一堂好的物理习题课,要对课题引入、知识整合、启发质疑、环节过渡、细节处理、学习过程等有创新的思维与实践.

小说《天外》通过叙事角度的巧妙转换,以独特的视角关注中国人文传统中的奴性与西方人文精神里的傻性之差异,描述人类生存的无奈与焦虑.小说通过对普通人生命体验和心路历程的刻画,体现大环境对个体灵魂与肉体的影响与制约,反映中国自改革开放后生活指数好转但物质与精神没有协调发展与社会弊端逐步暴露加剧,揭露现代人在拜金主义社会中遭遇的情爱苦痛、家庭危机、死亡恐惧和信仰缺失等困境.林湄在批判人性扭曲和乱象的同时,反恩人与自然万物的关系,强调信仰是应对人性缺陷的基本方法与态度,展现其悲天悯人的情怀、探讨共同人文追求的同时,表达了建立健全社会机制、普世价值与道德意识的渴望.

以明代前期(正统至成化年间)的社会现实为背景,写了一个两世姻缘、轮回报应的故事.从现代社会的视角阐述小说于无形中倡扬出的浓厚的"环保意识"以及它对现代社会发展起到的借鉴作用.

随着移动设备的普及,海量的数据在不断产生.数据隐私政策不断细化,数据的流动和使用受到严格监管.联邦学习可以打破数据壁垒,联合利用不同客户端数据进行建模.由于用户使用习惯不同,不同客户端数据之间存在很大差异.如何解决数据不平衡带来的统计挑战,是联邦学习研究的一个重要课题.利用元学习的快速学习能力,为不同数据节点训练不同的个性化模型来解决联邦学习中的数据不平衡问题成为一种重要方式.从联邦学习背景出发,系统介绍了联邦学习的问题定义、分类方式及联邦学习面临的主要问题.主要问题包括:隐私保护、数据异构、通信受限.从联邦元学习的背景出发,系统介绍了联邦元学习在解决联邦学习数据异构、通信受限问题及提高恶意攻击下鲁棒性方面的研究工作,对联邦元学习的工作进行了总结展望.

联邦学习使用来自多个参与者提供的数据协同训练全局模型,近年来在促进企业间数据合作方面发挥着越来越重要的作用.另外,联邦学习训练范式常常面临数据不足的困境,因此为联邦学习参与者提供公平性保证以激励更多参与者贡献他们宝贵的资源是非常重要的.针对联邦学习的公平性问题,首先依据公平目标不同,从模型表现均衡、贡献评估公平、消除群体歧视出发进行了联邦学习公平性的3种分类;然后对现有的公平性促进方法进行了深入介绍与比较,旨在帮助研究者开发新的公平性促进方法;最后通过对联邦学习落地过程中的需求进行剖析,提出了未来联邦学习公平性研究的5个方向.

在联邦学习范式中,原始数据被本地存储在独立的用户客户端中,而脱敏数据被发送到中心服务器中加以聚合,这给众多领域提供了一种新颖的设计思路.考虑到传统推荐系统的研究方向集中于提高推荐效果,在资源节约、跨领域推荐、隐私保护等方面还具有很大改进空间,如何将联邦学习与推荐系统结合以解决这些问题成为当前的一个研究热点.对近年来基于联邦学习的推荐系统进行了全面的总结、比较与分析,首先介绍了推荐系统的传统实现方式及面临的瓶颈;然后引入了联邦学习范式,描述了联邦学习在隐私保护、利用多领域用户数据两方面给推荐系统带来的增益,以及二者结合的技术挑战,进而详细说明了现有的联邦推荐系统部署方式;最后,对联邦推荐系统未来的研究进行了展望与总结.

提出了一种新的带有二元连接函数的广义半参数模型,即二元连接模型(简称为BLM).使用轮廓似然方法估计模型的参数和非参数部分,并给出了计算算法.证明了所得的未知参数的估计量为√n-相合,渐近正态且具有渐近最小方差,给出了实际数据分析和模拟研究,最终采用局部功效方法来检验非参数部分的线性性.

去中心化金融(DeFi)是一种基于区块链和智能合约提供金融服务的新范式,现已涉及包括借贷及其衍生品在内的众多领域.因此,作为DeFi基础的交易机制成为重要的关注点,其直接影响着上层应用的稳定性.主要讨论DeFi领域的交易机制,首先介绍与交易机制相关的概念和协议;然后通过实现方式对交易机制进行分类,分别详细讨论了基于交易委托账本、自动做市商和聚合器方法的交易机制实现,并比较归纳实现方案之间的区别与联系;最后分析并总结了去中心化交易面临的公平性、安全性、匿名性问题,提出了相关的未来研究方向.

随着元宇宙兴起,针对虚拟人形象化高效建模的需求日益迫切.从人类图像数据集中构建人类模型一直是计算机视觉的热门话题,其中3D虚拟人合成可以视作三维重建的子模块,重点在于对复杂的人体结构和表面细节的还原.对近年来虚拟人形象构建相关文献进行了全面调研,研究范围覆盖了全身形象、头部形象以及衣物建模等领域.分析归纳构建工作的基本原理,从各自技术路线层面出发将虚拟人合成方法分为基于网格、基于图像、基于体素、基于隐式表示、混合表示5类.首先介绍各类方法的基本原理,然后结合现有工作讨论具体技术,并指出各类方法的优缺点.此外还介绍了部分常见的模型质量评估的数据集和评价指标,简要介绍了虚拟人的常见应用.最后对虚拟人合成技术未来发展方向进行了展望,以合成高质量、高保真度、低延迟的虚拟人形象.

随着机器学习技术的广泛应用,数据安全问题时有发生,人们对数据隐私保护的需求日渐显现,这无疑降低了不同实体间共享数据的可能性,导致数据难以共享,形成"数据孤岛".联邦学习可以有效解决"数据孤岛"问题.联邦学习本质上是一种分布式的机器学习,其最大的特点是将用户数据保存在用户本地,模型联合训练过程中不会泄露各参与方的原始数据.尽管如此,联邦学习在实际应用中仍然存在许多安全隐患,需要深入研究.对联邦学习可能受到的攻击及相应的防御措施进行系统性的梳理.首先根据联邦学习的训练环节对其可能受到的攻击和威胁进行分类,列举各个类别的攻击方法,并介绍相应攻击的攻击原理;然后针对这些攻击和威胁总结具体的防御措施,并进行原理分析,以期为初次接触这一领域的研究人员提供详实的参考;最后对该研究领域的未来工作进行展望,指出几个需要重点关注的方向,帮助提高联邦学习的安全性.

清華簡《四告》"司(訢)"的"(訢)"不宜讀爲"訟".由於傳世文獻有"司慎","(訢)"通常讀爲"慎",把"司(訢)"讀爲"司慎"是最佳的選擇."司慎"是個職官,不僅人間有,天上也有,職司是"主司過詰咎"和"司不敬者",屬於司法的一類.皋繇曾經做過這種官.

杨朔的散文以浓郁的诗意著称于世。其作品深邃、高远的诗情画意是通过情、景、理三者的水乳交融、和谐统一而体现出来的。其中，"情"是意境创设的基础，"景"是浓情、哲理的形象外壳，"理"是统摄情、景的点睛之笔。三者高度统一，使其作品志存高远、充满诗情画意。

孟浩然诗歌中情与景的关系并不能简单地以情景交融来概括,两者之间的关系呈现出一种较为复杂的风貌,这种复杂的风貌是由三种不同的关系类型构成的.通过具体分析我们发现,孟诗中情与景的关系,更多的是一种景"合于人"的状态.而不是景"役于人"的状态.虽然孟浩然也有一些情景交融的佳作,但他并没有将情景交融这一后世诗歌重要的美学原则升华为自觉的艺术追求.在这个意义上,孟浩然是一个带有过渡色彩的诗人.