英联邦

摘要： 西澳大学(University of Western Australia,简称:UWA),始建于1911年,坐落于澳大利亚西澳大利亚州首府珀斯,是著名研究型大学,澳大利亚最具历史、代表性和实力的研究型大学之一,澳大利亚八校联盟、全球大学高研院联盟、昴宿星大学联盟、英联邦大学协会成员,同时还是澳大利亚六所砂岩学府之一。

摘要： 不应把人口老龄化作为经济发展的挑战来研究,而是应当作为多层次的结构性变化过程,这为向60岁以上消费者提供商品与服务的企业打开机遇。"老龄化会让中国停顿吗?"这是英联邦资产管理公司经理亚当·费希尔近几年着力思索的课题,他手里管理着百亿美元的资金(或资产),有不少已进入中国投资市场,可越来越高的中国人口老龄化率(65岁以上人口占比)让他这样的国际对冲基金经理反复掂量到底是"包袱"还是"机遇"。

摘要： 圣诞岛,因第一个发现该岛的船队在圣诞节这一天登陆此地而得名。这里曾经是新加坡的领土。1957年,英联邦将圣诞岛的主权划分给澳大利亚。岛上除了有丰富的磷矿,还有1200多万只硕大的陆生螃蟹——圣诞岛红蟹。圣诞岛红蟹平时生活在丛林中,以采食落花、水果、腐肉和小型软体动物为生,它们成年后宽度普遍在10厘米以上。它们度过了数万年没有天敌的日子,积蓄了无比旺盛的生命力。

摘要： 道格拉斯“达科他”无疑是历史上最著名和最成功的飞机设计之一。最初被人们所熟知的道格拉斯卧铺运输机是DC-3(民用版本),C-47“空中列车”AC-47“空中炮艇”、C-53,R40、C-117及“达科他”(服役于英国本土及英联邦的机型)。该机于1935年12月17日进行首飞,70年后仍活跃在世界各地。

摘要： 伊丽莎白二世曾在她21岁生日那天宣布将终身效忠英联邦和大英帝国,并承诺她在去世前不会退出公众生活。1952年2月6日即位,1953年6月2日加冕,现年94岁的伊丽莎白二世是英国历史上在位时间最长的君主,她将自己成年后的一生都献给了英国。已在位68年的女王并没有退位的计划。即使因新冠肺炎疫情在温莎城堡隔离期间,她仍继续履行着王室职责。

摘要： 英国国内政治在英帝国解体进程中发挥了重要作用.在金融一军政利益集团联盟的影响下,战后英国国内政治由三大变量构成:社会危机、公众舆论和政府协调策略.社会危机引发公众舆论,政府在公众舆论的框架中制定政策.战后英国国内政治面临公众对国家政权合法性、帝国合法性的质疑.质疑集中表现在两个方面:一是建设福利国家的公众需求与维持帝国开支的政治需求之间的平衡性被打破,二是公众帝国自豪感的逐步丧失.在公众舆论的压力下,利益集团联盟走向解体.在此情况下,英国政府被动采取了一系列措施,经历南亚独立和撒哈拉以南非洲独立,英帝国过渡到英联邦.帝国解体的实质是居于统治地位的利益集团联盟丧失了维系帝国的能力.

摘要： 作为英帝国最后一块大陆级的殖民地,英属撒哈拉以南非洲的独立等同于英帝国的解体.民族主义诉求的提升、英国国力的相对衰退、各种地缘政治因素和相关各方观念的变化都对英属撒哈拉以南非洲帝国解体产生了影响.为挽救帝国,英国政府加强开发撒哈拉以南非洲,反而激发起殖民地民族主义.归根结底,帝国解体源于殖民地民族主义力量的崛起.

摘要： 作为英帝国最后一块大陆级的殖民地,英属撒哈拉以南非洲的独立等同于英帝国的解体。民族主义诉求的提升、英国国力的相对衰退、各种地缘政治因素和相关各方观念的变化都对英属撒哈拉以南非洲帝国解体产生了影响。为挽救帝国,英国政府加强开发撒哈拉以南非洲,反而激发起殖民地民族主义。归根结底,帝国解体源于殖民地民族主义力量的崛起。

摘要： 与二战时的政策原则和实际做法截然不同，战后丘吉尔政府基本上延续了工党政府的非殖民化政策。其政策原则和目标是在英联邦的框架内逐步实现殖民地的自治。导致丘吉尔政府继续非殖民化进程的因素有：首先，民族主义运动对英国的殖民统治造成巨大的冲击．其次，英国的最终目的为了维护自身利益．第三，冷战的新形势促使英国调整其政策。 第四，反殖民主义运动成为世界潮流。第五，英国的资源和力量已经难以维持庞大的帝国体系。就丘吉尔个人因素而言，还在于：其一，丘吉尔将英国国家利益置于政府决策的优先位置之上．其二，丘吉尔在冷战中的立场也是一个重要因素。最后，丘吉尔将维持英美特殊关系视为对外关系的基石。总之，丘吉尔在相当程度上顺应了非殖民化的潮流，实际上违心地成为了大英帝国的掘墓人之一。而且，丘吉尔政府的非殖民化政策对英帝国向英联邦的转型的继续和完成，起到了承前启下的重要作用。

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。