联邦宪法

摘要： 从1787年9月到1788年7月,一场关于新起草的联邦宪法的辩论席卷了刚刚成立的美利坚合众国。联邦主义者和反联邦主义者各执一词,对宪法的内容、特征和影响展开了全方位的辩论。这场辩论所留下的大量记录,成为后世学者研究美国宪法的资料“宝库”。

摘要： 一、美国合作教育质量保障体系构成美国合作教育质量保障体系的主体包括政府、协会、高校和社会评价机构,各主体采取不同的质量保障措施。(一)政府:立法引导和问责机制联邦政府和州政府运用各种措施对合作教育质量予以规制。1.联邦政府。根据联邦宪法,联邦政府无权直接管理高等教育。为促进州政府、高校保障合作教育质量,联邦政府主要通过立法引导、问责机制发挥影响力。

摘要： 美国各州具有防疫领域的自主权,联邦政府依据联邦宪法的商业条款逐步获得了边境以及州际间防疫权限。21世纪后,美国公共卫生服务部下属美国疾病控制及预防中心(CDC)成为重要的联邦防疫主体。在此权力框架下,美国防疫制度存在权力主体的分散、政府对公民权利的不正当干涉、司法体系对公民权利的救济失效等问题。以美国制度为鉴,可以从优化公共卫生责任主体分工、重视法规正当性标准、采取积极措施补偿救济损失等角度完善我国防疫法治建设。

摘要： 1787年费城会议(后人称“制宪会议”)创造了世界上第一部成文宪法,这也是人类历史上第一次将近代自然法学派倡导的分权制衡等理念变为可操作的制度规范.最终促成这部宪法的因素有很多,议事规则既是其中非常重要又是最容易被忽略的因素之一:一方面,它确保了会议得以顺利进行;另一方面,掺杂进个人主观倾向的大会服务机构改变了宪法的内容.分析“制宪会议”议事规则对《美国宪法》的影响,有助于深化对美国政治制度的认识.

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： 一、《人权宣言》产生的历史背景法兰西——一个热爱自由,天性浪漫,满富革命热情的民族.从世界各地宪政化道路的发展来看,法国,既不同于1787年联邦宪法贯之的美国模式,也不同于没有刚性宪法却靠普通法制度保持政体平稳过渡的英国模式,它以暴力革命的方式彻底、激烈、曲折反复的状态彰显自己的宪政化特色.

摘要： 引言德国宪法学在2018年有哪些发展?这是本文所要回答的问题。这一问题虽然在语法上简单直白,在意义上却颇有晦暗不明之处。因此,在对其进行细节回答之前,不妨先对问题中的各要素略作澄清。

摘要： 即使在西方国家中,德国也属于集会游行举行得比较多的国家之一,除了五一节的传统政治性游行,重要国事活动(比如G20峰会在德国召开)也通常会伴随着集会游行,如果民生方面出现了情况,那就更不得了。比如,2011年初,德国食品安全管理人员相继在市场上的鸡蛋、猪肉和鸡肉中发现致癌的二恶英。尽管并未发现受害者,但此事件仍在德国引发了一场严重的食品安全危机和大规模示威游行。

摘要： 1993年12月12日，俄罗斯联邦以全民公决形式通过了《俄罗斯联邦宪法》。作为俄罗斯联邦资产阶级民主革命的胜利成果，该宪法奠定了资本主义宪政建设的宪法基础。其主要表现，一是指明了把俄罗斯联邦改造为资本主义宪政国家的前进方向，二是用严格的宪法修改程序保障俄罗斯联邦的前进方向不动摇，三是确认半总统制，授予总统极大权限，以加快资本主义宪政制度建设的进程。

摘要： 为纲举目张起见，笔者拟把美国崛起的过程分为五个步骤：奠基与立国(1607-1789)，以联邦宪法为中心；扩张与起飞(1789-1865)，以“西进运动”为中心；重建与发达(1865-1920),以"福特生产方式"为中心；新政与调整(1920-1945),以F.罗斯福“新政”为中心；称霸与冷战(1945~)，以“高科技”为中心，本文介绍时选取一件大事为重点，其他问题和要素只作一般介绍，并以它为中心展开。

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。