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联邦学习白皮书（优质自学资源汇总）

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简介：
《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。

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  • 联邦学习白皮书（优质自学资源汇总）
    优质
    《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。
     
  • 联邦学习白皮书_V1.0.pdf
    优质
    《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V1.0与V2.0版本
    优质
    《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。
     
  • 安全多方计算联邦学习白皮书.zip
    优质
    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。
     
  • OpenCascade学习资源汇总
    优质
    本资料汇总了各种关于OpenCascade技术的教程、文档和示例代码，旨在帮助开发者快速掌握OpenCascade的各项功能及应用技巧。 整理了一些关于OpenCascade的学习资料供大家分享：包括《Open_CASCADE学习笔记》、《opencascade造型引擎功能介绍.docx》、《OpenCascade中文帮助文档.pdf》以及《OpenCASCADE中文教程_创建杯子为例.doc》，还有《基本体理论之OCC体系结构.pdf》。
     
  • Elasticsearch 学习资源汇总
    优质
    本页面汇集了各类Elasticsearch学习资源，包括官方文档、教程视频和实战案例，适合各阶段学员参考。 Elasticsearch 学习资料集合包括 elasticsearch 集成 ik 分词器的详细文档以及 Elasticsearch 和 HBase 整合步骤的教程。此外还有《Elasticsearch 技术解析与实战》一书可供参考。
     
  • TCL学习资源汇总
    优质
    TCL学习资源汇总提供全面且丰富的TCL编程语言学习材料，包括教程、实例和文档，旨在帮助初学者及进阶用户提升技能。 Practical Programming in Tcl and Tk, 4th Edition 学习笔记涵盖了Tcl脚本语言的学习内容，《Tcl 和 The Tk Toolkit》（由Tcl之父撰写）提供了详细的教程，包括Tcl库函数的介绍以及使用Synopsys工具时的应用。此外还有华为内部资料中的TCL培训教程，这些资源对于深入理解及掌握Tcl编程非常有帮助。
     
  • ADS学习资源汇总
    优质
    《ADS学习资源汇总》是一份全面收集和整理了关于ADS（自动部署系统）相关学习材料的文档。它包含了教程、视频课程、论坛讨论等多样的学习途径，旨在帮助初学者及进阶用户更好地理解和掌握ADS的技术细节与应用实践。无论是理论知识还是实战技巧，这份资料都能为你的学习之旅提供强有力的支持和指导。 ADS放大器设计教程、《手把手教你9个试验》的ADS入门指南、ADS射频电路板设计流程以及上百种关于ADS微波滤波器设计的相关文件资料。
     
  • 联邦学习概览：论文、教程及其他相关资料 - 联邦学习
    优质
    本资源合集提供了关于联邦学习的全面介绍，包括核心论文、教学材料及相关资讯，旨在帮助研究者和开发者深入了解这一领域。 关于联邦学习的资料包括：介绍、综述文章、最新研究进展、代表性工作及其代码、数据集以及相关论文等等。欢迎大家一起贡献！目录如下： 1. 教程 Tutorial 文字 PPT 视频 GDPR, Data Shortage and AI (AAAI-19 邀请演讲) 2. 相关论文 Related Papers 综述与介绍 arXiv 201912 - Advances and Open Problems in Federated Learning
     
  • 深度学习资源汇总
    优质
    本资源汇总专注于收集和整理深度学习领域的关键资料与工具，涵盖教程、论文、框架及社区信息，旨在为研究者和技术爱好者提供一站式的探索平台。 围绕深度学习技术整理一个系列文章，全面覆盖与其相关的各项知识点。