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来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟研究进展和联邦学习(FL)的最先进的发展，从领域的最初概念到第一个应用和商业使用。联邦学习:方法和应用的全面概述为研究人员和实践者提出了联邦学习最重要的问题和方法的深入讨论...

7 月 9 日，13:30 - 17:15，腾讯大数据联合DataFun举办的《数据安全与隐私计算峰会》将会在视频号开启直播，由腾讯 Angel PowerFL 隐私计算平台负责人程勇老师出品的「广告推荐与隐私计算论坛」，将邀请来自腾讯、浙江大学、...

机器之心专栏作者：新加坡国立大学、清华大学来自新加坡国立大学和清华大学的研究者提出了一种专注于训练树模型的联邦学习新系统 FedTree。联邦学习是机器学习中一个非常火热的领域，指多方在不传递数据的情况下共同训练...

2022年7月4日，IDC发布的《2021年中国智能决策解决方案市场份额报告》显示：2021年中国智能决策解决方案的市场规模为8.9亿美元（59.56亿人民币），比上一年增长 66.4%。预计未来5年，中国智能决策解决方案市场的复合增长率将达到...

明敏 萧箫 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI不知道你们有没有这样一种感觉，芯片性能要遇上瓶颈了。光就芯片制程来看，从7nm卷到5nm再卷到3nm，已经越来越逼近摩尔极限。于是，不少厂商开始试着用AI给芯片性能提供灵感，从神...

近日密西根大学安娜堡分校的SymbioticLab 在ICML 2022上发布了机器学习顶会上第一篇关于联邦学习基准测试的文章。通过提供不同规模、任务类别和客户端系统性能的真实数据集，整合部分主流联邦学习算法的实现（例如 Oort ...

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G刚刚，阿里巴巴达摩院发布新型联邦学习框架 FederatedScope，该框架支持大规模、高效率的...

Federated Learning - 联邦学习 参考文献： 小白也能通俗易懂的联邦学习！ 关于联邦学习建模过程中算法交互内容的研究

如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能（AI）正赋能各个产业，推动着人类进入智能时代。