本研究针对联邦学习中的客户端数据投毒和模型投毒攻击，提出了统一的基准和分析框架，分类了攻击类型及防御策略，并进行了跨算法和数据异质性的比较评估，推动了该领域的发展。

本研究提出了一种新的LLN分词器LiB模型，通过追踪分词器的演变，减少了标记和类型的数量。比较评估显示，LiB分词器优于现有的词级和BPE分词器。

本文介绍了2021年IEEE-CIS关于可再生能源调度的技术挑战赛的七个排名最高解决方案，并对其进行比较和评估。同时提供了一个基准问题，以促进和便利该领域的研究。

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