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推进个性化联合学习：使用AI的综合方法来增强隐私和自定义
摘要 - 在数据驱动的决策时代，提供个性化体验的同时保留隐私已变得至关重要。个性化联合学习（PFL）通过分散学习过程来提供一个有希望的框架，从而确保数据隐私并减少对集中数据存储库的依赖。然而，PFL中先进的人工intel-ligence（AI）技术的整合仍然没有被忽视。本文提出了一种新颖的方法，该方法通过替代AI方法来增强PFL，包括自适应优化，转移学习和差异隐私。我们提出了一个模型，该模型不仅可以提高单个客户端模型的性能，还可以确保跨异构网络的强大保护隐私机制和有效的资源利用。与常规联合学习模型相比，经验结果表明，模型准确性和个性化以及严格的隐私依从性的显着改善。这项工作为真正个性化和隐私意识的AI系统的新时代铺平了道路，对需要遵守严格的数据保护法规的行业产生了重大影响。索引术语 - 个人化联合学习，隐私，联邦学习
nil Madness：需要联邦立法来管理名称，形象和相似性的学生运动员货币化
3。id。，2153，2166。4。Ken Kurdziel，Alston的决定：对学生运动员与大学的影响，J Ames M Oore（3月 4，2024），https：//www.jmco.com/articles/collegiate-athletics/alston-decision-what-what-what-what-do-mean-for-student-student-student-student-netlets-universies/ [https://perma.cc/7yk5-lu52]。 5。 请参阅Ezzat Nsouli和Andrew King，美国联邦和州立法机关如何为NIL打扮，S Quire P Atton B Oggs（2022年7月13日），https://www.sports.legal/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-us-us-us-us-us-us-us-us-us-us-s-state-state-state-state-state-state-state-nel-nil-nil-nil nil/ [https://perma.cc/uu5c-xgwv]。 6。 s ee ezzat nsouli＆Andrew King，学校和私人实体如何从事零活动，s quire p atton b oggs（2022年7月19日），https://www.sports.legal/20222/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-school-school-private-private-private-private-nil-nil-nil-nil-nil-nil------------------------------- [https://perma.cc/m7ca-cg5t]。 7。 请参阅ID。 8。 比尔·拉比诺维茨（Bill Rabinowitz），高中四分卫新兵奎因·埃维斯（Quinn Ewers）跳过高级海军森（Sea-Sea-se）参加美国俄亥俄州俄亥俄州t oday（2021年8月2日），https：//www.usatoday.com/story.com/story/sports /ncaaf/2021/08/02/quinn-ewers-skip-skip-skip-school-enroll-ohio-state/5456975001/[https://perma.cc/ 5a7k-vd8n]。Ken Kurdziel，Alston的决定：对学生运动员与大学的影响，J Ames M Oore（3月4，2024），https：//www.jmco.com/articles/collegiate-athletics/alston-decision-what-what-what-what-do-mean-for-student-student-student-student-netlets-universies/ [https://perma.cc/7yk5-lu52]。5。请参阅Ezzat Nsouli和Andrew King，美国联邦和州立法机关如何为NIL打扮，S Quire P Atton B Oggs（2022年7月13日），https://www.sports.legal/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-us-us-us-us-us-us-us-us-us-us-s-state-state-state-state-state-state-state-nel-nil-nil-nil nil/ [https://perma.cc/uu5c-xgwv]。6。s ee ezzat nsouli＆Andrew King，学校和私人实体如何从事零活动，s quire p atton b oggs（2022年7月19日），https://www.sports.legal/20222/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-school-school-private-private-private-private-nil-nil-nil-nil-nil-nil------------------------------- [https://perma.cc/m7ca-cg5t]。7。请参阅ID。8。比尔·拉比诺维茨（Bill Rabinowitz），高中四分卫新兵奎因·埃维斯（Quinn Ewers）跳过高级海军森（Sea-Sea-se）参加美国俄亥俄州俄亥俄州t oday（2021年8月2日），https：//www.usatoday.com/story.com/story/sports /ncaaf/2021/08/02/quinn-ewers-skip-skip-skip-school-enroll-ohio-state/5456975001/[https://perma.cc/ 5a7k-vd8n]。
通过增强的拉格朗日方法来变异泊松denoing
摘要。在本文中，我们通过在一组局部相似性措施上最小化促进平滑度的函数，以比较给定图像的平均值以及在大量子框上比较一些候选图像，从而确定了给定的嘈杂图像。相关的凸优化问题具有大量的约束，这些约束是由kullback-leibler差异引起的扩展实现功能引起的。另外，这些非线性约束可以被重新重新构成AFFINE，这使该模型看起来更加易于处理。用于对模型的两种公式的数值处理（即原始限制和具有限制的原始公式），我们提出了一种相当普遍的增强拉格朗日方法，能够处理大量约束。提供了一种独立的，无衍生的全球融合理论，可以扩展到其他问题类别。对于在我们建议的图像denoising模型的设置中解决所得子问题的解决方案，我们使用合适的随机梯度方法。为了比较配方和相关的增强拉格朗日方法，提出了几个数值实验的结果。
Bisht，J。S.，Joshi，H。和Joshi，P.2025。采用纳米尿素液体的好处和挑战，可持续农业的创新：Revi 一种基于自然的方法来减轻气候变化影响 由AI驱动的智力以改善海鲜处理 盛开的未来：花卉文化的新新兴技术 海洋生物概况：海洋资源的新颖使用 水力种子：植被技术 Kumari，S.，Kayasth，M.，Gangrade，T。和Parshad，J。2024。微生物在堆肥和影响该过程的因素中的作用。 Vigyan Varta 5（6）
在古吉拉特邦卡洛尔的纳米生物技术研究中心。这种创新与“ Atmanirbhar Bharat”和“ Atmanirbhar Krishi”的愿景保持一致，旨在减少土壤中的尿素使用。IFFCO是一个主要的合作社，该协会于2021年5月31日在年度通用机构会议上引入Nano Urea，并于2021年6月5日举行仪式。这一突破代表了现代农业的一个里程碑，有望提高效率和较低的环境破坏。IFFCO副主席Shri Dilip Shangani强调了Nano Urea在保护环境和确保粮食安全方面的重要性。 使用传统尿素会造成重大的生态系统危害，从而导致土壤和水污染，空气污染和间接全球变暖。 它还引起氨排放，土壤酸化和水的富营养化。 从长远来看，尿素残留物会损害土壤健康，延迟作物成熟，降低产量并增加对害虫和疾病的脆弱性，因为它们也吸引了大量食物。 纳米尿素能够通过提供更高的营养利用效率（NUE）和环境可持续性来解决这些挑战，这对于未来一代和粮食安全的幸福感至关重要（Kajal Kiran和Kailash Chandra Samal，2021年）。IFFCO副主席Shri Dilip Shangani强调了Nano Urea在保护环境和确保粮食安全方面的重要性。使用传统尿素会造成重大的生态系统危害，从而导致土壤和水污染，空气污染和间接全球变暖。它还引起氨排放，土壤酸化和水的富营养化。从长远来看，尿素残留物会损害土壤健康，延迟作物成熟，降低产量并增加对害虫和疾病的脆弱性，因为它们也吸引了大量食物。纳米尿素能够通过提供更高的营养利用效率（NUE）和环境可持续性来解决这些挑战，这对于未来一代和粮食安全的幸福感至关重要（Kajal Kiran和Kailash Chandra Samal，2021年）。
结合布朗运动和相似原理的方法来改进剩余使用寿命预测
如今，基于状态的维护 (CBM) [1] 是制造业越来越多地尝试采用的一种维护策略，目的是降低设备单元的生命周期成本并延长其可用性。CBM 使用实时信息通过恢复设备单元的功能特性来优化维护时机。它基于设备单元的当前健康监测，因此添加预测工具来预测未来状态和预测维护非常重要。故障预测是 CBM 的主要任务之一。它根据状态监测信息估计设备单元的 RUL。通常，预测方法可以根据所用信息的类型分为三大类。这些类别 [2]、[3] 被定义为基于物理模型的方法、数据驱动的方法和基于融合的方法。基于物理模型的方法 [4] 使用显式数学模型来表示动态系统的退化。数据驱动的方法基于状态监测，
通过基于知识的方法来增强AI的问责制和安全性
1。Mehrabi N，Morstatter F，Saxena N等。关于机器学习中偏见和公平性的调查。ACM Comput Surv 2021; 54（6）：1-35。 https://doi.org/10.1145/3457607 2。Kim J. 医疗保健AI伦理学中的患者和公众参与模型：基于范围审查和方法论的反思。 韩国J Med Ethics 2024; 27（4）：177-196。 https://doi.org/10.35301/ksme.2024.27.4.177 3。 Staab S，Studer R.本体论手册。 Springer科学与商业媒体； 2010。 4。 Rotmensch M，Halpern Y，Tlimat A等。 从电子病历中学习健康知识图。 SCI REP 2017; 7（1）：5994。 https://doi.org/10.1038/s41598-017-05778-z 5。 West J，Bhattacharya M.智能财务欺诈检测：全面审查。 Comput Secur 2016; 57：47-66。 https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.09.005 6。 Amith M，Cui L，Roberts K等。 消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。 ：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。 7。 Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。 一种自动方法来扩展消费者健康词汇。 J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。 做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。 J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。 https://doi.org/10.2196/jmir.1636Kim J.医疗保健AI伦理学中的患者和公众参与模型：基于范围审查和方法论的反思。韩国J Med Ethics 2024; 27（4）：177-196。 https://doi.org/10.35301/ksme.2024.27.4.177 3。Staab S，Studer R.本体论手册。Springer科学与商业媒体； 2010。4。Rotmensch M，Halpern Y，Tlimat A等。从电子病历中学习健康知识图。SCI REP 2017; 7（1）：5994。 https://doi.org/10.1038/s41598-017-05778-z 5。 West J，Bhattacharya M.智能财务欺诈检测：全面审查。 Comput Secur 2016; 57：47-66。 https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.09.005 6。 Amith M，Cui L，Roberts K等。 消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。 ：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。 7。 Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。 一种自动方法来扩展消费者健康词汇。 J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。 做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。 J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。 https://doi.org/10.2196/jmir.1636SCI REP 2017; 7（1）：5994。 https://doi.org/10.1038/s41598-017-05778-z 5。West J，Bhattacharya M.智能财务欺诈检测：全面审查。 Comput Secur 2016; 57：47-66。 https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.09.005 6。 Amith M，Cui L，Roberts K等。 消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。 ：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。 7。 Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。 一种自动方法来扩展消费者健康词汇。 J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。 做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。 J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。 https://doi.org/10.2196/jmir.1636West J，Bhattacharya M.智能财务欺诈检测：全面审查。Comput Secur 2016; 57：47-66。 https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.09.005 6。Amith M，Cui L，Roberts K等。 消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。 ：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。 7。 Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。 一种自动方法来扩展消费者健康词汇。 J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。 做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。 J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。 https://doi.org/10.2196/jmir.1636Amith M，Cui L，Roberts K等。消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。7。Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。一种自动方法来扩展消费者健康词汇。J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。https://doi.org/10.2196/jmir.1636
一种以任务为导向的方法来管理我们的全球水挑战和机遇
水文循环不平衡。同时，政府数十年来一直犯有水资源不善，导致了广泛的水资源稀缺，污染和不平等。全球水经济学委员会强调需要保护地球的水文周期为全球共同利益，需要系统性，集体和经济性的行动。本政策简介强调了委员会采用五项解决全球水危机的任务的建议：食品系统，自然栖息地，循环经济，水效率以及水，卫生和卫生（WASH）。它探讨了对政府设计，制定和提供面向任务的政策至关重要的四个支柱，这些政策针对最紧迫的水挑战：面向任务的政策设计，面向成果的工具和机构，共生伙伴关系以及动态公共部门的能力。为确保正义是我们对全球水危机的反应的中心，本文建议，效率，公平和环境可持续性（3ES）的原则在所有水上任务中削减。
一种机器学习方法来预测网络结构的动态可观察物
从结构特征估算给定动力学过程的结果是网络科学中的关键尚未解决的挑战。与非线性，相关性和复杂系统的结构和动力学之间的反馈相关的困难阻碍了这个目标。在这项工作中，我们开发了一种基于机器学习算法的方法，该方法为理解网络的结构和动态之间的关系提供了重要的一步。，它使我们能够从网络结构中估计疾病的暴发大小，从单个节点开始，以及由库拉莫托振荡器组成的系统的同步性程度。我们显示网络的哪些拓扑特征是此估计的关键，并提供了比以前更高的网络指标的重要性。对于流行病的传播，K核发挥了基本作用，而对于同步，中间性和可及性是与振荡器状态最相关的措施。
对栅格气候产品的审查及其在水文分析中的使用揭示了重叠，差距，并且需要一种更客观的方法来选择
摘要。气候强迫数据准确性推动了水文模型和分析的性能，但是每个研究者都需要在众多网格气候数据集选项中进行选择，并证明其选择在特定的水文模型或分析中使用。本研究旨在详细介绍网格数据集（降水，空气温度，湿度，风速，太阳辐射）的全面汇编和概述，并考虑了基于对先前研究的审查和合成的综述和合成，该研究标准是历史杂种式产品选择标准。此处概述的所有数据集至少涵盖了美国（CONUS），许多数据集在大陆或全球范围内。Gridded datasets built on ground-based observations (G; n = 20), satellite im- agery (S; n = 20), and/or reanalysis products (R; n = 23) are compiled and described, with focus on the characteristics that hydrologic investigators may find useful in discerning acceptable datasets (variables, coverage, resolution, accessi- bility, and latency).，我们根据29项最近的研究（过去10年）的详尽回顾，解释和综合，为数据集选择提供了最佳的科学恢复，这些研究（过去10年）比较了各种网格 - 气候数据集用于水文分析的性能。不存在网格气候数据的最佳来源，但是我们确定了可能有助于指导数据集选择的常见主题：
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。 K. Heller 1，J。A。McFadden 1，M。S。T
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。K. Heller 1，J。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。 1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。 简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。 尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。 这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。 通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。 对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。 直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。 但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。 这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。在这里，我们应用这些ML技术来开发一个原型自动化程序，该程序可以自动检测和分析TEM图像中的SEP轨道，从而使未知样本中的SEP轨道更有效，更准确地注释。方法：机器智能程序（“模型”）旨在查找和计算提供的TEM图像中的所有SEP轨道，包括潜在的微弱或“隐形”轨道。由于轨迹而言，由于主要是与背景材料不同的强度线段的线段，该模型旨在识别线性强度差异的区域。两种单独的型号经过训练以提高性能 - 一种在较暗的背景（LOD）上搜索较轻的曲目，而一种搜索较轻的背景（DOL）上的较暗轨道（DOL）。拆分模型的决定在很大程度上旨在改善训练时间和模型性能，因为示例往往由LOD或DOL轨道组成。因此，将模型拆分可改善训练时间并减少处理时间，因为训练集和应用的差异减少为更简单，较小的模型提供了空间。此外，这使该模型可以应用于两种不同类型的扫描TEM（STEM）成像模式：深色场（DF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更明亮，而明亮场（BF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更暗。由于计算机以抽象的结构可视化数据，分析是按像素度量进行的，而不是与测量相关的