触发执行编程(Trigger-Action Programming,TAP)为用户联动物联网(Internet of Things,IoT)设备提供了便捷的编程范式。利用机器学习对用户已编辑的TAP规则进行分析,实现TAP规则推荐和生成等功能可以提升用户体验。但TAP规则可能包含个...触发执行编程(Trigger-Action Programming,TAP)为用户联动物联网(Internet of Things,IoT)设备提供了便捷的编程范式。利用机器学习对用户已编辑的TAP规则进行分析,实现TAP规则推荐和生成等功能可以提升用户体验。但TAP规则可能包含个人隐私信息,用户对上传和分享TAP信息存在顾虑。文章提出了基于联邦学习和区块链技术的TAP规则处理系统,用户可在本地进行TAP模型训练,无需上传隐私数据。为解决集中式服务器单点故障和防范恶意模型参数上传的问题,文章利用区块链技术改进集中式TAP联邦学习架构。用户将本地模型更新的累积梯度传输给区块链中的矿工,进行异常识别和交叉验证。矿工委员会整合正常用户提供的累积梯度,得到的全局模型作为一个新区块的数据,链接到区块链上,供用户下载使用。文章采用轻量级无监督的非负矩阵分解方法验证了提出的基于联邦学习和区块链的分布式学习架构的有效性。实验证明该联邦学习架构能有效保护TAP数据中的隐私,并且区块链中的矿工能够很好地识别恶意模型参数,确保了模型的稳定性。展开更多
移动互联网信息无障碍(mobile Internet information accessibility,MIIA)旨在确保移动应用内容对所有用户(包括视障人士等)都能平等、便捷、无障碍地获取和使用.系统综述移动互联网信息无障碍领域的最新研究进展,重点分析总结移动端GUI...移动互联网信息无障碍(mobile Internet information accessibility,MIIA)旨在确保移动应用内容对所有用户(包括视障人士等)都能平等、便捷、无障碍地获取和使用.系统综述移动互联网信息无障碍领域的最新研究进展,重点分析总结移动端GUI(graphical user interface)语义表征与理解、无障碍检测以及布局修复等方面的研究成果.分析表明,从传统启发式规则方法到深度学习驱动的自动化工具,相关技术逐渐提升了检测的精度和适应性,同时也揭示了在应对复杂动态交互和多样化用户需求方面的挑战,并对未来研究方向进行了展望.移动互联网信息无障碍技术已显著改善了视障用户的数字体验,但仍需不断创新与优化,以实现真正普惠与包容的数字社会.展开更多
文摘触发执行编程(Trigger-Action Programming,TAP)为用户联动物联网(Internet of Things,IoT)设备提供了便捷的编程范式。利用机器学习对用户已编辑的TAP规则进行分析,实现TAP规则推荐和生成等功能可以提升用户体验。但TAP规则可能包含个人隐私信息,用户对上传和分享TAP信息存在顾虑。文章提出了基于联邦学习和区块链技术的TAP规则处理系统,用户可在本地进行TAP模型训练,无需上传隐私数据。为解决集中式服务器单点故障和防范恶意模型参数上传的问题,文章利用区块链技术改进集中式TAP联邦学习架构。用户将本地模型更新的累积梯度传输给区块链中的矿工,进行异常识别和交叉验证。矿工委员会整合正常用户提供的累积梯度,得到的全局模型作为一个新区块的数据,链接到区块链上,供用户下载使用。文章采用轻量级无监督的非负矩阵分解方法验证了提出的基于联邦学习和区块链的分布式学习架构的有效性。实验证明该联邦学习架构能有效保护TAP数据中的隐私,并且区块链中的矿工能够很好地识别恶意模型参数,确保了模型的稳定性。
文摘移动互联网信息无障碍(mobile Internet information accessibility,MIIA)旨在确保移动应用内容对所有用户(包括视障人士等)都能平等、便捷、无障碍地获取和使用.系统综述移动互联网信息无障碍领域的最新研究进展,重点分析总结移动端GUI(graphical user interface)语义表征与理解、无障碍检测以及布局修复等方面的研究成果.分析表明,从传统启发式规则方法到深度学习驱动的自动化工具,相关技术逐渐提升了检测的精度和适应性,同时也揭示了在应对复杂动态交互和多样化用户需求方面的挑战,并对未来研究方向进行了展望.移动互联网信息无障碍技术已显著改善了视障用户的数字体验,但仍需不断创新与优化,以实现真正普惠与包容的数字社会.
