协作机器学习涉及来自多方数据的培训模型,但必须激励他们的参与。现有的数据评估方法相当价值并根据共享数据或模型参数奖励每个方,但忽略了所涉及的隐私风险。为了解决这个问题,我们将差异隐私(DP)作为激励。双方可以相应地选择其所需的DP保证并驱逐其足够的统计量。介体通过它引起的模型参数的贝叶斯惊喜对扰动的SS值进行了值。由于我们的估值职能执行了隐私评估权衡权衡,因此当事方被阻止选择过多的DP保证,以减少大联盟模型的效用。最后,调解员会以模型参数的不同后验样本奖励各方。这样的奖励仍然满足现有的激励措施,例如公平,但还保留了DP和与大联盟后部相似的高度相似之处。我们从经验上证明了我们方法对合成和现实数据集的有效性和实用性。
从通过金融情报和其他来源确定的案例研究来看,一些指定人员 (DP) 正在使用各种技术来逃避对其个人和商业资产产生影响的制裁。虽然这种行为通常发生在对 DP 实施制裁之前,但也会在其后不久发生。虽然欧盟、美国外国资产控制办公室 (OFAC) 和英国财政部金融制裁实施办公室 (HMT OFSI) 及外交、联邦和发展办公室 (FCDO) 等制裁指定和实施机构之间进行了协调,但不同司法管辖区在指定个人方面的不同时间表为 DP 创造了促进资金/资产流动的机会。
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Hoeganaes 公司新泽西州辛纳明森 08077 摘要 汽车行业的设计师利用双相 (DP) 钢在碰撞过程中吸收大量能量的能力,从而提高驾驶员和乘客的安全性。车辆底盘上可从使用它们中受益的位置通常由撞击期间需要吸收的能量决定。考虑到这些能量吸收性能要求,设计了一种名为自由烧结低合金 (FSLA) 的 DP 钢,用于金属粘合剂喷射打印 (BJT),并应用于 BJT 和激光粉末床熔合 (PBF-LB),以将增材制造 (AM) 的使用扩展到这些应用中。之前的论文 [1-5] 证明了这种 DP 合金的多功能性,其中设计了多种热处理来提供所需的微观结构控制,以满足锻造 DP 低合金钢的广泛机械性能。结果表明,转变产物的比例可以从几乎全是铁素体变为由高百分比的贝氏体和/或马氏体以及少量铁素体组成。本文研究了原始 FSLA 的变体 FSLA 改进型 (FSLA Mod) 的冲击能量与经过几种热处理形成的微观结构的关系。研究重点关注微观结构的变化和由此产生的断裂表面与各自冲击能量的关系。此信息可用于设计适当的热处理,以产生正确的微观结构,满足多种应用对机械性能的需求。简介 DP 钢是一种用途广泛的先进高强度钢 (AHSS),通过热处理定制其微观结构,能够拥有各种机械性能。双相微观结构是通过在相图的两相 + (铁素体 + 奥氏体)区域对这些低碳钢进行临界退火并以预定速率冷却而产生的。
(13)DP操作手册。(14)故障模式和效应分析(FMEA)。FMEA的内容和细节应与46 CFR 62.20中描述的定性失败分析(QFA)相似。请参阅46 CFR 50.20-5。(15)设计验证测试程序(DVTP)或DP FMEA证明试验测试文件。海洋安全中心将向认知OCMI提出建议,并获得批准。在完成令人满意的测试后,不应颁发海洋安全中心或OCMI的最终批准。应将测试程序的任何更改重新提交给MSC以进行审查。(16)定期安全测试程序(PSTP)或DP年度证明试验文件。海洋安全中心将向认知OCMI提出建议,并获得批准。在完成令人满意的测试后,不应颁发海洋安全中心或OCMI的最终批准。应将测试程序的任何更改重新提交给MSC以进行审查。
Bellman在1950年代提出的动态编程(DP)的思想是最重要的算法技术之一。并行,许多基本和顺序简单的问题变得更具挑战性,并且对(几乎)工作有效的解决方案开放(即,与最佳顺序解决方案相比,最多是polygarogarithmic因子的工作)。实际上,顺序的DP al-gorithms采用许多高级优化,例如决策单调性或特殊数据结构,并且比直接解决方案获得更好的工作。许多这样的优化是不依次的,这为并行算法带来了额外的挑战,以实现相同的工作。本文的目的是通过平行经典,高度优化和实用的顺序算法来实现(几乎)(几乎)工作效率的ALLEL DP算法。我们显示了一个名为“ Cordon算法”的通用框架,用于并行DP算法,并使用它来解决一些经典问题。我们选择的问题包括最长增加的子序列(LIS),最长的常见子序列(LCS),凸/凹面最小重量亚序列(LWS),最佳字母树(OAT)等。我们展示了如何使用Cordon算法来实现与顺序算法相同的优化水平,并获得良好的并行性。我们的许多算法在概念上都很简单,我们将一些实验结果作为概念证明。