【FedAvg】论文链接：https://arxiv.org/abs/1602.05629摘要移动通信设备中有许多有用的数据，训练模型后可以提高用户体验。但是，这些数据通常敏感或很庞大，不能直接上传到数据中心，使用传统的方法训练模型。据此提出联邦学习，将训练数据分布在移动设备上，通过聚合本地计算的更新来学习共享模型。考虑了5种不同的模型和4个数据集，证明本文的方法对不平衡和非独立同分布的数据是鲁棒的，且降低了通信成本。一、介绍主要贡献：将移动设备的去中心化数据的训练作为重要研究方向选择可以应用的简单而实用的算法对所提出的方法进行广泛的实证评估1.联邦学习的理想问题具有以下特性：训练来自移动设备
论文题目：《Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData》时间：联邦学习由谷歌在2016年提出，2017年在本文第一次详细描述该概念地位：联邦学习开山之作建议有时间先学一下机器学习o(╥﹏╥)o如果实在是没有的话，就先了解一下这些东西吧：非平衡、非IID、鲁棒性、监督学习（标签）、超参数、随机梯度下降SGD、模型平均 梯度下降可以看一下这篇文章：https://blog.csdn.net/weixin_43235581/article/details/127409877以下内容蛮详细的，尽量不要在碎片时间看
首先已经有fast-planner的基础以及相关代码了解了，现在来关注ego-swarm本文提出了一种分散的、异步系统的多机器人在未知的障碍物丰富场景中的自动导航解决方案。该规划系统是在基于梯度的局部规划框架下制定的，其中通过将碰撞风险表述为一个非线性优化问题的惩罚来实现碰撞避免。为了提高鲁棒性和避免局部极小值，我们采用了一种轻量级的拓扑轨迹生成方法。然后，代理使用不可靠的轨迹共享网络在几毫秒内生成安全、平滑和动态可行的轨迹。通过使用深度图像中的代理检测，校正了代理间的相对定位漂移。我们的方法在仿真和真实实验中都得到了验证。发布了源代码以供参考。ego—swarm十一架飞机仿真飞行整个航迹规划
文章目录AccurateDecentralizedApplicationIdentificationviaEncryptedTrafficAnalysisUsingGraphNeuralNetworks摘要存在的问题论文贡献1.背景/威胁模型2.DApp流的图结构3.GraphDApp4.实验评估5.移动应用识别评价总结论文内容工具数据集AccurateDecentralizedApplicationIdentificationviaEncryptedTrafficAnalysisUsingGraphNeuralNetworks中文题目：通过使用图神经网络的加密流量分析来准确地识别分散应用程序
文章目录I.CONTRIBUTIONII.ASSUMPTIONSANDTHREATMODELA.AssumptionsB.ThreatModelIII.SYSTEMDESIGNA.DesignOverviewB.BlockDesignC.InitializationD.RoleSelectionE.StorageProtocolF.AggregationProtocolG.ProofofReliabilityH.BlockchainConsensusIV.SECURITYANALYSIS论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/101
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介DecentralizedapplicationsorDAppsaresoftwareprogramsthatrunondistributednetworksliketheblockchain,whereuserscaninteractdirectlywitheachotherwithoutanintermediaryentitysuchasabank,clearinghouseorexchange.InthisarticlewewillseehowtocreateourowndecentralizedapplicationusingSolidityprog
【论文阅读】【S&P】ADecentralizedandEncryptedNationalGunRegistry阅读了一篇论文，一个系统架构主要内容以枪支管理为场景，开发了一个本地管理的由端到端的加密数据库组成的去中心化系统。运用技术：安全两方计算，安全多方计算，秘密共享，结构化加密，可搜索加密架构：包括，系统由一个加密的全局目录（存储序列号到县标识符的映射，解析受限的加密字典）、持有全局目录密钥份额的保管人、由地方官员P管理的加密本地数据库以及存储本地加密数据库的州服务器S组成。每个P有3个备份（用于离线查询）协议伴随技术进步，可使用更先进的技术对其模块实现技术进行替换。由六个子协议组成In
前言：最近V神推出一篇神作（DecentralizedSociety:FindingWeb3’sSoul），其提出的SBT（又叫NTT）可能是Web3从经济体系跃升至去中心化社会的又一基础设施。博主根据有限的理解把论文摘要一下，仅供自我学习和参考，还有很多我自己也没有读懂的地方，肯定翻译会有错误。还请海涵。提出问题：Web3生态当下缺陷导致其越来越依赖Web2Web3用了十年打造了一个全新理念的金融系统，成就瞩目，但由于一些社会性角度确实使得Web3正在与越来越依赖Web2，比如：大多数NFT都依赖类似OpenSea这样中心化集权平台来交易DAO经常依赖Web2的基础设施例如Discord很多
本文简易框架demo源码背景问题定义在联邦学习场景中，客户端通过交换模型梯度或更新后的模型参数，不暴露私人数据，从而合作训练一个共享的全局模型。但是容易存在恶意攻击的行为，分别是恶意客户端和中央服务器对模型或数据的攻击，导致存在安全性问题。中央服务器的稳定性、公平性和安全性对FL至关重要。简单结合区块链，利用智能合约执行聚合、存储、共享全局模型可以避免中央服务器带来的挑战，但是给维护区块链的客户端节点造成巨大的计算量和网络传输压力，从而区块链的共识效率低下，可扩展性较差。主要贡献提出一个基于区块链委员会共识机制的联邦学习框架（BFLC）从技术上讨论了BFLC的可扩展性，包括委员会节点管理，恶意
从功能上讲，在去中心化的工作流程中，我看不出push.default配置设置的simple和current选项之间的区别.current会将当前分支推送到指定远程上的同名分支。simple将有效地为当前分支的跟踪和任何未跟踪的远程执行相同的操作(它在两种情况下强制执行相同的分支名称)。有人可以解释一下我所遗漏的去中心化工作流程两者之间的任何重要区别吗？ 最佳答案 不同之处在于，使用simple时，如果当前分支没有跟踪远程上游分支(即使一个远程上存在同名分支):$gitcheckout-bfooSwitchedtoanewbranch
