联邦学习FATE

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

联邦学习 Federated learning Google I/O‘19 笔记

FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddatahttps://www.youtube.com/watch?v=89BGjQYA0uE文章目录FederatedLearning:MachineLearningonDecentralizeddata1.DecentralizeddataEdgedevicesGboard:mobilekeyboa
努力搬砖的星期五·2024-09-15 11:55

锈色休止符（fate系列同人）

03并蒂双仪速水长谦在秋千上坐了不知有多久。和往常一样，她这次又遭到了拒绝——在放学之后去弟弟的班里说想和他一起回家时。“我很忙。你要是着急就先滚回家吧，大·小·姐！”到底怎样才能消除长时对自己的厌恶，这个问题她已经琢磨很多年了，至今没有头绪。刚刚太阳还在树梢，现在已经快和地面的小野花一样高了。她左手握住秋千绳，脑袋靠在手背上，右手在腿上敲来敲去。“海顿？”速水长谦能感觉到有人从背后抓住了秋千的两
浊者不清·2024-09-12 18:43

SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记

SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算
慘綠青年627·2024-09-06 10:44

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言  在数字化浪潮的推动下，我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。
洋葱蚯蚓·2024-08-25 11:54

网络安全: 模型的脆弱性，鲁棒性和隐私性

隐私性问题在联邦学习和其
不当菜鸡的程序媛·2024-08-22 16:30

Pipeline过程记录

配置：Ubuntu22.04.3，VMware虚拟机（9999/10000）1、安装FATE客户端：在本机上安装FATE客户端。
naughty0809·2024-02-20 20:57

实践案例｜孟宪超：基于隐语深度学习在保险联合定价中的应用（附演讲视频）

“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。
·2024-02-19 23:04

关于linux中网络配置问题

以下网址详细的介绍了三种模式的设置网络方法，https://www.cnblogs.com/summer-fate/p/7704070.html下面记录下我设置网络的步骤（以Host_Only的方式）step1
sunshine_cc52·2024-02-13 14:04

锈色休止符（fate系列同人）

05连横“早啊羽生同…唉你胳膊怎么了？摔伤了？”冲田刚刚走进教室就注意到了第二排羽生幸若缠着绷带挂在胸前的右臂。“别靠近…”羽生幸若避开他的目光，“我已经说第四次了…”“就算反感人际交往，同学之间说说话也不是不可以的嘛！”“不要…拒绝交流…”冲田见状只好耸了耸肩：“算了～我找竹中去。相比之下竹中可开朗多了。”“唉？”突然中枪的竹中山茶猛地从座位上抬起头。“唉什么唉？你也回拒好朋友的打招呼嘛？”冲田
浊者不清·2024-02-12 15:37

《一代》Generation第二章

三年前她带着小艾逃到这里，一手建立FATE组织，为那些不甘沦为G造人工具的男男女女提供庇佑，林热爱这一切，但此刻，她
Heathen_bd67·2024-02-11 15:50

【Deep Dive:AI Webinar】联邦学习-数据安金性和隐私性分析的思维转换

【深入探讨人工智能】网络研讨系列总共有17个视频。我们按照视频内容，大致上分成了3个大类：1.人工智能的开放、风险与挑战（4篇）2.人工智能的治理（总共12篇），其中分成了几个子类：a.人工智能的治理框架（3篇）b.人工智能的数据治理（4篇）c.人工智能的许可证（4篇）d.人工智能的法案（1篇）3.炉边对谈-谁在构建开源人工智能?今天发布的是第11个视频，亦即第二个大类别“人工智能的治理”里的第二
开源社·2024-02-09 12:36

Fate-Serving推理服务源码解读

https://fate-serving.readthedocs.io/en/develop/?
SakamataZ·2024-02-08 22:20

Apache Pulsar 在腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台上的实践

腾讯AngelPowerFL联邦学习平台联邦学习作为新一代人工智能基础技术，通过解决数据隐私与数据孤岛问题，重塑金融、医疗、城市安防等领域。
StreamNative·2024-02-07 11:24

联邦学习-安全树模型 SecureBoost之Desicion Tree

联邦学习-安全树模型SecureBoost之DesicionTree1联邦学习背景鉴于数据隐私的重要性，国内外对于数据的保护意识逐步加强。
秃顶的码农·2024-02-06 17:26

最新论文笔记(+21)：Privacy-Preserving Byzantine-Robust Federated Learning via Blockchain Systems/ TIFS2022

Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被
cryptocxf·2024-02-05 10:24

我行我上！如何拯救FA？

历时半年的时间，FA在一片谴责和嘲讽之中，总算是迎来了完结，那么究竟谁该为“FATE之耻”负责，东出？A1？或者是……齐格？
东皇未来·2024-02-05 08:10

Fate stay night 同人短篇 樱の夢 后续 夢の終点

作者按：这是HF线的NormalEnd的后续，也许在很多人眼里，这不是TE，但是，却是Fate的诸多感动里带给我最深的感动的结局，前几天又重温了一遍游戏，这种感动仍然延续着。
上帝雾宇电·2024-02-02 17:11

pysyft框架中WebsocketClientWorker与WebsocketServerWorker的消息传输

引言pysyft是基于pytorch的一个联邦学习框架（虽然用起来很难受），通过内存管理实现联邦学习的模拟。
一只特立独行的猫·2024-02-01 14:18

论文解读-Agglomerative Federated Learning: Empowering Larger Model Training

联邦学习新探：端边云协同引领大模型训练的未来｜INFOCOM2024联邦学习（FederatedLearning）就是一种能够在不损害用户隐私的前提下，训练人工智能模型的技术。
MCRG·2024-01-31 12:23

2019年3月18日

之后开虚拟机打算研究一下联邦学习，结
真昼之月·2024-01-29 20:23

我的隐私计算学习——联邦学习（3）

（五）纵向联邦学习—安全树思路可以通过以下脉络学习：决策树--------->集成方法Bagging&Boosting--------->GBDT--------->XGBoost--------->SecureBoostTree
Atara8088·2024-01-28 00:24

我的隐私计算学习——联邦学习（4）

（六）横向联邦学习—梯度更新聚合云端数据中心的分布式机器学习可以有成百上千的节点，对比横向联邦学习有一定的借鉴意义，都存在着节点更新的同步与异步的问题，节点梯度更新之后的问题、节点掉线的问题、数据的NonIID
Atara8088·2024-01-28 00:54

我的隐私计算学习——联邦学习（5）

笔记内容来自多本书籍、学术资料、白皮书及ChatGPT等工具，经由自己阅读后整理而成。（七）联邦迁移学习相关研究表明，联邦迁移学习不需要主服务器作为各参与方间的协调者，旨在让模型具备举一反三能力，在各参与方样本空间以及特征空间均存在较少交叉信息的情况下，使用迁移学习算法互助地构建模型，可解决标签样本少和数据集不足的问题，例如，某国电商平台与其他国家银行间的数据迁移场景，联邦迁移学习可以很好地解决数
Atara8088·2024-01-28 00:24

全同态加密的硬件加速：让机器学习更懂隐私保护

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。
PrimiHub·2024-01-27 09:18

2024年深圳市工业和信息化局软件产业高质量发展技术创新体系扶持计划产业链关键环节提升项目申请指南

（一）大数据:重点支持数据采集、数据清洗、数据分析发掘、数据可视化、大数据行业应用、联邦学习、隐私计算等领域。（二）云计算：重点支持平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）等领域。
高新技术企业认定条件·2024-01-27 00:46

Leave things with fate?

SometimesLifelookslikeapieceofcakeanditsoundsgreatwhenherostoryspreadsawayforcommonpeople,moredifficultiesneedtoconquer"giveup"isaneasywayIthuntedmanyandsometimecameacrosswithmeinmywayIfthat'scake,Ita
倾新·2024-01-26 19:42

联邦学习：密码学 + 机器学习 + 分布式 实现隐私计算，破解医学界数据孤岛的长期难题

联邦学习：密码学+机器学习+分布式提出背景：数据不出本地，又能合力干大事联邦学习的问题联邦学习架构分布式机器学习：解决大数据量处理的问题横向联邦学习：解决跨多个数据源学习的问题纵向联邦学习：解决数据分散在多个参与者但部分特征重叠的问题联邦
Debroon·2024-01-23 11:31

阿里巴巴开源联邦学习框架FederatedScope

5月5日，阿里巴巴达摩院发布新型联邦学习框架FederatedScope，声称可以在不共享训练数据的情况下开发机器学习算法，从而保护隐私。，其源代码现已在Apache2.0许可下发布在GitHub上。
魏铁锤爱摸鱼·2024-01-23 06:09

《FGO》韩服游戏活动出错，官方三度致歉，总经理引咎辞职

《Fate/GrandOrder》则在一月份首周的竞争中击败了《怪物弹珠》、《宝可梦GO》等游戏，成为日本手游畅销榜的冠军，迎来开门红！
爱游戏的萌博士·2024-01-22 12:52

“千子村正”强势登场，《FGO》在日本手游市场迎来开门红

近日，博士和大家分享了海外第三方统计机构“Apptopia”的最新报告，在2020年全球手游畅销榜中，《FGO（Fate/GrandOrder）》排在了第七名，输给了老对手《怪物弹珠》（第四名）。
爱游戏的萌博士·2024-01-22 04:37
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