联邦制国家

摘要： 首个与以色列建交的海湾国家阿联酋,是海湾国家中唯一一个联邦制国家,可以说是“例外中的例外”.以色列总理内塔尼亚胡最近在推特上发布的视频中,将海湾合作委员会六国之一的阿联酋称为“民主国家”,引起轩然大波。

摘要： 加拿大是联邦制国家,实行地方分权的教育管理体制,各省的教育由各省政府来负责。阿尔伯塔省以拥有加拿大和世界上最好的教育系统之一而闻名。"阿尔伯塔省学校改进倡议"(Alberta Initiative for School Improvement)是阿尔伯塔省政府的一项举措,通过鼓励教师、家长和社区合作推出满足当地需要的创新项目来改进学生学习。该倡议中的合作是学校改进的基本要素,本文从中探求对我国集团化办学的有益经验。

摘要： 美国作为联邦制国家最典型的代表,其司法系统自然也是别具一格——由各州宪法规定的州司法体系和联邦宪法规定的联邦司法体系共同组合而成,此外还包括哥伦比亚特区独立的司法体系。因此,每一个州都会有本州和联邦两套司法体系同时使用,哥伦比亚特区也不例外。

摘要： 一、美国联邦政府机关事务现代治理策略美国是联邦制国家,实行联邦政府、州政府和地方政府三级行政管理体制。按照事权划分原则,三级政府分别承担着不同的事务管理和享有相应的管理权力。从联邦政府层面来看,美国政府机关事务现代治理境况和特点主要情况如下。

摘要： 印度共和国（Republic of India）,通称印度,是南亚印度次大陆上的一个英联邦国家。印度是一个多中心的复合共和制的联邦制国家,中央政府管理国防、外交、统一大市场等与全国民众密切相关、需要集中管理的特殊事项,其他与各构成单位民众密切相关、能够分别管理的一般性事项,都由各构成单位政府管理。因此,印度大部分治安职责由各邦和地区承担。一些较大城市也设有警察局,隶属于各邦的警察机构。各邦所有高级警官和联邦执法机构的负责人一样,都是印度联邦警察的成员。

摘要： 作为教育督导机制比较完善的美国来说，由于地方高度分权，它的教育督导制度具有很大的独立性、自由性和多样性，其完备的教育督导制度是美国教育飞速发展的主要原因之一。美国是一个高度分权的联邦制国家。地方分权的教育制度，决定了它没有全国统一的教育督导制度和督导机构，而是由联邦、州、区三级督导机构组成，这三个级别的督导机构之间相互独立，各级别督学履行各自职责，各个级别之间并不相互介入、相互干涉。

摘要： 本发明公开一种联邦制人脸图像特征学习方法，包括步骤：通过各个人脸特征提取识别网络分别提取出对应的各个人脸数据集中的人脸数据的特征；基于所述人脸数据的特征获得三元损失矩阵L、获得瓦瑟斯坦权重矩阵W；结合瓦瑟斯坦权重矩阵W和三元损失矩阵L计算得到瓦瑟斯坦特征联邦三元损失，并将瓦瑟斯坦特征联邦三元损失作为最终的联合训练损失传递给各个人脸特征提取识别网络,进行梯度反传和参数更新，完成一个回合的人脸特征联合训练和学习。本发明能够发挥各方数据的潜能和价值，同时彼此学习各方模型的特征表达能力，使得各方模型的性能可共同提升，同时大大增强各方模型泛化性能。

摘要： 本发明提供了一种适用于联邦制工作流集成的UI桥接的方法，包括以下步骤；集成主页面将产生的上下文数据以上下文ID和上下文数据键值对的形式存入应用数据库中；当集成主页面中的其中一个模块初始化时，该Webpart首先跳转至中间页面，并通过中间页面的URL传递用户ID和上下文ID；通过上下文ID查询对应的记录ID和配置数据；基于初始化服务查询初始化数据库，并向目标页面返回配置数据和上下文数据。本发明通过UI桥接技术，可以构建一个在统一视图内集成多个应用程序的协同门户系统，用户可以通过统一的页面视图对集成系统进行浏览和操作，各系统之间实现UI和操作上的无缝连接。

摘要： 本发明公开一种联邦制人脸图像特征学习方法，包括步骤：通过各个人脸特征提取识别网络分别提取出对应的各个人脸数据集中的人脸数据的特征；基于所述人脸数据的特征获得三元损失矩形L、获得瓦瑟斯坦权重矩阵W；结合瓦瑟斯坦权重矩阵W和三元损失矩阵L计算得到瓦瑟斯坦特征联邦三元损失，并将瓦瑟斯坦特征联邦三元损失作为最终的联合训练损失传递给各个人脸特征提取识别网络,进行梯度反传和参数更新，完成一个回合的人脸特征联合训练和学习。本发明能够发挥各方数据的潜能和价值，同时彼此学习各方模型的特征表达能力，使得各方模型的性能可共同提升，同时大大增强各方模型泛化性能。

摘要： 本发明提供了一种适用于联邦制工作流集成的UI桥接的方法，包括以下步骤；集成主页面将产生的上下文数据以上下文ID和上下文数据键值对的形式存入应用数据库中；当集成主页面中的其中一个模块初始化时，该Webpart首先跳转至中间页面，并通过中间页面的URL传递用户ID和上下文ID；通过上下文ID查询对应的记录ID和配置数据；基于初始化服务查询初始化数据库，并向目标页面返回配置数据和上下文数据。本发明通过UI桥接技术，可以构建一个在统一视图内集成多个应用程序的协同门户系统，用户可以通过统一的页面视图对集成系统进行浏览和操作，各系统之间实现UI和操作上的无缝连接。

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。