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联合学习的最佳客户选择算法
research p oster s ummary联合学习（FL）系统[5]允许培训机器学习模型分布在多个客户端，每个客户都使用私人数据。传统上，在几轮中，FL执行三个步骤直到停止条件发生：1。服务器将全局模型权重发送给客户端； 2。每个客户端在本地使用私人数据训练模型，并将其权重发送给服务器；和3。服务器合并了客户端的权重，以制定改进的全局模型。由于资源和数据的异质性，客户选择在FL系统的功效[1]，[2]，[6]，[8]，[8]，[11] - [14]中起着至关重要的作用。训练回合所花费的时间由最慢的客户确定。此外，能源消耗和碳足迹也被视为主要问题。在这种情况下，我们提出了FL：MEC和ECMTC的两种最佳时间和能源的客户选择算法。第一个将训练时间和总能量消耗最小化，而第二个则逆转了两个指标之间的优先级，同时还要满足截止日期。尽管相关工作的贡献，但据我们所知，这项工作是第一个提出算法，通过共同优化执行时间和能源消耗，同时定义每个客户应在本地使用多少数据，从而使具有异质资源的客户选择算法。在我们的方法中，客户选择被建模为必须分配给一组客户端r的任务t数。每个客户端I具有一组分配容量（A I），其中任务象征着本地数据单位。此外，我有时间（P I）和能量（E I）成本与其分配的任务数（X I）相关的每个客户端。给定的一轮具有与其所选客户端相关的pan和en gy的费用，分别表示为优化目标c max和σe，它们定义为c max：= maxi∈Rp i（x i）和σe：= p
在客户选择和算法公平性下的在线广告分配
摘要。广告是电子商务平台的关键收入来源，也是其卖方的重要在线营销工具。在本文中，我们探索了动态广告分配，每个客户到达电子商务平台的到达时有限，在单击广告时，cus tomers遵循选择模型。是在最近倡导在线广告交付算法公平性的倡导中，我们通过对不同广告和CUS Tomer类型的点击进行评估的一般公平度量指标调整了广告的价值。原始的在线广告分配问题是棘手的，因此我们提出了一个新颖的随机程序框架（称为两个阶段目标debt），该框架首先决定点击键入目标，然后设计一个AD分配策略，以在第二阶段满足这些目标。我们显示了原始问题，放松的点击目标优化和流体 - 敏感性（流体）con Vex程序之间的渐近等效性。我们还设计了一种债务加权算法算法，并证明，只要问题大小尺寸到无穷大，该算法在最佳的第一阶段点击目标下（渐近）是最佳的。与流体启发式及其解决变体相比，我们的方法具有更好的可扩展性，并且可以在整个视野中更加顺利地耗尽广告预算，这对于在线广告业务中非常需要实践。最后，我们提出的模型和算法有助于下一步提高在线电子商务平台的AD分配的公平性，其效率很大。
授权可信赖的客户选择在边缘联盟学习利用强化学习
联合学习（FL）是一种在不共享原始本地数据的情况下培训Edge Computing（EC）中多个客户端的AI模型的有前途的方法。通过启用本地培训并将更新汇总到全球模型中，FL在促进协作学习的同时保持隐私。从未有过，FL遇到了一些挑战，包括您的客户参与，由于患有恶意或不准确的模型而导致的客户效率低下的模型聚合。在本文中，我们提出了一种可信赖的FL方法，该方法结合了Q学习，信任和声誉机制，增强了模型的认可和公平性。此方法促进客户参与，减轻恶意攻击的影响并确保公平的模型分布。受强化学习的启发，Q学习算法使用Bellman方程优化了客户选择，从而使服务器能够平衡探索和开发，以改善系统性能。更重要的是，我们探索了点对点fl设置的优势。广泛的实验证明了我们提出的可信赖的FL方法在实现高学习准确性方面的有效性，同时确保客户之间的公平性并保持有效的客户选择。我们的结果揭示了模型性能，收敛速度和概括方面的显着改善。
fedGCS：通过基于梯度的优化在联合学习中有效选择有效客户选择的生成框架
联邦学习在统计和系统异质性方面面临重大挑战，以及高能量消耗，需要有效的客户选择策略。传统方法，包括启发式和基于学习的方法，无法解决这些复杂性。为了回应，我们提出了FedGC，这是一种新颖的生成客户选择框架，它可以创新将客户选择过程作为一项固定的任务重新铸造。从大语模型中使用的方法中汲取灵感，FedGC能够在连续表示空间内编码丰富的决策知识，从而实现了有效的基于梯度的优化，以搜索将通过生成而产生的最佳客户选择。框架组合四个步骤：（1）使用经典客户端选择方法自动收集“选择得分”对数据； （2）在此数据上训练编码器 - 评估器 - 编码器框架以结构连续的表示空间； （3）在此空间中启用基于梯度的优化，以进行最佳客户选择； （4）通过使用光束搜索训练有素的解码器来生成最佳客户端选择。FedGC通过更全面，可推广和高效，同时选择模型性能，延迟和能力消费来优于传统方法。通过广泛的实验分析证明了FedGC的有效性。
SmartCare 客户计划申请表应填写
o Medi-Cal MH – 仅为 MH 客户选择此计划 o Medi-Cal DMC – 仅为 SUD 客户选择此计划 o 县 (MC) MH 管理 – 仅为 UNFUNDED MH 客户选择此计划 o 县计费 SUD – 仅为 UNFUNDED SUD 客户选择此计划 • 二级健康计划 – 如果添加另一项计划，请填写；否则留空 • 三级健康计划 – 如果添加另一项计划，请填写；否则留空 • 分配/发布所获得的信息？ – 请遵循有关管理客户医疗记录的内部政策和程序。您无需将签名的 AOB 通过电子邮件/电子传真发送至 BHS BU。 • 覆盖计划（如果不在列表中） • 覆盖计划邮寄地址（如果知道） • 订户姓名（姓氏，名字） • 订户地址 • 订户性别 • 订户社会保险号 • 订户出生日期 如对新表格/流程有任何疑问或需要帮助，请联系指定的 BHS/财务计费单位。 对于 MH 客户：电子邮件和电子传真：MHBillingUnit.HHSA@sdcounty.ca.gov 计费总机：619-338-2612 对于 SUD 客户：电子邮件和电子传真：ADSBillingUnit.HHSA@sdcounty.ca.gov 计费总机：619-338-2584
1.1.商业模式（BMM）的定义
价值主张定义了为每个客户群体创造价值的产品和服务集合。向每个客户群提供的产品和服务以满足他们的需求或解决他们的问题。这就是客户选择一家或另一家公司的原因。它可以是一个非常创新的提案，也可以与竞争对手的提案类似，但具有差异化的属性或特征（便利性、性能、价格、设计、可访问性、个性化、品牌等）。
