迭代
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联邦学习在边缘设备上：模型压缩与加速的实用指南
在联邦学习（Federated Learning, FL）的场景下，如何有效地在资源受限的边缘设备上实现模型压缩和加速，同时确保模型的性能和可解释性，是一个兼具理论与实践挑战的关键问题。边缘设备通常面临计算能力、存储空间和电池寿命的限制，...
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联邦学习：跨企业数据分析的安全解决方案
跨企业数据分析的安全港：联邦学习技术方案探讨 在跨行业研究项目中，整合来自不同企业的数据是一项挑战。这些数据往往包含商业机密和个人隐私，各企业又有严格的合规要求。如何安全、中立地进行联合分析和建模，成为项目成功的关键。 联邦学习 (F...
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如何确保船舶能效管理系统（SEMS）的数据准确性与船员操作便捷性？
对于一家正在评估船舶能效管理系统（SEMS）的中型散货船公司而言，管理层对数据准确性和船员操作复杂性的担忧是完全可以理解且至关重要的。SEMS的核心价值在于提供实时、可靠的数据支持绿色航运决策，如果这些基础环节出现问题，系统的投资回报将大...
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海上安全管理系统如何“接地气”：破解船员操作难题与数据真实性困境
如何让船员爱上“新系统”：海上安全管理系统适配性提升之道 我们都知道，安全是航运业的生命线。为了提升安全管理水平，许多公司都在积极引入新的数字化系统，希望通过实时数据掌握船舶动态，防患于未然。然而，现实却常常事与愿违：船员抱怨系统操作...
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船舶数字化日志系统：优化输入体验与提升数据质量的双赢策略
船舶数字化日志系统无疑是现代航运管理的一大进步，它有望取代繁琐的纸质记录，提高数据可追溯性和决策效率。然而，正如您的公司所遇到的问题，从“纸”到“屏”的转变并非坦途，船员在数据录入时频频出现的格式错误、漏报，以及由此引发的岸基团队对数据可...
