聚合運算元應根據聚合策略、加密方式進行定製。常見的聯邦學習聚合運算元定製方法是以隨機數為基礎，結合多方安全計算協議進行變化。
啟用函式
啟用函式應包括但不限於：
a) 傳統機器學習的啟用函式，如 sigmoid、softmax、tanh、softsign 等；
b) 聯邦學習的聯合啟用函式，如基於半同態加密的泰勒展開 sigmoid、基於秘密共享的 relu等。
正則化處理器
正則化處理器應包括但不限於：
a) 傳統機器學習的正則化處理器，如 l1、l2 等；
b) 聯邦學習的聯合正則化處理器，如基於半同態加密的泰勒展開 l1、基於半同態加密的泰勒展開l2 等。
代價函式
代價函式應包括但不限於：
a) 傳統機器學習的代價函式，如交叉熵（cross entropy）、均方誤差（mean squared error）、平均絕對誤差（mean absolute error）等；
b) 聯邦學習的聯合代價函式，如基於半同態加密的二分類交叉熵等。
優化方法
優化方法應包括但不限於：
a) 傳統機器學習的優化方法，如隨機梯度下降（sgd）、rmsprop、adagrad、adam 等；
b) 聯邦學習的聯合優化方法。
梯度處理器
梯度處理器應包括但不限於：
a) 傳統機器學習的梯度處理器；
b) 聯邦學習的聯合梯度處理器。
多方安全計算運算元
多方安全計算運算元的基本原則包括：
a) 參與方的加密 / 脫敏元件使用其他參與方、協調方支援的演算法對資料進行處理，並移除與原資料有關的資訊；
b) 協調方負責加密、解密和金鑰管理，並將結果傳輸至相關參與方。
多方安全計算運算元的實現方式包括：
a) 同態加密（homomorphic encryption）；
b) 秘密共享（secret sharing）；
c) 遺忘傳輸（oblivious transfer）；
d) 混淆電路（garbled circuit）；
e) rsa 加密演算法，金鑰為 1024bit 或以上；
f) 可信執行環境（trusted execution environment，tee）。
常見多方安全計算運算元包括：
a) 四則運算運算元；
b) 大小比較運算元；
c) 邏輯與 / 或 / 非運算元；
d) 向量計算運算元。
Ascend Pytorch運算元適配層開發
ascend pytorch運算元適配層開發 適配方法 找到和pytorch運算元功能對應的npu tbe運算元，根據運算元功能計算出輸出tensor的size，再根據tbe運算元原型構造對應的input output attr，傳遞給acl完成tbe運算元的執行。說明 tbe運算元實現的原始檔存放...
DLL中新增ADO元件運算元據庫
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彈出層元件（公升級版）
前面文章裡寫過乙個彈出層對話方塊，但ie6下有bug，根本沒有實現position fixed的效果，當時沒有真實ie6環境，測試疏忽，匆匆放到部落格上，還讓一些讀者看到甚至使用，在這裡表示萬分抱歉啊！這次還是利用原來 的組織結構重新加強了功能，目前來說還有個小問題，ie6下自定義彈出層會出現無法遮...