攻击可能会毒害模型或阻止其收敛。在本文中，我们首先研究针对 FL 的安全和隐私攻击，并严格调查文献中提出的缓解每种攻击的解决方案。之后，我们讨论了同时实现安全和隐私保护的难度。最后，我们概述了解决这个悬而未决的问题并同时实现安全和隐私的方法。
Mujoco Playground
在我们的SIM到运行研究中，我们使用了几种GPU硬件设置和拓扑，包括NVIDIA RTX 4090，A100和H100 GPU。在图6中，我们分解了leapcubereitient环境的训练性能，这些环境对一组固定的RL超参数组合的构造，表明MJX在消费者级和数据度假图形上都有效。我们看到，具有较高理论性能和较大拓扑的GPU可以将训练时间减少到诸如手机重新定位（包括手机重新定位）的训练时间3倍。我们将拓扑特定的超参数视为未来的工作（例如只要RL算法可以利用每个时期的数据增加），理想情况下应增加较大拓扑以最大程度地增加吞吐量的环境。在table 4，表7和表9中，在附录中，我们对所有环境的训练吞吐量
核监管简史（1946 年至 2024 年）
1945 年 8 月，原子弹袭击日本广岛和长崎，开启了一个新的历史时代，无数的新闻报道、杂志文章、电影和广播节目都将其称为“原子时代”。第二次世界大战结束后，政治家、记者、科学家和商界领袖认为，核能的和平应用所带来的好处可能与核武器的破坏力一样惊人。1945 年 12 月，核物理学家阿尔文·M·温伯格告诉美国参议院原子能特别委员会：“原子能既可以治愈也可以杀死人。它既可以滋养和丰富一个地区，也可以摧毁它。它既可以开阔人类的视野，也可以迫使人类回到洞穴。”其他人则预示着一个新时代的到来。《新闻周刊》报道称，“即使是最保守的科学家和实业家也愿意勾勒出一种文明，让巴克·罗杰斯的漫画预言看起来过时了。”实际应用范围广泛
地球的数字孪生
“人类世”一词指的是由人类活动塑造的地质时代，它带来了影响地球系统各个部分的全方位可持续发展挑战。与此同时，近几十年来，我们对地球的认识和理解显著增加。此外，通过数字信息技术的进步，我们可以开始结合地球系统数据和模型，生成真实地球的高精度数字表示，即数字孪生。数字孪生 (DT) 可用于通过改变不同因素、预示预期变化和评估其后果来探索各种人类发展情景。这可以作为决策支持系统提供重要信息，为未来发展提供信息，确保人类繁荣，同时最大限度地减少人类干预对自然环境的负面影响。目标是创建一系列应用数字孪生，利用各种模型、地球系统数据集、预测系统和预报，作为科学、决策者和公众参与的工具。
基于孟格曲率和LDA理论的P300脑机接口特征选择方法
脑机接口 (BCI) 系统解码脑电信号，建立人脑与外界直接交互的通道，无需肌肉或神经控制。P300 拼写器是最广泛使用的 BCI 应用之一，它向用户呈现字符选择，并通过从 EEG 中识别 P300 事件相关电位来执行字符识别。这种基于 P300 的 BCI 系统可以达到良好的准确度，但由于冗余和噪声信号，在日常生活中难以使用。应该考虑改进的空间。我们为基于 P300 的 BCI 系统提出了一种新的混合特征选择方法，以解决特征冗余问题，该方法结合了孟格曲率和线性判别分析。首先，将选定的策略分别应用于给定的数据集，以估计应用于每个特征的增益。然后，按降序对每个生成的值集进行排序，并根据预定义的标准判断其是否适合分类模型。然后评估两种方法的交集以确定最佳特征子集。使用三个公共数据集（即 BCI 竞赛 III 数据集 II、BNCI Horizon 数据集和 EPFL 数据集）对所提出的方法进行了评估。实验结果表明，与其他典型的特征选择和分类方法相比，我们提出的方法具有更好或相当的性能。此外，我们提出的方法可以在三个数据集上在所有 epoch 之后实现最佳分类准确率。总之，我们提出的方法为提高基于 P300 的 BCI 拼写器的性能提供了一种新方法。
使用机器学习方法对小鼠创伤性脑损伤模型中的脑电图进行分类
创伤性脑损伤 (TBI) 发病率极高，影响到美国约 1% 的人口，其一生的经济损失估计超过 750 亿美元。在美国，每年约有 50,000 人死于 TBI，许多人因此永久残疾。然而，目前尚不清楚哪些人会在 TBI 后出现持续性残疾，以及这些不同人群背后的大脑机制是什么。这些人群的病理生理原因很可能是多因素的。脑电图 (EEG) 已被用作 TBI 诊断和预后的有希望的定量测量。机器学习和深度学习等先进数据科学方法的兴起有望进一步分析 EEG 数据，寻找包括 TBI 在内的神经系统疾病的 EEG 生物标志物。在这项工作中，我们在小鼠 TBI 模型的独特 24 小时记录数据集上研究了各种机器学习方法，以寻找对 TBI 和对照受试者进行分类的最佳方案。纪元长度为 1 分钟和 2 分钟。当使用适当的特征和参数对少数受试者（5 名假受试者和
使用...
抽象背景：诊断情绪状态将改善人类计算机的互动（HCI）系统在实践中更有效。脑电图（EEG）信号和情绪之间的相关性在各种研究中都显示出来；因此，基于EEG信号的方法是最准确和最有用的方法。方法：在这项研究中，适用于处理EEGNET，ShallowConvnet和DeepConvnet的三个卷积神经网络（CNN）模型适用于处理EEG信号，用于诊断情绪。我们使用基线去除预处理来提高分类精度。每个网络以两种方式进行评估：主题依赖性和主题无关。我们将选定的CNN模型改进，以在Raspberry Pi处理器上轻巧且可实现。在嵌入式系统上每三秒钟接收的信号时，情绪状态被确认，可以在实践中实时使用。结果：价值依赖性的平均分类精度为99.10％，唤醒的平均分类精度为99.20％，价为90.76％，在众所周知的DEAP数据集中获得了独立的唤醒的90.94％。结论：将结果与相关工作的比较表明，实践已经实现了高度准确且可实施的模型。
芭芭拉·亚当 - 温迪·诺里斯
自从生命和人类存在开始，时间、空间和物质就形成了不可分割的统一体。正如我在前几章中所指出的，自史前时代以来，社会就体现了其成员和机构（过去和现在）的时间关系。这是因为所有文化，无论是古代还是现代，都建立了与过去和未来联系、同步活动、接受有限性的集体方式。然而，我们如何延伸到过去和未来，如何追求永生，以及如何在时间上管理、组织和规范我们的社会事务，在文化、历史和语境上都是不同的。每个历史时代及其新的社会经济表现形式都在同时重构其时间的社会关系。工业生活方式也不例外。要理解工业社会和工业化社会的时间关系，我们需要掌握许多相互关联的方法，了解它们与其他形式的时间知识和社会关系之间的语境连续性和不连续性。
芭芭拉·亚当 - 温迪·诺里斯
自从生命和人类存在开始，时间、空间和物质就形成了不可分割的统一体。正如我在前几章中所指出的，自史前时代以来，社会就体现了其成员和机构（过去和现在）的时间关系。这是因为所有文化，无论是古代还是现代，都建立了与过去和未来联系、同步活动、接受有限性的集体方式。然而，我们如何延伸到过去和未来，如何追求永生，以及如何在时间上管理、组织和规范我们的社会事务，在文化、历史和语境上都是不同的。每个历史时代及其新的社会经济表现形式都在同时重构其时间的社会关系。工业生活方式也不例外。要理解工业社会和工业化社会的时间关系，我们需要掌握许多相互关联的方法，了解它们与其他形式的时间知识和社会关系之间的语境连续性和不连续性。
动态暗能量模型
在研究的第一部分，我们将暗能量建模为一个标量场，该标量场可以最小或非最小耦合到 Ricci 标量，并给出了宇宙场方程的多个精确解。每个解都对应一种特定的几何形状 — — 平坦、开放或封闭。在下一部分中，我们将分析方法与数值技术相结合，对文献中的几种模型进行分析，这些模型之所以被选中，是因为它们能够代表完整的宇宙历史。目的是研究空间曲率如何影响演化的主要特征。最初，我们假设宇宙由范德华流体组成，但仅凭这一点无法解释后期的加速现象，尽管它解释了膨胀和物质主导的时期。因此，我们将暗能量作为精髓、恰普雷金气体或动态真空能量引入。事实证明，从膨胀时期到物质主导时期的转变将首先发生在开放宇宙中，最后发生在封闭宇宙中。晚期加速的开始也将按此顺序发生。此外，发现正曲率