1不计算注册公司(营业执照、辦公场地)所花费用
2,不计算商品囤货(包括自发货、海外仓)所花费用
3不计算快递物流(邮政小包,E邮宝等)所花费用
4不计算注册品牌(商标注册,专利申请)所花费用
5所有信息以美国站为前提条件,来赞达与虾皮为东南亚站点
6,销售产品以宠物类用品为前提条件
10000人民币/年(完成销售额可退) |
完成销售额15000美金退:50% |
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纵向比较联邦学习优化方法、装置、设备及存储介质与流程技术资料下载
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本发明涉及金融科技(fintech)技术领域,尤其涉及纵向比较联邦学习优化方法、装置、设备及存储介质背景技术随着计算机技术的發展,越来越多的技术(大数据、分布式、区块链blockchain、人工智能等)应用在金融领域传统金融业正在逐步向金融科技(fintech)转变,但由于金融行业的咹全性、实时性要求也对技术提出了更高的要求。例如联邦学习中的纵向比较线性回归方法,现有的纵向比较线性回归方案是基于一階梯度信息的随机梯度下降方法以两方参与的纵向比较联邦线性回归为例,如设定a方和b方a方为host(主人)...
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