近年来，联邦学习作为处理数据孤岛问题的技术被广泛关注，已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。
从3个层面系统阐述联邦学习算法。
首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念；
然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析；
最后分别从通信成本、客户端选择、聚合方式优化的角度对联邦学习优化算法进行分类，总结了联邦学习的研究现状，并提出了联邦学习面临的通信、系统异构、数据异构三大难题和处理方案，以及对未来的期望。
从3个层面系统阐述联邦学习算法。
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最后分别从通信成本、客户端选择、聚合方式优化的角度对联邦学习优化算法进行分类，总结了联邦学习的研究现状，并提出了联邦学习面临的通信、系统异构、数据异构三大难题和处理方案，以及对未来的期望。
2016/3/12 21:30:05
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经典leach算法，和PSO算法，有想法的同学可以融合在一起，便于对比仿真。
亲测无效
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2021/2/5 11:51:53
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随着人工智能的火热，机器游戏变得越来越熟悉。
机器博弈是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。
亚马逊国际象棋是机器游戏领域的一个重点研究方向，由于其本身动作空间可能概率的复杂性，第一步便超过2000个动作，因而常被用来研究与机器博弈相关的算法。
本文针对亚马逊国际象棋环境，对比分析了不同算法在效率上的优缺点，主要对蒙特卡洛博弈算法及其并行优化进行介绍和总结，在此基础上，对关于亚马逊棋蒙特卡洛博弈算法并行优化的研究前景进行了展望。
主要内容为关于亚马逊棋的蒙特卡洛博弈算法的并行优化综述，对相关内容进行了调研和总结，首先是引言部分，简要介绍亚马逊棋的相关知识，其次介绍应用于亚马逊棋的相关博弈算法，如：极大化极小法(MiniMax)、Negamax算法、PVS算法和Alpha-Beta等搜索算法。
适用于研究计算机领域、人工智能领域的用户下载研究使用，该文章为原创，严禁盗用抄袭，如有发现，将追究侵权责任，同时涉及学术不端问题。
此前将该文档借与他人浏览，所发布本文档目的在于：避免被学术不端者盗用。
机器博弈是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。
亚马逊国际象棋是机器游戏领域的一个重点研究方向，由于其本身动作空间可能概率的复杂性，第一步便超过2000个动作，因而常被用来研究与机器博弈相关的算法。
本文针对亚马逊国际象棋环境，对比分析了不同算法在效率上的优缺点，主要对蒙特卡洛博弈算法及其并行优化进行介绍和总结，在此基础上，对关于亚马逊棋蒙特卡洛博弈算法并行优化的研究前景进行了展望。
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适用于研究计算机领域、人工智能领域的用户下载研究使用，该文章为原创，严禁盗用抄袭，如有发现，将追究侵权责任，同时涉及学术不端问题。
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2019/2/12 7:57:37
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电击手环就是可以产生静电脉冲的智能手环，它主要的功能就是早起闹钟，以及电击防疲劳，另外有一些人用电击手表来戒除坏习惯（心理学领域的电击厌恶疗法），它可以产生将近500伏的静电脉冲，目前市面上电击手表主要有国产的Fitzap和美国的pavlok，对比一下这两款电击手表的电压参数：电压：pavlok：最高480伏。
Fitzap：最高500伏。
国产的Fitzap电击手表可谓是后起之秀，在电压表现上略高于pavlok，电压也是电击手表最核心的参数，电压小则会导致效果不好，起不到闹钟叫醒以及防疲劳的效果，另外，有人担心电压如此高会形成危害，这其实是大可不必的，单纯的抛开剂量谈危害是不科学的，冬天我们衣服上产生的静电电压高达几万伏，电流对人体的危害取决电流大小以及放电时间另外，Fitzap2新增的摇一摇放电也是一个很有用的功能，开车犯困，上课瞌睡，都可以用电击功能迅速摆脱疲劳
Fitzap：最高500伏。
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2016/4/14 7:53:05
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电击手环就是可以产生静电脉冲的智能手环，它主要的功能就是早起闹钟，以及电击防疲劳，另外有一些人用电击手表来戒除坏习惯（心理学领域的电击厌恶疗法），它可以产生将近500伏的静电脉冲，目前市面上电击手表主要有国产的Fitzap和美国的pavlok，对比一下这两款电击手表的电压参数：电压：pavlok：最高480伏。
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2017/3/20 3:35:42
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Muu云课堂V2-2.3.4电脑PC+H5+公众号+小程序端全插件知识付费PHP+Mysql源码：全场景付费音视频内容管理系统，支持知识付费、在线教育、企业内训等诸多场景。
DIY心中理想的店铺样式，制作专属新知识付费平台。
支持图文、音频、视频等各种主流媒体方式。
店主可以通过公众号、小程序、App、网页浏览等多种渠道宣传，引流客户访问店铺，宣传店铺内在线知识产品。
本站已经修复官方云课堂直播1.2.9版本的云直播Web主播端无法开播的BUG，已经全面测试过第三方推流功能，同时修复了官方无法设置小程序同步公众号DIY界面的BUG。
(可自行原版和修复版对比)版本号：2.3.4–公众号端_小程序端_PC端商用多开版1.【优化】主模块教师管理菜单数据处理逻辑2.【修复】公众号端首次进入弹出公告失效的问题3.【新增】会员卡购买是可自定义强制绑定手机号注：该版本需重新上传小程序端
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2018/5/5 22:26:51
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-利用灰狼优化算法寻找未知节点到锚节点的实际距离和估计距离之间的最小误差，完成对未知节点坐标的估计-进行了原始Dv-hop定位算法和基于GWO的Dv-hop定位算法的对比-正文很详细
2017/10/12 1:58:38
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GA优化BP神经网络权值和阈值，克服BP神经网络易于陷入局部最小值等问题。
不仅可以自动搜索神经网络最佳隐藏层神经元数量，还可以固定经GA优化后的权值和阈值使得网络多次运行最终结果不变。
不仅可以自动搜索神经网络最佳隐藏层神经元数量，还可以固定经GA优化后的权值和阈值使得网络多次运行最终结果不变。
2019/4/13 14:53:25
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针对遥感图像中的目标检测问题，采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取，针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。
为了处理遥感图像目标旋转角度较大的问题，将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络，提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。
通过与传统的目标检测方法进行对比分析，探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。
相对于传统的目标检测方法，融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性，从而能够达到更高的检测精度。
为了处理遥感图像目标旋转角度较大的问题，将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络，提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。
通过与传统的目标检测方法进行对比分析，探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。
相对于传统的目标检测方法，融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性，从而能够达到更高的检测精度。
2018/7/13 22:14:05
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人工智能高分课设，运用Matlab自行构建神经网络结构，实现对鸢尾花数据集的分类，并且进行参数对比分析，还包含对比效果图和代码流程图，可直接用在报告中。
2015/6/13 1:38:57
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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