元宇宙中的联邦学习：综述
本文介绍了联邦学习在元宇宙医疗保健领域中的应用，包括医疗诊断、患者监测、医学教育、传染病和药物发现等方面，强调了联邦学习在提升隐私性、可扩展性、互操作性、数据管理、安全性及低延迟医疗服务等方面的重要优点和挑战。
Apr, 2023
在机器学习系统中，通过联邦学习作为一个安全的分布式机器学习方法，有效提升隐私安全；它利用区块链技术将机器学习模型转移到边缘服务器，通过这种机制保证了集中式和分散式系统的高效处理和数据存储需求，强调可伸缩性、隐私考虑和成本有效的通信。本文对最近的联邦学习应用进行了分析和比较，以评估其效率、准确性和隐私保护。然而，鉴于联邦学习复杂且不断演化的特点，明确需要进一步研究来解决知识间的差距并有效应对该领域面临的挑战。在本文中，我们将最近的文献分为以下几个类别：隐私保护、资源分配、案例研究分析和应用，此外，在每个章节的末尾，我们还对参考文献中提出的开放领域和未来方向进行了总结，为研究人员提供了领域演进的深入视角。
Oct, 2023
本文详细阐述了联邦学习的体系结构、应用问题、算法设计原则和安全问题，提出了一种更加通用的算法设计框架、攻击场景和防御方法，致力于将联邦学习与真实世界应用相集成并实现高性能、隐私保护和安全性。
Feb, 2023
该论文综述了联邦学习在计算机视觉应用中的最新进展，比较了联邦学习和传统集中式训练方法，提出了一个联邦学习在计算机视觉中的技术分类和应用安全威胁的分类，讨论了实施区块链在计算机视觉中的隐私关注，并总结了现有的隐私保护方法，同时指出了未来的研究方向。
Aug, 2023
本文介绍了联邦学习技术与移动边缘计算的应用，讨论了在大规模和复杂的移动边缘网络中实现联邦学习所面临的挑战以及现有解决方案，探讨了联邦学习在移动边缘网络优化中的应用，以及未来的研究方向与挑战，包括保护隐私与安全。
Sep, 2019
本文研究了基于区块链的去中心化联邦学习框架，该框架能够防止恶意客户端破坏学习过程，提供自我激励和可靠的学习环境，并将模型聚合过程完全分散化，同时解决了独特的技术问题，并提供了实验结果。
Sep, 2020