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N-CMAPSS
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新框架为预测性维护中的人工智能提供反事实解释
研究人员开发了SurvCF(t)，一个新颖的框架，旨在为多变量时间序列数据预测性维护中使用的生存模型提供反事实解释。该系统识别资产运行历史中最小的合理变化，以延长其预测寿命。该框架在C-MAPSS和N-CMAPSS等基准数据集以及真实的Scania Component_X数据集上进行了评估，证明了其为维护策略生成可操作见解的能力。
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联邦学习论文引入客户分歧新策略
本文介绍了一种用于处理联邦学习（FL）中客户级别分歧的新分类法和解决策略。所提出的方法创建了隔离的模型更新路径，以防止交叉污染和不公平，解决了客户可能因战略或监管原因而排除彼此的情况。在MNIST和N-CMAPSS数据集上的实证评估表明，该方法在各种分歧模式下都有效，服务器端开销可忽略不计，并且通过子模型重用可以控制客户端成本。