提升联邦学习通信效率的梯度压缩算法

联邦学习通过聚合客户端训练的模型,保证数据留在客户端本地,从而保护用户隐私.由于参与训练的设备数目庞大,存在数据非独立同分布和通信带宽受限的情况.因此,降低通信成本是联邦学习的重要研究方向.梯度压缩是提升联邦学习通信效率的有效方法,然而目前常用的梯度压缩方法大多针对独立同分布的数据,未考虑联邦学习的特性.针对数据非独立同分布的联邦场景,本文提出了基于投影的稀疏三元压缩算法,通过在客户端和服务端进行梯度压缩,降低通信成本,并在服务端采用梯度投影的聚合策略以缓解客户端数据非独立同分布导致的不利影响.实验结果表明,本文提出的算法不仅提升了通信效率,而且在收敛速度和准确率上均优于现有的梯度压缩算法.

基于区块链的铁路电子提单系统

提单是国际物流中的重要单证,应用于铁路运输时将提高货物和资金流转效率.现存的电子提单系统存在安全性低、公信力不足等问题,难以保障各个参与方的权益.本文在满足提单主要功能的基础上,利用区块链去中心化、可溯源、可编程的特性,确定了基于区块链的电子提单系统框架.采用超级账本技术,本文设计并实现了在区块链网络中多机构、多角色参与的电子提单发布、审核、质押等业务逻辑,保证了电子提单安全、高效地流转.经过区块链系统打包的交易数据,凭借共识机制被锚定在链上,实现了交易信息实时共享与查询,有效地解决了物权争议与货物追踪问题.

易停停车管理系统的研究与实现

随着我国城市化进程的不断加快,机动车数量快速增长,由于车位紧张带来的停车难题已经上升为一项严峻社会问题。为了解决城市"停车难"的问题,进行智能停车技术的研究与建设势在必行。本文提出了一种基于"互联网+"的智能手机端停车系统。该停车系统功能包括用户寻找停车场、预定车位、停放车辆、取车等。该系统能够为车主提供实时可靠的停车位信息,提高停车场车位利用率,并有效缓解城市停车难等问题。