需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学，请关注本公众号后回复 “kubefate” 即可。VMware招聘联邦学习、隐私计算开发工程师转发一则联邦学习讲座消息： 在深度学习大放异彩的AI时代，计算机视觉是AI应用的重要领域之一...

来源：软件学报微站本文约2500字，建议阅读5分钟本专题旨在探究大数据治理所面临的核心技术挑战。大数据治理的理论与技术专题数字经济时代, 数据已成为新型生产要素, 大数据技术更是数据要素市场发展的核心科技引擎。然...

全球咨询公司Bain & Company指出，COVID-19疫情带来的远程办公转变有望推动边缘计算的快速普及，这是因为“流量模式的急剧变化暴露出原有网络基础设施的致命弱点，企业也因此更加坚定技术投入的决心。”...

当今社会是科技的社会，是算力快速发展的时代。随着数据中心、东数西算、高性能计算、数据分析、数据挖掘的快速发展，大模型得到了快速地发展。大模型是“大算力+强算法”相结合的产物，是人工智能的发展趋势和未来。目前，...

近来，微众银行在IJCAI 2022、TPAMI 2022、ACM TIST等顶级学术期刊和顶会上接连发表了联邦学习领域最新进展的前沿论文。究竟哪些理论实践为产业界带来了新的研究和落地视角？为此，我们采访了微众银行首席人工智能官杨强教...

NeurIPS发布联邦学习论文41篇，较前一年有近30%的增长幅度；ICML则在2022年收录联邦学习论文74篇，几乎成倍于2021年。

联邦强化学习的核心问题是如何将来自多个agent的见解聚合为一个。常见的解决方法是将每个agent的模型权重的平均值带入到一个通用模型(FedAvg)中。相反，「本文提出了一种新的联邦学习策略FedFormer，它利用Transformer A...

数据资产已经成为产品和服务设计的关键工具，但是集中采集用户数据会使个人隐私面临风险，进而使组织面临法律风险。从2016年开始，人们开始探索如何在用户隐私保护下使用数据的所有权和来源，这使得联邦学习和联邦分析成为关...

今天为大家介绍的是来自Julián N.Acosta和Guido J.Falcone的一篇关于多模态生物医药AI的综述。目前大多数人工智能在医学上的应用都是使用单模态数据来处理特定的任务，例如计算机断层扫描显像(CT)和视网膜图像。相比...

也许很多人从未听说过联邦学习是联邦学习？甚至从词义本身也无法得知是何种领域的技术。今天我将为大家介绍一下这种近几年由人工智能与区块链技术结合并衍生出的一种全新概念，联邦学习。关于联邦学习的定义，可以理解为是...