尽管深度神经网络在各个领域中受到欢迎，但从机载激光扫描（ALS）点云中提取数字地形模型（DTM）仍然具有挑战性。这可能是由于缺乏专用的大规模注释数据集以及点云和DTMS之间的数据结构差异。为了促进数据驱动的DTM提取，本文从开源的ALS点云和相应的DTM中收集了带有各种城市，森林和山区场景的相应DTM。提出了一种基线方法，作为第一次尝试通过栅格化技术（即涂层的深层）从ALS点云中直接从ALS点云中提取数字地形模型的尝试。进行了良好的方法进行广泛的研究，以基准数据集对数据集进行基准测试，并分析学习从点云中提取DTM的挑战。实验结果显示了不可知论数据驱动的方法的兴趣，与为DTM提取设计的方法相比，次级误差级别。数据和源代码可在https://lhoangan.github.io/deepterra/上提供可重复性和进一步的类似研究。
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最近，提出了经典多军强盗的多代理变体来解决在线学习中的公平问题。受社会选择和经济学方面的长期工作的启发，目标是优化NASH的社会福利，而不是全面的效用。不幸的是，就回合$ t $的数量而言，以前的算法要么不是有效的，要么实现次级遗憾。我们提出了一种新的有效算法，其遗憾也比以前效率低下的算法要低。对于$ n $ agents，$ k $ ands和$ t $ rounds，我们的方法遗憾的是$ \ tilde {o}（\ sqrt {nkt} + nk）$。这是对先前方法的改进，后者对$ \ tilde {o}（\ min（nk，\ sqrt {n} k^{3/2}）\ sqrt {t}）$的遗憾。我们还使用$ \ tilde {o}（\ sqrt {kt} + n^2k）$遗憾的方法来补充有效算法。实验发现证实了与先前方法相比，我们有效算法的有效性。
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分散的SGD（D-SGD）跨多个计算机（又称{\ em Nodes}）分发了繁重的学习任务，将每个节点的工作负载除以系统的大小。但是，少数\ emph {byzantine}（即，行为不当）节点会危及整个学习过程。当系统为\ emph {异步}时，此漏洞将进一步扩大。尽管已经提出了赋予拜占庭式弹性的方法，但这些方法显着影响该过程的效率，甚至否定了权力下放的好处。这自然提出了一个问题：\ emph {可以同时享受拜占庭式的弹性和每个节点的工作量减少？}我们通过提出\ newalgorithm {}来确保拜占庭式弹性而不会失去D-SGD的计算效率来积极回答。本质上，\ newalgorithm {}通过使用\ emph {polyak的动量}减少本地更新中的差异来削弱拜占庭节点的影响。然后，通过通过{\ em签名的Echo广播}和{\ em最近的邻平均}方案建立节点之间的协调，我们有效地耐受拜占庭节点，同时在非拜桑丁节点之间分布开销。为了证明我们的算法的正确性，我们介绍和分析了一个新颖的{\ em lyapunov函数}，该函数是由动量使用而产生的{\ em non-markovian模型漂移}。我们还通过对几个图像分类任务进行实验来证明\ newalgorithm {}的效率。
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我们研究拜占庭的协作学习，其中$ N $节点寻求统称为彼此的本地数据。数据分发可能因一个节点而异。没有信任节点，$ f <n $节点可以行为任意。我们证明，协作学习相当于新的协议形式，我们称之为平均协议。在这个问题中，节点以初始向量启动每个初始向量，并寻求大致达成一个普通的向量，它接近诚实节点初始向量的平均值。我们为平均协议提供了两个异步解决方案，每个我们都证明了根据一些维度的最佳状态。首先，基于最小直径平均，需要$ n \ geq 6f + 1 $，但实现了渐近的最佳平均常量达到乘法常量。其次，基于可靠的广播和坐标 - 明智的均值，实现最佳的拜占庭恢复力，即$ N \ GEQ 3F + 1 $。这些算法中的每一个都会引发最佳的拜占庭协作学习协议。特别是，我们的等价会产生新的不可能性定理，就任何协作学习算法在对抗性和异构环境中实现的内容。
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