蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
本报告由张雪晴发布。
张雪晴女士介绍了面向边缘智能的联邦学习综述。联邦学习是一种新兴的机器学习技术,可以将多个设备的数据和计算能力结合起来,实现更高效的数据处理和决策制定。在边缘智能场景中,数据往往分布在多个设备之间,需要对其进行高效的处理和整合,以确保智能决策的正确性和可靠性。
张雪晴女士指出,面向边缘智能的联邦学习具有广泛的应用前景,例如在物联网、智能交通、智能家居等领域中。联邦学习可以提高数据处理的效率和准确性,降低设备之间的通信成本和延迟,从而更好地满足边缘智能场景的需求。
同时,张雪晴女士还详细介绍了面向边缘智能的联邦学习的技术原理、应用场景和优缺点。她表示,针对不同的场景和需求,联邦学习可以采用不同的技术和算法,以实现最佳的性能和效果。
本报告旨在为读者提供面向边缘智能的联邦学习的最新研究成果和实际应用案例,对于该领域的研究和实践具有重要的指导意义和参考价值。
以上是张雪晴女士发布的面向边缘智能的联邦学习综述,希望对您有所帮助。
以上为节选样张，关注公众号【蝉鸣报告】回复领取PDF完整电子版。
【蝉鸣报告】每日更新最新硬核报告，覆盖产业报告、全球化、经济报告、趋势等全领域。
?
