我们的工作最大程度地减少了安全计算中的互动,从而解决了沟通的高昂成本,尤其是与许多客户。我们介绍了单次私人聚合OPA,使客户只能在单服务器设置中进行每个聚合评估一次。这简化了辍学和动态参与,与Bonawitz等人等多轮协议形成鲜明对比。(CCS'17)(以及随后的作品),并避免了类似于Yoso的复杂委员会选择。OPA的沟通行为紧密地模仿每个客户群只会说话一次的学习。OPA建立在LWR,LWE,班级组和DCR上,可确保所有客户的单轮通信,同时还可以在客户数量中实现次线性开销,从而使其渐近且实用。我们通过中止和投入验证实现恶意安全,以防止中毒攻击,这在联邦学习中尤其重要,在这种学习中,对手试图操纵梯度以降低模型性能或引入偏见。我们从(阈值)密钥同型PRF和(2)的种子同源性PRG和秘密共享的(2)建立了两种口味(1)。阈值关键同构PRF解决了以前依赖于DDH和LWR的工作中观察到的缺点。(加密,2013年),将其标记为对我们工作的独立贡献。我们的其他贡献包括(阈值)键合型PRF和种子塑形PRG的新结构,这些构造是在LWE,DCR假设和其他未知顺序的类组下安全的结构。
日本政府于2018年7月发布的第六项战略能源计划旨在传播光伏发电系统,储存电池和EV充电器,甚至在一般消费者中,以减少CO 2排放和通过使用可再生能源作为主要电源来减少CO 2排放和稳定的电源。使用可再生能源的需求和供应控制变得比以前更为重要。在2010年,Nissin Systems Co.,Ltd。开始与Echonet Lite,OpenAdr和Home Energy Management System(HEMS)开发产品,这些产品是能源领域的国际通信标准,以实现智能城市。在此背景下,尼生系统在岛屿和伊斯兰式型智能社区验证项目中参与了(图1),旨在根据2018年宫城宫城宣布的Eco Island Miyyakojima 2.0的宣言,到2050年,到2050年,到2050年,2018年宣布的Eco Island Island Miyakojima 2.0。公司一直在开发云系统和HEMS网关作为智能电源系统* 1-
i 本报告中考虑的 DRE 技术包括微电网、太阳能家庭系统和微型太阳能产品、太阳能生产性使用系统、自备电力和电动汽车。 ii 由于数据可用性限制,无法量化电动汽车的金融聚合市场机会。 iii 请参阅图 14 了解 OGS、微电网和自备电力未来金融聚合市场机会的量化评估。
结果:通过将我们的方法应用于六个独立的癌症转录组学数据集,我们表明bootstrap GSEA可以帮助选择更健壮的富集基因集。此外,我们将方法应用于从脊柱肌肉萎缩(SMA)的小鼠模型获得的成对转录组学和蛋白质组学数据,这是一种与多系统参与相关的神经退行性和神经发育疾病。在两个OMIC级别获得了强大的排名后,将两个排名列表组合在一起以汇总转录组学和蛋白质组学结果的发现。此外,我们构建了新的R包装“ bootgsea”,它实现了所提出的方法并提供了发现的图形视图。基于自举的GSEA能够在示例数据集中识别当在引导程序分析期间设置组成更改时,这些基因或蛋白质集不那么健壮。
图1:使用在线UV模块收集的分析数据可实现数据驱动的方法进行合成分析。a)AFPS可以精确监测反应动力学,这与序列的聚集有关。b)在线紫外线痕迹中的聚集被特征在于脱落峰的扩大。聚集通过以下公式计算的聚合因子来量化:AF = WN - HN。wn:最大高度的一半,正常为第一个峰,wn:峰高到第一个峰。如果AF> 20,则将序列视为汇总。c)聚集是由生长的肽链之间的β-呈驱动的。d)利用合成过程中收集的在线紫外线数据,以预测聚集的发生和单个氨基酸的贡献。
信息信件将通过邮件发送给所有客户。Selectmen董事会将于2025年2月24日星期一下午6:30举行公共信息会议。在新罕布什尔州阿默斯特大街2号市政厅,回答有关RSA 53-E:7的要求即将推出的阿默斯特社区电力汇总计划的问题。将有一个简短的演讲,然后是公共问答期。鼓励居民带上电费以供他们参考。
根据大型太阳能 (LSS- 6) 计划,该计划最早将于 2025 年第二季度开放。以进一步提高该国的可再生能源容量。它表示:“旨在加强国家电网的新的储能系统招标将不迟于 2025 年第三季度开放。”Petra 仍然乐观地认为,CREAM 以及推动可再生能源发展的更广泛努力将在实现到 2050 年国家电力系统可再生能源容量结构占 70% 的目标中发挥关键作用。同时显着减少该国电力部门的碳足迹。— Bemama
摘要:对贸易成本的适当度量和汇总对于经济成果的决定因素(尤其是政策)的合理学术和政策分析至关重要。国际贸易行业在理论和经验方面都见证了新的发展,涉及将这种成本的测量和分解成可变成本,一方面是部分和固定的成本,并涉及部分和一般的均衡效应。The objectives and main contributions of this project are to offer guidance for proper measurement, aggregation, and decomposition of trade costs into fixed vs. variable and partial vs. general equilibrium costs across two broad dimensions, one including overall trade costs vs. policy measures vs. transportation costs vs. natural trade barriers vs. uncertainty and another one including geography vs. product vs. household income level vs. agent.
摘要。分散的联合学习(DFL)是一种创新的范式来培训协作模型,以解决单一的失败限制。但是,FL和DFL的安全性和可信赖性因中毒攻击而受到损害,从而对其表现产生负面影响。现有的防御机制是为集中式FL设计的,它们不能充分利用DFL的特殊性。因此,这项工作引入了Sentinel,这是一种防御策略,以抵消DFL中的中毒攻击。Sentinel利用本地数据的可访问性,并定义了一个三步聚合协议,该协议包括相似性过滤,自举验证和归一化以保护恶意模型更新。Sentinel已通过不同的数据集和数据分布进行了评估。此外,已经验证了各种中毒攻击类型和威胁水平。当数据遵循IID(独立和相同分布)配置时,结果与未靶向和有针对性的中毒攻击相对于不靶向和有针对性的中毒攻击提高了最新性能。此外,在非IID配置下,它可以分析Sentinel和其他最先进的强大聚合方法的性能如何降低。
