聯(lián)邦學(xué)習(xí) 文章最新資訊

人工智能疾病預(yù)防：無需犧牲隱私與安全

聯(lián)邦學(xué)習(xí)（federated learning）使人工智能能夠在不損害患者隱私的情況下，通過在醫(yī)院數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型來幫助預(yù)測疾病爆發(fā)。這項技術(shù)在構(gòu)建強大的疾病監(jiān)測系統(tǒng)以更好地應(yīng)對公共衛(wèi)生事件的同時，確保了敏感健康信息的安全。在巴西，雨季帶來的不僅是洪水和潮濕，往往還伴隨著登革熱的流行。登革熱是一種由蚊子傳播的疾病，會導(dǎo)致患者發(fā)高燒、出皮疹，嚴重時甚至?xí)＜吧＿^去25年間，巴西已有超過1800萬人感染登革熱，而到2024年6月，該病的病例數(shù)激增，已達600萬例，死亡4000人。受登革熱影響的不止巴西，世界
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隨著人工智能等新興技術(shù)越來越多的賦能社會和企業(yè)，技術(shù)使用的底層數(shù)據(jù)安全性也越來越受到國家的關(guān)注。隨之而來的《數(shù)據(jù)安全法》、《個人隱私保護法》也提出了新的數(shù)據(jù)使用要求，讓聯(lián)邦學(xué)習(xí)與可信AI的話題關(guān)注度逐步提升。目前，聯(lián)邦學(xué)習(xí)與可信AI已經(jīng)從理論探索逐步走向初步的工程化落地實踐。聯(lián)邦學(xué)習(xí)與可信AI的定義目前在解決數(shù)據(jù)孤島與數(shù)據(jù)隱私問題中較為常見的是聯(lián)邦學(xué)習(xí)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的人工智能基礎(chǔ)技術(shù)， IDC 定義下的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種分布式隱私保護建模方法，在保證所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)不出域的前提下，多個參與方通過與聚合模型協(xié)
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聯(lián)邦機器學(xué)習(xí)又名聯(lián)邦學(xué)習(xí)，聯(lián)合學(xué)習(xí)，聯(lián)盟學(xué)習(xí)。聯(lián)邦機器學(xué)習(xí)是一個機器學(xué)習(xí)框架，能有效幫助多個機構(gòu)在滿足用戶隱私保護、數(shù)據(jù)安全和政府法規(guī)的要求下，進行數(shù)據(jù)使用和機器學(xué)習(xí)建模。?全球領(lǐng)先的邊緣計算解決方案提供商—凌華科技與致星科技（簡稱“星云Clustar”）達成合作，攜手打造邊緣聯(lián)邦學(xué)習(xí)的一體機，顛覆傳統(tǒng)的集中式機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練。此平臺采用凌華科技的MECS-7211作為邊緣計算服務(wù)器，與星云CLustar的FPGA隱私計算加速卡，為個資隱私解套，應(yīng)用于密集型計算的加速場景，如隱私計算、機器學(xué)習(xí)、基因
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