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Ziqi Wang
Ziqi Wang
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新AI模型RaiNet利用降雨数据预测水质
研究人员开发了RaiNet，这是一种新颖的数据驱动模型，旨在通过整合降雨数据来预测水质动态。RaiNet利用LocTrend模拟复杂的水质变化，并利用XGateFusion结合不同时间尺度的信息，同时考虑站点特定的降雨影响。据报道，该模型在性能上超越现有时间序列和时空模型20%以上。为了支持进一步研究，发布了三个包含广泛水质观测和降水数据的多模态数据集。
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Federated learning model explores client self-interest and equilibrium transitions
研究人员开发了一个潜在博弈框架来模拟客户出于自身利益行事的联邦学习场景。该模型分析了客户在服务器奖励影响下的理性训练选择如何导致纳什均衡。研究表明，这些均衡会随着关键奖励因子发生非线性转变，可能导致客户在低努力和高努力水平之间切换。该论文还验证了该关键因子在联邦学习训练中的有效性。