简要介绍:

联邦学习将针对性的解决当下计算机视觉领域的数据分散和缺失等难题,依托本地建模提升算法准确率,将视觉市场应用场景拓宽至装备制造业、物联网AIOT、智慧安防等多个行业;与此同时,放大网络效应,以降低企业长尾应用成本。提升视觉业务总体利润率,利用AI提效降本,助力行业只会升级。

嘉宾介绍:

陈天健,微众银行部门副经理。

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联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法。联邦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。

11月6日,中国通信标准化协会(CCSA)物联网(TC10)第二十三次全会在许昌召开。在当天的“5G与C-V2X研讨会”上,中国联通携手中兴通讯(ZTE Corporation, 0763.HK / 000063.SZ)并协同其他厂家正式发布了《“物联网+区块链”应用与发展白皮书》。   

该白皮书由CCSA TC10 物联网区块链子工作组组织研究与制订,经过子工作组的区块链专家们的深入研讨与修订,最终完成并向业界发布。白皮书基于对区块链技术特点、产业情况、与物联网融合的分析,从区块链对物联网网络发展的促进、对物联网平台能力的提升等方面进行了阐述,梳理了区块链赋能物联网行业的各领域应用案例,对区块链与物联网融合发展提出了建议。

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