联邦教育部

摘要： 在美国,6~18岁青少年一天中睡眠外的大部分时间都在校外度过。工作日下午3点到6点之间,每5个青少年中就有1个无人陪伴和监管,这段时间也是青少年犯罪的高峰时段。美国联邦校外培训资助计划历年报告显示,校外培训不仅能帮助学生提高学业成绩,而且能有效降低青少年犯罪。对于许多有工作的父母而言,校外培训为他们安心工作提供了保障,甚至成了他们平衡工作与家庭的生命线。

摘要： 据美国联邦教育部官网日前消息,联邦教育部部长贝齐·德沃斯审批了2000余万美元用于支持创新型教师培养模式,帮助未来教师为高需求学校的学生提供服务。现阶段,美国有超过2/3的教育资助项目是专门为培养科学、技术、工程和数学(STEM)以及计算机科学教师而设立的,其中包括为教师提供计算机科学领域的微证书等。

摘要： 由于没有宪法的授权,美国直到1980年才建立了内阁级的联邦教育部。美国联邦教育部在存在的30多年里,受到各种批评和质疑,甚至面临被取消和降级的局面。这反映了教育部因缺乏足够的法定权力、行政能力和政治支持,而难以在全国实施联邦政府教育目标的困境。尽管遭遇很多困难,联邦教育部已成长为影响美国教育政策的主要力量,在当前美国的教育改革和发展中发挥着关键作用。

摘要： 据美国联邦教育部官网2019年8月23日消息,联邦教育部部长贝齐·德沃斯(Betsy DeVos)宣布美国教育部民权办公室(the U.S.Department of Education’s Office for Civil Rights,OCR)将与国家教育统计中心(National Center for Education Statistics,NCES)开展合作。此次合作致力于改善民权数据搜集处(Civil Right Data Collection,CRDC)有关教育信息的收集工作,以确保数据的有效性与可靠性,并能更准确地反映教育领域的主要民权问题。

摘要： 据美国联邦教育部官网2019年10月4日消息,联邦教育部部长贝齐·德沃斯(Betsy DeVos)审批了2000余万美元用于支持创新型教师培养模式,帮助未来教师为高需求学校的学生提供服务。现阶段,美国有超过2/3的教育资助项目是专门为培养科学、技术、工程和数学(STEM)以及计算机科学教师而设立的,其中包括为教师提供计算机科学领域的微证书等。2009年,联邦教育部根据《高等教育法》授权并实施了“教师质量伙伴”(Teacher Quality Partnership,TQP)项目。该项目旨在提高学生成绩;通过完善未来教师准备,促进教师专业发展,提高教师队伍素质;招聘高素质人才加入教师队伍。此次审批的奖助金计划属于TQP项目。

摘要： 近年来，赴澳大利亚留学的人数屡创历史新高，根据澳大利亚联邦教育部2018年3月7日公布的数据，自2014年以来，中国赴澳留学人数已增长了18.1％，到2017年，澳大利亚共招收海外留学生近80万人，其中持学生签证的自费留学生人数超过62.4万人，同比增长13％，创单年最高涨幅。目前，中国留学生已占澳大利亚国际学生的38%，现成为澳大利亚第一大留学生来源国。“今年对于澳大利亚来说是一个非常重要的一年，第一次有超过50万名留学生在澳大利亚学习，澳大利亚的国际学生入学率在2017年达到新高点，总计62万。”

摘要： 在芝加哥与华盛顿考察的21天里。不管是联邦教育部、州教育局、学区，还是学校及非盈利性教育机构，他们都会谈及对于天才儿童与特殊困难儿童的教育。从与他们的对话中，我们较深刻地感受到美国对于“基于学生实际的选择性教育”的重视。如果用一句话概括他们的理念和做法就是：如果你优秀，我给你搭更高的平台；如果你现在还达不到，我给你提供尽量的帮助。

摘要： 德国的教育体系完善而复杂,且具有非常大的灵活性,一直被世界上许多国家效仿。其最大特点在于＂因材施教＂＂分流入学＂,充分发挥学生的潜能。在英才教育方面,德国政府及联邦教育部近年来持续关注与投入,探索出了适合本国英才发展的教育体系,并对其进行持续改进和发展。

摘要： 根据2015年联邦政府颁布的《每个学生都成功法》（EveryStudentSucceeds,ESSA）,近日,纽约州教育理事会（TheNewYorkStateBoardofRegents）通过了本州的相应计划方案并提交联邦教育部审批.在对教育体系的目标进行阐述时,该方案指出,理事会将对公立学校进行评估,以帮助它们获得更有针对性的支持和改进方案.

摘要： 一种针对教育部的分类系统和分类方法，包括：步骤1：标注数据集的建立；步骤2：标注数据集的转码；步骤3：建立某一学科的训练集和测试集；步骤4：基于卷积神经网络的模型搭建；步骤5：模型训练；步骤6：学科分类。有效解决了现有技术中市面上没有准确率偏高的以教育部学科为基准的学科分类体系、传统分类办法分类准确度低、分类难度大、传统文章分类不涉及教育部学科的缺陷。

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： 本发明公开了一种联邦教育知识图谱补全方法、设备及介质，摒弃中央服务器，保护教育数据持有方隐私数据，采用全局关系学习和本地节点感知强化建立教育知识图谱。该方法包括：将满足要求的节点分为训练节点和对抗委员会节点；获取对应全局教育知识图谱补全模型第一权重；对本地教育知识图谱补全模型训练，得到本地教育知识图谱补全模型第二权重；将第二权重传递到对抗委员会节点；上传第二权重至区块链；当区块链上第二权重个数大于预设值，触发全局教育知识图谱补全模型权重聚合，更新全局教育知识图谱补全模型权重，得到全局教育知识图谱补全模型第三权重；当全局教育知识图谱补全模型第三权重变化值小于阈值，保存全局教育知识图谱补全模型。

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。