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联邦学习网络中,全局模型的聚合训练常因边缘设备端的统计异构性而存在收敛问题。针对高度异构环境的适应性问题,提出一种面向异构网络的联邦优化算法q-FedDANE。首先,通过在经典联合近似牛顿型方法中引入衰减参数q,调整衰减梯度校正项和近端项的负面影响,有效提高模型对环境异构性的感知能力,并将每轮算法迭代的设备通信轮次降低至一次,显著减少通信成本和训练开销;其次,模型将随机优化器Adam引入服务器端聚合训练,通过自适应的动态学习率来利用全局信息进行目标优化,加快了模型的收敛速度。实验表明,q-FedDANE算法可以更好地适应环境异构和低设备参与的场景,在高度异构的FEMNIST数据集上,该算法最终获得的测试精度约高出FedDANE的58%。 相似文献
82.
利用明胶、壳聚糖和纳米SiO_2,制备了明胶-壳聚糖/纳米SiO_2复合膜,对复合膜的溶胀性、机械强度等进行测试。然后将明胶-壳聚糖/纳米SiO_2复合膜用于阿司匹林的原位负载,研究纳米SiO_2用量和模型药物阿司匹林用量对原位载药复合膜缓释性能的影响。结果表明,纳米SiO_2的引入能够降低复合膜在水中的溶胀性,提高复合膜的机械强度;随着纳米SiO_2用量的增加,复合膜原位负载阿司匹林的缓释效果增加;阿司匹林用量为0.5%时,明胶-壳聚糖/纳米SiO_2原位载药复合膜具有较好的缓释效果。 相似文献
83.
84.
随着办公自动化管理在办公领域的普遍应用,各行业都在逐步实行“文档一体化管理”,以提高工作效率,加快办公现代化的进程,实现全面、科学的档案管理。 相似文献
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从化学改性、物理改性和仿生修饰三个方面介绍高性能纤维的表面改性方法,并阐述提高高性能纤维与橡胶基体的界面粘合性能的研究进展。化学改性是通过化学活化刻蚀和引入活性基团等方式改善高性能纤维与橡胶基体的界面粘合性能,但反应不易控制,且化学改性存在环境污染问题,不易实现工业化;物理改性是通过紫外光辐照接枝以及等离子体、超声波、高能射线等处理对高性能纤维表面进行改性,可有效提高纤维与橡胶基体的界面粘合性能,值得进一步研究;新型环保的绿色浸渍体系及仿生修饰方法将在未来发挥一定的作用。 相似文献
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