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发明已授权

0本发明公开了一种轻量级分布式联邦学习系统及方法，包括主控制端节点和多个协同端节点，特征处理模块：用于主控制端通过特征预处理接口，调度各协同端节点进行联合特征处理；模型训练模块：用于主控制端通过模型训练接口，调度各协同端节点进行联邦学习的模型训练；模型评估模块：用于主控制端通过模型评估接口，聚合各协同端节点的预测结果并评估模型性能。本发明的有益效果在于：本发明通过特征处理、模型训练、模型评估模块，快速集成各类开源机器学习库；无论联邦学习模型是否使用梯度训练，都可使用此框架，针对不同业务，开发周期和开发成本低，能迅速落地，且能保障各参与方的数据安全。

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钙钛矿光伏组件技术

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一种轻量级分布式联邦学习系统及方法