基于联邦学习的分布式农业组织.

康孟珍, 王秀娟, 李冬, 王旭伟… - Chinese Journal of …, 2022 - search.ebscohost.com
我国现阶段仍以小规模农业为主, 如何在小农, 小地块的农业生产经营方式下发展适宜的智慧
农业颇具挑战. 基于此, 提出一种结合联邦学习与区块链技术的分布式农业人工智能框架 …

隐私计算场景下数据质量治理探索与实践

张燕, 杨一帆, 伊人, 罗圣美, 唐剑飞, 夏正勋 - 大数据, 2022 - infocomm-journal.com
隐私计算是一种新型数据处理技术, 可以在保护数据隐私及安全的前提下, 实现数据价值转化和
流通. 然而隐私计算场景中“数据可用不可见” 的特性给传统的数据质量治理工作带来了很大的 …

[HTML][HTML] 数据要素交易多边平台研究: 现状, 进路与框架

吴江, 袁一鸣, 贺超城, 钱龙, 杜乐, 缪佳蕊 - 信息资源管理学报, 2024 - jirm.whu.edu.cn
为响应国家政策, 构建统一完善的数据要素流通交易市场, 对当前数据要素的流通交易过程进行
梳理分析, 为数据要素平台的构建提供思路, 对推进我国数据要素市场化配置与数字经济发展 …

基于相关性的Swarm 联邦降维方法

李文平, 杜选 - 自动化学报, 2023 - aas.net.cn
联邦学习(Federated learning, FL) 在解决人工智能(Artificial intelligence, AI)
面临的隐私泄露和数据孤岛问题方面具有显著优势. 针对联邦学习的已有研究未考虑联邦数据之 …

[PDF][PDF] 基于区块链共识激励机制的新型联邦学习系统

米波, 翁渊, 黄大荣, 刘洋 - Journal of Cyber Security 信息安全学报, 2024 - jcs.iie.ac.cn
摘要随着云存储, 人工智能等技术的发展, 数据的价值已获得显著增长. 但由于昂贵的通信代价和
难以承受的数据泄露风险迫使各机构间产生了“数据孤岛” 问题, 大量数据无法发挥它的经济价值 …

基于联邦学习的粮食供应链隐私数据要素协同计算研究

许继平, 李卉, 王浩宇, 周燕, 王昭洋, 于重重 - 智慧农业, 2023 - smartag.net.cn
[目的/意义] 隐私数据要素的流转是保证粮食供应链安全高效运行的重要基础.
实现粮食供应链中隐私数据要素的协同计算对保障粮食质量安全具有重大意义.[方法] …

面向车联网的联邦学习模型定制框架及算法改进.

李翰奇, 王小妮, 吴秋新, 王灿, 吴浪… - Application …, 2024 - search.ebscohost.com
针对车联网联邦学习服务难以满足用户训练个性化模型的需求, 提出一种创新性的车联网联邦
学习模型定制化服务框架. 该框架采用了一种融合设备贡献度和数据集相似性的联邦学习聚合 …

[PDF][PDF] 知识图谱视角下个人信息保护研究热点的双维度动态演化

刘华玲, 梁华璧, 王希睿 - 第十七届(2022) 中国管理学年会论文集, 2022 - itginsight.com
基于知识图谱对个人信息保护领域应用与技术双维度近十年的研究热点和动态变化趋势进行
挖掘与刻画. 结合发文篇数统计和作者, 机构共现合著网络, 分析个人信息保护研究的时间特征和 …

线性编码联邦学习.

史洪玮, 王志超, 施连敏… - Application Research of …, 2023 - search.ebscohost.com
联邦学习能够在边缘设备的协作训练中, 保护边缘设备的数据隐私. 而在通用联邦学习场景中,
联邦学习的参与者通常由异构边缘设备构成, 其中资源受限的设备会占用更长的时间 …

Collaborative Computing of Food Supply Chain Privacy Data Elements Based on Federated Learning

XU Jiping, LI Hui, W Haoyu, Z Yan, W Zhaoyang… - Smart …, 2023 - smartag.net.cn
[Objective] The flow of private data elements plays a crucial role in the food supply chain,
and the safe and efficient operation of the food supply chain can be ensured through the …