- 随着人工智能等新兴技术越来越多的赋能社会和企业，技术使用的底层数据安全性也越来越受到国家的关注。随之而来的《数据安全法》、《个人隐私保护法》也提出了新的数据使用要求，让联邦学习与可信AI的话题关注度逐步提升。目前，联邦学习与可信AI已经从理论探索逐步走向初步的工程化落地实践。联邦学习与可信AI的定义目前在解决数据孤岛与数据隐私问题中较为常见的是联邦学习。联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术， IDC 定义下的联邦学习是一种分布式隐私保护建模方法，在保证所有训练数据不出域的前提下，多个参与方通过与聚合模型协
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IDC 联邦学习 可信AI市场
- 联邦机器学习又名联邦学习，联合学习，联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。 全球领先的边缘计算解决方案提供商—凌华科技与致星科技（简称“星云Clustar”）达成合作，携手打造边缘联邦学习的一体机，颠覆传统的集中式机器学习训练。此平台采用凌华科技的MECS-7211作为边缘计算服务器，与星云CLustar的FPGA隐私计算加速卡，为个资隐私解套，应用于密集型计算的加速场景，如隐私计算、机器学习、基因
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联邦学习 Federated Learning 分布式训练 AI 凌华科技
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