在HDP环境的基础上，关于HDFS联邦+ViewFS+HA的详细配置，对于需要引入HDFS联邦特性的工作有帮助
2022-03-13 15:16:41
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联邦学习是一种新型的分布式学习框架，它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。
2022-03-08 17:02:42
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用更具俄罗斯代表性的碳排放因子，系统地对俄罗斯及其82个联邦主体的89个社会经济部门和17种能源品种构建了具有透明性、准确性、完整性、可比性和一致性的碳排放清单
2022-02-09 19:03:39
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保护隐私的可再生能源时空场景生成联邦深度生成学习方法_Privacy-preserving Spatiotemporal Scenario Generation of Renewable Energies A Federated Deep Generative Learning Approach.pdf
2022-01-22 09:02:09
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FedAvg是一种分布式框架，允许多个用户同时训练一个机器学习模型。在训练过程中并不需要上传任何私有的数据到服务器。本地用户负责训练本地数据得到本地模型，中心服务器负责加权聚合本地模型，得到全局模型，经过多轮迭代后最终得到一个趋近于集中式机器学习结果的模型，有效地降低了传统机器学习源数据聚合带来的许多隐私风险。
2022-01-14 15:19:05
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