联邦国家

摘要： 这部对美国乃至世界具有划时代意义的联邦宪法,将一个松散的邦联国家通过和平协商而非动用武力的方式,组建成一个拥有中央政府的联邦国家。

摘要： 澳大利亚,在1788—1900年期间曾是英国的殖民地。1901年,殖民统治结束,才成为一个独立的联邦国家。所以,饮茶风习受英国影响很深。同时,澳大利亚又是一个移民国家,由不同国家的移民组成,奉行多元文化。因此,澳大利亚又具有多元化饮茶风习。加之,澳大利亚是世界上放养绵羊数量和出口羊毛最多的国家,有“骑在羊背的国家”之称,食物以牛羊乳肉制品为主,茶的去腻助消化功能,使之成为当地人民的首选饮料。

摘要： 阿拉伯联合酋长国（下称阿联酋）地处“一带一路”交汇地带，是中国推进“一带一路”倡议的重要合作伙伴。阿联酋是由阿布扎比、迪拜、沙迦、哈伊马角、阿治曼、富查伊拉、乌姆盖万等七个酋长国组成的联邦国家，这七个酋长国没有独立的商标主管机构和商标法，其商标主管机构是经济部，在经济部获准注册的商标可在上述七个酋长国生效。阿联酋现行商标法是1992年联邦商标法（2002年修订）。笔者现结合相关案例介绍代理机构如何运用合理有效的应对措施，帮助中国企业在阿联酋维护其合法权利。

摘要： 11月9日报道,俄联邦国家水文研究所教授阿尼西莫夫表示,俄北极地区气温上升将带来一系列积极影响,包括北极航线年通航期或可延长1个月。目前整个北极航线年运营期平均为2个月。根据气候模型所做预测,到本世纪中叶通航期将增加1个月,即增至3个月,这将带来新的巨大经济机遇。

摘要： 了解尼日利亚的人都知道尼日利亚拥有非洲乃至全世界所有发展中国家中最自由、最专业的媒体。这好像是对国家一言难尽的政治体制的一种自然平衡。

摘要： 西蒙·玻利瓦尔和何塞·圣马丁是拉丁美洲独立运动中涌现出的杰出人物,他们为南美大陆的解放事业做出了巨大贡献,被誉为美洲的解放者。玻利瓦尔率军先后解放了南美北部的委内瑞拉、哥伦比亚和厄瓜多尔等地,1819年建立＂哥伦比亚共和国＂（史学家称为＂大哥伦比亚＂）,玻利瓦尔被选为哥伦比亚共和国总统。但他并未就此止步,他希望建立一个独立的南美大陆联邦国家。圣马丁在南美南部的独立斗争也取得了巨大成就。1817年他率军越过安第斯山到达智利,

摘要： 瑞士是世界上唯一频繁进行全民公投的国家，每年都要举行数次公投。瑞士的全民公投不但涉及领域极其广泛，而且发起门槛极低，只要10万公民联署即可发动，如通过即可进入立法程序。瑞士独特的直接民主传统有悠久的历史。中世纪以来瑞士就是共和制的联邦国家，当时，以农业为主的瑞士各州保留了本地居民每年集会议事的传统，这个民众会议可以选举和罢免政府官员、并对立法、税收、战争、对外条约等事务进行投票表决。卢梭在《社会契约论》中对瑞士的直接民主曾经给予高度评价。

摘要： 2016＂洞见＂游轮对话活动于2016年5月15—19日在俄罗斯举行。此次活动为俄罗斯联邦战略智库与俄罗斯联邦国家风险投资公司共同主办,活动的主题为对俄罗斯国家发展战略中的各领域主要项目与相关进度分门别类地进行磋商、研讨。

摘要： 2016年4月5日，俄罗斯总统普京签署一系列总统令，并向国家杜马提交了一系列法律草案，开始对俄国家强力部门体系启动近年来规模最大的一次改革，改革核心内容是组建俄罗斯新强力机构——联邦国家近卫军总局。根据改革方案，内卫军被从内务部中剥离出来，并在其基础上组建国家近卫军，同时撤销联邦麻醉品监管总局和联邦移民总局的独立联托总局资格，将二者划归内务部。

摘要： 近现代俄罗斯私立大学经历了苏联时期的"零存在"和解体后的"复苏发展"阶段,其历程可谓艰辛。教育国际化、多样化促使俄罗斯私立大学从注重"量"的积累,到重视"质"的发展。在与公立大学的竞争中,私立大学在很多方面处于劣势,但国际教育经验证明,私立大学有其存在土壤和优势。在北美和西欧,国际一流大学恰恰是私立大学。俄罗斯联邦国家也意识到这一点,从国家教育政策制定上给予一定的制度保障。私立大学的创办者们也不断更新理念,寻求多种途

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。