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IArxiv R
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新的DP-SGD方法通过隐藏批次大小来增强隐私
研究人员开发了一种新机制，通过对批次大小进行隐私化来增强差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）中的隐私性。该方法使用随机数量的虚拟点来隐藏实际批次大小，即使在批次因计算限制而被截断的情况下也能维持隐私保证。该方法易于在分布式环境中实现，并与现有方法相比提供了更好的隐私-效率权衡，尤其适用于泊松采样。
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新AI方法改进铁路转向架响应预测
研究人员开发了一种新颖的方法，通过结合仿真数据和实验测量值的多保真度方法来预测铁路转向架的响应。该技术采用时延神经网络（TDNN）来捕捉仿真趋势，并采用物理信息残差校正网络来建模差异。残差网络受到有效动力平衡方程的约束，确保在包括高速在内的各种运行条件下的准确性。