30、TMRA 2006会议海报与开放空间会议报告

TMRA 2006会议海报与开放空间会议报告

在TMRA 2006会议中,海报展示环节和开放空间会议为大家带来了一系列关于主题地图(Topic Maps)的前沿研究和创新想法。下面为大家详细介绍这些精彩内容。

海报展示环节

该环节共有六个贡献,所有海报都经过程序委员会评审并被接受,在整个会议期间进行展示,并在海报展示时段进行了十分钟的介绍。

  1. 用于共享访问主题地图的TMAPI实现
    • Jan Hellich和Martin Krüger介绍了一个用Java实现的TMAPI,它通过Web服务接口委托给一个远程服务器(同样用Java实现)。
    • 该解决方案采用三层架构,将用户界面处理、主题地图处理(插入、查找和删除信息)和持久存储的任务分开。
    • Java应用程序可以使用共享的远程关系数据库,对主题地图后端信息的访问和修改会转化为Web服务通信,应用服务器将请求转化为SQL。使用的应用服务器是Glassfish,数据库是MySQL。
    • 虽然这只是一个概念验证,但成功通过了TMAPI测试套件,性能测试结果令人鼓舞。
  2. 一个小巧、简单且通用的主题地图
    • Motomu Naito提出了一个“家族树主题地图”,可作为社区内新技术出现时的通用测试平台。
    • 该主题地图使用一个小型灵活的本体,词汇包括一个主题类型“person”和三个关联类型“brother - sister”、“married - coup
/* Base count(use software clock PCLK/HCLK) */ int32_t TMRA_Init(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, const stc_tmra_init_t *pstcTmraInit); int32_t TMRA_StructInit(stc_tmra_init_t *pstcTmraInit); void TMRA_SetCountMode(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint8_t u8Mode); void TMRA_SetCountDir(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint8_t u8Dir); void TMRA_SetClockDiv(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint8_t u8Div); /* Hardware count */ void TMRA_HWCountUpCondCmd(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint16_t u16Cond, en_functional_state_t enNewState); void TMRA_HWCountDownCondCmd(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint16_t u16Cond, en_functional_state_t enNewState); /* Set function mode */ void TMRA_SetFunc(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Ch, uint16_t u16Func); /* Ouput compare */ int32_t TMRA_PWM_Init(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Ch, const stc_tmra_pwm_init_t *pstcPwmInit); int32_t TMRA_PWM_StructInit(stc_tmra_pwm_init_t *pstcPwmInit); void TMRA_PWM_OutputCmd(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Ch, en_functional_state_t enNewState); void TMRA_PWM_SetPolarity(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Ch, uint8_t u8CountState, uint16_t u16Polarity); void TMRA_PWM_SetForcePolarity(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Ch, uint16_t u16Polarity); /* Input capture */ void TMRA_HWCaptureCondCmd(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Ch, uint16_t u16Cond, en_functional_state_t enNewState); /* Trigger: hardware trigger to start/stop/clear the counter */ void TMRA_HWStartCondCmd(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint16_t u16Cond, en_functional_state_t enNewState); void TMRA_HWStopCondCmd(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint16_t u16Cond, en_functional_state_t enNewState); void TMRA_HWClearCondCmd(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint16_t u16Cond, en_functional_state_t enNewState); /* Filter */ void TMRA_SetFilterClockDiv(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Pin, uint16_t u16Div); void TMRA_FilterCmd(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Pin, en_functional_state_t enNewState); /* Global */ void TMRA_DeInit(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx); /* Counting direction, period value, counter value, compare value */ uint8_t TMRA_GetCountDir(const CM_TMRA_TypeDef *TMRAx); void TMRA_SetPeriodValue(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Value); uint32_t TMRA_GetPeriodValue(const CM_TMRA_TypeDef *TMRAx); void TMRA_SetCountValue(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Value); uint32_t TMRA_GetCountValue(const CM_TMRA_TypeDef *TMRAx); void TMRA_SetCompareValue(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Ch, uint32_t u32Value); uint32_t TMRA_GetCompareValue(const CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Ch); /* Sync start */ void TMRA_SyncStartCmd(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, en_functional_state_t enNewState); /* Reload and continue counting when overflow/underflow */ void TMRA_CountReloadCmd(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, en_functional_state_t enNewState); void TMRA_SetCompareBufCond(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Ch, uint16_t u16Cond); void TMRA_CompareBufCmd(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Ch, en_functional_state_t enNewState); en_flag_status_t TMRA_GetStatus(const CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Flag); void TMRA_ClearStatus(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32Flag); void TMRA_IntCmd(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32IntType, en_functional_state_t enNewState); void TMRA_EventCmd(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx, uint32_t u32EventType, en_functional_state_t enNewState); void TMRA_Start(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx); void TMRA_Stop(CM_TMRA_TypeDef *TMRAx); 这几个函数可以用哪个替代/* 添加定时器启动命令 */ TMRA_Cmd(TMRA_UNIT, ENABLE);
03-21
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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