联邦机器学习联邦机器学习(Federated machine learning/Federated Learning)，又名联邦学习，联合学习，联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。举例来说，假设有两个不同的企业 A 和 B,它们拥有不同数据。比如，企业 A 有用户特征数据；企业 B 有产品特征数据和

联邦机器学习联邦机器学习(Federated machine learning/Federated Learning)，又名联邦学习，联合学习，联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。举例来说，假设有两个不同的企业 A 和 B,它们拥有不同数据。比如，企业 A 有用户特征数据；企业 B 有产品特征数据和

H800虽然在某些性能指标上不如H100，但相比A100仍有显著提升，且在特定应用场景中具有较高的性价比。A100则是上一代的高性能GPU，虽然性能稍逊于H100和H800，但在一些对性能要求不是极高的场景中仍具有较好的应用价值。：性能最强，尤其在 Tensor 核心性能、显存容量和带宽方面表现卓越，适合对性能要求极高的场景，如大规模 AI 模型训练和高性能计算。：上一代高性能 GPU，性能稍逊于

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而STFT（短时傅里叶变换）则是一种时间频率分布表示方法，它将长时间信号分解为多个等长的小段，并在每个小段上计算傅里叶变换，得到频谱图。简单来说，STFT将整个信号分解成许多短时段，每个短时段近似平稳。这样可以观察到信号在不同时间段内的频率特征，并且可以更好地捕捉到信号的时变性质。通过使用STFT，我们可以获得一个随时间变化的频谱图，从而更好地理解信号在不同时间点上的频率成分。3.window :

用于定义编码器中的一个层，它由多个子层组成，包括自注意力机制（self-attention）、前馈神经网络和残差连接（residual connection）等。

人工智能：AAAI: AAAI-24 - AAAINIPS：2024 Conference (nips.cc)IJCAI: IJCAI 2024 – Jeju (ijcai24.org)ICML: 2024 Conference (icml.cc)视觉领域：CVPR: 2024 Conference (thecvf.com)ECCV：2024 Conference (ecva.net)WACV：W

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