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　　　　这种“雇佣军模式”带来的直接副作用是：项目选择方向的失衡和错位。站在科研单位角度，其对主要领域的发展方向和路线选择缺乏决定权，自身也没有足够资源布局。“有时单位想上的项目没有被批准，不太想上的反而被批准了，感觉项目能否被批准有相当大的随机性，所以干脆就把所有想做的、不想做的，着急的、不着急的项目都一口气报上去，看哪个能中。这就是为什么基础研究多年来的经费使用效益低下，因为选题并不是最好的，只能出小成果，出不了真正有价值的成果。”前述基础研究所所长说。

　　　　号称“全球最大纯商业体”的“武商梦时代”被视为武汉商业和消费潮流的风向标。今年春节期间，我曾来到这个刚刚开业的商城，见证了人山人海的热闹景象。五一前夕，我再次来到这里，发现商城人气依旧旺盛，与春节期间可谓不遑多让。

　　

　　中新社杭州5月16日电 (鲍梦妮 徐梓沐)据中国国家电网浙江省电力有限公司16日消息，由该公司牵头研发的国际标准《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》近日在国际电信联盟(ITU)获批立项。此为世界首个获批立项的电力联邦学习国际标准。

　　联邦学习是一种分布式人工智能模型训练技术。《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》国际标准将联邦学习技术与电力视觉检测业务相结合，构建了一套分布式模型训练方法，能够有效解决数据孤岛带来的算法模型精准度不高等问题，从而提升电力设备智能化运维水平，提高电网智能化、安全运行能力。

　　“人工智能需依靠大量的数据训练来提升算法的准确性，但在实际应用中，视觉检测模型面临着训练数据分散、视觉数据传输成本高、训练数据安全难以保证等问题。”《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》标准召集人、浙江省王红凯技能大师工作室领衔人王红凯说。

　　王红凯介绍，联邦学习的优势在于能够打破数据孤岛，允许多个数据主体在不共享数据的情况下，跨主体开展视觉检测模型训练，有效提升电力系统各环节设备维护和异常行为监测的准确率和检测效率。

　　王红凯说，《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》国际标准，实现了算法模型传输替代海量电力视频图像数据传输，有效避免了数据采集过程中的隐私泄露等安全问题。(完) 【编辑:刘欢】

　　　　作为澳大利亚葡萄和葡萄酒协会的董事会成员，安戈夫还表示，该协会正在向澳大利亚政府申请一项价值8600万澳元的“复苏计划”，包括给葡萄园主的扶持资金3000万澳元，用于支持出口的3600万澳元以及国内营销活动的2000万澳元。

　　　　丽人丽妆表示，2023年公司归属于上市公司股东的净利润与2022年相比扭亏为盈，主要系公司新兴渠道业务增长、孵化品牌进展顺利、存货结构改善及整体费用控制所致。