Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
ZY
Zheng Yan
Author with expertise in Privacy-Preserving Techniques for Data Analysis and Machine Learning
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
11
(55% Open Access)
Cited by:
3,067
h-index:
56
/
i10-index:
213
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

A survey on machine learning for data fusion

Tong Meng et al.Dec 10, 2019
Data fusion is a prevalent way to deal with imperfect raw data for capturing reliable, valuable and accurate information. Comparing with a range of classical probabilistic data fusion techniques, machine learning method that automatically learns from past experiences without explicitly programming, remarkably renovates fusion techniques by offering the strong ability of computing and predicting. Nevertheless, the literature still lacks a thorough review of the recent advances of machine learning for data fusion. Therefore, it is beneficial to review and summarize the state of the art in order to gain a deep insight on how machine learning can benefit and optimize data fusion. In this paper, we provide a comprehensive survey on data fusion methods based on machine learning. We first offer a detailed introduction to the background of data fusion and machine learning in terms of definitions, applications, architectures, processes, and typical techniques. Then, we propose a number of requirements and employ them as criteria to review and evaluate the performance of existing fusion methods based on machine learning. Through the literature review, analysis and comparison, we finally come up with a number of open issues and propose future research directions in this field.
0

Deep-Learning-Enhanced Multitarget Detection for End–Edge–Cloud Surveillance in Smart IoT

Xiaokang Zhou et al.May 4, 2021
Along with the rapid development of cloud computing, IoT, and AI technologies, cloud video surveillance (CVS) has become a hotly discussed topic, especially when facing the requirement of real-time analysis in smart applications. Object detection usually plays an important role for environment monitoring and activity tracking in surveillance system. The emerging edge-cloud computing paradigm provides us an opportunity to deal with the continuously generated huge amount of surveillance data in an on-site manner across IoT systems. However, the detection performance is still far away from satisfactions due to the complex surveilling environment. In this study, we focus on the multitarget detection for real-time surveillance in smart IoT systems. A newly designed deep neural network model called A-YONet, which is constructed by combining the advantages of YOLO and MTCNN, is proposed to be deployed in an end-edge-cloud surveillance system, in order to realize the lightweight training and feature learning with limited computing sources. An intelligent detection algorithm is then developed based on a preadjusting scheme of anchor box and a multilevel feature fusion mechanism. Experiments and evaluations using two data sets, including one public data set and one homemade data set obtained in a real surveillance system, demonstrate the effectiveness of our proposed method in enhancing training efficiency and detection precision, especially for multitarget detection in smart IoT application developments.
0
Citation253
0
Save
0

A cross-sectional survey of knowledge, attitude and practice associated with COVID-19 among undergraduate students in China

Yaling Peng et al.Aug 26, 2020
Abstract Background The COVID-19 pandemic has become a great threat to public health, which has greatly impacted the study and life of undergraduate students in China. This study aims to perform a survey of their knowledge, attitude and practice (KAP) associated with COVID-19. Methods A cross-sectional survey was designed to gather information regarding the COVID-19 related KAP among undergraduates during the home isolation in the outbreak. Subjects were recruited from 10 universities in Shaanxi Province, China. Enrollees voluntarily submitted their answers to a pre-designed questionnaire online. Results A total of 872 subjects (female, 534; male, 338) were enrolled with ages from 17 to 25 years old. This cohort included 430 medical and 442 non-medical students, 580 freshmen and 292 higher school year students. There were 453 from public schools and 442 from private school, residing in 28 regions and provinces at the time of study. Results showed that appropriate knowledge was acquired by 82.34% subjects; the levels were significantly higher in undergraduates from public universities and medical majors than those from private schools and non-medical majors ( p <0.05). 73.81% subjects reported positive attitudes; females showed significantly higher levels of positive attitudes than males ( p <0.05). Proactive practice was found in 87.94% subjects. Using a common scoring method, the overall scores for Knowledge, Attitude and Practice were 4.12 Â± 0.749 (range: 0 ~ 5), 8.54 Â± 1.201 (range: 0 ~ 10), and 8.91 Â± 1.431 (range: 0 ~ 10), respectively. There was a positive correlation between attitude and practice (r = 0.319, p < 0.05) in the whole study group. Total KAP score was 21.57 Â± 2.291 (range: 0 ~ 25), which was significantly different between gender groups and major groups. Conclusions Most undergraduates acquired necessary knowledge, positive attitude and proactive practice in response to COVID-19 outbreak; but their KAP scores significantly varied by gender, major and school types.
0

An Efficient Deep Learning Model to Predict Cloud Workload for Industry Informatics

Qingchen Zhang et al.Feb 23, 2018
Deep learning, as the most important architecture of current computational intelligence, achieves super performance to predict the cloud workload for industry informatics. However, it is a nontrivial task to train a deep learning model efficiently since the deep learning model often includes a great number of parameters. In this paper, an efficient deep learning model based on the canonical polyadic decomposition is proposed to predict the cloud workload for industry informatics. In the proposed model, the parameters are compressed significantly by converting the weight matrices to the canonical polyadic format. Furthermore, an efficient learning algorithm is designed to train the parameters. Finally, the proposed efficient deep learning model is applied to the workload prediction of virtual machines on cloud. Experiments are conducted on the datasets collected from PlanetLab to validate the performance of the proposed model by comparing with other machine-learning-based approaches for workload prediction of virtual machines. Results indicate that the proposed model achieves a higher training efficiency and workload prediction accuracy than state-of-the-art machine-learning-based approaches, proving the potential of the proposed model to provide predictive services for industry informatics.
0

A Survey on Biometric Authentication: Toward Secure and Privacy-Preserving Identification

Rui Zhang et al.Dec 27, 2018
In order to overcome the difficulty of password management and improve the usability of authentication systems, biometric authentication has been widely studied and has attracted special attention in both academia and industry. Many biometric authentication systems have been researched and developed, especially for mobile devices. However, the existing biometric authentication systems still have defects. Some biological features have not been deeply investigated. The existing systems could be vulnerable to attacks, such as replay attack and suffer from user privacy intrusion, which seriously hinder their wide acceptance by end users. The literature still lacks a thorough review on the recent advances of biometric authentication for the purpose of secure and privacy-preserving identification. In this paper, we classify and thoroughly review the existing biometric authentication systems by focusing on the security and privacy solutions. We analyze the threats of biometric authentication and propose a number of criteria with regard to secure and privacy-preserving authentication. We further review the existing works of biometric authentication by analyzing their differences and summarizing the advantages and disadvantages of each based on the proposed criteria. In particular, we discuss the problems of aliveness detection and privacy protection in biometric authentication. Based on our survey, we figure out a number of open research issues and further specify a number of significant research directions that are worth special efforts in future research.
0

Two-Layer Federated Learning With Heterogeneous Model Aggregation for 6G Supported Internet of Vehicles

Xiaokang Zhou et al.May 6, 2021
The vision of the upcoming 6G technologies that have fast data rate, low latency, and ultra-dense network, draws great attentions to the Internet of Vehicles (IoV) and Vehicle-to-Everything (V2X) communication for intelligent transportation systems. There is an urgent need for distributed machine learning techniques that can take advantages of massive interconnected networks with explosive amount of heterogeneous data generated at the network edge. In this study, a two-layer federated learning model is proposed to take advantages of the distributed end-edge-cloud architecture typical in 6G environment, and to achieve a more efficient and more accurate learning while ensuring data privacy protection and reducing communication overheads. A novel multi-layer heterogeneous model selection and aggregation scheme is designed as a part of the federated learning process to better utilize the local and global contexts of individual vehicles and road side units (RSUs) in 6G supported vehicular networks. This context-aware distributed learning mechanism is then developed and applied to address intelligent object detection, which is one of the most critical challenges in modern intelligent transportation systems with autonomous vehicles. Evaluation results showed that the proposed method, which demonstrates a higher learning accuracy with better precision, recall and F1 score, outperforms other state-of-the-art methods under 6G network configuration by achieving faster convergence, and scales better with larger numbers of RSUs involved in the learning process.
Load More