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联邦学习(federated learning)可以解决分布式机器学习中基于隐私保护的数据碎片化和数据隔离问题。在联邦学习系统中,各参与者节点合作训练模型,利用本地数据训练局部模型,并将训练好的局部模型上传到服务器节点进行聚合。在真实的应用环境中,各节点之间的数据分布往往具有很大差异,导致联邦学习模型精确度较低。为了解决非独立同分布数据对模型精确度的影响,利用不同节点之间数据分布的相似性,提出了一个聚类联邦学习框架。在Synthetic、CIFAR-10和FEMNIST标准数据集上进行了广泛实验。与其他联邦学习方法相比,基于数据分布的聚类联邦学习对模型的准确率有较大提升,且所需的计算量也更少。 相似文献
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以3-氨基-1,2,4-二噻唑-5-硫酮(ADTT)和均苯四甲酸酐为原料,在四氢呋喃溶液中,70℃下酰胺化反应合成了2,5-二(5-硫酮-1,2,4-二噻唑-3-甲酰胺基)-对苯二甲酸(BtdyTA),收率74%。以NaBH4为还原剂,在AgNO3水溶液中用液相化学还原法合成了表面修饰BtdyTA的银纳米颗粒,用透射电子显微镜(TEM)、傅里叶红外转换光谱仪(FTIR)和热分析仪(TG)对纳米颗粒的形貌、结构和热稳定性进行了表征,并在四球摩擦试验机上测试了表面修饰银纳米颗粒的抗摩减磨性能。结果表明,表面修饰的银纳米颗粒粒径分布均匀,平均粒径10nm左右,无团聚现象;在质量分数不大于5%时,可较好分散于液体石蜡等有机溶剂中,作为一种新的基础润滑油添加剂,可使摩擦系数减小32%,最小磨斑直径减小39%。 相似文献
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以N-叔丁氧羰基-1,4-丁二胺和N-(4-溴丁基)邻苯二甲酰亚胺为原料,经取代及保护两步反应合成N1-(4-邻苯二甲酰亚胺)丁基-N1,N4-二叔丁氧羰基-1,4-丁二胺(Ⅳ),然后肼解得N1-氨基丁基-N1,N4-二叔丁氧羰基-1,4-丁二胺(Ⅴ),3步反应总收率38%;Ⅴ与9-蒽甲醛缩合后用NaBH4还原,产物提纯后脱保护得目标产物N1-(4-氨基丁基)-N4-(9-蒽甲基)-1,4-丁二胺盐酸盐(Ⅶ),3步反应总收率约7 5%。化合物Ⅳ~Ⅶ的结构经13CNMR,1HNMR和ESI-MS确证,并对反应条件进行了初步优化。 相似文献
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随着遥感应用技术的不断发展,对ESRI Shapefile格式图像文件的处理需求变得日益紧迫。目前能对它进行处理的软件有很多,但是这些软件运行时占用大量系统资源,而直接将商业软件嵌入到自主开发的软件中也是不可取的。因此,能够在自主开发的遥感图像处理软件中实现对ESRI Shapefile格式文件的操作已经变得非常重要。通过对ESRI Shapefile格式的影像数据结构特征分析,提出基于GDAL实现ESRI Shapefile格式文件到png文件格式的转换和处理方法,包括地理信息获取、坐标系统转换和文件格式转换。通过试验验证了该方法的可行性。 相似文献
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