【摘 要】
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联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术,其设计目标是在保障大数据共享交换时的信息安全、保护终端个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与者或多计算节点之间开展高效
【机 构】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFC0820503）;中国电科新一代人工智能专项行动计划项目（AI20191125008）;中国电科装备预研联合基金项目（6141B08010102）;全国一体化国家大数据中心先导工程（17111001,17111002）;国家自然科学基金项目（U19B2026）;中国博士后科学基金第64批面上资助项目（2018M641436）;文旅部2018年度文化和旅游智库
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联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术,其设计目标是在保障大数据共享交换时的信息安全、保护终端个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与者或多计算节点之间开展高效率的机器学习,有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。对近期联邦学习的相关研究与成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。首先,从数据孤岛和隐私保护等两个角度介绍联邦学习的兴起背景,并概述联邦学习内涵与机理;随后,聚焦技术革新和标准化建设“双轮驱动”,概述联邦学习最新进展,并以公共文化服务领域为示范应用场景,介绍基于联邦学习技术的数
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