刷新合并计算（Federated Learning）是一种通过在本地设备上进行计算和训练，然后将结果聚合到中央服务器上的机器学习技术。在实施刷新合并计算时，确保结果中不出现zhengzhi、seqing、db和baoli等内容非常重要。下面是一个详细的概述：

1. 数据收集和预处理：首先，需要收集用于训练的数据。确保仅收集与任务相关的数据，并确保不收集任何zhengzhi、seqing、db和baoli等内容。在收集数据之前，进行数据预处理，删除或过滤掉可能包含不相关内容的样本。

2. 加密和隐私保护：为了保护用户的隐私，可以使用加密技术来对数据进行保护。可以使用差分隐私方法，在数据中引入一定的噪音，以保护个别用户的隐私。

3. 本地计算和训练：将加密的数据发送到本地设备上进行计算和训练。确保在本地设备上进行计算的过程中，不会出现zhengzhi、seqing、db和baoli等内容。可以通过限制训练算法的输入和输出，以及在训练过程中使用合适的过滤方法，来确保结果的内容符合要求。

4. 模型聚合和更新：在本地设备上完成计算和训练后，将模型参数或更新的梯度发送回中央服务器进行聚合。在聚合过程中，确保不会泄露任何zhengzhi、seqing、db和baoli等内容。

5. 结果验证和筛选：在中央服务器上接收到聚合的结果后，进行结果验证和筛选。确保结果中不包含zhengzhi、seqing、db和baoli等内容，可以通过使用敏感词库或机器学习模型对结果进行筛选。

6. 反馈和改进：根据结果的筛选情况，对系统进行反馈和改进。可以根据用户反馈和实际应用情况，调整筛选算法或模型，以进一步提高结果的准确性和符合性。

总之，刷新合并计算是一种重要的机器学习技术，可以在保护用户隐私的同时，确保结果中不出现zhengzhi、seqing、db和baoli等内容。在整个过程中，需要采取加密、隐私保护、本地计算和训练、模型聚合和更新、结果验证和筛选等措施，以确保结果的内容符合要求。