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近年来,随着人工智能中数据孤岛、数据隐私和安全等问题的逐步显现,联邦学习作为能解决上述问题的技术而被广泛关注,目前已被应用于金融、医疗等领域.介绍了联邦学习的定义、分类、国内外的开源架构,剖析了联邦学习中的用户隐私和数据安全,指出了联邦学习面临的困难与挑战,并做出了展望.
联邦学习综述
【摘 要】
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近年来,随着人工智能中数据孤岛、数据隐私和安全等问题的逐步显现,联邦学习作为能解决上述问题的技术而被广泛关注,目前已被应用于金融、医疗等领域.介绍了联邦学习的定义、分类、国内外的开源架构,剖析了联邦学习中的用户隐私和数据安全,指出了联邦学习面临的困难与挑战,并做出了展望.
【机 构】
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国家计算机网络与信息安全管理中心河北分中心,石家庄050000
【出 处】
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电脑编程技巧与维护
【发表日期】
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2022年1期
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结核感染T细胞斑点试验(T-SPOT.TB)是一种可靠的结核感染诊断方法,而确定T细胞菌斑数量是T-SPOT.TB中的一项重要工作.针对现有的菌落自动计数系统对T细胞菌斑图像适用性较差的缺点,提出了一种基于改进分水岭算法,对T细胞菌斑图像进行全自动分割和计数的方法.该方法首先利用霍夫变换将培养皿区域提取出来,再使用中值滤波去除图像噪声,然后结合阈值分割、形态学处理和面积滤波等方法识别出图像的粘连区域,最后使用分水岭算法对图像进行分割,并通过对粘连区域的二次分割实现粘连目标计数修正.本文以50多例培养皿样本