MMApr, 2021

物联网联邦学习综述

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TL;DR本研究是一项关于边缘设备上联合学习技术在物联网（IoT）应用中的综合调研，探索并分析 FL 在 IoT 数据共享、攻击检测、安全、智慧医疗，智能交通，无人机，智慧城市，智慧工业等应用领域中的潜力，并总结了可借鉴的经验教训和当前的挑战与未来研究方向。
发现论文，激发创造
  • 未来产业中的工业物联网联邦学习

    此文总结讨论了联邦学习在工业物联网应用中的不同场景和可行性，并提出了需要进一步研究的问题和方向。

    May, 2021

  • 联邦学习与工业物联网的融合：一项综述

    本文概述了在工业物联网中整合联邦学习的隐私、资源和数据管理，并针对联邦学习技术在工业物联网中实现数据隐私保护、本地学习等方面的应用提出了挑战、可能的解决方案和未来研究方向。

    Jan, 2021

  • 联邦学习与物联网设备部署的原型

    在技术时代，数据是一种越来越重要的资源。本文介绍了使用树莓派开发的联邦学习（FL）解决方案原型，通过测试其性能和可用性证明了这些技术的可行性，尽管在许多情况下它们没有达到传统方法的性能水平。

    Nov, 2023

  • 物联网中的联邦学习：一种从资源受限角度的调查

    通过对资源受限物联网环境中实施联邦学习的挑战和解决方案的综合调研，从客户端和服务器两个层面上，关注有限的客户端资源、异构客户端数据的存在、服务器容量和高通信成本等问题，并评估它们在各种场景中的有效性。此外，基于应用位置（即物联网客户端和联邦学习服务器），本文还提出了新的评估指标，以允许研究人员在资源受限的物联网设备上评估其解决方案。

    Aug, 2023

  • 分布式联邦学习：愿景、分类和未来方向

    本文提出一种基于去中心化的分布式联邦学习（DFL）概念，旨在实现 IoT 智能应用的隐私保护与训练效率。文章首先介绍了 DFL 的基础，其次提出了一个包含匹配理论解决方案的 DFL 框架，最后展望了未来研究方向。

    Aug, 2020

  • 物联网联邦学习：最近进展、分类和开放挑战

    本文介绍了联邦学习在物联网应用中的先进发展，提出了一系列度量标准以进行严格评估，设计出了物联网网络上的联邦学习分类法，并提出了比联邦学习更好的隐私保护的分散联邦学习的两种用例，最后提出了一些开放性研究挑战和可能的解决方案。

    Sep, 2020

  • 智能医疗领域的联邦学习：一项调研

    本综述介绍 FL 在智能医疗中的应用，包括资源感知型 FL，安全和隐私意识型 FL，激励型 FL 和个性化 FL，重点关注 FL 在健康数据管理，远程健康监测，医学成像和 COVID-19 检测方面的新领域，分析了几个最近基于 FL 的智能医疗项目，并讨论了未来研究方向和挑战。

    Nov, 2021

  • 智能交通系统中的联邦学习：最近的应用和待解决问题

    综合调查了智能交通系统中联邦学习的最新发展，研究了 ITS 中普遍的挑战，阐明了应用联邦学习的动机，并讨论了在物体识别、交通管理和服务提供等场景中的潜在问题。还分析了联邦学习部署引入的新挑战和其潜在的局限性，包括不均匀的数据分布、有限的存储和计算能力，以及潜在的隐私和安全问题。最后，讨论了应用联邦学习在 ITS 中仍需解决的挑战，并提出了几个未来的研究方向。

    Sep, 2023

  • 资源受限 IoT 设备的联邦学习：全景和现状

    提出了一种叫做联邦学习的分散式学习结构，该结构可以在物联网设备中实现机器学习，通过处理来自不同客户端的数据，以预测未来事件。此方法可解决传统机器学习中遇到的通信开销、隐私泄露和安全性等问题，同时也避免了中央服务器的使用。本文讨论了在客户端资源有限的情况下实施联邦学习的挑战和应用。

    Feb, 2020

  • 智能 IoT 应用的个性化联邦学习：一种基于云边的框架

    本文提出了一种基于云边架构的个性化联邦学习框架，以解决在物联网环境下的设备、统计和模型异构性，能够为智能物联网应用提供高效时延和低延迟的处理能力，并使用人类活动识别案例研究证明了个性化联邦学习在智能物联网应用中的有效性。

    Feb, 2020