美国联邦

摘要： 时隔大半年,以身着类似史蒂夫·乔布斯的黑色高领毛衣而出名的“女版乔布斯”,鞠躬下台。美国联邦陪审团裁定,有“女版乔布斯”之称的血液测试公司Theranos创始人伊丽莎白·霍尔姆斯(以下简称:霍尔姆斯)4项电信欺诈罪名成立。检察官称,霍尔姆斯在2010年至2015年期间欺骗了私人投资者.

摘要： 在美国,要说最受关注的两款火箭,那一定非美国宇航局的SLS火箭和太空探索技术公司(Space X)的“星舰”莫属了。两款火箭目前都在进行首飞前的各项地面测试,但“星舰”除了大量的测试项目外,还有一项SLS不存在的烦恼,就是其制造和发射所在地位于得克萨斯州博卡奇卡星际基地(Starbase),必须通过美国联邦航空管理局(FAA)的环境影响评估。

摘要： 2022年7月8日,美国联邦公报消息,美国食药局(FDA)发布2022-14682号公告,拟取消或限制双酚A作为食品添加剂的使用授权,同时将其在食品中的最大限量制订为0.5 ng/kg。该公告将在2022年7月11日的联邦公报上正式发布,意见征集期60日。

摘要： (2021年4月)[思羽评榜]曾担任过美国联邦众议院议长的约翰·博纳的回忆录《论众议院》(On the House)处在本期美国榜单的榜首。博纳生于1949年,是共和党籍政治人物。特德·克鲁兹、米歇尔·巴赫曼、肖恩·汉尼蒂、拉什·林博和唐纳德·特朗普都成为他在书中狠狠鞭笞的目标。

摘要： 以施耐德和英格拉姆的教育政策工具分类法为横向X维度,以当代美国联邦成人教育政策新发展为纵向Y维度,采用内容分析法对美国联邦成人教育相关政策文本进行分析.发现在政策制定中,能力建设工具在应用频度方面体现出"弱管控、强服务"的特点;权威工具在应用领域方面体现出"重标准、轻技术"的特点;象征与劝诫工具、系统变革工具体现出"高离散、低频度"的缺失.各类政策工具在结构组合上呈现出失衡特征,其政策内容的工具使用分布体现出美国联邦成人教育部门的决策偏好,总体呈现出地方标准统一化、教职衔接密切化、政策实施科学化、教学实践技术化的新发展特征.

摘要： 以施耐德和英格拉姆的教育政策工具分类法为横向X维度,以当代美国联邦成人教育政策新发展为纵向Y维度,采用内容分析法对美国联邦成人教育相关政策文本进行分析。发现在政策制定中,能力建设工具在应用频度方面体现出"弱管控、强服务"的特点;权威工具在应用领域方面体现出"重标准、轻技术"的特点;象征与劝诫工具、系统变革工具体现出"高离散、低频度"的缺失。各类政策工具在结构组合上呈现出失衡特征,其政策内容的工具使用分布体现出美国联邦成人教育部门的决策偏好,总体呈现出地方标准统一化、教职衔接密切化、政策实施科学化、教学实践技术化的新发展特征。

摘要： 新闻公告:20-113产品名称:儿童颈枕召回时间:2020-04-30召回数量:160危害简介:儿童颈枕拉链和拉链拉手上的油漆含铅量超过了美国联邦含铅油漆标准。铅若被幼儿吞入口中是有毒的,会引起不良健康影响。

摘要： 新闻公告:20-753产品名称:婴儿车召回时间:2020-06-25召回数量:16,000危害简介:被召回的婴儿车违反了美国联邦婴儿车和婴儿推车标准。小孩的身体会从活动餐盘和座位之间的空隙中穿过,以至于脑袋被绊住,构成羁绊和室扼危害。另外,裤裆约束系统在座位和约束系统之间有一个大空隙,对儿童构成跌倒危害。

摘要： 自2002年回到位于印第安纳州的母校圣母大学法学院任教以来,埃米•巴雷特一直住在离大学不远的一个安静社区里,过着平静的生活。2017年成为美国联邦第七巡回上诉法院法官后,她也没有搬家,每逢开庭就开着老款的蓝色小越野车去芝加哥上班。除了在出庭和上课时穿素色西服套装外,她平常只穿朴素的T恤,“看起来就是一个普通的美国主妇”。

摘要： 本说明书实施例提供用于经由至少两个第一成员设备和第二成员设备训练业务模型的联邦学习方法，联邦学习装置和联邦学习系统。各个第一成员设备具有本地数据，第二成员设备维护待训练的业务模型。在进行联邦学习时，在各个第一成员设备从第二成员设备接收当前业务模型后，各个第一成员设备使用本地数据训练所接收的当前业务模型，确定本地训练出的业务模型与所接收的业务模型之间的模型相关性，并且仅仅在模型相关性满足预定条件时才将本地训练出的模型更新量提供给第二成员设备。第二成员设备根据从各个第一成员设备接收的模型更新量更新业务模型。

摘要： 本说明书实施例提供用于经由至少两个第一成员设备和第二成员设备训练业务模型的联邦学习方法，联邦学习装置和联邦学习系统。各个第一成员设备具有本地数据，第二成员设备维护待训练的业务模型。在进行联邦学习时，在各个第一成员设备从第二成员设备接收当前业务模型后，使用本地数据训练所接收的当前业务模型，基于本地训练出的业务模型中的模型参数的参数更新量，确定各个模型参数的参数稳定性，并且将被确定为参数不稳定的模型参数的本地更新值提供给第二成员设备。第二成员设备根据从各个第一成员设备接收的模型参数的本地更新值更新业务模型。

摘要： 本说明书实施例提供一种联邦学习方法及联邦学习系统。方法包括：在联邦学习用于训练的目标模型确定特征配置前，联邦学习的成员对象按照所述联邦学习的数据仓库的数据结构化配置，对本地的私有数据进行预处理；以及，联邦学习的成员对象基于多方安全计算协议，将预处理后的私有数据发送至所述集中计算平台，以由所述集中计算平台上传至数据仓库。在所述目标模型确定特征配置后，所述集中计算平台根据所述目标模型的特征配置，对所述数据仓库记录的私有数据进行特征提取，得到适用于训练所述目标模型的特征数据；以及，所述集中计算平台基于提取到的特征数据，对所述目标模型进行训练，并将所述目标模型的训练结果发送至所述联邦学习的成员对象。

摘要： 本发明公开了一种在线联邦学习任务分配方法、装置、联邦学习方法及系统，在给定联邦学习训练框架下，将边缘计算联邦学习训练过程分为节点选择计划确认和节点数据状态更新两个阶段，通过Lyapunov优化理论和深度强化学习的计算，提供使得损失函数最小化的、在不完全信息状态下保证数据集状态稳定不拥塞的任务分配方法，由此解决现有的任务分配机制仅必须知道完全信息的情况下且数据集需要独立同分布的分配阶段，导致不能解决在线联邦学习中数据非独立同分布的技术问题。

摘要： 本申请涉及一种联邦学习专用处理器、联邦学习处理芯片及芯片。该处理器包括彼此独立的多个处理引擎，其每一个包括并行的至少一个处理子引擎且属于加密、解密、密文运算以及密钥管理的类别中的一个。该处理器用于生成联邦学习任务的任务配置信息，确定多个处理引擎的调用次序和被调用的处理引擎，根据任务配置信息和被调用的处理引擎的状态生成引擎配置信息，根据引擎配置信息完成联邦学习任务。多个处理引擎中的至少一个处理引擎所包括的处理子引擎由第一部分和第二部分组成，第一部分的个数根据联邦学习通用业务场景预先设定，第二部分的个数可根据与联邦学习任务关联的联邦学习子业务场景调整。如此实现数据流驱动的引擎分配机制及优化设计。

摘要： 本说明书实施例提供一种联邦学习模型的训练方法和调用方法以及联邦学习系统。该训练方法包括：获取多个参与者中的每个参与者的水印化训练数据集；以及基于多个参与者中的每个参与者的水印化训练数据集进行联邦学习训练，以分别产生每个参与者的作为联邦学习模型的一部分的碎片模型，其中，水印化训练数据集包括水印训练数据，参与者的水印训练数据的数据标识彼此对应，且多个参与者中的至少一个参与者的水印训练数据包括水印标签。

摘要： 本说明书实施例提供一种联邦学习模型的训练方法和调用方法以及联邦学习系统。该训练方法包括：分别由多个参与者中的每个参与者获取该参与者的水印化训练数据集，其中，水印化训练数据集包括具有水印标签的水印训练数据，和基于该水印化训练数据集进行训练，以产生该参与者的本地模型；以及将多个参与者的本地模型进行聚合，以产生联邦学习模型。

摘要： 本发明公开了一种基于联邦蒸馏的联邦学习模型的训练方法、系统和介质，可应用于模型处理技术领域。本发明方法包括：客户端采用联邦学习算法和本地私有数据集训练并更新本地模型，采用公共数据集和更新后的本地模型预测局部归一化层的第一输出向量，并向服务器上传第一输出向量对应的局部平均输出向量；服务器对所有局部平均输出向量进行全局共识操作并确定全局平均输出向量，向所有客户端下发所述全局平均输出向量；客户端在公共数据集上，采用全局平均输出向量和更新后的本地模型进行知识蒸馏，并在本地私有数据集上训练回调本地模型。本发明能使通信成本只取决于模型输出，不会随模型大小倍数增加，从而有效提高通讯的稳定性和减少延迟。

摘要： 本申请涉及一种联邦学习系统和联邦学习任务处理方法。方法包括：确定与联邦学习任务相关联的至少一个样本ID是否存在于本地样本数据集和非本地样本数据集之间的交集；响应于该至少一个样本ID存在于该交集，调用第一联邦学习模型处理该联邦学习任务；和响应于该至少一个样本ID不存在于该交集，调用第二联邦学习模型处理该联邦学习任务。所述第一联邦学习模型的训练数据集包括该交集。所述第二联邦学习模型的训练数据集至少包括所述本地样本数据集，并且所述第二联邦学习模型的训练基于所述第一联邦学习模型根据所述本地样本数据集生成的处理结果。如此克服数据缺失问题以及避免训练样本的浪费，提升了推理预测效果。

摘要： 本发明公开了一种面向智慧城市物联网信物融合的联邦学习系统，包括设备端和服务端；所述设备端包括MQTT、训练线程、心跳发送线程；所述服务端包括MQTT、模型聚合线程、任务调度线程、心跳监测线程。本发明还提供了基于上述联邦学习系统的联邦学习训练方法，包括：服务器初始化全局模型，在一个通信回合中，服务器选择一定比例的设备，并向被选择的设备发送全局模型；设备接收到消息后，对模型执行训练并更新；将更新的模型重新上传到服务器并进行聚合，得到新的全局模型，进入下一个通信回合；完成预设的通信回合数后，设备接收服务器下发的最新的全局模型并保存供后续使用。本发明具备一定的设备可扩展性、鲁棒性和高效性。