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联邦学习的研究与应用——来自微众银行的视角（刘洋）.pdf

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简介：
本文由微众银行专家撰写，聚焦于联邦学习领域的最新研究进展及其在实际业务中的应用案例分析。文章深入探讨了该技术如何促进数据合作和隐私保护，在不共享原始用户数据的情况下实现模型训练与优化。 微众银行在联邦学习方面的研究及应用成果对于了解和学习联邦学习具有一定的价值。

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  • 联邦学习的研究与应用——来自微众银行的视角（刘洋）.pdf
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    本文由微众银行专家撰写，聚焦于联邦学习领域的最新研究进展及其在实际业务中的应用案例分析。文章深入探讨了该技术如何促进数据合作和隐私保护，在不共享原始用户数据的情况下实现模型训练与优化。 微众银行在联邦学习方面的研究及应用成果对于了解和学习联邦学习具有一定的价值。
     
  • CCF-微众银行-刘洋-关于联邦学习的应用与研究.pptx
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    该演示文稿由刘洋在CCF论坛上分享，主要探讨了联邦学习的最新应用和研究成果，旨在推动该领域的创新与发展。 在中国计算机学会的数字图书馆中有一段关于“微众银行-刘洋-联邦学习的研究及应用”的视频内容。由于网站中的视频清晰度不高，PPT上的文字也不够清楚。 该报告主要探讨了联邦学习框架的优势及其在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规要求下的实际应用价值。它不仅提供了一种有效的机器学习方式，还能够搭建迁移学习的能力，实现举一反三的效果。根据孤岛数据具有不同分布的特点，提出了不同的联邦学习方案。 报告全面介绍了联邦学习的概念与应用，并详细讲解了开源项目FATE（https://github.com/webankfintech/fate），该框架提供了一种基于数据隐私保护的安全计算方法，为机器学习、深度学习和迁移学习算法提供了强有力的支持。
     
  • AI向善：解决数据孤岛与联邦学习（CCF-微众银行-杨强）.pdf
    优质
    本文探讨了如何通过联邦学习技术克服数据孤岛问题，促进人工智能在保护隐私的同时实现跨机构、跨行业的协作和创新。演讲者为中国科学院自动化研究所教授及微众银行首席人工智能官杨强博士。 微众银行的杨强提出了“AI向善”以及解决数据孤岛问题的方法，并介绍了联邦学习的相关内容。该文章转自CCF平台。
     
  • 2022年联邦学习应用场景研究报告.pdf
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    本报告深入探讨了2022年联邦学习技术在各行业的应用现状与趋势，涵盖了医疗、金融及智能制造等领域的具体案例分析。 联邦学习场景应用研究报告（2022年）.pdf 该报告深入探讨了联邦学习技术在不同应用场景中的发展与实践情况，并分析了其面临的挑战及未来发展方向。通过案例研究，展示了联邦学习如何促进数据隐私保护的同时提升机器学习模型的性能和效率。此外，还讨论了相关的技术和标准的发展趋势以及对行业的影响。 请注意：上述内容仅是对报告主题和技术要点的一个简要概述，并未包含任何具体的联系方式或网址信息。
     
  • 新加坡南洋理工大学于涵-联邦学习中的博弈论研究.pdf
    优质
    本文探讨了新加坡南洋理工大学于涵教授关于联邦学习中应用博弈论的研究成果，分析了如何通过博弈论优化联邦学习框架下的策略选择与协作机制。 新加坡南洋理工大学的于涵探讨了联邦学习中的博弈论，并介绍了联邦学习在数据挖掘领域的优势及其应用。
     
  • 关于联邦学习的研究综述文章
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    本文为一篇关于联邦学习的研究综述文章，全面回顾了联邦学习领域的最新进展、核心技术及其在不同应用场景中的实践案例。 联邦学习研究相关综述文章主要探讨了在保护用户隐私的前提下如何实现数据协作与模型训练的方法和技术。该文回顾并分析了当前联邦学习领域的最新进展、挑战以及未来的研究方向，为研究人员提供了一个全面而深入的视角来理解这一领域的发展动态和潜在机遇。
     
  • GFL：银河联邦学习框架
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    简介：GFL（Galactic Federation Learning framework）是一款专为促进分布式机器学习研究与应用而设计的开源软件框架，旨在构建一个高效、安全且易于使用的协作式机器学习平台。 GFL是一个基于Pytorch的联合学习框架，提供了多种不同的联邦学习算法。它是Galaxy学习系统（GLS）的基础结构，而GLS则结合了区块链技术和GFL来构建一个更安全、去中心化的机器学习环境。目前，GFL的部分已经开源，并计划在未来不久开放其区块链部分。 除了传统的联邦学习方法外，GFL还提供了一种基于模型提炼的新算法，为开发者提供了更多的选择和灵活性以训练他们的模型。对GFL框架感兴趣或有相关研究需求的用户可以通过加入特定的交流群来获取更多支持与信息分享。在设计过程中，GFL参考了PaddleFL的设计理念。 使用GFL时，需要指定一些策略并创建联邦学习任务（FederateStrate）。
     
  • 关于联邦学习与图卷积神经网络在交通流预测中的应用研究.pdf
    优质
    本文探讨了联邦学习及图卷积神经网络技术在交通流量预测领域的应用价值，分析其优势和挑战，并提出改进方案。通过结合这两种前沿方法，旨在提高交通流数据的准确性和实时性预测能力。 本段落研究了基于联邦学习和图卷积神经网络的交通流预测方法。通过结合这两种技术，文章提出了一种新的模型来提高交通流量预测的准确性，并探讨了该方法在不同城市中的应用效果。研究表明，所提出的框架能够有效处理大规模、多源数据集，在保护用户隐私的同时提升了预测性能。
     
  • 联邦学习在计算机视觉中的应用案例
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    本文章介绍了联邦学习技术及其在计算机视觉领域的具体应用案例，深入探讨了如何利用该技术解决数据隐私保护与模型训练之间的矛盾。通过实例详细解析了联邦学习的工作原理、优势以及面临的挑战。适合对机器学习和隐私保护感兴趣的读者阅读。 使用外部的公开数据集直接运行代码（可能由于数据集的不同，需要自行调整深度学习模型），例如PASCAL VOC、MS COCO等常见目标检测数据集。采用flask_socketio作为服务端与客户端之间通信的框架，并分别利用YOLOv3和Faster R-CNN两个模型，在联邦学习场景下测试对街道数据集进行联合建模的结果比较。目前，联邦视觉系统有两种实现方式：一种是使用flask_socketio来完成服务器和客户端之间的通信；另一种则是基于PaddleFL的实现方法（具体过程可参考GitHub上的相关项目）。这里选择第一种方式进行服务端与客户端的通信。
     
  • 信号完整性的分析与研究——来自于博士的视角
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    本文章从博士的专业视角出发，深入探讨了信号完整性的问题及其影响，并提供了实用的研究方法和解决方案。 于博士的信号完整性分析与研究非常有价值，并且压缩文件里还包含了电源完整性的相关内容。这对于大规模高速电路的设计和优化具有重要的参考意义，是一份难得的研究材料。