模型不可知的联合相互学习

主流的联邦学习(federated learning, FL)方法需要梯度的交互和数据同分布的理想假定,这就带来了额外的通信开销、隐私泄露和数据低效性的问题。因此,提出了一种新的FL框架,称为模型不可知的联合相互学习 (model agnostic federated mutual learning, MAFML)。MAFML仅利用少量低维的信息(例如,图像分类任务中神经网络输出的软标签)共享实现跨机构间的“互学互教”,且MAFML不需要共享一个全局模型,机构用户可以自定制私有模型。同时,MAFML使用简洁的梯度冲突避免方法使每个参与者在不降低自身域数据性能的前提下,能够很好地泛化到其他域的数据。在多个跨域数据集上的实验表明,MAFML可以为面临“竞争与合作”困境的联盟企业提供一种有前景的解决方法。     

剪刀撑水泥砂浆网薄层加固低强度砂浆砖砌体拟静力试验

对低强度砂浆砖砌体墙片经过剪刀撑水泥砂浆网薄层加固后,与未加固砌体墙片在相同竖向压应力下进行拟静力对比试验。试验结果表明,对于砂浆强度很低的砌体,剪刀撑水泥砂浆网薄层加固能有效增强砌体的抗震性能,其极限荷载、极限位移、抗侧刚度均比未加固墙体有明显提高,延性比有所降低。在此基础上讨论了剪刀撑水泥砂浆网薄层加固砌体结构墙体的抗剪承载力计算模型,并提出了抗剪承载力建议公式,公式值与试验值符合较好。结论可为公程设计人员提供参考依据。     

基于迭代学习观测器的卫星姿态滑模容错控制

为解决卫星上反作用飞轮存在安装偏差、故障及外部干扰情况下的姿态控制问题,提出了一种基于迭代学习观测器的姿态容错控制方法。该方法通过设计迭代学习观测器,以较小的计算量实现对执行机构发生的故障以及安装偏差进行精确的估计。并利用观测器的观测结果设计滑模控制器,使处于外部干扰条件下的卫星系统在执行机构发生故障的情况下可以快速稳定地完成姿态机动任务。进一步基于Lyapunov稳定性定理证明了迭代学习观测器及控制器的全局渐近稳定性。针对反作用飞轮存在不确定性及故障的情况下进行仿真,仿真结果表明,与同类容错控制方法相比,所提方法可以更加快速精确地对故障进行估计并完成姿态控制。     

信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。     

Learning ‘Under Fire’: Israel’s improvised military adaptation to Hamas tunnel warfare

What organisational attributes enhance a military’s ability to effectively adapt on the battlefield? Upon the outbreak of war in July 2014 between Israel and the Palestinian militant group Hamas, the Israel Defense Forces (IDF) encountered an expansive network of tunnels from which Hamas was launching large-scale assaults into Israel. This article illustrates that the IDF’s ability to successfully adapt ‘under fire’ to this battlefield surprise was facilitated by several important attributes related to its organisational learning capacity: a dynamic, action-oriented organisational culture, a flexible leadership and command style, specialised commando units which acted as ‘incubators’ for learning and innovation, and a formal system to institutionalise and disseminate lessons learned.     

关于改进综合英语课程教学的思考

本文从英语专业的培养目标入手，分析了英语专业综合英语课程教学中存在的问题，通过对如何改进该课程教学的探讨，提出了在教学中重视培养学生的综合能力、学习策略及创新能力，英语专业人才培养才能更好地为社会需求服务。     

新疆喀什地区泽普县维族双语教师汉语水平调查研究

教师的水平制约着教育的发展，双语教师在双语教育中起着重要作用。本文对新疆喀什地区泽普县维族双语教师的汉语水平进行实地调研，找出他们汉语水平存在的问题，并针对问题提出建议。     

一种新的超分辨率图像重建算法

首先将低分辨率及相应高分辨率图像进行非下采样Contourlet变换得到细节图像对,然后通过多任务学习估计细节图像之间的映射参数对低分辨率图像进行重建.实验结果表明,该方法能够取得比传统线性插值、双三次方法更好的效果.     

浅谈教师对数学学业不良生的影响

本文通过教师的信念、课堂教学、教师的问题意识三个方面的探讨，来论述教师对数学学业不良生的影响，希望通过教师的作用有效促进数学学业不良生的转化。     

失效概率函数求解的高效算法

结合基于分数矩约束的极大熵方法和替代模型法,发展了一种失效概率函数求解的高效算法。所提算法的基本思路是利用自主学习的迭代Kriging方法来构造失效概率函数,即采用较少的训练样本来构造粗糙的失效概率函数,在此基础上通过添加新的违反学习函数约束的样本来更新失效概率函数,直到达到精度要求。对于每一个分布参数的训练样本点,所提方法采用分数矩约束的极大熵法来求解相应的失效概率样本。由于分数矩的计算采用了高效的降维积分,并且由于分数矩约束下极大熵法中优化策略高效地逼近了响应的概率密度函数,从而使得失效概率样本能够被高效高精度地估计出来。为了检验所提方法的精度及效率,给出了两个算例,对比了所提方法与已有的失效概率函数求解的Bayes公式法及Monte Carlo法等,结果表明,所提方法适用于求解复杂的功能函数问题,且在满足精度要求的基础上大大降低了计算量。