E2CO에 의한 유정 생산량 예측이 E2C의 예측보다 훨씬 정확하다는 것이 관찰되었습니다. HFS와 비교할 때 이러한 프록시 디자인은 몇 배 더 빠른 예측을 유발합니다. 기존 인공 시맨틱 네트워크(ANN)를 프록시로 활용하여 스파이크 시맨틱 네트워크(SNN) 교육을 위한 새로운 이해 알고리즘을 제안합니다.

자원 정보

금융 및 의료와 같이 매우 통제된 도메인 이름을 가진 기관은 일반적으로 데이터 공유에 대한 제한적인 지침을 가지고 있습니다. 연합 발견은 모든 공동 작업자의 정보 프라이버시에 대한 강화된 방어로 분산된 정보에 대한 다중 기관 협력을 가능하게 하는 분산 학습 구조입니다. 본 논문에서는 프록시 기반 연합 학습(Proxy-based federated learning)이라고 하는 분산형 연합 발견을 위한 통신 효율적인 방식을 제안합니다. ProxyFL의 각 개인은 독점 버전과 개인의 개인 정보를 보호하기 위해 생성된 공용 프록시 버전의 두 가지 모델을 유지합니다. 프록시 모델을 사용하면 중앙 집중식 서버 없이 참가자 간에 효율적인 정보 교환이 가능합니다.

짧은 기사 구성요소

사실 이것은 바로 여기에 게시된 비디오의 리메이크이며 현재 이전 버전의 ForgeRock OpenIG를 기반으로 합니다. “응답 메시지 보내기”를 클릭하면 솔루션에 대한 안부를 수락하고 개인 정보 보호 정책과 행동 강령을 읽고 이해했음을 인정하는 것입니다. 다음 36개월 이전에 어떤 순간에든 출판물에 의해 열정이 영향을 받을 수 있는 모든 종류의 조직에 대한 고용, 컨설팅, 공유 소유 또는 긴밀한 관계에서 모든 종류의 수수료 및 보조금을 제공하십시오. 반응.

특히, 각 반복에서 수많은 선택 항목(암)이 선택되는 MAB(Multi-Armed Bandit) 문제를 고려합니다. 그러면 개인이 행동하고 제안을 업데이트하기 위해 컴퓨터 시스템에 ‘인센티브’가 제공됩니다. 그들은 일부 현명한 설정 하에서 지원 이해의 특정 사례인 버전이 종종 ‘필터 버블’ 결과를 개발할 뿐만 아니라 악화되는 경향이 있음을 보여줍니다. 또 하나의 요소는 알고리즘 편향입니다. 예를 들어 여성이 임신할 수 있기 때문에 남성보다 여성에게 추가 속성을 사용할 수 있으므로 남성의 경우 예상되는 가치를 배제할 수 있습니다. 그러나 또 하나의 요소는 최종 결과가 독립적이라는 잘못된 가정입니다. 예를 들어 치료 소스가 제한적일 수 있으므로 한 사람의 입원은 다른 한 사람이 치료되지 않음을 의미할 수 있습니다.

따라서 체크리스트 Lt of ℓ 항목(플릭)이 제공되면 개인은 모든 제품에 대해 이진 순위를 부여합니다. 사용자는 여전히 좋아요를 누른 항목을 모두 클릭하므로 클릭 Ct(a)의 버전은 이전과 동일합니다. 그림 4b에 표시된 플롯은 웹 서버가 UCB 정책을 활용할 때 해당 이점을 보여줍니다.

채터 프로토콜13은 효율적인 커뮤니케이션과 정보 공유14, 15에 사용할 수 있습니다. 문헌에는 모델 가중치16, 17, 이해 표현18 또는 디자인 출력19, 20을 포함하여 다양한 유형의 정보가 거래되고 있습니다. 접근 방식에서 이러한 프로토콜 중 어느 것도 개인의 프라이버시에 대한 정량적 이론적 보증을 제공하지 않으므로 결과적으로 매우 관리되는 도메인 이름에 적합하지 않습니다. 그러나 의료 정보의 중앙 집중화는 정보 관리 및 배포로 구성된 기술적 장애물뿐만 아니라 작업 흐름 외에도 규제 문제를 처리합니다. 후자는 각 조직 병리학 사진이 일반적으로 크기가 일반적으로 1GB 이상인 기가픽셀 문서이기 때문에 특히 전자 병리학과 관련이 있습니다.

실제로 eIQ 툴킷을 설정했습니다. 그러나 디자인을 교육할 때 사전 숙련된 버전을 다운로드하지 않고 실수로 작업을 중지합니다. 내가 프록시 뒤에서 작업하고 있다는 점을 감안할 때 설정을 설정할 수 있는 위치를 인식하는 데 도움을 줄 수 있습니까? 집합을 사용하면 원하는 세계의 모음과 이것의 상위 집합인 프록시를 갖게 됩니다(원하는 것을 정확하게 의도할 수 없기 때문에). 문제는 AI가 높은 보증으로 상위 세트에 들어가고 거기에 남아 있도록 최적화하고 있으므로 세트의 가장 단순한 구성 요소가 도달하고 머무를 수 있다는 것입니다(귀하가 명시한 액세스 제한에 제출됨).< /p>

이것은 프록시 IMO에 대한 진정한 우려뿐만 아니라 중요한 병합을 가져와야 하는 것입니다. API 프록시는 고객과 백엔드 서비스 간에 추상화 계층을 제공하여 고객이 백엔드가 있는 위치에 대한 세부 정보를 알 필요 없이 API에 액세스할 수 있도록 합니다. 마지막 그림으로 그림 10은 시뮬레이션 결과를 보여줍니다. 완전한 보충과 함께 UCB 계획에 따른 영리한 추천인. 그림 9는 전체 보충을 사용한 현명한 추천자에 대한 시뮬레이션 결과를 보여줍니다.

제안된 방법은 모델 다양화를 가능하게 함으로써 표준 연합 이해의 상당한 제한을 제거합니다. 각 개인은 모든 종류의 스타일을 가진 개인 버전을 가질 수 있습니다. 또한 프록시에 의한 통신을 위한 당사의 프로토콜은 차등 개인 프라이버시 평가를 활용하여 보다 강력한 프라이버시 보증을 제공합니다. 롤대리 있는 사진 데이터 세트에 대한 실험과 최고 수준의 기가픽셀 조직학 전체 슬라이드 이미지를 사용하는 암 진단 문제는 ProxyFL이 훨씬 적은 상호 작용 오버헤드와 더 강력한 개인 프라이버시로 기존 대안을 능가할 수 있음을 보여줍니다. 인공 지능은 일반적으로 개인화, 즉 인간의 반응에 따라 행동을 조정할 목적으로 시스템을 조정하는 데 사용됩니다. 이 조정은 인간의 행동을 포착하는 정량화된 기능과 바람직한 결과를 나타내도록 계획된 편향되지 않은 기능, 즉 프록시에 따라 달라집니다. 그럼에도 불구하고 고객의 결정이 시스템이 인식하지 못하는 주거용 부동산을 기반으로 하는 경우와 같이 학습 시스템의 지구본 표현은 불충분하거나 충분하지 않을 수 있습니다.

추천 시스템에 대한 철저한 연구[8]는 정적 평가(감독된 발견)를 위한 통계적 접근인 4개의 고급 알고리즘을 사용하지만, 우리가 연구하는 강화 발견 알고리즘은 고려하지 않습니다. Jannach와 Jugovac [9]는 인터넷 회사와 같이 추천 시스템이 작동하는 환경에 어떻게 추가되는지 확인합니다. 우리는 이러한 문제가 정보의 정당성, 부족 또는 오류와 같은 문제와 구별된다는 점을 다시 한 번 확인합니다. 이러한 문제는 다양한 시스템과 다양한 영향으로 발견 실패를 초래하기도 합니다.