摘要：《DeepSeek医疗影像诊断：从数据到模型的落地密码南》通过详细介绍DICOM数据预处理规范、3D器官分割模型训练以及联邦学习保障数据隐私等方面的内容，...

江中华，浙江大学软件学院硕士生二年级，导师为张圣宇老师。研究方向为大小模型端云协同计算。张圣宇，浙江大学平台「百人计划」研究员。研究方向包括大小模型端云协同计算...

联邦学习则在数据安全和隐私保护方面发挥着重要作用。在云计算和大数据领域，联邦学习可以确保数据的安全和隐私，同时实现数据的共享和合作。例如，在企业的内部网络中，不...

在AIoT应用场景中，联邦学习和协同推理是两项至关重要的技术，它们在保护用户数据隐私、克服单个AIoT设备资源瓶颈以及提升AIoT设备智能化水平方面发挥着关键作...

智慧农业可以结合多种计算机理论实现创新，并发表相关文章。以下是一些可能的计算机理论：

如图1所示，区块链系统保存了联邦学习系统中各参与方的数字证书，参与方采用基于双向认证的TLS协议构建的P2P通信链路进行通讯。如果通信时采用的证书无法通过区块链...

联邦学习是一种分布式机器学习方法，中心节点为server（服务器），各分支节点为本地的client（设备）。联邦学习的模式是在各分支节点分别利用本地数据训练模型...

不需要读写文件来保存、切换Client模型 不需要在每次epoch重新初始化Client变量 内存占用尽可能小（参数量仅翻一倍，即Client端+Serve...

联邦学习是谷歌在2016年提出的概念：在分布式的场景下，训练数据分别保存在每个clients中，希望提出一种训练方法：跨多个参与客户端（clients）训练...

联合学习 (FL) 是一种出色的 ML 方法，它使多个设备（例如物联网 (IoT) 设备）或计算机能够在模型训练完成时进行协作，而无需共享它们的数据。

联合学习 (FL) 是一种出色的 ML 方法，它使多个设备（例如物联网 (IoT) 设备）或计算机能够在模型训练完成时进行协作，而无需共享它们的数据。

在联邦学习中，数据质量的评估至关重要，它直接关系到模型训练的准确性和有效性。以下是联邦学习中数据质量评估的一些关键方面：

如图表示一个简单的迷宫，C与D之间有一道门，需要知道秘密口令才能将其打开。P向V证明自己能打开这道门，但又不愿向V泄露秘密口令。

FedAvg：Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Dat...

在联邦学习的情景下引入了多任务学习，其采用的手段是使每个client/task节点的训练数据分布不同，从而使各任务节点学习到不同的模型，且每个任务节点以及全局(...

2.联邦学习，是一种分布式机器学习框架，能够在不需要共享各方原始数据的条件下实现联合建模等计算训练任务，在打破数据孤岛的同时确保数据的安全可控。根据计算数据集的...

联邦学习中的恶意节点上传虚假参数或低质量模型可能会对整个联邦学习系统造成影响，因此需要采取一些措施来解决这个问题。以下是一些可能的解决方案：

假设 事件X 共有n种可能，发生 xi 的概率为 p(xi) ，那么该事件的熵 H(X) 为：

本文将以联邦学习中最经典的联邦平均算法（FedAvg）为核心，探讨其原理、代码实现以及应对数据不均衡问题的实践与改进方法。通过丰富的示例代码和详细的分析，全面展...

论文标题：Time-FFM: Towards LM-Empowered Federated Foundation Model for Time Series F...