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杨强教授领衔：2021年联邦学习专题研讨会议第一场

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简介：
本段介绍2021年首场由杨强教授领军的联邦学习专题研讨会。该活动聚焦于探讨联邦学习领域的最新进展和挑战，旨在推动技术革新与跨学科合作。 本段落介绍了联邦学习的概念及其面临的挑战。文章指出，在人工智能领域的一个主要难题是数据碎片化与孤岛现象。为解决这一问题，联邦学习技术得以发展并应用。文中阐述了联邦学习的基本原理及应用场景，并分析了该方法的优势和存在的挑战。作者认为，作为一种潜在的解决方案，联邦学习有助于应对由数据碎片化和孤岛效应带来的种种挑战，在人工智能领域展现出广阔的应用前景。

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  • 杨强教授领衔：2021年联邦学习专题研讨会议第一场
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    本段介绍2021年首场由杨强教授领军的联邦学习专题研讨会。该活动聚焦于探讨联邦学习领域的最新进展和挑战，旨在推动技术革新与跨学科合作。 本段落介绍了联邦学习的概念及其面临的挑战。文章指出，在人工智能领域的一个主要难题是数据碎片化与孤岛现象。为解决这一问题，联邦学习技术得以发展并应用。文中阐述了联邦学习的基本原理及应用场景，并分析了该方法的优势和存在的挑战。作者认为，作为一种潜在的解决方案，联邦学习有助于应对由数据碎片化和孤岛效应带来的种种挑战，在人工智能领域展现出广阔的应用前景。
     
  • 联邦学习简介-杨强1
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    《联邦学习简介》由杨强教授撰写，概述了联邦学习的概念、技术框架及其在保护数据隐私条件下的协作机器学习应用。 2016年是人工智能在全球范围内大放异彩的一年。随着AlphaGo接连战胜两位人类顶尖围棋职业选手，我们见证了人工智能展现出的巨大潜力。
     
  • 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。
     
  • 2021年数学考研真题及答案（第一套）.zip
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    本资源包含2021年度数学考研的第一套真题及其详细解析与答案，适用于备考研究生入学考试的学生参考练习。 2021年数学一考研试题及答案适用于工学（包括计算机、电子、机械等）和理学学科。 内容范围涵盖了高等数学（如极限、导数、积分）、线性代数（矩阵、向量等）以及概率论与数理统计（随机变量、概率分布等）。该考试难度较高，题型复杂，强调对基本概念和公式的灵活运用，并且具有较强的综合性和计算能力要求。 备考阶段：考生可以利用考研数学复习资料进行准备。这些资料包括模拟测试、历年真题解析以及教材学习等方式。 通过模拟真题训练可以帮助考生熟悉考试时间管理、了解题型分布并掌握解题思路，从而更好地应对实际考试。 目标是帮助学生牢固掌握高等数学、线性代数和概率论的基础理论，并且提高他们的解题技巧。此外，反复练习有助于提升应试能力以及在规定时间内完成试题的能力与准确性。
     
  • 联邦学习概览：论文、教程及其他相关资料 - 联邦学习
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    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
     
  • 清华大学2021年联邦学习全球发展趋势报告.pdf
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    该报告由清华大学于2021年发布，深入分析了联邦学习领域的最新进展、技术挑战及未来趋势，为学术研究和工业应用提供了重要参考。 清华大学于2021年发布了关于联邦学习的全球趋势报告。
     
  • AI向善：解决数据孤岛与联邦学习（CCF-微众银行-杨强）.pdf
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    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。
     
  • 2020-2021学年第一学期复习要点.docx
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    这份文档《2020-2021学年第一学期复习要点》涵盖了该学期所有重要课程的关键知识点和复习建议，是学生期末备考的理想指南。 华南农业大学计算机导论课程的考纲及知识点包括以下几个方面： 1. 计算机基础知识：了解计算机的发展历史、分类以及组成部件； 2. 数据表示与存储：掌握数据的基本类型及其在计算机中的表示方法，理解二进制数和字符编码的相关知识； 3. 程序设计基础：熟悉程序设计语言的特点及应用范围，能够编写简单的算法实现问题求解； 4. 操作系统原理：了解操作系统基本概念、功能和服务机制等内容； 5. 数据库技术简介：掌握数据库系统的组成及其主要特点等基础知识。 以上是该课程的主要考察内容。
     
  • 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》