91一本道在线观看
添加时间:还有一个是纵向联邦学习,意思是两个机构同样进入这个数据,但是维护不一样。比如一个收集用户的年龄性别,另一方收集用户的学习成绩和平时的衣食住行。具体到金融领域的案例,横向联邦学习的场景是很多家不同银行的维度是一样的,都了解信用、还款情况等信息,但用户是不一样的,因为它们位于不同的城市。
表列同板块或相关股份表现:股份(编号) 现价 变幅----------------------------中资电讯股:中国联通(00762) 8.86元 升0.34%中国移动(00941) 72.10元 跌0.89%
责任编辑:张迪中新社北京5月13日电 (记者 阮煜琳)中国生态环境部13日通报山西临汾市三维集团违规倾倒工业废渣案等6起非法转移倾倒固体废物及危险废物案件问责进展情况。相关地方迅速推进整改,严惩犯罪行为,并严肃追责问责。非法转移倾倒固体废物及危险废物严重污染环境,民众反映强烈。针对有关问题,生态环境部逐一组织现场调查,针对性开展专项督察,并启动实施打击固体废物环境违法行为专项行动。
首月销售双降近日,碧桂园(02007.HK)披露了2020年1月未经审核的营运数据,公司权益合同销售面积379万平方米,同比下降0.89%,权益合同销售金额329.2亿元,同比下降0.44%。当月,公司被权益销售额356.6亿元的万科A(000002.SZ)超越,再加上一直稳坐头把交易的中国恒大(权益销售额381.2亿元),位列第三。
对于西城学区新政的影响,V房CEO司智认为,西城学区整体比较均衡,所以受到影响不大。东城早就多校划片了,房价基本上没有受太大的影响。海淀均衡度最差,但实际上受的影响也不太大。7月31号之前西城的部分学区房会抢的比较厉害,之后会趋于平稳。重点城市二手房市场4月已复苏
澎湃新闻:目前联邦学习有哪些落地场景?杨强:横向联邦学习的场景是各方都有一部分用户数据,这些用户都不一样,他们可以利用加密的共享共建模型来得到一个更好的模型。但是这个模型不必用到所有用户的数据,我们假设有1000万的手机用户,你可以在里面选比较有用的300万,建立起横向的模型,分散到上千万的用户。