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Javier Andreu-Perez
Javier Andreu-Perez
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新框架利用模糊逻辑增强区块链共识中的声誉管理
提出了一种新的区块链共识算法框架，利用直觉模糊集（IFSs）和单范数聚合运算（UAOs）来管理验证者的声誉。该方法旨在解决现有共识机制中常见的计算能力要求和参与者排除问题。通过使用IFSs表示声誉中的不确定性，并使用UAOs跟踪声誉随时间的变化，该框架允许验证者通过后续验证来提高其声誉，从而促进更公平和包容的设计。所提出的解决方案保持了线性计算复杂度，实验结果表明性能有所提高。
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新方法提高了非约束条件下的注视点估计精度
研究人员开发了一种名为“面向因素的注意力蒸馏”（FIUD）的新方法，以提高在非约束环境下的注视点估计精度。FIUD采用一种教师-学生框架，其中教师模型分析图像质量因素（如光照和清晰度）来预测注视点误差。然后，学生模型学习整合这些不确定性信号，从而增强其拒绝不可靠预测的能力。在大型数据集上进行测试，FIUD证明了其不确定性估计和选择性预测能力的提高，尤其是在具有挑战性的真实世界场景中。
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新的模糊回归扩展增强了机器学习的可解释性
研究人员为Ex-Fuzzy库开发了一个扩展，以实现Mamdani风格的模糊回归，增强了机器学习的可解释性。该扩展采用模糊C均值聚类结合目标感知划分初始化策略，从增强的输入-输出空间中提取语言变量。在KEEL存储库的十个回归数据集上的评估表明，高斯划分在规则库紧凑的情况下实现了约0.86的平均决定系数，优于线性回归和随机森林等标准基线。