本文研究车联网应用中的联邦学习与集中式学习的可行性，探讨了基于图像数据集的目标检测，分析了数据标注、模型训练的挑战，以及数据速率、可靠性、隐私和资源管理等通信方面的问题，并为联邦学习在车联网领域中的未来研究方向提供了展望。

Jun, 2020

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。

Apr, 2021

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

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

机器学习在互联和自动化车辆（CAV）的关键任务中被广泛应用，然而，由于对车辆数据进行模型训练，导致了与车辆用户隐私和通信开销相关的重大挑战。联邦学习是一种分散的机器学习方法，使多个车辆可以协作开发模型，从不同的驾驶环境中进行学习，提高整体性能，并同时确保本地车辆数据的隐私和安全。本论文综述了联邦学习在 CAV 中应用的进展，分析了中心化和分散化联邦学习框架的关键特性和方法学，并回顾了与 CAV 中联邦学习相关的多样数据来源、模型和数据安全技术，强调它们在确保隐私和机密性方面的重要性。其次，探讨了联邦学习的特定应用，并提供了每个应用所采用的基本模型和数据集的见解。最后，列出了 FL4CAV 面临的现有挑战，并讨论了进一步提升 FL 在 CAV 背景下的效果和效率的潜在方向。

Aug, 2023

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

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

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

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

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