基于深度循环强化学习和联邦学习的工业物联网流量入侵检测方法 学术背景 工业物联网（Industrial Internet of Things, IIoT）的快速发展带来了智能工业系统的巨大变革，IIoT通过互联网连接各种工业设备，实现了设备间的数据交换、远程控制以及智能决策。然而，这种无缝连接和庞大的设备网络也使得工业系统面临日益复杂和多样化的网络安全威胁。在实际IIoT场景中，网络攻击可能导致数据泄漏、数据操纵、拒绝服务（denial of service, DoS）、以及工厂生产中断等严重后果。传统的入侵检测方法虽然对部分攻击类型表现出了一定的检测能力，但由于其大多采用传统的机器学习模型在集中服务器上训练，无法很好地处理分布式设备所带来的隐私、能耗以及异质性数据分布问题。 为了应对这些挑...

电子电气工程师学会 (IEEE)《神经系统与康复工程事务》2021年第29卷刊登了一篇题为《一种基于注意力深度学习的单通道EEG睡眠阶段分类方法》的文章。本文由Emadeldeen Edele、Zhenghua Chen、Chengyu Liu、Min Wu、Chee-Keong Kwoh、Xiaoli Li及Cuntai Guan等学者撰写。文章的主要目的是提出一种新型的基于注意力的深度学习模型，用于通过单通道的脑电图（EEG）信号进行自动睡眠阶段分类。 研究背景 睡眠是人类重要的生理过程，直接影响到每日生活的各个方面。有研究表明，高质量的睡眠能够促进身体健康和脑功能的提升，而睡眠中断则可能导致失眠或睡眠呼吸暂停等睡眠障碍。睡眠阶段（如浅睡和深睡）对免疫系统、记忆和代谢等起着关键作用，因此...