[HTML][HTML] 云边端架构下边缘智能计算关键问题综述: 计算优化与计算卸载
董裕民， 张静， 谢昌佐， 李子扬 - 电子与信息学报, 2024 - jeit.ac.cn
近年来, 随着入网设备数量与数据体量的急剧增加, 以云计算为代表的中心式计算模式的缺点越
来越显露出来. 边缘计算, 即让计算尽量靠近数据源, 以减少数据传输时间和网络延迟 …
来越显露出来. 边缘计算, 即让计算尽量靠近数据源, 以减少数据传输时间和网络延迟 …
联邦学习攻击与防御综述
吴建汉， 司世景， 王健宗， 肖京 - 大数据, 2022 - infocomm-journal.com
随着机器学习技术的广泛应用, 数据安全问题时有发生, 人们对数据隐私保护的需求日渐显现,
这无疑降低了不同实体间共享数据的可能性, 导致数据难以共享, 形成“数据孤岛” …
这无疑降低了不同实体间共享数据的可能性, 导致数据难以共享, 形成“数据孤岛” …
[HTML][HTML] 联邦学习的公平性研究综述
朱智韬， 司世景， 王健宗， 程宁， 孔令炜， 黄章成… - 大 …, 2024 - infocomm-journal.com
朱智韬(1996-), 男, 中国科学技术大学硕士生, 中国计算机学会会员, 现任平安科技(深圳)
有限公司算法工程师, 主要研究方向为人工智能, 联邦学习和推荐系统等.司世景(1988-), 男 …
有限公司算法工程师, 主要研究方向为人工智能, 联邦学习和推荐系统等.司世景(1988-), 男 …
[PDF][PDF] 机器学习模型在车险欺诈检测的研究进展
卢冰洁， 李炜卓， 那崇宁， 牛作尧， 陈奎 - 计算机工程与应用, 2022 - demo3.ltpower.net
随着保险行业的蓬勃发展, 保险欺诈问题也显得日趋严重. 车险欺诈一直是保险欺诈的“重灾区”,
对保险行业的发展至关重要. 因此, 车险欺诈检测技术一直是国内外学者研究的热点问题 …
对保险行业的发展至关重要. 因此, 车险欺诈检测技术一直是国内外学者研究的热点问题 …
基于联邦学习的政务大数据平台应用研究
吴坚平， 陈超超， 金加和， 吴春明 - 大数据, 2024 - infocomm-journal.com
摘要当前数字政府建设已进入深水区, 政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用,
其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注. 联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法 …
其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注. 联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法 …
一种解决数据异构问题的联邦学习方法.
张红艳， 张玉， 曹灿明 - Application Research of Computers …, 2024 - search.ebscohost.com
联邦学习是一种不通过中心化的数据训练就能获得机器学习模型的系统, 源数据不出本地,
降低了隐私泄露的风险, 同时本地也获得优化训练模型. 但是由于各节点之间的身份, 行为 …
降低了隐私泄露的风险, 同时本地也获得优化训练模型. 但是由于各节点之间的身份, 行为 …
深度争习模型可解释性研究综述.
曾春艳， 严康， 王志锋， 余琰… - Journal of Computer …, 2021 - search.ebscohost.com
深度学习技术以数据驱动学习的特点, 在自然语言处理, 图像处理, 语音识别等领域取得了巨大
成就. 但由于深度学习模型网络过深, 参数多, 复杂度高等特性, 该模型做出的决策及中间过程让 …
成就. 但由于深度学习模型网络过深, 参数多, 复杂度高等特性, 该模型做出的决策及中间过程让 …
A Survey of Key Issues in Edge Intelligent Computing Under Cloud-Edge-Terminal Architecture: Computing Optimization and Computing Offloading
Y DONG, J ZHANG, C XIE, Z LI - 电子与信息学报, 2023 - jeit.ac.cn
With the rapid increase in the number of network access devices and the volume of network
access data currently, the shortcomings of the centralized computing architecture …
access data currently, the shortcomings of the centralized computing architecture …