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面向算力物联网的联邦学习系统及设计研究进展
目录
面向算力物联网的联邦学习系统及设计研究进展(1)............3
内容概括................................................3
1.1研究背景与意义.........................................3
1.2国内外研究现状概述.....................................4
联邦学习基本原理与技术框架..............................5
2.1联邦学习概念...........................................6
2.2联邦学习关键技术.......................................7
联邦学习在物联网中的应用................................8
3.1物联网应用场景分析....................................10
3.2联邦学习在物联网中的具体应用..........................11
面向算力物联网的联邦学习系统设计.......................12
4.1系统总体架构设计......................................13
4.2数据安全保护机制......................................14
4.3计算资源管理策略......................................15
基于联邦学习的物联网数据隐私保护.......................17
5.1用户隐私保护技术......................................18
5.2数据传输加密技术......................................20
实验验证与性能评估.....................................21
6.1实验环境搭建..........................................22
6.2测试结果分析..........................................23
结论与未来展望.........................................24
面向算力物联网的联邦学习系统及设计研究进展(2)...........25
内容描述...............................................25
1.1研究背景与意义........................................26
1.2国内外研究现状概述....................................27
联邦学习概述...........................................28
2.1联邦学习的基本概念....................................29
2.2联邦学习在数据安全和隐私保护中的应用优势..............30
算力物联网技术概览.....................................31
3.1算力物联网的概念介绍..................................33
3.2现有算力物联网系统的架构分析..........................34
基于联邦学习的算力物联网解决方案设计...................35
4.1需求分析与目标设定....................................36
4.2系统总体设计方案探讨..................................38
联邦学习在算力物联网中的应用案例研究...................39
5.1案例一................................................40
5.2案例二................................................41
相关挑战与问题解决策略.................................42
6.1技术挑战与问题........................................43
6.2解决方案与改进方向.................
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