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1。必须严格按照RFS第2和第3节的规定提交，具体取决于第四节中提到的招标类型。（d）出价信息表。2。竞标者必须按照RFS文档的条款和条件严格引用，而不是规定任何偏差/异常。3。Any bidder, who meets the Qualifying Requirement and wishes to quote against this RfS, may download the complete RfS document along with its amendment(s) and clarifications if any, from ISN-ETS Portal ( https://www.bharat-electronictender.com ) and/or GUVNL website ( www.guvnl.com ) and submit their Bid complete in all respect as per terms & conditions of RFS文件在提交截止日期或之前。4。澄清（S）/ Crrigendum（S）如果上述网站上也可以使用。竞标者被要求保留任何通知/修正案/澄清等的更新。 div>通过网站https：//www.bharat- electronictender.com和www.guvnl .com https：//www.bharat-.com均不会针对此类通知/修订/澄清等发出单独的通知。https：//www.bharat-.com均不会针对此类通知/修订/澄清等发出单独的通知。在印刷媒体中或单独。有关上述通知的信息应在www.guvnl.com上进行更新，并且仅通过https://www.bharat-electronictender.com
fedSelect：定制的选择参数的选择 - ...
联合学习（FL）的最新进步试图通过在本地任务上对本地数据或个人架构进行细调客户端参数来提高客户层的性能。这种个性化的现有方法是修剪全球模型，要么对本地客户分布进行微调。但是，这些措施的方法要么以保留重要的全球知识为代价，要么预先确定用于微调的网络层，从而导致在客户端模型中次优的全局知识的次优储存。通过彩票票证假设的开明，我们首先引入了一个假设，用于在离开其余参数冻结的同时找到最佳的客户子网络以本地微调。然后，我们使用此过程，通过此过程直接通过同时发现用于个性化的操作参数以及在培训期间的全局聚合参数，提出了一个新颖的FL框架，即FedSelect。我们表明，此方法在CIFAR-10上实现了有希望的结果。
联邦：联合学习客户端选择Edge IoT网络的寿命扩展
摘要 - 填充学习（FL）是一个分布式和隐私的学习框架，用于通过物联网（IoT）设备在边缘生成的大量数据进行预测建模。一个主要的挑战，阻止物联网中广泛采用FL的一项挑战是物联网设备的普遍电源限制，因为电池供电的客户用于本地培训和模型更新的大量能源消耗。电池电量水平较低，最终导致他们从边缘网络的早期辍学，失去培训数据危害了FL的性能，以及他们执行其他指定任务的可用性。在本文中，我们提出了Fedle，Fedle是一种能量良好的客户选择框架，可实现Edge IoT网络的寿命扩展。在Fedle中，客户首先运行最低时代以生成其本地模型更新。这些模型被部分上传到服务器，以计算每对客户端之间的相似性。群集是针对这些客户对进行的，以识别具有相似模型分布的人。在每个回合中，低功率的客户被选中的可能性较低，从而延迟了电池的排水。实证研究表明，联邦企业在基准数据集上的表现优于基准，并且持续的训练回合比使用电池电量限制的FedAvg多。索引术语 - 填充学习，客户选择，边缘计算，物联网（IoT），能量效率
脑功能网络的统计和机器学习链接选择方法：回顾与比较
摘要：基于网络的表征引发了神经科学的一场革命，将对大脑的理解从单个区域的活动扩展到它们之间的相互作用。这种增强的网络视图是以高维为代价的，这既阻碍了我们解读病理背后主要机制的能力，也阻碍了用于处理这些数据的任何统计和/或机器学习任务的意义。链接选择方法允许在给定场景中删除不相关的连接，这是一种显而易见的解决方案，可以提高这些网络表征的利用率。在本文中，我们回顾了大量统计和机器学习链接选择方法，并在真实的大脑功能网络上对它们进行了评估。结果表明，大多数方法的表现在质量上相似，NBS（基于网络的统计数据）在保留信息量方面胜出，AnovaNet 在稳定性方面胜出，ExT（额外树）在计算成本较低方面胜出。虽然机器学习方法在概念上比统计方法更复杂，但它们并没有产生明显的优势。同时，每种方法保留的链接集的高度异质性表明它们为数据提供了互补的观点。最后讨论了这些结果在神经科学任务中的含义。
正确的选择。
3 × .035 × 1/4 051115-66513-4 25,465 25/50 3 × .035 × 3/8 051115-66514-1 25,465 25/50 3 × .06 × 3/8 051115-66516-5 25,465 25/50 4 × .035 × 3/8 051115-66518-9 19,100 25/50 4 × .06 × 3/8 051115-66520-2 19,100 25/50 4 × .125 × 3/8 051115-66524-0 19,100 25/50 4 1/2 × .040 × 7/8 051125-86929-4 13,300 25/50 4 1/2 × .045 × 7/8 051115-66525-7 13,300 25/50 5 × .040 × 7/8 051125-86930-0 12,250 25/50 5 × .045 × 7/8 051115-66526-4 12,250 25/50 6 × .045 × 7/8 051115-66527-1 10,200 25/50 7 × .045 × 7/8 051115-66528-8 8,500 25/50
顾问的选择
发布建议书征求书（RFP）前删除 1. 本文件构成利比里亚政府（GOL）提供咨询服务的标准建议书征求书（SRFP）。它可与《公共采购和特许权法》（PPCA）第 70 和 71 节中描述的不同选择方法以及国际公认的选择顾问的方法一起使用，包括基于质量和成本的选择（QCBS）、基于质量的选择（QBS）、固定预算下的选择（FBS）、最低成本选择（LCS）、基于顾问资质的选择（CQS）和单一来源选择（SSS）。 2. 对于在公共采购和特许权委员会（PPCC）不时修订的阈值内的合同，必须使用此 SRFP。 3. 此 SRFP 包括两种标准合同形式：一种用于基于时间的任务，另一种用于总价任务。这两份合同的序言表明了它们最适合用于哪些情况。本 SRFP 还包括 PPAC 门槛中规定的合同样本，PPCC 会不时对其进行修改，这些样本可用于按时间或一次性付款的小型合同。4. RFP 包括标准邀请函、标准顾问指示、职权范围和标准合同格式。标准顾问指示和标准合同一般条款在任何情况下均不得修改。但是，采购实体可以修改数据表和特殊合同条款以适应 RFP 的范围。
