联邦学习入门第2页

AI人工智能 Agent：在保护隐私和数据安全中的应用

AI人工智能Agent：在保护隐私和数据安全中的应用关键词：AIAgent、隐私保护、数据安全、同态加密、联邦学习、区块链1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的快速发展,AIAgent在各行各业得到了广泛应用

AI大模型应用之禅·2025-03-03 19:37

每日一题之屏蔽信号

问题描述在与三体文明的对抗中，人类联邦探测到了两个重要的信号源，分别用非负整数aa和bb来表示。

Ace＇·2025-03-01 19:47

人工智能算法安全优化实践路径

通过整合自动化机器学习与联邦学习技术，构建跨数据孤岛的协作框架，同时引入可解释性算法增强模型透明度，确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度，重点解析

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

金融风控与医疗影像算法创新前沿

联邦学习算法通过分布式数据协作机制，在保证隐私安全的前提下，显著提升金融风险预测模型的泛化能力。

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友，旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明，使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。

写代码的中青年·2025-02-26 08:48

大模型学习路线与资源推荐

深度学习入门神经网

数字化转型2025·2025-02-26 01:27

经济金融学

A.美国联邦基金利率B.伦敦银行同业拆借利率C.香港银行同业拆借利率D.上海银行间同业拆放利率2.在分析各项理财目标实现的可能性时，不需要事先确定的重要事项是（）。

星绘搜题·2025-02-25 21:34

联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径

联邦学习框架通过分布式模型训练机制，有效破解医疗机构间的数据壁垒，使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。

智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

联邦学习优化驱动医疗诊断新突破

联邦学习技术通过构建分布式训练框架，使医疗机构在不共享原始数据的前提下，实现跨域模型的协同优化。

智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

神经网络与深度学习入门：理解ANN、CNN和RNN

在现代科技日新月异的今天，人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手，还是推荐系统，背后都有一项核心技术在支撑，那就是神经网络与深度学习。今天，我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题，其实它也没那么难懂！什么是神经网络？首先，我们要了解什么是神经网络。神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经

shandianfk_com·2025-02-25 03:49

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,

智算学术·2025-02-25 00:31

2025保险与金融领域实战全解析：DeepSeek赋能细分领域深度指南（附全流程案例）

2025保险与金融领域实战全解析：DeepSeek赋能细分领域深度指南（附全流程案例）目录DeepSeek在保险与金融中的核心价值保险领域：从风险建模到产品创新金融领域：从投资分析到财富管理区块链与联邦学习的应用探索客户关系与私域运营

emmm形成中·2025-02-24 17:43

‘, None, 10054, None)（联邦学习+ray中常见问题）

第一部分：问题描述(pid=24828)Filesalreadydownloadedandverified2025-02-2412:48:44,183ERRORimport_thread.py:89--ImportThread:Errorwhilereadingfromsocket:(10054,'远程主机强迫关闭了一个现有的连接。',None,10054,None)2025-02-2412:48

还不秃顶的计科生·2025-02-24 14:26

边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化

本研究针对医疗影像分析场景中跨机构数据共享的复杂性，提出基于边缘计算与联邦学习的协同优化框架，通过分布式特征工程重构医学图像的解析范式。

智能计算研究中心·2025-02-23 11:40

深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径

当前，TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造（如TensorFlowLite与PyTorchMobile）逐步适应边缘设备的资源限制，同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。

智能计算研究中心·2025-02-23 11:10

边缘计算与联邦学习驱动医疗金融预测及模型可解释性技术突破

内容概要当前人工智能技术正经历多维度融合与迭代升级，边缘计算与联邦学习的协同创新成为突破性方向。

智能计算研究中心·2025-02-23 11:10

联邦学习: 统一数据协作和隐私保护的技术解决之道

联邦学习:统一数据协作和隐私保护的技术解决之道1.数据价值和隐私2.隐私计算技术安全多方计算可信执行环境联邦学习3.联邦学习的拓展分布式机器学习联邦学习和传统分布式系统的差异联邦学习带来的挑战安全性补充实际案例讲解总结

小牍·2025-02-23 10:35

第26篇：pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习

第一部分：解决的问题联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种分布式机器学习方法，允许客户端在本地数据上训练模型，同时通过中心服务器共享学习成果。

还不秃顶的计科生·2025-02-20 20:10

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如

·2025-02-20 17:46

人工智能与机器学习入门：决策树应用

在人工智能与机器学习入门：使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中，给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法，本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。

·2025-02-20 00:24

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的

Bin二叉·2025-02-19 19:37

2024年Python最新联邦学习实战-2-用FATE从零实现横向逻辑回归，面试阿里巴巴客服

学好Python不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会Python还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的Python学习资料，给那些想学习Python的小伙伴们一点帮助！一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其

2401_84138785·2025-02-19 15:03

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

这是一个经典的机器学习入门项目，可以帮助你理解如何使用线性回归模型来预测连续的数值。第一个项目：线性回归预测房价项目目标学习线性回归的基本概念。使用历史房价数据建立一个预测模型。

github_czy·2025-02-19 07:31

新书速览|细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现

超详细的PyTorch深度学习入门书，100余个编程示例+6大热点案例，大咖带路，边学边实践。

全栈开发圈·2025-02-18 15:44

BGP RR路由反射器

邻居学到的路由不会通告给其他IBGP邻居，这就要求IGP内的设备都需要两两设备都必须运行并建立IBGP邻居，这不仅不利于网络的部署还增加了配置的复杂度，对于网络管理和设备来说都是一件坏事，为优化设备交流信息量，因此有了联邦和

VVVVWeiYee·2025-02-18 03:38

聚焦大模型！隐语技术团队研究成果被 ICASSP 与 ICLR 两大顶会收录

“隐语”是开源的可信隐私计算框架，内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。

·2025-02-17 20:25

机器学习入门-读书摘要

先看了《深度学习入门：基于python的理论和实践》这本电子书，早上因为入迷还坐过站了。。

不像程序员的程序媛·2025-02-16 03:53

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。文章将包含：关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构

目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构

9命怪猫·2025-02-14 02:51

基于联邦学习的政务大数据平台应用研究

联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法，基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价值。

宋罗世家技术屋·2025-02-13 12:50

今日AI和商界事件(2025-02-07)

LS_learner·2025-02-13 09:51

C++ 为什么需要 extern "C"

add@@YAHHH@Z)，函数main中引用了该符号正如《EffectiveC++》开篇所说，C++是一个C语言、OO风格、模板、STL风格组成的语言联邦，C++是可以直接引入C语言代码编译的库的，而

·2025-02-12 13:44

三、隐语架构

联邦学习：在原始数据不出域的前提下，通过交换中间数据完成机器学习建模，包含

人生相聚两依依·2025-02-11 21:02

基于计算图的Softmax层反向传播推导

KaiMing Zhu·2025-02-11 21:25

DeepSeek联邦学习（Federated Learning）基础与实践

联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种在分布式环境中训练模型的技术，允许多个设备或节点在不共享原始数据的情况下协同训练模型。

Evaporator Core·2025-02-10 23:44

深度学习入门2：自然语言处理（第一章神经网络的复习/代码+总结）

1.1数学和python的复习1.1.1向量和矩阵总结：代码实现：D:\py\pythonProject\0自学\LM\第一章\1向量和矩阵.pyimportnumpyasnpx=np.array([1,2,3])print(x.__class__)#输出类名np.ndarray类print(x.shape)#np.ndarray类实例变量shape和ndimshape表示多维数组的形状print

m0_58598898·2025-02-10 23:11

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

在当今数字化时代，深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车，从图像识别到自然语言处理，深度学习的应用无处不在。而Python作为一门简洁而强大的编程语言，成为了深度学习领域最受欢迎的工具之一。今天，我们将一起踏上深度学习的旅程，搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

【人工智能-初级】第20章使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级

若北辰·2025-02-09 03:57

组队学习首次开放许愿啦！下个月想学什么，听你的

·2025-02-07 09:18

DES & 3DES 简介以及 C# 和 js 实现【加密知多少系列_2】

〇、简介1、DES简介DES全称为DataEncryptionStandard，即数据加密标准，是一种使用密钥加密的块算法，1977年被美国联邦政府的国家标准局确定为联邦资料处理标准（FIPS），并授权在非密级政府通信中使用

橙子家czzj·2025-02-06 12:21

2024系统架构师---2021年论文素材

1、数据集成包括以下3种模式:数据联邦、数据复制和基于接口的数据集成。数据联邦:数据联邦是指不同的应用共同访问一个全局虚拟数据库，通过全局虚拟数据库管理系统为不同的应用提供

喜欢猪猪·2025-02-05 09:25

《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》

目录一、引言二、什么是梯度下降？2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降（BatchGradientDescent）2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）3.小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent）四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯

Lemon_wxk·2025-02-02 12:38

fpga学习入门串口rs232回环

奇偶检验位这里是省略了做好回环后可以使用上位机做回环测试，top文件写的方式就是将rx（fpga端）接受到的模块（pc端）tx发送出去，这两个端口用杜邦线连接，同理模块的rx连接fpga的tx，看上位机接收区是否是你发送的即可测试代码正确，如果不对的话可以先把上位机停止位改成1.5或者2位即可需要使用到usb转ttl的模块一个这个做仿真的话稍微麻烦tb文件里需要例化tx发送给top文件，再例化rx

杨龙龙yll·2025-01-30 11:46

机器学习入门——机器学习基本概念

@机器学习什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎简单来说机器学习就是机

四月是你的·2025-01-28 06:33

在KubeFATE中定制化部署联邦学习组件的深入分析

题图摄于国家大剧院（本文作者系VMware中国研发云原生实验室架构师，联邦学习开源项目KubeFATE/FATE-Operator维护者。）

亨利笔记·2025-01-24 10:42

【2025 ODA teigha .NET系列开发教程第五章】给CAD实体添加附属数据XDATA，包括源码

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档2025ODAteigha.NET

三好学生～张旺·2025-01-23 22:34

论面向服务的架构与其应用

提供数据联邦、数据复制转换、工作流集成等控制服务实现新老系统

zju3080103798·2025-01-23 03:17

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。

wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab）

对于初学者来说，scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能，还通过一致的API设计，确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。

wyc9999ww·2025-01-21 14:39

汇聚前沿｜思腾合力邀您共赴可信联邦学习·武汉站

可信联邦学习·武汉站于2024年11月18日-19日在武汉大学举办，其作为隐私计算与数据智能的重要力量，正引领着学术界与工业界的新一轮变革。

·2025-01-17 14:37

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