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联邦学习白皮书V1.0与V2.0版本

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简介：
《联邦学习白皮书》V1.0和V2.0版本详述了联邦学习技术的发展历程、核心理论及应用场景，并介绍了新版在安全性和效率上的改进。 联邦学习白皮书V1.0和V2.0两个版本都有。

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  • 联邦学习白皮书V1.0与V2.0版本
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    《联邦学习白皮书》V1.0和V2.0版本详述了联邦学习技术的发展历程、核心理论及应用场景，并介绍了新版在安全性和效率上的改进。 联邦学习白皮书V1.0和V2.0两个版本都有。
     
  • 联邦学习白皮书_V1.0.pdf
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    《联邦学习白皮书V1.0》全面介绍了联邦学习的概念、技术架构及其应用场景，旨在推动该领域的研究与应用发展。 如何在满足数据隐私、安全和监管要求的前提下设计一个机器学习框架，使人工智能系统能够更加高效且准确地共同使用各自的数据，是当前人工智能发展的一个重要课题。我们建议将研究重点放在解决数据孤岛问题上，并提出了一种可行的解决方案——联邦学习，该方案旨在实现隐私保护和数据安全的目标。
     
  • 联邦学习白皮书（优质自学资源汇总）
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    《联邦学习白皮书》汇集了优质的自学资源，旨在为初学者和专业人士提供全面的学习材料和指南，助力掌握联邦学习的核心概念与实践技能。 联邦学习白皮书是我总结的学习联邦学习的一个很好的资源。
     
  • 安全多方计算联邦学习白皮书.zip
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    本白皮书深入探讨了安全多方计算与联邦学习技术，结合实际案例分析其在保障数据隐私条件下的协作机制及应用前景。 安全多方计算联邦学习白皮书旨在介绍并探讨如何在保护数据隐私的前提下进行有效的机器学习研究与应用。通过阐述安全多方计算技术的基本原理及其在联邦学习中的具体实现方式，该文档为相关领域的研究人员提供了宝贵的参考资源和技术指导。 同时，白皮书中还深入分析了当前基于安全多方计算的联邦学习所面临的挑战和机遇，并提出了一系列创新性的解决方案及未来发展方向建议，以期推动整个行业向着更加健康、可持续的方向发展。
     
  • 《iTop软件实施白皮书》v2.0 水印版.pdf.zip
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    《iTop软件实施白皮书》v2.0水印版是一份详细指导企业如何有效部署和使用iTop服务管理解决方案的手册，包含最新更新与实践建议。 iTop功能模块详细介绍主要包括门户、接口、事件、问题、变更以及CMDB库等功能模板的介绍。
     
  • ArcBlock白皮书（中文版本）
    优质
    《ArcBlock白皮书》中文版深入介绍了分布式应用链平台ArcBlock的设计理念、技术架构及应用场景，为开发者和爱好者提供全面指南。 ArcBlock是一个用于构建和部署去中心化区块链应用程序的平台与生态系统。它不仅提供了支持复杂业务规则所需的基础设施组件，还能够将现有的系统连接到区块链网络上，使用户可以利用现有数据和身份信息来自动化处理业务流程。
     
  • 2021年版中国联通6G白皮书
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    《2021年版中国联通6G白皮书》由中国联通发布，旨在探讨和规划下一代移动通信技术的发展方向与关键技术，推动全球6G研究和标准化进程。 中国联通发布了6G白皮书，详细阐述了公司在第六代移动通信技术领域的研究和发展方向。该文件旨在为行业提供指导，并推动相关标准和技术的创新与进步。
     
  • EOS白皮书2.0版本（中文版）
    优质
    《EOS白皮书2.0版本》是关于EOS区块链平台的重要文档，该版本深入介绍了EOS的技术架构、治理机制及优化方案，旨在推动去中心化应用的发展。 EOS即将推出，这个币圈和链圈的重大改进的新体系是否可以代表区块链的3.0版本？请大家仔细阅读他们的白皮书。
     
  • IPFS白皮书的中文版本
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    《IPFS白皮书》的中文版为读者提供了关于去中心化文件系统InterPlanetary File System（IPFS）的技术细节和设计理念的全面解读，是理解这一创新互联网技术的重要资料。 星际文件系统是一种点对点的分布式文件系统，旨在连接所有拥有相同文件系统的计算机设备。在某些方面，IPFS 类似于互联网，但互联网是中心化的，而 IPFS 是一个单一的 BitTorrent 群集，并使用 Git 仓库进行分布式存储。换句话说，IPFS 提供了高吞吐量的内容寻址块存储模型和内容寻址的超链接。这形成了一个广义的 Merkle DAG 数据结构，可以用这种数据结构构建版本控制系统、区块链甚至永久性网站。 IPFS 结合了分布式哈希表、具有激励机制的区块交换以及自我认证命名空间。由于 IPFS 没有单点故障，并且节点之间不需要相互信任，因此它具备很高的容错性和灵活性。
     
  • 联邦学习:Federated-Learning
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    简介：联邦学习是一种机器学习技术，允许多个设备或组织在保护数据隐私的前提下协作训练模型。通过将算法带到数据所在的地方进行局部计算，并仅同步模型更新，联邦学习能够在不直接共享敏感数据的情况下提升模型性能和适用性，适用于医疗、金融等对数据安全要求极高的领域。 随着人工智能（AI）进入以深度学习为主导的大数据时代，基于大数据的机器学习不仅推动了AI的发展，也带来了安全隐患。这些隐患源于深度学习的学习机制，在模型训练、推理及使用阶段均有可能出现。 联邦学习是一种能够保护隐私并允许本地存储和计算的机器学习算法。 文献参考： 1. 介绍部分 2. 调研报告：《联邦机器学习的概念与应用》 3. 威胁调研：《面向联邦学习的安全威胁研究》 4. 定制技术综述：《用于联邦学习的个性化技术调查》