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这项研究使用Blinder-Oaxaca分解来研究导致家庭用电量变化的主要原因。 使用了1985-2015年台湾的家庭数据。 实证结果表明，在过去的三十年中，家庭用电量的变化受不同因素的驱动。 家庭用电量的增加主要归因于决定因素系数效应的变化。 特别是，家庭规模的系数效应起着最重要的作用。 由于规模经济的丧失，家庭规模的缩小导致人均用电量的增加。 至于the赋效应的贡献，空调数量和家庭收入是最重要的因素。 此外，家庭规模的系数效应对于高收入和低收入家庭都至关重要。 因此，政策含义意味着电价政策应考虑家庭规模，以便为家庭规模较小的家庭提供节电激励措施。 此外，提高家电的能效和为节能家电的投资提供补贴等策略应具有更高的优先级。

FedPAQ-MNIST实现 使用不同的实验参数实现FedPAQ。 我们将研究方法（r（要选择的客户数量），t（本地时期）和精度（量化级别））的不同变化。 在这里，我们清楚地了解了local epochs在1和root（T）之间（此处为10）的重要性。 我们可以看到，最佳local epoch是3 ，它是最接近的根（10），同时，当比较1和5时，我们看到1具有更好的性能，因此具有学习潜力。 因此，在实验上支持理想的局部历元数应在1到root(T) （或root（10）〜3）之间的主张。 至于r的值，在此实现中，我使用了相对于客户总数的比率。 这样做是为了更容易理解。 我们也看到在加大倾斜r如r增加，从0.5到1 。 FedPAQ声称理想性能将由r = 100%得到支持。 最后，此处以形式精度启用量化，以使初学者和非编码人员都可以理解。 这仍然是由FedPAQ与问候量化等级（要求支持s

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