典型文献
面向未来泛在智能的云边端协同联邦学习关键技术与应用
文献摘要：
人工智能(AI)的发展在过去十年中取得了惊人的飞跃.数据可用性、计算能力的提高,以及机器学习技术和专用AI硬件的进步,已将我们带入快车道,迈向一个在各个方面都由AI塑造的社会.计算形式也逐渐从集中式单体计算,演进到分布式网联计算,并朝着异构、协同、全面泛在智能计算演进.基于数据隐私增强、低延迟通信等独特优势,面向未来泛在智能的云边端协同联邦学习已被提出并应用于云边端协同场景,如智慧城市、智慧医疗等,成为了当前最受工业界和学术界关注的AI研究方向之一.
文献关键词：
云边端协同;联邦学习;人工智能
中图分类号：
作者姓名：
赵云凤;王晓飞;仇超;刘志成;谭靖超;邓辉
作者机构：
天津大学
文献出处：
引用格式：
[1]赵云凤;王晓飞;仇超;刘志成;谭靖超;邓辉-.面向未来泛在智能的云边端协同联邦学习关键技术与应用)[J].自动化博览,2022(02):29-33
A类：
B类：
面向未来,泛在,云边端协同,同联,联邦学习,技术与应用,惊人,数据可用性,计算能力,机器学习技术,已将,带入,快车道,集中式,演进到,网联,面泛,智能计算,数据隐私,私增,低延迟,同场,智慧城市,智慧医疗,工业界
AB值：
0.355859
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