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城市固废焚烧过程智能优化控制研究现状与展望 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2019-2059
作者:  汤健;  夏恒;  余文;  乔俊飞
Adobe PDF(3863Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：23/10  |  提交时间：2024/04/24
城市固废焚烧  双碳战略  智能优化控制  工业人工智能  数字孪生平台  
Federated Learning with Privacy-preserving and Model IP-right-protection 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 1, 页码: 19-37
作者:  Qiang Yang;  Anbu Huang;  Lixin Fan;  Chee Seng Chan;  Jian Han Lim;  Kam Woh Ng;  Ding Sheng Ong;  Bowen Li
Adobe PDF(2634Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：23/6  |  提交时间：2024/04/23
Federated learning  privacy-preserving machine learning  security  decentralized learning  intellectual property protection  
A Tutorial on Federated Learning from Theory to Practice: Foundations, Software Frameworks, Exemplary Use Cases, and Selected Trends 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 4, 页码: 824-850
作者:  M. Victoria Luzón;  Nuria Rodríguez-Barroso;  Alberto Argente-Garrido;  Daniel Jiménez-López;  Jose M. Moyano;  Javier Del Ser;  Weiping Ding;  Francisco Herrera
Adobe PDF(4602Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：49/15  |  提交时间：2024/03/18
Data privacy  distributed machine learning  federated learning  software frameworks  
A Data-Based Feedback Relearning Algorithm for Uncertain Nonlinear Systems 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2023, 卷号: 10, 期号: 5, 页码: 1288-1303
作者:  Chaoxu Mu;  Yong Zhang;  Guangbin Cai;  Ruijun Liu;  Changyin Sun
Adobe PDF(4205Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：241/113  |  提交时间：2023/04/26
Data episodes  experience replay  neural networks  reinforcement learning (RL)  uncertain systems  
A Survey on the Control Lyapunov Function and Control Barrier Function for Nonlinear-Affine Control Systems 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2023, 卷号: 10, 期号: 3, 页码: 584-602
作者:  Boqian Li;  Shiping Wen;  Zheng Yan;  Guanghui Wen;  Tingwen Huang
Adobe PDF(2663Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：508/331  |  提交时间：2023/03/02
Control barrier function (CBF)  control Lyapunov function (CLF)  nonlinear-affine control systems  
Toward Data-Driven Digital Therapeutics Analytics: Literature Review and Research Directions 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2023, 卷号: 10, 期号: 1, 页码: 42-66
作者:  Uichin Lee;  Gyuwon Jung;  Eun-Yeol Ma;  Jin San Kim;  Heepyung Kim;  Jumabek Alikhanov;  Youngtae Noh;  Heeyoung Kim
Adobe PDF(2887Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：529/353  |  提交时间：2023/01/03
Causal inference  data-driven analytics framework  digital therapeutics (DTx)  mobile and wearable data  technical and behavioral engagement  
Detecting Vulnerability on IoT Device Firmware: A Survey 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2023, 卷号: 10, 期号: 1, 页码: 25-41
作者:  Xiaotao Feng;  Xiaogang Zhu;  Qing-Long Han;  Wei Zhou;  Sheng Wen;  Yang Xiang
Adobe PDF(3134Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：527/332  |  提交时间：2023/01/03
Firmware emulation  internet of things (IoT) firmware  network fuzzing  security  static analysis  
Parallel Manufacturing for Industrial Metaverses: A New Paradigm in Smart Manufacturing 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 12, 页码: 2063-2070
作者:  Jing Yang;  Xiaoxing Wang;  Yandong Zhao
Adobe PDF(2163Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：180/54  |  提交时间：2022/12/02
Parallel Manufacturing  Digital Workers  CPSS  Smart Manufacturing  Industrial Metaverses  
A Survey on Smart Agriculture: Development Modes, Technologies, and Security and Privacy Challenges 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2021, 卷号: 8, 期号: 2, 页码: 273-302
作者:  Xing Yang;  Lei Shu;  Jianing Chen;  Mohamed Amine Ferrag;  Jun Wu;  Edmond Nurellari;  Kai Huang
Adobe PDF(61519Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：177/17  |  提交时间：2021/04/09
Agricultural artificial intelligence  agricultural automation  agricultural Internet of Things  security  smart agriculture  
A Multi-Layered Gravitational Search Algorithm for Function Optimization and Real-World Problems 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2021, 卷号: 8, 期号: 1, 页码: 94-109
作者:  Yirui Wang;  Shangce Gao;  Mengchu Zhou;  Yang Yu
Adobe PDF(1938Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：277/51  |  提交时间：2021/04/09
Artificial intelligence  exploration and exploitation  gravitational search algorithm  hierarchical interaction  hierarchy  machine learning  population structure