本文主要探讨分布式机器学习算法的一种中间情况 ——“乐观并发控制” 范式，并在聚类、特征学习和在线设施定位三个问题领域展示了其方法。通过集群计算环境中的大规模实验评估了我们的的算法。

Jul, 2013

本文研究了部分有序时间点代数的网络一致性问题，在构建类似于全序的结构的基础上，通过贪婪策略将其扩展到解决方案，并开发了一种运行时间为 O^*((0.26n)^n) 的算法，比以前快得多。

May, 2023

本文研究基于关系型数据中心动态系统的（一阶）μ 演算验证，展示了在一些特殊情况下可决定性成立，并提供了一些避免不可决情况的句法条件，构建了一些注意到每个服务调用激活会生成新值的新概念以避免无限积累问题。

Feb, 2012

本篇论文基于 Isabelle-verified 事件结构枚举算法，通过对巨大数据库进行跨站数据挖掘，发现了连接看似不相关的数学对象（并发理论中的事件结构和计算生物学中的完整图）的新定理，并通过 Isabelle/HOL 定义和定理进行了形式验证，完成了 Isabelle-verified 事件结构枚举算法验证的全面验证框架以链接事件结构和完整图。

Jun, 2023

本文研究了数据感知动态系统的模型和验证，并将其扩展为线性算术。我们提出了 “有限总结” 的新语义属性，展示了有限总结对于 DDS 的线性时间、有限跟踪性质的证明是可判定的，并且展现了有限总结在形式方法和数据库理论中的具体应用。此外，我们展示了有限总结抽象的统一性质如何导致模块化结果。最后，我们演示了在原型实现中使用我们的方法的可行性。

Mar, 2022

本文提出并研究了一种语义，用于描述 ' 点对点数据交换系统 '，其中不同的点通过数据交换约束和信任关系相互关联。借助我们引入和研究的数据修复语义，将这两个元素与点站点的数据和本地完整性约束相兼容。通过逻辑程序的稳定模型语义指定解决方案实例，据此演示了逻辑程序可以用于指定解决方案实例等问题。此外，还介绍了基于 SQL 数据库中使用的空值的修复语义，并且还可用于对单个数据库进行完整性约束的修复，定义了称为 ' 点一致答案 ' 的向查询的正确答案。

Jun, 2016

本文通过案例研究验证了复现性危机对对抗性鲁棒性研究的影响，提出了解决方案，强调了合作和标准化努力的必要性，并倡导了确保研究结果可靠和有效的最佳实践。

May, 2024

在线变化检测的主要目标是及时识别数据流中的变化。本文在证明可靠性、可证优化性和收敛性的基础上，开发了一个三元 - OCD 框架，提出的算法可以以完全异步分布方式实现，解决了传统同步算法面临的迟缓问题，并通过实验验证了该方法的有效性。

May, 2024

本研究提出了一种异步、分散的共识优化算法，可在没有全局时序同步的情况下，利用本地计算和信息传递，在有限延迟和随机代理假设下收敛于精确解。

Dec, 2016

本研究调查了关于检查给定分布式系统配置是否符合给定布尔谓词的最近分布式计算文献，考虑了经典的分布式计算环境，包括大多数同步无故障网络计算（LOCAL 和 CONGEST 模型），以及异步崩溃共享内存计算（WAIT-FREE 模型）和移动计算（FSYNC 模型）。

Jun, 2016