,双方在安全可靠的方式下进行参数共享)。算法的优化流程如下图所示:

在枪支问题上,科罗拉多州将实行《红旗》法,将允许家庭、街坊邻居或执法人员向法院申请,没收威胁他人拥枪者的枪支,没收期限可延至364天,且须由枪支所有人承担取回枪支的举证责任。

第一步,A、B双方各自完成本身中间结果的计算,加密并传到服务器

相反的是,在田纳西州,新的法律或可令人们更容易取得隐蔽枪支。据信,该法律让当地居民毋须进行实弹射击训练,只要通过在线或安全讲习接受训练后,便可获取枪支。

第二步,服务器聚合双方中间结果,解密得到预测值

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在移民问题上,共和党推出更严格的法律。阿肯色州将废除不配合美联邦移民规范城市的无条件资金,其他由共和党治理的州也将跟进落实此法。

第三步,服务器将预测值发回给A方进行推荐 

加州新法,将加强监督学童豁免接种疫苗的医嘱,并逐年废除既有的医疗豁免。新法也将允许加州当局调查每年开出五张以上免接种疫苗医嘱的医师,以及学生接种率不到95%的学校,这是专家宣告公众抵抗麻疹等传染病的门坎。

推荐系统是数据驱动的,数据对效果的提升有很大帮助。在使用数据的过程中,如何有效的保护隐私和安全是急需解决的问题。微众银行在该方向上做了初步的探索和应用,同时,也在积极推进关于联邦学习国家和国际标准的建立。杨强教授表示,会继续开源工具,与业界共铸联邦学习开放生态。

报道称,9月为调查而登岛的日本森林综合研究所主任研究员川上和人也曾在同一地点发现使用塑料垃圾筑巢的褐鲣鸟。

据报道,10月,日本摄影师中村惠美随测量调查队登岛时,发现到了西之岛塑料垃圾的情况。她发现,在未被熔岩覆盖的岛内西侧沙滩上,散落着大量塑料垃圾,周围可以看到褐鲣鸟在塑料垃圾筑成的鸟巢中孵卵的身影,还有一些海鸟的脚部被绳子缠绕。

在有用户特征的场景下,交叉特征对推荐系统效果的提升帮助非常大,例如交叉地区特征和运动兴趣特征,可以给不同地区有不同运动兴趣的用户推荐合适的明星传记。因子分解机(factorization machine)是推荐领域处理特征交叉的较常用算法。在联邦推荐场景下,我们提出联邦因子分解机,如下图所示,在数据不出本地的情况下,同时完成参与方内部的特征交叉和参与方相互之间的特征交叉。

联邦推荐场景二:参与机构为推荐服务提供方和用户数据提供方

经过联合建模,参与方分别得到部分训练好的联邦FM模型,当对新样本进行预测时,需要两方一起完成预测任务

联邦因子分解机的优化过程如下图所示,

据介绍,西之岛的火山曾在2013年,时隔约40年再度喷发,该岛大部分面积被熔岩覆盖。随着海鸟等生物的回归,该岛也成为能够观察生态系统形成过程的重要地点。中村表示,“西之岛也出现严重的塑料垃圾污染令人震惊。(人们)应改变日常生活,减少塑料制品。”

据了解,华盛顿州是推动带薪家庭照顾假法规的第五个州,其他州包括华盛顿特区,以及法律已通过并将于2021年到2023年实施的康涅迪克州、马萨诸塞州、缅因州和俄勒冈州。

值得一提的是,美国华盛顿州的员工将可根据一项新实行的法律,申请新生儿、领养儿童、本人或亲属重症的12周带薪家庭照顾假,若符合两项条件,则可一并申请16周带薪家庭照顾假。

日本共同社分析称,如果此处未来继续成为海鸟等生物的栖息地,雏鸟与成年海鸟误食塑料垃圾的情况将令人担忧。

首先参与方初始化自己的模型 参与方分别计算部分预估结果,部分损失值,部分特征的梯度等中间结果,加密后传送给对方 双方将加密并加入掩码的梯度发送给server Server解密带掩码的梯度汇总后发送给参与方 参与方去除掩码并更新模型 重复步骤2-5,直到模型收敛

从更新过程,我们可以看出,参与方的数据完全保持在本地,双方仅交换user profile参数,同时server也是在密文环境下操作双方计算出来的user profile梯度,对内容不知情,不存在隐私泄漏风险。最后,双方都有了自己的模型,而且模型是结合双方的数据优势后共同构建。

由于未在塑料垃圾上找到能够辨认的文字等信息,暂无法获知这些垃圾从何处漂来。

以书籍推荐服务商和用户兴趣数据提供商的联邦为例,书籍推荐服务商对用户了解越深入推荐越精准。数据服务提供商在合理合法的前提下,进一步扩大数据的应用价值。

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