美国联邦政府

摘要： 本刊开辟自然灾害调查评估专栏,将连续刊载各类自然灾害的调查评估案例及分析。栏目通过介绍国内外洪涝、台风、地震、地质灾害、森林火灾等调查评估相关案例,并邀请专家进行点评,以期为各地自然灾害调查评估工作提供可资借鉴的经验,助推当地相关工作的开展。本期栏目以2021年美国得克萨斯州暴雪灾害为案例,邀请专家回顾此次灾害事件的发生,介绍得州当地和美国联邦政府灾后的一系列应对措施并给出总结,以期对我国今后的防灾减灾救灾工作有所启示。

摘要： 美国加利福尼亚州北部的萨克拉门托-圣华金三角洲是该州主要水源地,生态系统脆弱。目前,美国联邦政府和加州州政府宣布将与当地供水商合作,改善加州三角洲(萨克拉门托-圣华金三角洲,Sacramento-San Joaquin Delta)河流健康状况。此次合作计划投人26亿美元,费用由用水户、加州州政府和联邦政府分摊。

摘要： 科技信息是科科技创新活动的重要产出和支撑资源。我国要建成世界科技强国,迫切需要科技信息的支撑,研究探讨科技信息的整合管理和综合利用具有重要意义。本文对美国联邦政府科技信息制度、科技信息管理实践进行梳理,从制度特点、管理机构、管理范围、工作流程、质量控制、交流利用等角度,结合典型案例分析美国联邦政府科技信息管理特色。在此基础上,提出进一步加强我国各类科技信息综合管理的建议。

摘要： 促进公共财政资助的科技成果转化是创新驱动发展战略的重要工作,从比较法的视角对促进科技成果转化的制度进行分析有充分的必要性。美国联邦研发经费以预算支出和二次分配两种模式管理,具体主要由不同性质的联邦实验室和大学来执行。以预算管理资助完成的科技成果适用《美国商贸法》,科技成果属于联邦政府,可以转让、许可等方式转移专利技术;以竞争性项目研发经费资助完成的科技成果适用《美国专利法》中的“拜杜规则”,当非联邦合同方选择保留权利时,发明创造的产权属于非联邦合同方,通常只能以许可使用的方式转移。两种模式运营下的科研机构都能与产业界建立起灵活多样的合作关系,并重视向小企业转移科技成果。

摘要： 美国联邦政府在《莫雷尔法案》和《史密斯—休斯法》等系列法案的颁布与实施中,其职业教育角色经历了从疏远到干预,并最终确立其“调控者”领导地位的过程。关于这种职业教育角色的转变,组织模式分析以及国外研究中的经济分析都未从根本上回答“联邦干预为何被容忍”这一问题。从新制度经济学视角来分析,这是一种需求动因、供给动力以及内生变量共同作用下的诱致性制度变迁,使得联邦政府的职业教育角色由疏远的“局外人”转变成了进行干预的“调控者”。联邦政府通过立法调控和财政资助的方式干预职业教育,和州、地方政府共同追求职业教育的“外部利润”,形成了联邦政府、州政府和地方合作办学、多渠道筹措资金的发展形式。

摘要： 本刊讯美国参议院2022年7月27日通过并公布了《降低通货膨胀法案》(IRA第5376号决议,简称《法案》),对甲烷排放征税是《法案》中降低通胀的众多举措之一,是美国联邦政府首次直接对温室气体排放征税。甲烷等非二氧化碳温室气体减排已成为全球关注的焦点问题。2021年8月9日,政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的第6次评估报告中强调了甲烷减排的重要性,首次阐述了甲烷控排对减缓升温及改善空气质量的作用。

摘要： 持之以恒加强基础研究,需要连续性和稳定性的经费投入支持,这与基础研究的特征是相吻合的。本文通过对美国联邦政府基础研究投入的方式、特征等进行分析,认为,尽管美国科研经费管理方式、体制机制与我国有所不同,但是仍可有所借鉴。建议:探索长期性的基础研究投入机制,调查分析稳定性和竞争性经费投入对科研绩效影响规律,深入研究科研主体“组织实力”提升方法。

摘要： 介绍美国联邦政府支持公民科学发展现状,讨论美国推动公民科学的法律基础,分析不同联邦政府部门的相关政策主张、行动举措与典型案例,以及联邦机构公民科学项目的分布情况,提出扩展和深化公民科学认知、加强政府部门和社会组织在推动公民科学实施中作用、以数据管理为重点加强公民科学项目的质量管理、建立针对公民科学家的激励机制等建议。

摘要： 学界对家庭第一代大学生群体的关注,源于20世纪60年代美国高等教育从大众化阶段迈向普及化阶段过程中出现的教育质量滑坡问题。美国联邦政府最初将第一代大学生定义为“父母没有中学以上学历的大学生”。1965年美国《高等教育法》和1998年修正案对此概念进行了补充,认为第一代大学生是“父母双方都没有获得学士学位的大学生,或单亲家庭中父母一方没有获得学士学位的大学生”。随着各国高等教育规模的不断扩张,第一代大学生问题逐渐成为国际教育研究的重要议题。

摘要： 有史学家称,“二战”后至今的这段时间为当代。研究当代世界政治经济问题,尤其是研究当代世界头号强国美国的政治经济问题,具有较强的现实意义。依据美国财政局、美联储和wind数据库,以包括个人、公司、州或美国地方政府、美联储、外国政府在内的公众债务和以美国联邦政府账户持有的政府内部债务之和为标的研究对象,梳理了“二战”及以后美国历届总统任期的对内对外负债情况。

摘要： 完善高级公务员晋升考核体系的建设对促进优秀人才脱颖而出、塑造高素质干部队伍具有重要实践意义.本文以美国联邦政府高级公务员管理方面的法律法规和制度等为依据,以晋升考核内容、考核程序、考核方法为框架,对美国联邦政府高级公务员的晋升考核体系进行了详尽介绍,以期为我国的领导干部晋升考核提供经验借鉴.

摘要： PART是布什政府于2002年7月推出的对联邦预算项目进行评估和分级的工具，是继克林顿政府《政府绩效与结果法案，GPRA》之后美国联邦政府绩效预算改革的又一标志性进展。本文在与前OMB高层官员多次访谈的基础上，结合相关文件与文献、研究报告和参议院听证会陈述证词等资料，以财政部酒烟税征收项目作为案例，详细介绍了这一工具的诞生、组成、运行过程及在2004—08年间第一个评估周期的绩效，并运用最新资料对其在目前遇到的主要问题和挑战进行了分析。

摘要： 教育财政补助是美国联邦政府促进基础教育发展的手段。联邦政府的每项资助计划都以立法的形式形成国家法令，而每项国家教育法案中都有操作性极强的财政资助方案。本文试图从《西北土地法》、《国防教育法》、《初等和中等义务教育法>、《2000年目标：美国教育法》、《‘不让一个孩子落后’法》这五项法令入手，分析美国联邦政府通过立法中的财政拨款手段不断强化对基础教育的责任，从而促进基础教育均衡发展的战略方针，从中得到对促进我国基础教育发展的启示。

摘要： 本文论述了世界货币基金组织关于政府支出的分类，包括雇员补偿、工资和薪金等，并介绍了美国联邦政府的支出分类，如国防、交通及教育等，然后讨论了美国部门预算与功能预算的汇编内容，最后介绍如何利用MAX数据系统汇编部门预算和功能预算。

摘要： @@美国是自由的市场经济占主导地位的国家，实行的足联邦制，州政府的自主权较大。尽管如此，中央政府（或叫联邦政府）在交通发展中仍然发挥着重要的作用。但在经济发展的不同时期，联邦政府的作用也小尽相同。美国人一般根据联邦政府在交通发展的四个主要阶段所采取的政策来反映其作用，即开发横跨大陆的铁路、兴建州际高速公路、放松运输业的经济管制、实施冰茶法案(ISTEA)。那么在每个阶段，联邦政府的目标是什么？它在具体实践中发挥了什么作用？采用了什么组织结构？运用了什么资源？产生了什么效果？这些问题对我国政府制定交通发展战略和政策有很好的借鉴和参考价值。

摘要： 当代美国联邦政府在绩效评估方面取得很大成就，绩效评估理念由效率转向结果、绩效评估制度健全、建构了层级式绩效评估体系、绩效评估指标体系科学、绩效评估与预算高度融合、绩效评估民主化和公开化。由于政府管理的“公共性”特征、市场经济体制的确立以及WTO的规则和精神，这些为中国学习和借鉴美国联邦政府绩效评估的理念、方法和技术提供了政治可行性、经济可行性和管理可行性。因此，人们应当树立正确的绩效评估理念以争取广泛的政治支持，同时大力推进服务型政府建设，加快绩效评估的立法建设、推进配套的制度改革、加强绩效评估的民主化以建立和完善绩效评估的制度建设，建立完善的绩效评估体系、设计科学的绩效指标体系、成立专门的咨询协调机构以推进绩效评估的方法和技术。

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。