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联邦学习演示文档 (.pptx)

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简介：
随着人工智能技术的快速进步，数据孤岛现象以及对个人隐私的日益重视，已成为制约人工智能全面发展的两大关键挑战。联邦学习的出现，为有效地应对并克服这些难题提供了全新的解决方案。

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  • 联邦学习演示文稿.pptx
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    本演示文稿深入探讨了联邦学习的概念、技术框架及其在数据隐私保护和跨机构合作中的应用价值，旨在促进该领域的研究与实践。 人工智能进入新时代，面临数据孤岛与隐私保护两大挑战。联邦学习的出现恰好能够解决这些问题。
     
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    本演示文档为BaSIP系统的操作与功能介绍，涵盖系统架构、安装配置及应用案例分析等内容，旨在帮助用户快速掌握和使用该软件。 基于开源baresip在海思平台的开发研究探讨了如何将baresip项目应用于海思平台，并分析了相关技术挑战与解决方案。此项工作旨在为开发者提供一个有效的框架，以便更好地利用baresip的功能特性进行定制化开发和优化适配。
     
  • JMeter学习培训演示文稿.pptx
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    本演示文稿旨在为初学者提供全面的JMeter教程和实践指导，涵盖性能测试的基础知识、脚本编写技巧及结果分析等内容。 这份JMeter学习与培训文档包含了详细的注解，适合完全没有JMeter基础的人阅读，并且可以直接用于员工的培训材料。我们已经整理好了所有内容，避免了常见的问题和陷阱，帮助读者快速掌握所需技能。
     
  • 小样本学习演示文稿.pptx
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    本演示文稿深入探讨了在数据稀缺情况下的机器学习解决方案，重点介绍了小样本学习的概念、方法及其应用实例。 本资源旨在提供小样本学习的通俗理解和实例展示，并列举了五类主流的小样本学习模型。请注意：（1）此资源是基于部分论文和博客调研后综合整理而成，仅用于入门级了解。（2）目前只包含PPT文件，如需获取与PPT对应的释义文本，请留言告知，后期会无偿提供。【由于本人出差原因，近期无法立即发送释义文本，如有需要请留下联系方式或稍后再联系】
     
  • 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》
     
  • 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
     
  • 深度强化学习演示文稿.pptx
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    本演示文稿深入探讨了深度强化学习的基本原理与应用实例，旨在为观众提供该领域的全面理解，并展示其在解决复杂问题中的潜力。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习的范式和方法论，它描述并解决智能体在与环境互动过程中通过策略的学习以实现回报最大化或达到特定目标的问题。
     
  • 安全聚合在联邦学习中的应用（SMPC）.pptx
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    本演示文稿探讨了安全多方计算(SMPC)技术在联邦学习框架下的应用，旨在保障数据隐私的同时提高模型训练效率和准确性。 讲述联邦学习安全聚合的PPT完整版主要介绍了谷歌文章《Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving Machine Learning》中的基于安全多方计算的安全聚合方案。
     
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    本PPT旨在介绍联邦学习的概念、原理及其应用。通过讲解联邦学习如何在保护数据隐私的前提下实现模型训练与协作，为观众提供全面的理解和认识。 本段落介绍了人工智能（AI）、机器学习以及联邦学习的概念和技术特点。人工智能是一门新兴的技术科学领域，专注于研究、开发用于模拟、扩展和增强人类智能的理论与应用系统。作为人工智能的一个重要分支，机器学习致力于让计算机通过数据自主学习并优化性能，以实现更高效的任务处理能力。联邦学习是近年来出现的一种新型机器学习技术，它允许不同的设备或组织在不交换原始数据的情况下共同训练模型，从而有效保护了用户的数据隐私安全。 此外文章还概述了一些人工智能的实际应用案例，包括但不限于计算机视觉等领域。