横向联邦学习（Horizontal Federated Learning）[1][2]也称按样本划分的联邦学习，可以应用于联邦学习各参与方的数据集有重叠的特征空间和不同的数据样本的场景。举例来说，两个地区的通信运营商在各地有自己的用户群体，他们之间的用户交集非常小，因此他们的数据集中有不同的样本ID，但他们的业务非常相似，因此他们之间的特征空间是相同的。联合进行横向联邦学习可以更好的构建套餐推荐等模型。
本文将介绍ChatGPT的特点、功能、技术架构、局限、产业应用、投资机会和未来。
很多应用程序在面临客户端请求时，可以等价为进行如下的系统调用： 1. File.read（file, buf, len）； 2. Socket.send（socket, buf, len）； 例如消息中间件 Kafka 就是这个应用场景，从磁盘中读取一批消息后原封不动地写入网卡（NIC，Network interface controller）进行发送。 在没有任何优化技术使用的背景下，操作系统为此会进行 4 次数据拷贝，以及 4 次上下文切换
在“十四五”新的发展阶段,通过大量的方案积累,数字已经成长为实力强劲的智能工厂整体解决方案提供商,无论从平台技术、人才储备、产品构成、服务体系等多方面已构成了不可替代的核心竞争力。
以“践行能源革命，成就客户梦想”为服务宗旨，顺应云大物移智等技术创新应用发展趋势，全力构建清洁低碳、安全高效的现代综合能源服务体系,为能源用户提供规划、设计、投融资、建设及运营等能源服务。在此体系建设中同样面临海量设备接入管理的难题，是整个整个综合能源服务体系建设的基础。物联中心是一个面向能源系统“源-网-荷-储”各环节及其末梢，提供海量设备接入、设备虚实互映、设备管理及设备数据标准化的软件平台。
物联中心是一个面向能源系统“源-网-荷-储”各环节及其末梢，提供海量设备接入、设备虚实互映、设备管理及设备数据标准化的软件平台。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
