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Ajay Shrestha
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研究发现性别会影响青少年在使用语音助手时的隐私行为
一项新的研究论文探讨了性别如何影响年轻用户在使用智能语音助手（SVA）时的隐私行为。该研究调查了469名年龄在16至24岁的加拿大青少年，并利用多组偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）分析了男性和女性参与者之间的差异。研究结果表明，感知到的隐私风险对男性的隐私保护行为有更强的直接影响，而算法透明度和信任通过隐私自我效能感对女性的隐私行为产生更强的间接影响。研究还指出，非二元性别和不愿透露性别的参与者信任度较低，感知风险较高，这表明…
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新研究探索先进的联邦学习技术 · 跟踪10个来源
2026年8月在arXiv上发表的多篇研究论文介绍了增强联邦学习（FL）和去中心化FL的新方法。这些方法解决了多模态FL中的模态缺失（Flux）、非凸复合优化（DEPOSITUM）、对抗隐形攻击者的鲁棒声誉机制（R2CFL）、用于收敛的自适应层级学习率（FedA2L）、平衡数据质量和数量（FedTVD）、非IID数据的基于损失的加权（FedLBW）、绕过聚合防御（Krum-Proxy攻击）、子模型FL中的容量分配（HAS-FL）、基于…