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Ajay Shrestha
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提出新的联邦学习系统信任机制
本文介绍了一种新颖的基于信任的激励机制，用于半去中心化联邦学习（FL）系统。所提出的系统根据数据质量、模型准确性和贡献频率等因素动态评估信任分数，以鼓励诚实参与并惩罚恶意或有故障的节点。它探讨了集成区块链和智能合约来自动化信任评估和激励分配，旨在建立一个更强大、更透明的FL生态系统。
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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…