摘要：本发明提供一种基于液晶显示器综合管理装置，包括柜体、框架和支架，所述框架焊接在柜体的顶部，所述支架焊接在柜体的内侧，所述框架的内侧通过螺栓安装有主屏和副屏，所述支架的内侧卡有主机，所述主机的外边卡有冷却管，所述柜体的一侧焊接有翅片管，所述翅片管的一侧通过螺栓安装有水泵，所述水泵的一侧焊接有出管，该基于液晶显示器综合管理装置能够极大的提高主机的散热效率，降低主机的工作温度，保障主机的工作安全，能够在温度高时提高散热效率，又能够扎起温度低时降低水泵的能耗，能够防止主机着附露水，保护主机的安全，提高冷却管和翅片管使用寿命，又能够防止生锈层阻碍热传导，保障散热效率，适用于综合管理使用。

摘要：本申请提供一种网络环境部署模式、用户登录方法、电子设备及存储介质，该网络环境部署模式在隔离区部署有第一软件、第二软件和第三软件，通过在“部署在内网的第三方系统”接收到用户的访问请求的情况下，调用第一软件的数据获取接口以获取登录认证数据；并在用户“用于扫描登录的通讯应用”的扫描界面跳转至指定外网网页的情况下，通过第二软件获取用户免登码，并将免登码发送至第三软件的免登码存储接口；第三方系统通过访问第三软件的免登码获取接口，获取用户免登码，实现了用户在第三方系统的登录。基于该网络环境部署模式，可以更加便捷地实现用户在第三方系统的登录。

摘要：本申请提供了一种参数监控方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：根据被监控参数的基本属性判断所述被监控参数是否存在第一类问题；若不存在，解析所述被监控参数，得到统一格式的第一对象；根据所述第一对象和第二对象判断所述被监控参数是否存在第二类问题；若不存在，将所述第一对象还原为解析前的被监控参数。本申请通过在参数通过参数接口输入或输出平台前，先在参数接口处对参数进行监控，判断被监控的参数是否存在第一类问题和第二类问题，在被监控参数两类问题均不存在时，通过该参数接口输入或输出平台，以在实际调用参数前，先将异常参数进行拦截，可以减少后续业务系统的压力，提高后续业务系统的处理效率。

摘要：本发明涉及检测设备相关技术领域，具体是涉及一种稳定杆衬套的粘力自动检测装置，包括底座、拔出组件、固定组件和检测组件，底座呈水平状态，拔出组件固定设置在底座上，拔出组件具有一个水平移动的输出端，固定组件固定设置在底座上，固定组件位于拔出组件的旁侧，两个夹具组件分别用于夹紧两个衬套，检测组件用于检测衬套的粘力，通过两组夹具装置分别夹住两个衬套，通过拔出组件带动其中一个夹具移动，将其中一个衬套从稳定杆上拔出，完成衬套的粘力检测，两个夹具组件分别与两个压力传感器相抵触，在其中一个压力传感器出现故障后，仍能够继续进行测试，在设备空闲时维修人员进行维修，避免了因等待维修而造成检测延迟。

摘要：本申请涉及一种基于区块链的医疗数据价值流通方法，包括：基于不同参与方提供的医疗数据组建由联邦服务器主导的区块链网络；任意一个参与方作为任务发起者，向联邦服务器发起目标数据的共享请求；联邦服务器响应后对目标数据进行价值评估、向具有目标数据的参与方发起训练任务，具有目标数据的参与方作为数据提供者，在本地进行训练任务，将训练结果回传至联邦服务器，联邦服务器对训练结果进行聚合；联邦服务器将聚合后的训练结果发送给任务发起者，任务发起者根据训练结果获得目标数据的模型参数；任务发起者向数据提供者交付与联邦服务器价值评估结果相应的凭证。本申请实现了医疗数据的价值流通，实现了各参与方之间医疗数据的隐私交易。

摘要：本申请涉及一种联邦学习方法和联邦服务网络，其中联邦学习方法实施于联邦服务网络，联邦服务网络包括多个参与方，其中至少一个参与方作为任务发起者，至少一个参与方作为数据提供者，数据提供者具有由至少两台服务器构建的本地服务器集群，各台服务器均具有计算节点和数据缓存节点，各计算节点用于提供算力，各数据缓存节点用于提供目标数据，联邦学习方法包括：数据提供者接收任务发起者对目标数据的共享请求；指定其中一个服务器的计算节点作为任务节点；具有目标数据的数据缓存节点将目标数据预加载于相应服务器的内存池；将目标数据由内存池传输至任务节点执行训练任务；将训练任务的训练结果发送给任务发起者。

摘要：本申请公开了一种基于分布式安全聚合的隐私计算方法和系统，基于分布式安全聚合的隐私计算方法实施于中央服务器和多个数据方之间，其特征在于，包括：所有数据方依据本地医疗数据集建立本地模型，其中被标记为第一数据方和第二数据方的任意两个数据方进行秘钥协商，第一数据方生成第一公钥，第二数据方生成第二公钥，第一数据方和第二数据方协商获得共有秘钥；对于任意一个数据方，通过与其他所有数据方的共有秘钥对本地模型加密，加密后发送至中央服务器；中央服务器获得所有数据方加密后的本地模型，聚合消解所有数据方的共有秘钥后获得数据方本地模型的平均梯度。本申请避免了中央服务器对所有数据方本地模型数据的直接访问，保证了数据安全。

摘要：本申请涉及一种兼容不同计算框架的联邦学习方法和系统，各参与方包括若干计算节点，各计算节点包括计算实体引擎、受计算实体引擎调用的计算资源、受计算实体引擎调用的计算驱动单元；计算资源用于根据计算实体引擎的调用请求提供计算实体服务，计算驱动单元用于匹配计算框架；对于其中一个参与方，若参与联邦学习的各计算节点使用的计算框架至少部分不同，联邦学习方法包括：计算节点获得中心节点的服务请求；计算实体引擎接收服务请求，在计算资源中调用相应的计算实体服务；计算实体服务通过计算实体引擎调用匹配不同计算框架的计算驱动单元；计算实体引擎创建计算执行主体，完成服务请求，实现未使用计算框架和使用不同计算框架的兼容。

摘要：本申请涉及一种基于联邦学习的信息传输系统，包括用于执行训练任务的中心服务器和多个参与方，所述训练任务的任务信息包括存储于所述中心服务器的第一类信息、以及仅存储于各所述参与方的第二类信息；当所述中心服务器接收用户查看所述第一类信息的请求时，根据用户的权限，提供相应的第一类信息；当所述中心服务器接收用户查看所述第二类信息的请求时，根据用户的权限，提供连通于相应参与方、用于访问所述第二类信息的链接通道。当用户访问第二类信息时，为用户提供访问第二类信息的链接通道，避免第二类信息在中心服务器数据上行和数据下行，避免影响查看任务日志影响数据吞吐量和联邦学习训练的速度。

摘要：本申请提供了一种全局协方差矩阵计算方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：分别获取各个目标区域的局部数据集均值，目标区域为一个客户端中本地数据进行分片处理得到的每个分片区域或多个客户端中每个客户端的本地数据所在区域；根据各个目标区域的局部数据集均值计算全局数据集均值;接收客户端发送的各个目标区域的局部协方差矩阵，局部协方差矩阵根据全局数据集均值计算得到；根据各个目标区域的局部协方差矩阵计算得到全局协方差矩阵。本申请实施例中只需要传输局部数据集均值和局部协方差矩阵，可以保证数据传输的隐私和安全，且能减少数据传输量，提高通信效率。