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搜索资源列表

  1. 人工智能第8期-(1).pdf

  2. GDPR 对 AI 的挑战和基于联邦迁移学习的对策； 智能互联网时代N倍数的产业机遇； 大规模图像理解、分割新进展； 机器学习与人工智能； 自然语言处理方法与应用；

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-06-15
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：cao812755156

  1. 腾讯安全联邦学习.pdf

  2. 随着云计算和大数据技术的不断发展，无论是机构还是个人，每天都会源源不断地 产生大量数据；与此同时，随着人工智能技术（Artificial Intelligence，AI）和数据处 理能力的提升，不断产生的海量数据能够被实时地进行计算、分析与挖掘。理论上，大 数据与人工智能技术的完美结合，能够充分挖掘和释放数据的价值。然而，现实中，由 于数据中包含大量个人隐私、商业机密等，数据隐私安全的问题也广泛受到世界各国重视。

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2020-05-19
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：billhuihui

  1. 联邦学习白皮书_v1.0.pdf

  2. 如何在满足数据隐私、安全和监管要求的前提下，设计一个机器学习框架，让人工智能 系统能够更加高效、准确的共同使用各自的数据，是当前人工智能发展的一个重要课题。我们倡议把研究的重点转移到如何解决数据孤岛的问题。我们提出一个满足隐私保护和数据安 全的一个可行的解决方案，叫做联邦学习。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yctandlh

  1. 2020-CCCF-张彦、卢云龙、黄小红-区块链与联邦学习：融合与互补.pdf

  2. 转自CCF，网址：https://dl.ccf.org.cn/institude/institudeDetail?id=4810506903701504 摘要：区块链在不可信的多方间，建立了一种安全可靠的机制。而联邦学习作为近年来出现的新兴机器学习技术，实现了保护隐私的人工智能。本文将围绕如何将区块链与联邦学习进行融合展开研究，并进一步探讨与之相关的应用。

  3. 所属分类：比特币

    • 发布日期：2020-04-21
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42716010

  1. Fate白皮书.pdf

  2. 联邦学习白皮书，介绍了联邦学习基本概念，类别，行业应用领域以及Fate 联邦学习开源框架，系统结构，功能模块，以及各个功能模块大概介绍，具体参考github上Fate项目。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：liudongdong19

  1. 联邦学习白皮书V1.0.pdf

  2. 大数据驱动的人工智能对人类的生活有很大的帮助，但是存在着很多问题和难点。本书主要讲解了联邦学习的一些基础的东西，包括他的背景，概念，定义，分类，还有一些实例。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-25
    • 文件大小：1045504
    • 提供者：yingLGG

  1. AES加密解密verilog代码.pdf

  2. AES加密解密verilog代码，仅供学习使用，请勿商业用途。 高级加密标准(英语:Advanced Encryption Standard，缩写:AES)，在密码学中又称Rijndael加密法，是美国联邦政府采用的一种区块加密标准。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2020-03-18
    • 文件大小：18432
    • 提供者：heuaic

  1. TOWARDS FEDERATED LEARNING AT SCALE SYSTEM DESIGN.pdf

  2. 联邦学习是一种分布式机器学习方法，可对大量分散数据进行模型训练。我们已在TensorFlow的基础上为移动设备领域的联合学习构建了可扩展的生产系统。在本文中，我们描述了由此产生的高级设计，概述了一些挑战及其解决方案，并探讨了未解决的问题和未来的方向。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：R2017

  1. 联邦半监督学习综述（A Survey towards Federated Semi-supervised Learning）.pdf

  2. 人工智能(AI)的成功应该在很大程度上归功于丰富数据的可获得性。然而，实际情况并非如此，行业中的开发人员常常面临数据不足、不完整和孤立的情况。因此，联邦学习被提议通过允许多方在不显式共享数据的情况下协作构建机器学习模型，同时保护数据隐私，来缓解这种挑战。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-28
    • 文件大小：314368
    • 提供者：syp_net

  1. CCF-微众银行-杨强-AI向善，数据孤岛和联邦学习.pdf

  2. 微众银行-杨强-AI向善，数据孤岛和联邦学习。转自CCF，网址：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4340567999891456

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-09
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42716010

  1. 微众银行-刘洋-联邦学习的研究及应用.pdf

  2. 微众银行在联邦学习方面的研究及应用 ， 联邦学习的研究和应用成果， 对了解和 学习 联邦学习具有一定价值

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：senhehe

  1. 新加坡南洋理工大学-于涵-联邦学习中的博弈论.pdf

  2. 新加坡南洋理工大学-于涵-联邦学习中的博弈论，联邦学习在数据挖掘中具有重要优势，PPT介绍了联邦学习的应用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-04
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：senhehe

  1. 美国2019：国家人工智能战略（中英双语）-2019.6-101页(8).pdf

  2. 国家人工智能研发战略计划： 2019年更新为联邦政府资助的人工智能研究制定了一系列 目标，确定了以下八个战略重点： 策略1：对人工智能研究进行长期投资。优先考虑对下一代人工智能的投资，这将推动发现和 洞察，并使美国成为人工智能的世界领导者。战略2：为人工智能协作开发有效的方法。增加 对如何理解 创建有效补充和增强人类能力的AI系统。 策略3：理解并解决人工智能的道德，法律和社会影响。通过技术机制研究人工智能系统，包 括道德，法律和社会问题。 策略4：确保AI系统的安全性。了解如何设计可靠，可靠，

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：chentaotongxue

  1. 6.TOWARDS FEDERATED LEARNING AT SCALE----SYSTEM DESIGN(Google)(2019.3.22)(1).pdf

  2. 2019/02发布的关于联邦学习的论文 联邦学习是一种分布式机器学习方法，它支持对大量分散数据进行模型训练。基于TensorFlow，我们构建了一个可伸缩的面向移动设备领域的联邦学习生产系统。在本文中，我们描述了最终的高层设计，概述了一些挑战及其解决方案，并触及了开放的问题和未来的方向。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_44774630

  1. 2019-CCF-翁翕-联邦学习之奖励机制设计.pdf

  2. 转自CCF，网址：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4841322416883712 摘要：联邦学习通过将机器学习的计算分散到参与各方的数据库上进行加密的分布式计算，从而可以在不影响数据安全或用户隐私的情形下破解数据孤岛壁垒、实现数据共享。在现实的设计中，数据联邦需要提供足够的经济激励以保证联邦的参与者有激励一直保持参与。因此我们提出联邦学习的机制设计这个问题，来探讨数据联邦应该采取的最优组织和奖励结构。我们首先将提出一个研究联邦学习的

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-05
    • 文件大小：1007616
    • 提供者：weixin_42716010

  1. secure federated transfer learning.pdf

  2. 着重描述联邦迁移学习参与放之间的协作，安全联邦迁移学习框架，计算损失和梯度的数学细节。着重描述联邦迁移学习参与放之间的协作，安全联邦迁移学习框架，计算损失和梯度的数学细节。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-22
    • 文件大小：774144
    • 提供者：weixin_41940648

  1. Communication-Efficient Learning of Deep Networks.pdf

  2. 联邦学习经典参考文献值得学习。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：m0_37384317

  1. querido-diario：:newspaper:巴西政府公报，所有人均可使用-源码

  2. 官方日报 DiárioOficial是巴西政府公报，是了解公共行政部门最新行动的最佳场所之一，在联邦，州和市级都有不同的出版物。 即使为在全国范围内执行做出了不懈的努力，在大多数地区，PDF格式的官方交流仍然存在。 该项目的目标是将DiárioOficial升级到数字时代，集中当前仅可通过单独来源获得的信息。 该项目最初发布时，有两个不同的目标：为政府公报创建抓取工具，并从中解析竞标豁免。 现在，它仅限于第一个目标。 目录 开发环境 了解QueridoDiário工作原理的最佳方法是获取源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：297984
    • 提供者：weixin_42131405